AI产业全景洞察报告2025

人工智能发展现状人工智能全景研究0102中国人工智能企业出海分析03 第一章：人工智能发展现状 规模情况：全球人工智能产业保持高速增长，人工智能领域的投资活跃度呈现回温趋势 •当前，全球市场对人工智能的需求热度不减，各类垂直赛道的竞速仍然激烈，预计在未来十年内，全球人工智能市场规模将保持19.1%的年均增长率；在投资方面，全球AI领域的股权融资和交易情况也显示出积极的信号，2024年第三季度，人工智能交易数量达1245笔，数量规模重回2022年初的巅峰水平，融资金额规模对比2023年提振幅度明显。 地区格局：美国在人工智能融资市场、应用市场中的主导地位仍然稳固 •在全球人工智能领域，无论是在资金筹集还是技术应用方面，美国继续保持其领导地位。截至2024年10月，美国在人工智能领域中的融资总额与其他国家拉开的差距明显，占全球人工智能融资规模比例超70%；在研发市场上，美国在企业以及大模型上的规模优势也较为显著，在大模型规模方面，随着人工智能应用的逐渐火热，我国持续攻坚发力，截至2024年一季度，我国大模型数量规模已占全球总量的36%。 企业格局：Open AI稳居全球AI产业龙头位置，旗下消费级AI应用ChatGPT用户体量稳步走高 •在企业格局方面，美国企业在全球人工智能企业榜单中占据大部分席位，其中OpenAI凭借差异化的技术能力和创新能力保持着在产业中的领先地位，旗下应用ChatGPT目前已在全球覆盖了超51亿的用户群体，2024年1-11月，ChatGPT全球月均下载量超2900万，在下载量最高的三个国家中，其下载量趋势曲线呈现波动上升趋势。 技术趋势：人工智能产品加快迭代，大模型向新一轮技术范式升级，模型性能和综合能力持续优化 •随着研发的投入以及技术的升级，人工智能产品迭代进程加快，头部大模型企业在三个月内完成新一代版本的更新，强化模型的推理能力，突破训练式大模型的发展和应用瓶颈。在当前这一波技术浪潮中，大模型作为人工智能领域的核心驱动力，在头部技术厂商的推动下，正迎来新一轮的技术范式升级。 •迄今GPT模型已完成多个版本的迭代，与o1-preview相比，o1完整版在思考效率上实现显著提升，其处理问题的速度提高约50%；而o3模型在处理数学问题、编程挑战以及博士级别的科学问答等高难度任务时，其解决复杂问题的能力可超越部分人类专家 大模型技术范式演进 预训练 Scaling Law •持续增加模型训练的参数规模，从而提高其智能水平和处理复杂任务的能力，强调学习能力 推理 Scaling Law •通过思维链模式，把复杂的问题规划、分解为更简单的步骤，最后得到结果，强调推理能力 市场概况：国内人工智能融资重点持续聚焦生成式人工智能技术及行业应用 •在需求侧，2024年以来，国内AIGC应用的活跃用户规模和渗透率均在稳步增长，增势强劲，2024年11月AIGC应用渗透率达27.1%，对比年初覆盖度扩大了近20个百分点，AIGC技术在国内的应用需求正在迅速膨胀，用户基础不断扩大。 投资者对国内AIGC信心强劲 国内AIGC行业应用需求膨胀 发展特征：产业竞争重点由“卷平台”向“卷应用”转变，垂直场景的AI应用价值凸显 •在当前国内人工智能产业中，产业竞争的重点正在由平台竞争向应用竞争转变，也可以说是从基础模型的构建和优化，转向了模型的商业化和终端应用的深化，这种转变不仅反映了技术发展的成熟，也体现了市场对AI技术实际应用效果的需求和期待，企业和平台不再仅仅专注于模型的参数和处理能力，而是更加注重如何将这些技术转化为实际的商业价值和用户价值。 需求现状：东南亚消费者对AI应用的认知度和信任度高，对生成式AI已养成使用习惯 •在东南亚地区，消费者对人工智能（AI）的应用表现出了积极的态度和高度的接受度，整体接受度接近八成，在使用情况方面，以生成式AI应用ChatGPT为例，东南亚六国占据了约10%的全球下载总量，这为AI技术在东南亚地区的推广和应用提供了良好的社会基础。而随着应用场景的拓展以及资本的流入，预计AI将在东南亚地区发挥更大的作用，为当地带来更多发展价值。 供给现状：东南亚本土初创AI企业融资能力薄弱，外资企业加码东南亚AI基础设施投资 •东南亚本土AI企业融资能力薄弱，相较于亚太其他地区，其融资规模落后态势明显，尽管如此，外资企业却对东南亚AI基础设施投资加码，助推东南亚AI市场的发展和成熟，随着外资企业的参与和投资，东南亚地区的AI生态系统有望得到进一步的加强和扩展。 •东南亚地区的本土人工智能企业融资规模落后于亚太其他地区，2024年东南亚在人工智能融资交易方面完成了122笔融资交易，同期亚太地区的交易总数为1845笔 第二章：人工智能全景研究 人工智能产业全景图 极光月狐研究院主要遵从《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南（2024版）》中的人工智能产业架构进行人工智能全景分析。《建设指南》中主要将人工智能标准体系结构分为基础共性、基础支撑、关键技术、智能产品与服务、赋能新型工业化、行业应用、安全/治理等7个部分。基于此并结合人工智能市场参与者的发展情况，极光月狐研究院将人工智能产业分为基础层、技术层、产品与服务层及应用层四个层级32个领域。 基础层主要包含数据、计算能力、基础算法框架等作为人工智能技术、产品服务、应用的支撑。 技术层基于基础层的解决方案，研究和开发AI技术，提供通用的算法和工具。具体包括智能语音、计算机视觉、自然语言处理、知识图谱、生物识别、大模型、智能体、具身智能、跨媒体智能、增强混合智能等关键技术。 产品与服务层主要分为数字人、智能机器人、智能运载工具、智能终端设备、智能服务。 应用层是最接近用户需求和市场的层级。其AI技术应用于各个行业和场景中，实现生产和生活的智能化升级。极光月狐研究院主要从智慧城市、智慧交通、智慧医疗等11大应用领域出发汇总。 智能算力：大模型催生智能算力需求爆发增长，以智能芯片、智算中心为底座为AI技术企业提供智算服务 •全球算力规模中，智能算力的增速远超算力总规模增速，逐渐占据重要地位。智能算力在中国占比超过了30%也成为了重点建设对象，主要建设厂商为阿里云、百度、华为云等互联网巨头与中国移动等运营商。 先进、弹性、超强计算性能 大语音推理能力 大模型与智能体：大模型纵向卷性能横向扩场景，办公助手、行业专家等场景化智能体将引领AI新潮流 •近年来AIGC全球爆火，从创投市场到算法备案监管上看，其热度持续不减。国内头部企业的通用大模型在百模大战中脱颖而出，在纵向持续提高性能赶超ChatGPT的同时，横向拓展应用场景，打造各种角色的智能体。 具身智能与人形机器人：AI的下一个浪潮，“工业+高新技术”双属性企业引领人形机器人赛道 •具身智能是人工智能与其他学科交叉融合发展的新范式，随着人工智能技术的持续突破，人形机器人作为具身智能的优质载体正在持续进化中。中国相较于发达国家在人形机器人上的研究时间较晚，但有效发明专利数量已达全球第二，如优必选、达闼等中国机器人企业在人形机器人上也尤为突出。目前，国内的人形机器人主要来自于深耕于机器人技术的企业、具有自研智能驾驶能力的主机厂和头部互联网厂商。 优必选是全球极少数具备人形机器人全栈式技术能力的公司，开发面向通用任务的多模态规划大模型、语义VSLAM、学习型运动控制等具身智能关键技术，聚焦工业制造、商用服务、家庭陪伴三大场景，率先实现了人形机器人落地应用。 支持面向通用任务的多模态规划大模型 通过融合训练面向通用任务的多模态规划大模型，利用仿真场景与真实数据构建具身智能数据 行业首创语义VSLAM导航 通过设计语义感知信息与传统VSLAM紧耦合方法，实现由粗到精的二阶段语义导航，提升空间理解能力 学习型全身运动控制 感控一体、端到端学习型的全身运动控制框架 智能可穿戴设备：AI+空间计算下智能头显、眼镜等感官增强设备或成为智能交互更高效的入口，或将成为重要增长极 •随着元宇宙概念的爆发，虚拟现实、增强现实等智能设备相继推出进入了大众视野。大模型提供了多感官、多模态的精准交互，持续精进的空间计算带来了更为精确的空间感知能力，头显和眼镜等感官增强智能设备的出货量正在大幅增长，新功能也层出不穷。 智能运载工具：新能源汽车渗透率持续增高，以其为载体驾驶域与座舱域持续智能化升级 •智能汽车主要以其座舱域和自动驾驶域的智能化为研究重点。智能驾驶的市场参与者以互联网高科技公司、主机厂、双方合作或独立创业的解决方案厂商为主。互联网巨头与主机厂合作造车成为主流模式。规模化量产的速度与广泛程度决定着智能驾驶模型的成熟度。智能座舱的市场参与者以互联网科技公司、传统座舱域控制器龙头为主。大模型、多音区识别、全息投影等技术的加入为智能汽车增加了卖点。 昆仑智能座舱采用了华为自研HarmonyOS操作系统，能够提供更加流畅、稳定的用户体验。 多模态交互 小艺智能语音助手 在千悟大模型的加持下，“小艺”对用户指令的理解和执行更智能更高效，降低误唤醒情况，还能帮助用户自动纠错，提供正确的内容。同时增加“自适应聆听”能力，能够听懂用户在表达过程中的犹豫停顿，自动地延长聆听等待时间，解决用户的表达焦虑。 用户可以根据自己的喜好和场景需求，选择最合适的交互方式，包括触控、手势、语音等。 2024年4月，华为乾崑发布采用端到端架构的ADS 3.0，行业首个提出“车位到车位”；8月，伴随享界S9发布，ADS 3.0在业内率先实现量产商用，实现更类人、更安全的智驾体验。 车位到车位 泊车代驾VPD APP升级 首次驶入陌生停车场即可用,不受车位限制，自主学习，群体进化，随智能驾驶出行规模扩大，覆盖的停车场数量将越开越多。自由车位到自由车位，起终点自由选择，多路段无缝切换。 自主找寻车位并泊入，当车位被占后还可以智能寻找可泊车位。还可自主完成倒车避让、会车避让、避让行人等复杂场景，确保泊车代驾VPD功能的便捷性和功能多样性。 ADSApp进行了全面升级，包含诸如ADS3D视图、AVP代客泊车辅助分屏显示等新功能。 人机混合增强智能：人与AI协作成为首要战略技术趋势，类脑智能技术逐渐形成产品走向场景 北京灵汐科技有限公司是一家全球领先的类脑计算技术公司，致力于创造持续自主进化的新智能体。灵汐科技产品包•类脑计算是借鉴脑科学的基本原理，面向人工通用智能，基于神经形态工程负责的新型计算技术。类脑智能被称为第三代人工智能，能够进行仿脑的综合智能决策，助力实现智能人机协同。 括类脑芯片、计算模组、标准PCIe接口的计算板卡、智能终端设备、边缘智能计算盒子、类脑服务器、大模型一体机以及相关算法和软件，并提供为客户定制化服务。产品应用覆盖智算中心、各种边缘智能计算场景和消费市场。 脑仿真和脑科学领域 交通智能数据分析 城市智能化 支持类脑计算模型和大规模脑仿真，为脑科学领域提供有利工具;助力构建更大、更快、更准的功能级脑仿真平台。 为车牌识别、面部识别、违章状态识别，提供大数据分析、动向分析工具，应用于交通违章违规研判与目标车辆跟踪。 提供对行人、车辆、可疑辨识物的实时分析算力工具，通过数据的实时分析与算法应用，为交通、安防、巡检等提供优化与效率升级方案。 1 2 金融智能数据分析 工业智能化改造 零售智能化改造 对财务报表、单据、卡证等材料提供高速自动识别工具，降低人员工作量，实现智能化处理。 对工业现场工作环境采用集中式或分布式管理，合理布局算力分布，可最大化对人员、机器设备、物料、工艺流程、环境等进行合理控制，智能监管，提升产线生产效率 可实现无人超市、无人货柜、机器人服务等零售业对于物体识别、计量、计费、安防等智能化改造工作 智慧医疗：AIGC助力之下的远程医疗与智能导诊服务持续推动解决医疗资源分配、就医效率等问题的解决 •大模型为智慧医疗带来了更便捷的远程就医、智能导诊等服务，减缓了智慧医疗