2025年我国人工智能产业发展形势展望报告（免费下载）

学术 2025-01-05 14:02 广东

在科技的浪潮中，人工智能（AI）正以不可阻挡之势，深刻地改变着我们的世界。从智能手机的语音助手，到自动驾驶汽车的智能导航，再到医疗领域的精准诊断，AI的应用无处不在。2024年，全球人工智能产业持续蓬勃发展，市场规模不断扩大，预计2024年全球人工智能市场规模将达到16377亿元，同比增长37.9%，我国人工智能核心产业规模也将突破6000亿元。展望2025年，人工智能有望迎来行业应用的大爆发，赋能工业等重点行业进一步“走深向实”，塑造未来产业新模式、新业态，推动社会经济全面升级。本文将从产业规模、赋能行业、模型竞争、应用延伸等方面，深入剖析2025年我国人工智能产业的发展形势，带你领略这场科技革命的盛宴。

一、产业规模：稳步增长，大模型引领潮流

（一）市场规模持续扩大

当前，全球和我国的人工智能产业均处于稳步增长期。据工业和信息化部数据，截止2024年9月，我国人工智能核心产业规模接近6000亿元，相关企业超过4500家。据Precedence Research预测，2024年全球人工智能市场规模将达到1.6万亿元，同比增长37.9%。这一增长得益于人工智能技术的不断成熟和应用场景的持续拓展。随着AI在金融、医疗、教育、交通等领域的深入应用，市场需求不断扩大，推动了整个产业规模的快速增长。例如，在金融领域，AI技术被广泛应用于风险评估、智能投顾、反欺诈等方面，提高了金融服务的效率和安全性，吸引了大量金融机构加大对AI技术的投资和应用力度。在医疗领域，AI在医学影像分析、药物研发、患者健康管理等方面展现出巨大潜力，推动了医疗行业的数字化转型，也为人工智能产业带来了新的增长点。

（二）大模型市场潜力加速彰显

大模型作为推动人工智能加速发展的核心技术产品，其市场潜力正在加速彰显。据钛媒体国际智库报告，预计2024年全球人工智能大模型市场规模将突破280亿美元，我国大模型市场规模将达216亿元。大模型之所以备受关注，是因为其具备强大的数据处理能力和知识生成能力，能够处理海量的文本、图像、音频等数据，生成高质量的内容和知识。以GPT系列为例，2024年5月GPT-4在主要评测指标MMLU上的得分达87.2%，较GPT-3提升44个百分点，显示出其在语言理解和生成方面的卓越性能。大模型的应用场景也在不断拓展，从最初的文本生成、对话系统，逐渐延伸到代码生成、图像生成、视频生成等领域，为各行各业提供了强大的AI支持。例如，在代码生成领域，大模型能够根据开发者的描述快速生成高质量的代码片段，提高软件开发的效率；在图像生成领域，大模型可以根据文本描述生成逼真的图像，为游戏开发、影视制作等行业提供了新的创意工具。

二、赋能行业：深度融合，推动产业升级

（一）赋能工业生产，提升质量效益

人工智能正全方位、深层次赋能新型工业化，成为新型工业化的“加速器”。一方面，人工智能从赋能工业研发设计、营销服务、运营管理等环节先行，逐步深入到赋能工业中试验证和生产制造环节。通过优化生产计划和资源配置，支撑高端装备、关键软件、智能终端全方位升级，显著提升产业发展质量效益。例如，在研发设计环节，AI可以利用大数据分析和机器学习算法，预测产品性能和市场趋势，帮助工程师快速找到最优设计方案；在生产制造环节，AI可以通过实时监控设备状态和生产流程，及时发现并解决生产中的问题，提高生产效率和产品质量。另一方面，人工智能通过改进工艺流程、提高设备运转效率、优化能源使用策略，有效推进工业绿色低碳发展。例如，在能源管理方面，AI可以对工厂的能源消耗进行实时监测和分析，制定合理的能源调度方案，降低能源浪费，减少碳排放。

（二）赋能各行各业，催生新业态新模式

除了工业领域，人工智能正从营销、销售、IT等重点环节深入渗透赋能各行各业。《2024年生成式AI商业落地白皮书》指出，生成式人工智能正从营销（78%）、销售（79%）到IT（62%）、研发（34%）等环节，逐步渗透其在汽车、消费等领域的应用。在营销领域，AI可以根据用户的行为数据和偏好信息，精准推送个性化的广告和产品推荐，提高营销效果和转化率；在销售领域，AI可以辅助销售人员进行客户关系管理，预测客户购买意向，制定个性化的销售策略；在IT领域，AI可以自动化地进行系统监控、故障诊断和运维管理，提高IT系统的稳定性和可靠性。展望2025年，人工智能技术有望在研发设计、产品优化、服务延伸等方面实现更深层次的融合创新，在智能制造、工业元宇宙、医疗服务等新兴领域实现重要突破，推动新业态、新模式经济加速发展。例如，在智能制造领域，AI可以实现生产设备的智能化控制和协同作业，提高生产效率和产品质量，降低生产成本；在工业元宇宙领域，AI可以为用户提供沉浸式的虚拟体验，实现虚拟与现实的无缝连接，推动制造业的数字化转型；在医疗服务领域，AI可以辅助医生进行疾病诊断、治疗方案制定和患者健康管理，提高医疗服务的效率和质量，降低医疗成本。

三、模型竞争：开源闭源双线竞争，推动技术突破

（一）闭源模型引领技术前沿

闭源模型凭借强大的研发实力和资源投入，持续引领技术前沿。OpenAI的GPT系列、Anthropic的Claude系列等在泛化能力、推理能力等方面不断取得突破，占据第一梯队。国内百度、智谱等头部企业的最新模型性能也已基本逼近GPT-4水平。闭源模型的优势在于其强大的数据处理能力和算法优化能力，能够处理海量的高质量数据，生成高质量的内容和知识。同时，闭源模型的研发团队通常拥有丰富的行业经验和专业知识，能够针对特定的应用场景进行深度优化和定制，满足不同行业和用户的需求。闭源模型的商业价值也较高，通常采用付费授权或订阅服务的模式，为企业带来可观的收入。例如，OpenAI的GPT系列模型在金融、医疗、教育等领域得到了广泛应用，为企业提供了强大的AI支持，同时也为OpenAI带来了丰厚的商业回报。

（二）开源模型加速追赶

开源模型通过开放社区协作、提升算法透明度等方式快速追赶。Meta研发的Llama系列等开源模型在多个基准测试中展现出接近顶尖闭源模型的能力。国内阿里Qwen、百川智能Baichuan系列等也已成为推动全球开源模型进步的重要力量。开源模型的优势在于其灵活性和成本优势，开发者可以根据自己的需求对模型进行定制和优化，同时可以利用开源社区的资源和力量，加快模型的研发和迭代速度。开源模型的推广和应用也更加广泛，许多中小企业和个人开发者都可以免费使用开源模型，降低了AI技术的门槛，促进了AI技术的普及和发展。开源模型的商业模式也更加多样化，可以通过提供技术支持、定制开发、云服务等方式获得收入。例如，阿里云的Qwen模型不仅提供免费的模型使用，还提供付费的技术支持和定制开发服务，满足不同用户的需求。

四、应用延伸：从云端到终端，重塑应用生态

（一）云计算业务加速向MaaS转型

随着AI技术的不断成熟和应用需求的不断增加，云计算业务正在加速向模型即服务（MaaS）转型。微软推出Azure OpenAI，谷歌推出VertexAI，国内阿里、百度、字节跳动等均已推出基于自有云服务的MaaS，将大模型能力部署在云端，或以私有化部署方式提供给企业用户。MaaS模式的优势在于其灵活性和可扩展性，企业可以根据自己的需求选择合适的模型和算力资源，实现按需付费和弹性扩展。同时，MaaS模式也为企业提供了更加便捷和高效的AI服务，企业无需投入大量的资金和资源进行模型的研发和部署，只需通过云服务即可获得强大的AI能力。例如，一家电商平台可以通过MaaS模式快速部署一个智能推荐模型，实现对用户行为的实时分析和个性化推荐，提高用户的购物体验和平台的销售业绩。

（二）大模型应用赋能终端设备

大模型应用正以智能体（AI Agent）的主流形式赋能终端设备。李彦宏在百度世界大会上称智能体是大模型应用的最主流形态，即将迎来爆发点。智能体将重塑手机、PC等终端应用生态。继苹果在WWDC上发布Apple Intelligence后，华为、小米等手机厂商相继上线AI Agent，手机应用生态将从以应用商店+APP的模式转变为AgentStore+Agent的模式。谷歌也将Gemini大模型内置在其云端办公套件Workspace中。同时，大模型正推动具身智能的感知、决策、控制等技术加速迭代。特斯拉完全自动驾驶技术（FSDV12）由一个大模型实现从感知到控制的端到端架构。英伟达发布基于“Project GR00T”人形机器人通用模型的Issac机器人平台。展望2025年，大模型将进一步拓展在AR/VR智能眼镜、智能家居等设备端的应用，为我们的生活带来更多便利和惊喜。例如，小度AI眼镜将于2025年上半年上市，它将集成大模型的语音识别、图像识别、自然语言处理等能力，为用户提供实时翻译、导航指引、信息查询等智能服务，让我们的生活更加便捷和高效。苹果也计划在2025年3月推出AI智能居家设备，通过大模型的智能控制和数据分析能力，实现家庭设备的自动化管理和优化运行，提高家庭生活的舒适度和节能效果。

五、需要关注的问题：挑战与机遇并存

（一）赋能工业门槛较高，市场认知延缓应用落地

尽管人工智能在赋能工业方面展现出巨大潜力，但仍面临较高的门槛和市场认知的挑战。工业场景的多样性和复杂性使得人工智能的应用难度加大。工业生产制造等核心场景对精度和可靠性要求极高，容错率低，而当前生成式人工智能对行业专业知识的理解不足，在可靠性和可解释性方面难以胜任，无法在各种情境下持续提供准确、一致、真实的结果，难以规模化复制和推广。例如，在生产制造环节，大模型需要具备对复杂工艺流程的深刻理解和精准控制能力，才能有效提升生产效率和产品质量，但目前在这方面的能力和性能还需进一步提升。此外，市场对生成式人工智能行业应用的认知存在顾虑过高和预期过高的偏差现象，可能引起管理者对生成式人工智能技术应用的抵触或失望，难以在落地应用过程中实现经济性、泛化性和专业性的平衡，影响生成式人工智能模型的行业应用与推广。

（二）初创公司生存空间面临挑战，主体分布愈加集中

生成式人工智能模型的创建和维护成本高昂，新玩家进入该赛道的门槛不断抬升，在大型科技公司的巨额投入面前很难保持竞争力。例如，2024年5月，百度、阿里、腾讯、字节等大厂连番掀起大模型价格战，抢占市场先机，对于一些无法承受持续低价竞争的初创企业，一旦资金跟进乏力，将失去持续发展的能力。另一方面，大量人工智能初创企业因独立发展空间有限进而寻求并购，引发市场资源加速向头部聚焦。2024年以来，硅谷人工智能领域多家明星公司被巨头收购，如Inflection团队被微软以6.5亿美元收购，Adept团队被亚马逊收购，Character.ai模型授权被谷歌以25亿美元获得。这种趋势使得人工智能领域的市场竞争格局更加集中，初创公司的生存空间受到挤压，创新活力和多样性可能受到影响。

（三）投入与营收存在巨大鸿沟，变现路径仍待明晰

人工智能领域的基础设施和研发投入较为突出，但投资收益差距较大。人工智能投资收益差距主要源于基础设施成本高、研发周期不确定、技术创新与应用落地脱节等问题。根据红杉资本近期调研，现阶段人工智能基础设施投入与产出之间的倒差已从1250亿美元拉大至5000亿美元。以全球生成式人工智能领军企业OpenAI为例，据《纽约时报》预测，其2024年亏损将高达50亿美元。此外，生成式人工智能企业的收入模式不清晰，变现面临困难。当前，生成式人工智能企业尚未形成成熟的盈利模式，虽然加快探索订阅服务、数据分析、销售广告等潜在商业模式，但运作并不顺畅。据统计，当前超过八成的人工智能产品都向大量C端用户群体开放，但有近一半的产品处于免费开放状态，尚未找到可持续的盈利模式。这使得人工智能企业在持续的研发投入和市场竞争中面临较大的财务压力，影响了企业的长期发展和行业的健康发展。

（四）大模型规模扩展边际收益渐减，需探索新训练路径

现有大模型绝大部分遵循扩展定律（Scaling Law），依赖扩大模型参数规模和增加训练数据数量来提升性能。然而，这种演进路径的边际收益正在逐渐放缓。一是优质数据资源日益稀缺。据研究机构Epoch AI预测，高质量语言数据将在2026年耗尽。而当前通过大模型合成数据的方式，也存在增加新旧模型相似性的可能，降低性能提升幅度。二是Transformer架构固有特性使训练成本指数级增长。Transformer具有二次方的计算复杂度，训练时算力消耗巨大。GPT-3使用算力为640P，据预测GPT-5的算力或将达到10万亿级别。三是当前架构对于逻辑推理、规划决策等高阶认知任务的支持仍不足。Transformer架构大模型缺乏对内容语义的理解。虽然OpenAI的GPT系列模型声称可实现科学、数学方面的复杂推理，但部分专家认为其仍是统计学习方式，没有真正理解并掌握推理方法。因此，探索新的训练路径和模型架构成为人工智能领域亟待解决的问题。

六、应采取的对策建议：破局之道，推动产业健康发展

（一）推进赋能应用，提升市场认知

一是鼓励行业企业、行业专家及研究机构加强协作，合力构建一批工业生产关键领域知识图谱，缓解人工智能在落地应用过程中面临的不可解释、不可追溯问题，促进行业应用落地和规模化推广。例如，在汽车制造领域，可以联合汽车制造商、零部件供应商、研究机构等，构建汽车制造知识图谱，涵盖汽车设计、生产、检测、维护等各个环节的知识和数据，帮助人工智能模型更好地理解和应用行业专业知识。二是打通工业企业、产业链上下游、供应链、合作伙伴等数据流，支持打造垂直细分领域工业大模型。例如，在钢铁行业，可以整合钢铁企业的生产数据、原材料供应商的数据、下游客户的需求数据等，构建钢铁行业大模型，实现对钢铁生产全过程的智能化管理和优化。三是打造企业大模型应用典型案例，开展大模型赋能优势产业集群和重点行业示范应用行动，支持在国家先进制造业集群等重点集群培育人工智能赋能转型标杆，构建行业生态合作体系。例如，可以在长三角地区的智能制造产业集群中，选择一批具有代表性的企业，开展大模型赋能智能制造的示范应用，总结经验，推广模式，带动整个产业集群的智能化升级。

（二）加强服务支撑，鼓励良性竞争

一是推动建设服务中小创新企业的人工智能基础设施，降低初创企业、中小企业参与人工智能市场的门槛，鼓励形成百花齐放的市场竞争格局。例如，可以建设共享的算力中心、数据交易平台等基础设施，为中小企业提供优惠的算力资源和数据服务，降低其研发和运营成本。二是聚焦高价值人工智能创新领域，支持建设一批共性技术研发平台、模型验证“中试”平台等创新平台，完善企业人工智能技术工程化落地相关服务。例如，在自动驾驶领域，可以建设自动驾驶共性技术研发平台，提供高精度地图、传感器融合、决策控制等关键技术的研发支持和服务，帮助企业加快自动驾驶技术的研发和应用。三是推动制造业转型升级基金等政府基金向高度依赖技术研发和资本投入的人工智能创新领域倾斜，如自动驾驶、智能制造等，支持相关企业技术迭代创新和商业模式探索。例如，可以设立人工智能创新基金，专门用于支持人工智能领域的初创企业和创新项目，提供资金支持、政策扶持、市场推广等多方面的帮助。

（三）推动降本增效，提升盈利水平

一是提升研发效能。构建应用牵引创新的研发体系，围绕产业链部署创新链，通过产学研协同创新平台整合高等高校、科研院所等创新资源，推动技术快速迭代。例如，可以建立人工智能产学研协同创新联盟，促进高校、科研院所与企业之间的深度合作，共同开展人工智能技术研发和应用推广，加快技术成果的转化和产业化进程。二是优化资源效率。持续推动算力中心共建共享，推广国产化替代方案，探索弹性调度机制，优化基础设施运营。例如，可以鼓励企业之间进行算力资源的共享合作，实现算力资源的合理配置和高效利用；同时，加大对国产AI芯片、服务器等硬件的研发和推广力度，降低对进口硬件的依赖，降低企业的硬件成本。三是开拓市场空间。借鉴海螺AI等优秀案例出海策略，针对北美等用户付费意愿高的市场输出基于国内庞大用户迭代优化后的大模型产品，推进海外市场拓展。例如，可以组织企业参加国际人工智能展会、论坛等活动，展示我国人工智能技术和产品的优势，拓展国际市场渠道，提高我国人工智能产业的国际竞争力。

（四）拓宽数据渠道，创新模型范式

一是建立高效的数据获取与处理机制。构建数据质量评估体系，建立数据交易平台促进优质数据共享。探索更高效的数据利用方法，如设计更精准的数据采样策略、研究少样本学习技术。例如，可以建立数据质量评估标准和指标体系，对数据的准确性、完整性、一致性等进行评估，确保数据的质量和可靠性；同时，建立数据交易平台，鼓励企业之间进行数据的共享和交易，实现数据资源的优化配置和高效利用。二是支持对当前模型架构的改进。研发稀疏自注意力机制、自注意力机制替代架构等技术，突破Transformer架构部分局限，降低计算复杂度。例如，可以开展稀疏自注意力机制的研究，通过减少注意力计算的复杂度和计算量，提高模型的训练效率和推理速度。三是鼓励加强人工智能基础理论研究。支持开展对神经符号融合、世界模型等多种理论路径探索，发展模型深度语义理解与推理能力。支持开展认知科学与人工智能交叉研究，借鉴人类学习与推理机制，开发具有更强解释性和推理能力的模型框架。例如，可以设立人工智能基础理论研究专项，鼓励高校、科研院所和企业开展相关研究，推动人工智能理论的创新和发展。

七、人工智能产业的未来展望：无限可能，引领变革

（一）产业融合加速，催生新业态

人工智能将与各行各业深度融合，催生出更多新业态和新模式。在医疗领域，人工智能将推动精准医疗的发展，通过大数据分析和深度学习技术，实现对疾病的早期诊断、个性化治疗方案的制定和患者健康管理的智能化。例如，基于人工智能的医学影像分析系统，能够快速准确地识别出肿瘤、病变等异常情况，辅助医生进行诊断和治疗决策；智能健康管理平台则可以实时监测患者的生理指标和健康状况，提供个性化的健康建议和干预措施。在教育领域，人工智能将实现教育的个性化和智能化，根据学生的学习特点和能力水平，提供定制化的学习内容和教学方法，提高教学效果和学生的学习积极性。例如，智能教育平台可以根据学生的学习进度和掌握情况，自动调整教学内容和难度，提供个性化的学习资源和辅导建议；智能助教则可以与学生进行互动交流，解答学生的问题，帮助学生更好地理解和掌握知识。

（二）技术创新突破，拓展应用边界

人工智能技术的不断创新和突破，将拓展其应用边界，使其在更多领域发挥重要作用。在自动驾驶领域，人工智能将实现更高级别的自动驾驶技术，如全自动驾驶和无人驾驶车队的协同控制，提高交通的安全性和效率。例如，基于人工智能的自动驾驶系统，能够实时感知车辆周围的环境信息，进行精准的路径规划和决策控制，实现车辆的自主行驶和避障；无人驾驶车队的协同控制技术则可以实现多辆无人驾驶车辆的协同行驶和调度，提高运输效率和安全性。在智能制造领域，人工智能将推动智能制造向更深层次发展，实现生产过程的智能化、柔性化和个性化。例如，基于人工智能的智能工厂，可以实现生产设备的智能化控制和协同作业，根据市场需求和订单情况，自动调整生产计划和工艺流程，实现个性化定制生产；同时，人工智能还可以对生产过程进行实时监控和优化，提高生产效率和产品质量。

（三）伦理与监管并重，保障产业健康发展

随着人工智能产业的快速发展，其带来的伦理和监管问题也日益凸显。一方面，人工智能的广泛应用可能引发隐私泄露、数据安全、算法偏见等问题，对个人和社会产生不良影响。例如，人工智能在处理个人数据时，如果缺乏有效的隐私保护措施，可能导致个人隐私信息的泄露和滥用；算法偏见则可能导致人工智能在决策过程中出现不公平和歧视现象，如在招聘、信贷审批等领域，人工智能可能会因为数据和算法的偏见，对某些群体产生不公平的待遇。另一方面，人工智能的快速发展也对现有的监管体系提出了挑战，需要建立健全的监管机制和法律法规，以规范人工智能的发展和应用。例如，可以制定人工智能伦理准则和行业标准，明确人工智能在数据处理、算法设计、应用部署等方面的伦理要求和行为规范；同时，加强人工智能监管机构的建设，提高监管能力和水平，对人工智能的研发和应用进行有效的监督和管理，确保人工智能产业的健康发展。

八、拥抱变革，共创未来

人工智能产业正迎来前所未有的发展机遇，同时也面临着诸多挑战。作为科技工作者、企业家、政策制定者和社会各界人士，我们需要积极拥抱变革，共同推动人工智能产业的发展。科技工作者要不断探索和创新，突破人工智能技术的瓶颈，拓展其应用领域；企业家要抓住机遇，积极布局人工智能产业，推动人工智能技术的商业化应用和产业化发展；政策制定者要制定科学合理的政策和法规，为人工智能产业的发展创造良好的环境和条件；社会各界人士也要增强对人工智能的了解和认识，积极参与和支持人工智能产业的发展。让我们携手共进，共创人工智能产业的美好未来，为人类社会的发展和进步贡献智慧和力量！

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