2025年中国合成数据解决方案发展洞察

2025年9月 执行摘要 本报告聚焦合成数据（Synthetic Data）解决方案，分析其发展现状、技术路径、市场格局及未来趋势。合成数据是通过算法、仿真或其他方法人工生成的数据，能够模仿现实世界数据的结构、特征和统计属性，但不受现实世界数据的限制。当前，大模型技术和生成式AI的突破正推动人工智能范式由“以模型为中心”向“以数据为中心”转型。合成数据解决方案能够系统性地解决AI开发到落地的多重数据瓶颈，已经从空白真实数据的简单替代升级为驱动AI变革的核心战略资产，并在自动驾驶、具身智能和工业场景展现出巨大的价值潜力。 研究目的 本白皮书的研究目的在于全面梳理合成数据解决方案的发展历程、现状、核心价值、产业链图谱及其在全球的市场规模和地区渗透情况，并探讨合成数据解决方案未来的发展趋势。合成数据解决方案为模型的训练和开发以及AI应用的落地提供了高质量、高可用性、低成本、可用于AI消费的数据来源，已在自动驾驶、具身智能、工业等应用场景展现出巨大潜力，我们期望为相关领域的研究者、开发者以及企业提供有价值的参考信息，促进技术进步和产业发展。 目录 ◆报告摘要 ◆关键发现 ◆章节一：合成数据解决方案概述 ------------------------6 •合成数据解决方案定义------------------------7•合成数据解决方案发展历程------------------------8•当前数据模式在AI时代面临的挑战------------------------9 ◆章节二：合成数据解决方案关键能力分析 ------------------------10 •合成数据解决方案核心优势•合成数据解决方案应用价值•合成数据的局限性和挑战•如何控制合成数据的质量•合成数据解决方案市场规模及渗透情况•合成数据解决方案未来趋势 ◆章节三：合成数据解决方案应用场景分析 •合成数据解决方案应用场景总览•合成数据解决方案重塑垂直行业的未来•合成数据解决方案行业应用场景分类•合成数据在自动驾驶场景中的应用•合成数据在具身智能场景中的应用•合成数据在工业场景中的应用•合成数据解决方案应用场景趋势 目录 •中国合成数据解决方案产业链图谱•产业链上游分析•产业链中游供应商分析•产业链下游分析 ◆章节五：合成数据解决方案最佳实践 •深信科创案例分析•光轮智能案例分析•英伟达案例分析 ◆附录：术语表 6 Key Findings关键发现 大模型技术和生成式AI的突破正推动人工智能范式由“以模型为中心”向“以数据为中心”转型，合成数据已经从空白真实数据的简单替代升级为驱动AI变革的核心战略资产。 预计到2026年，由于数据隐私和安全问题， 公司将边缘案例测试列为合成数据的首要用例53%超过 75%约有的企业将使用生成式AI来生成合成客户数据。 预计到2030年，人工智能模型中合成数据的生成量将超过真实数据的使用量。 在工业场景或具身智能领域，未来的数据范式正朝着 在合成数据供应商中，专注解决方案型展现出更强的延展性与商业化潜力 1%人类数据+99%高效合成数据 领先深信科创以物理真实数据为“种子”，提供高价值、高物理精准性的合成数据资产，在中国合成数据解决方案提供商中 的混合模式演进，其成功 依 赖 于“Human inLoop”（人在环）机制 合成数据解决方案定义 合成数据解决方案面向AI时代模型训练和应用部署的数据需求，聚焦于解决真实数据稀缺、敏感、收集难度大等挑战，覆盖从需求定义、数据准备、数据生成到数据评估、部署优化的全流程闭环。合成数据解决方案在将合成数据本身作为一种资产的同时，还提供覆盖全生命周期的数据管理、数据治理保障和质量评估体系，并提供系统集成、行业方案、生态融合等核心服务，帮助企业完成以数据为中心的全流程价值交付。 合成数据（Synthetic Data）是通过算法、仿真或其他方法人工生成的数据，能够模仿现实世界数据的结构、特征和统计属性，但不包含任何实际的现实世界信息。根据数据类型，合成数据可分为表格、文本、图像和视频、音频、时间序列和其他类型。合成数据的生成通常基于预定义的规则和模板、机器学习模型，或在仿真环境中生成，以提供模拟真实、符合隐私且可随时使用的数据集，且不受真实数据的限制。 合成数据解决方案发展历程 1.0填补空白的辅助工具 3.0驱动AI变革的核心战略资产 此阶段合成数据以随机分布、统计抽样和机理仿真为主，主要生成表格等结构化数据，聚焦于解决工业仿真、科学统计等领域真实数据的获取困境。然而，合成数据生成效率仅为真实数据采集的30%，且无法反映多变量动态交互。 大模型和生成式AI的突破正推动AI范式由“以模型为中心”向“以数据为中心”转型，合成数据展现出应对大模型训练与具身智能进化数据问题的巨大价值潜力。 ◆互联网高质量文本资源正接近枯竭，合成数据成为大模型训练的“可再生燃料”：合成数据已在OpenAI、Meta、英伟达等AI头部企业的大模型预训练与对齐阶段中使用，而大模型本身也能够生成合成数据。 2.0AI落地的重要组件 GAN、VAE等技术的突破使合成数据格式扩展到语音、图像和视频等，并广泛应用于图像识别、自动驾驶、生物医药等多个领域。同时，隐私和合规的需求升级，驱动合成数据成为AI落地的重要组件。 ◆合成数据是驱动AI从感知智能向具身智能跃迁的重要基础设施。具身智能训练所需的物理交互数据面临着千倍缺口的困境，而高保真物理仿真可将有限人类动作样本扩展至千倍规模，实现机器人零样本泛化。 当前的数据模式在AI时代面临哪些挑战？ AI-Ready的数据是AI项目成功落地的基础，意味着高质量、高可用性、低成本、可用于AI消费的数据成为刚需。预计到2026年，将有60%的AI项目由于“数据未准备好”而被企业放弃。 一、数据可用性不足 随着欧洲GDPR和医疗领域HIPAA等法规出台，保护敏感的真实数据面临着越来越严格的要求。数据共享也变得更复杂，进一步限制了合作和创新的机会。 在许多行业中，很多AI项目因数据不可用或不完整而受阻，数据收集成为主要障碍。研究发现，机器学习开发社区中用于训练模型的大多数数据集都被重复使用或借用，缺乏针对性。这导致项目目标不一致，最终产品不准确。同时，互联网公开训练数据面临枯竭瓶颈，行业面临“训练数据饥荒”，逼迫开发者探索新途径。 四、模型精度提升瓶颈 随着AI项目深入，需要覆盖更多复杂、罕见和边缘场景，拍摄、标注与质量控制成本急剧上升，真实数据采集重建的边际成本不断增加，但模型训练的回报率逐渐降低。当模型与数据覆盖度达到一定水平后，新增数据很难带来显著提升，以真实数据为主导的模型精度提升进入瓶颈阶段。 二、数据质量问题 制造业调研显示，高达87%的AI项目未能进入生产环境，其中主要原因是数据质量问题，如缺失、不一致、错误标签等。现实世界的数据集有时会受到不平衡的影响，收集有偏见的数据会导致AI/ML模型出现偏差和错误，在敏感应用中风险尤高，应当高度重视代表性与公平性问题。 三、高成本和合规要求 真实数据的收集、清理和维护是一个昂贵且耗时的过程。团队必须投入大量资源进行人工标注、确保数据准确性、解决不一致问题并消除偏见。这些成本会导致项目延误，并降低数据驱动决策的效率。 初期：少量真实数据就能显著提升模型精度与训练的ROI；中期：随着继续投入，数据带来的增量效益下降明显；后期：投入大量资源所换来的精度提升几乎停滞，边际回报趋近于零。 合成数据解决方案的核心优势 可控性 可扩展性 现实世界的数据可能存在偏差，或无法用于特定用例，从而限制了分析和机器学习模型的有效性。合成数据是填补数据集空白和解决代表性不足场景的有力工具，其生成技术允许研究人员精确控制数据分布、特征和异常值，从而减少真实数据中存在的偏见并提高模型鲁棒性。 合成数据支持高效、灵活的大规模数据生成，满足机器学习和AI模型对海量训练数据的需求。一旦生成环境搭建完成，便可以通过算法迭代，轻松产生无限量的数据变体，且边际成本极低。它允许企业按需创建大量、多样化的训练数据集，而无需投入相同的成本和精力。 例如，通过合成数据生成技术，可以快速生成数百万张在不同光照、天气和角度下的虚拟街道图像，其规模和多样性远超物理传感器所能捕获的极限。这种模式不仅加速了开发周期，还为测试和验证AI系统在无数假设情境下的表现提供了安全且经济的解决方案。 通过人为增加指定场景的数据量，合成数据可以确保模型看到更平衡、更多样化的示例集。因此，使用合成数据（或真实数据和合成数据的混合）进行训练实际上不仅可以提高模型性能和公平性，还能够显著提升其在极端情况下的安全性能和泛化能力。 隐私保护 成本效益 许多人工智能应用（例如金融或医疗保健领域的应用）依赖于受法规保护的敏感个人数据。使用真实的客户或患者数据来训练模型可能会引发隐私泄露和合规性问题。而合成数据提供了一种低风险的解决方法：由于它是人工生成的，不包含任何可识别个人身份的信息，因此可以自由使用而不会有泄露个人隐私的风险。这一特性使合成数据成为受严格监管的行业推动数据协作和AI创新的关键工具。 传统基于真实世界的数据解决方案需要成本高昂、耗时耗力，且逻辑复杂的数据采集、清洗和人工标注流程。而合成数据的生成无需调查、访谈或使用昂贵的传感器设备，从而大大降低了获取成本。其次，合成数据集本质上是干净且一致的，从而减少了数据预处理和验证所花费的大量时间。合成数据彻底改变了企业获取高质量训练数据的门槛，尤其适用于需要海量标注数据的计算机视觉项目。 通过数据标注服务获得一张带注释的真实图像可能要花费6美元，而通过合成方式生成一张同等价值的带注释图像仅需约0.06美元。这意味着成本降低了100倍。 预计到2026年，由于数据隐私和安全问题，约有75%的企业将使用生成式AI来生成合成客户数据。 合成数据解决方案有哪些应用价值？ 合成数据解决方案是贯穿AI和MLworkflow的多功能工具，能够支持模型复杂推理、帮助模型掌握领域知识、全面赋能测试验证与风险控制，并开发前沿领域的研究新范式。 帮助模型掌握专业领域知识 提高认知与复杂推理能力 复杂推理被认为是模型的“北极星能力”。在实际训练中，合成数据能够通过填补真实数据中缺失的逻辑链条与推理过程，显著提升了模型处理复杂问题的能力。通过思维链（COT）技术，可将简单的“问题-答案”对扩展为包含完整推理步骤的“问题-思考过程-答案”合成数据。 领域里的专业理解是基础模型在产业中实际应用的最大门槛。各行各业都沉淀了大量非结构化的原始数据，如工业设备运行时序数据、医疗电子病历、科研论文图表等。但其格式复杂，模型难以直接学习。 而合成数据是将原始、庞杂的领域数据提炼为模型可直接吸收的结构化知识的关键工具，极大地降低了领域专业模型的应用门槛。利用大模型的理解能力将这些“生数据”转化为描述性文字或问答对话，可以合成高质量的领域特定训练数据集。这为大模型在垂直领域的快速落地和专业化提供了可行路径。 例如，在数学推理领域，通过为数学问题自动生成详细的解题步骤和逻辑推导过程，模型能够学习到分解问题、逐步求解的推理模式；在医疗诊断场景，可合成包含症状分析、鉴别诊断和最终结论的完整推理链条，训练模型进行多步临床推理。 合成数据突破模型训练瓶颈 当模型性能提升进入平台期，单纯增加真实数据规模带来的边际效益递减，而合成数据能够提供更高阶的思维训练素材。引入合成数据不仅能显著提升模型处理复杂问题的能力，更能够突破传统训练模式下的性能上限，为模型实现更高层次的认知智能提供关键路径。 测试验证与风险控制 例如，在具身智能领域，采集真实数据需要搭建各种工作生活场景，耗时长成本高，使得技术研发速度严重滞后。现有的创新方式是通过人类佩戴头显等智能设备，采集人类真实运动数据用模拟框架做场景扩展，再用仿真工具做动作放大，1次人类真实动作可以扩大到100