2025未来人工智能趋势研判——中国人工智能行业大模型应用实践与展望报告-世界互联网大会

中国联合网络通信有限公司研究院 目录 、人工智能大模型发展趋势解析.1 （一）全球人工智能行业大模型发展趋势分析研判.....1（二）国外人工智能大模型政策总结.（三）国内人工智能大模型政策总结.：..4 二、大模型市场环境综合发展洞察。..5 （一）大模型行业市场规模及增长态势..5（二）大模型技术研究现状与进展，..6（三）大模型产业生态建设发展情况：（四）大模型行业应用落地现状.7 三、大模型领域趋势进展分析， （一）聚焦大模型技术的发展动向..（二）大模型产业生态的动态演变.：（三）中国联通大模型实践创新。 （一）大模型政策法规的完善推进..10(二）大模型技术创新的未来突破...(三）大模型产业生态的进程展望...11（四）大模型行业应用的拓展演进12 一、人工智能大模型发展趋势解析 一）全球人工智能行业大模型发展趋势分析研判 当前，全球人工智能行业大模型发展呈现出多维度显著趋势。在技术层面，多模态融合持续深入，从早期单一模态向融合文本、图像、声音等多形式的多模态大模型转变，未来将实现更深度的模态信息融合与自由交互。依托强化学习等前沿技术，模型推理能力得以逐步提升，并通过硬件单新与算法创新，训练成本降低且效率大幅提高，有力推动大模型走向普及。模型小型化与端侧部署成为趋势，结合边缘计算与设备智能化，端侧大模型与云端协同形成端云融合架构，在智能驾驶等领域发挥关键作用。此外，长文本上下文处理能力也在不断增强，能够处理更长内容并精准把握语义逻辑，拓宽了大模型在知识管理等领域的应用空间。与此同时，智能体应用逐渐兴起，遂步成为未来发展的关键方向。 注产业生态层面，头部企业凭借技术、资源等优势引领通用大模型发展，通过构建生态体系来拓展多元业务，中小企业则在细分费道凭借创新寻求突破，二者在党竞争与合作中共同促进产业蓬勃发展。高校、科研机构提供理论技术支撑，企业负责成果转化，推动规模扩大、算力不断提升、数据并放治理以及算法开源平台和开发工具的发展，降低了大模型研发门槛，各环节协同发力共同提升产业整体竞争力。市场方面，大模型技术助力行业跨界融合，催生新的市场主体与商业模式，进一步丰富产业生态市场结构。同时，大模型行业也面临能耗成本攀升、数据安全隐私、模型可解释性等挑战，未来需通过技术创新、完善法规伦理规范等加以应对，从而实现高质量、可持续的发展。 （二）国外人工智能大模型政策总结 国外通冠资金巨额投入制定产格的安全监规范和技术合作故策等多维度故策布，实现资源共享与优劳互补，全力促进AI大模型发质。为实现AI大模型蓬勃发展，国外在多个关键维度积极布局并出台大量政策。在资金扶持上，投入巨额资金助力模型研发与算力提升。在安全监管上，制定严格规范保障技术安全可靠的应用。针对技术合作领域，推动各方携手实现资源共享与优势互补，全方位推动AI大模型产业向前迈进 全球多国针对生成式AI在政府机构的应用发布临时性指南规范使用，强调风险评估与合规性，并积极投将研发、引进专家、培训公务品提升A应用力大：则技术已在改备多领或广受获地助力发。在全球范围内，诸多国家针对生成式A在政府机构的应用采取行动，纷纷发布临时性指南，重点对使用行为加以规范，将风险评估与合规性置于重要位置。由于A技术潜藏隐私与数据安全风险，各国对此保持高度警惕，明确要求在使用生成式AI前必须开展全面的安全评估。为提升自身的AI应用能力，多国政府积极作为，一方面大力投资AI技术研发，为技术创新提供资金支持，另一方面积极引进AI领域专家，为发展提供智力支撑，同时开展公务员AI相关培训，提升政府人员对技术的运用水平。目前，大模型技术已在政务咨询、智能客服、司法辅助、教育、医疗等众多领域广泛落地，为各领域的发展注入新的活力，推动工作效率提升与服务质量改善。 三）国内人工智能大模型政策总结 我国构建了从国家到地方的全方位政策网络，涵益战略规划、技术规范、伦理治理和场景创新等关键领城，从各层面助力AI大模型发质。我国在支持AI大模型发展的政策制定上，已构建起一张从国家顶层设计延伸至地方具体实施的全方位、立体化网络，其覆盖范畴广泛，囊括了战略规划的宏观指引、技术规范的精细界定、伦理治理的严格把控以及场景创新的积极开拓等多个关键领域。在国家层面，通过高瞻远瞩的战略规划，明确AI大模型在国家科技发展蓝图中的重要地位，引导资源向关键技术研发、基础平台建设等方面倾斜料。在技术规范层面，制定详细且严格的标准，规范模型研发流程、数据使用准则等，确保技术发展的有序性与安全性。在伦理治理层面，从道德、法律等多维度出发，构建A大模型应用的伦理框架，防止技术滥用，保障公众权益。在场景创新方面，积极鼓励各行业探索AI大模型的应用可能性，挖掘潜在应用场景，推动技术与实际业务深度融合。 二、大模型市场环境综合发展洞察 一）大模型行业市场规模及增长态势 近年来，人工智能大模型行业发展迅猛，全球范国内，技术突破、应用拓展吸引大量资金与人才，催生出多样的商业模式与应用场景，国内市场更是爆发式增长，预计2026年规模将突破700亿元。大模型技术不断选代创新，从早期纯粹提升模型参数量，到如今注重多模态整合能力提升、自监督学习发展、可解释性与公平性优化以及部署策略的改进等，证明差技术进步是市场增长的核心驱动力之一。随着数字化转型进程加速，市场需求旺盛有力推动大模型发展，各行业急需智能化方案，金融、医疗、工业等领域广泛应用大模型，需求的多样且深化，促使企业加大投入，带动全产业链发展，扩大市场规模。同时，价格策略调整积极推动大模型市场规模增长，为抢占份额，企业纷纷下调产品价格，大幅降低使用门槛，让中小企业和个人开发者得以参与，扩充用户群体，开拓应用场景，拉动市场规模提升。 大模型应用市场发展迅猛，消费级市场超六成用户已使用生成式AI，智能硬件借大模型功能升级激发用户购买欲。企业级市场中，百度、阿里云、商汤、浪潮云等企业在大模型应用市场占据领先地位，依靠定制化方案助力企业提质增效，推动市场规模扩大。行业细分领域对大模型市场规模增长贡献各异。行业大模型因其能精准契合特定行业需求，且规模还在不断持续攀升，得以在多领域广泛应用，有力支撑其市场规模的增长。 （二）大模型技术研究现状与进展 近年来，人工智能大模型在技术层面取得了诸多突破性进展，这些进展不仅重塑了行业格局，更为各领域的应用拓展提供了强劲动力。 大模型技术持续创新突破，成为行业发展的强劲动力源。从提升模型性能到优化训练成本，从拓展应用模态到创新部署方式，每一项突破都为大模型在更多领域的深入应用奠定了基础。 自2017年Google提出Transformer架构，奠定大模型领域主流算法基础后，大模型技术便开启了高速发展的进程。2018年，OpenAI发布GPT-1、Google推出BERT，预训练大模型成为自然语言处理主流方法，此后，大模型能力持续送代升级。到2024年，全球大模型呈现井喷式发展态势，技术突破朝若多方向拓展。 在模态拓展方面，以往大模型多集中于文本或图像等单一模态处理，如今，多模态技术的幅起是一大显著突破，大模型正朝若整合文本、图像、语音、视频等多种信息形式的方向发展，在实际应用中展现出巨大价值。 早期大模型在处理复杂逻辑推理任务时表现欠佳，如今推理能力的提升是关键突破点，并得到显署改善。OpenAl发布的o1-Preview大模型大幅提高了复杂推理能力，年末推出的o1pro、o3等新一代推理大模型，进一步推动大模型向通用人工智能迈进，能够更好地解决科学研究、数学计算、编程等需要深度推理的复杂任务。 在模型部署方面，传统大模型部署依赖强大的云端算力，在一些对实时性和低延迟要求较高的场景中存在局限性。通过在边缘设备上部署轻量化的模型版本，借助边缘计算的本地数据处理能力，大模型能够实现实时数据处理和快速响应，边缘计算与大模型的结合或为新趋势。同时，训练大模型需要消耗海量算力与数据，高品的成本曾是制约行业发展的一大难题，当前，模型训练效率与成本优化技术取得重要进展。此外，一些企业和研究机构还在探索更高效的训练算法，如基于增量预训练的行业大模型训练技术、多源异构行业知识检索等关键技术，通过优化算法架构与训练流程，减少训练时间与资源消耗，让更多企业和研究团队有能力参与到大模型研发当中。 （三）大模型产业生态建设发展情况 当前，人工智能大模型行业的产业生态正处于蓬勃发展与深度变革的进程中，各环节紧密交织，共同推动着行业向前迈进。 产业生态的完善离不开基础设施的有力支撑，近年来，我国大力推进算力基础设施建设，“东数西算”工程有序开展，数据中心规模持续扩大，算力水平不断提升。与此同时，企业与科研机构探索高效算力方案，政府企业合力提升数据质量，开源平台与工具降低开发门槛，加速大模型发展进程。 从市场主体来看，参与大模型产业的企业类型丰富多样。在我国，既有百度、阿里、腾讯、字节跳动等互联网科技巨头，凭借其资金、技术、数据与人才优势，在通用大模型研发与应用方面占据主导地位，积极构建自身的大模型生态体系，将大模型技术广泛应用于旗势，打造差异化的行业大模型产品与服务。此外，传统行业企业也在加速拥抱大模型技术，期望通过数字化、智能化转型提升自身竞争力，不同类型企业在产业生态中相互竞争又彼此合作，推动产业生态持续繁荣。 大模型产业生态的良好发展，产学研合作扮演着不可或缺的角色。高校与科研机构是基础研究与前沿技术创新的重要力量，为大模型技术发展提供深厚的理论支撑与前瞻性技术探索，企业作为技术应用与市场推广的主体，能够快速将高校和科研机构的科研或果转化为实际产品与服务，满足市场需求。通过产学研协同创新，促进了知识流动与技术转移，加速大模型技术从实验室走向市场的进程，提升整个产业生态的创新活力与竞争力。 （四）大模型行业应用落地现状 目前，人工智能大模型在各行业领域的应用落地呈现出蓬勃发展且多点开花的态势，在医疗、工业制造、能源、影视制作、终端应用、政务等领域广泛应用，成果显著且进一步发展潜力巨大，正成为推动产业变革与升级的关键力量。整体而言，我国国产大模型数量已超200个，覆盖广泛行业领域，应用场景持续拓展。 三、天模型领域趋势进展分析 聚焦大模型技术的发展动 大模型技术自兴起以来，始终处于快速演进的轨道，当下呈现出多模态融合成主流、推理能力提升、训练成本降低且效率提高、模型小型化端侧部署、长文本上下文处理能力增强的发展趋势，正持续重塑人工智能领域格局，并为各行业带来全新变革契机。 多模态融合正成为大模型技术核心发展趋势，从早期单一模态，到当前融合文本、图像等多种形式的多模态大模型成为主流，未来其将深度融合模态信息，实现自由交互。早期模型应对复杂推理任务能力弱，所以提升推理能力是大模型技术突破的关键。先借强化学习等技术，大模型未来的推理能力将持续提升，在金融、法律等高要求领域发挥更大效能。大模型训练的高算力和数据消耗成本曾一度制约行业发展，借助硬件革新与算法创新，训练效率提升与成本优化成果显著，后续训练将向低成本、高效率迈进，助力大模型技术普及与创新生态发展。边缘计算与设备智能化促使模型小型化、端侧部署成趋势，端侧大模型与云端协同，形成端云融合架构，在智能驾驶等领域将发挥关键作用。未来长文本上下文处理能力将更加优秀，可处理更长内容、精准把握语义逻辑，拓宽大模型应用空间，在知识管理等领域发挥更大价值。 （二）大模型产业生态的动态演变 大模型产业生态正历经持续而深刻的变革，演进趋势显著，深刻影响人工智能领域及各行业发展走向，呈现出一系列鲜明且意义重大的发展态势。 头部企业引领与中小企业创新并存，跨界融合催生新市场主体与商业模式。在大模型产业生态中，市场呈现头部引领、中小企业创新的局面。未来国内巨头凭多重优势主导通用大模型，通过规模效应与技术实力巩固优势，构建生态用于多元业务，同时中小企业凭借其创新在细分赛道寻求突破，相交融的竞争合作，展现头部企业引领与中小企业创新并存的景象，推动产业繁荣。随着大模型技术推动行业跨界融合，