生成式人工智能应用发展报告（2025）

生成式人工智能应用发展报告（2025） 编 委 会 主任刘郁林 编委会副主任张晓 编委李强吕坚汪立东 编写组王常青郝丽阳郭悦 谭淑芬孟蕊高爽 前言 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改变着人类生产生活方式。近年来，党中央高度重视人工智能发展，通过完善顶层设计、强化工作部署，推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性提升。2025年《政府工作报告》提出，要持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。同时，我国高度重视人工智能治理体系建设，相继出台《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全治理框架》等一系列政策文件，为人工智能技术、产业及相关领域的健康有序发展奠定了坚实制度基础，有力支撑高质量发展。 在此背景下，中国互联网络信息中心在《生成式人工智能应用发展报告（2024）》的基础上，结合生成式人工智能领域的最新发展动态，继续编写了《生成式人工智能应用发展报告（2025）》（以下简称《报告》）。《报告》基于“用户普及-产业发展-典型应用-发展环境”的总体框架，对生成式人工智能的用户使用情况、产业应用情况、政策制定情况进行研究分析，力求为政府部门、国内外行业机构、专家学者和广大人民群众了解我国乃至全球生成式人工智能的应用发展现状提供参考。 感谢各参与机构对《报告》研究工作的支持，希望广大读者提出宝贵的意见建议，帮助我们不断提升重点问题研究能力，形成更多具有前瞻性、战略性的研究成果。 工信洞察系列报告编委会2025年10月 目录 第一章生成式人工智能主要发展特点..................................1 一、国产人工智能成果丰硕....................................................................1二、逻辑推理能力显著提升....................................................................2三、多模态能力跨越式发展....................................................................3四、模型推理成本显著降低....................................................................4五、轻量模型赋能场景应用....................................................................5 第二章生成式人工智能用户普及情况..................................7 一、生成式人工智能用户使用情况........................................................7二、生成式人工智能用户属性结构........................................................9三、未成年人对生成式人工智能的认知和使用..................................11 第三章生成式人工智能产业发展现状.................................15 一、产业发展概况..................................................................................15二、服务备案情况..................................................................................15 第四章生成式人工智能典型应用场景................................17 一、农业生产..........................................................................................17二、工业制造..........................................................................................20 三、生活服务..........................................................................................24 （一）智能搜索......................................................................................24（二）内容创作......................................................................................26（三）办公助手......................................................................................28（四）智能硬件......................................................................................29 四、科学研究..........................................................................................31 第五章生成式人工智能主要发展环境................................35 一、政策环境：利好政策奠定发展基础..............................................35二、技术环境：技术创新加速产品迭代..............................................36三、融资环境：畅通融资注入发展活力..............................................39四、国际环境：全球人工智能竞争加剧..............................................42(一)北美地区......................................................................................43(二)欧洲地区......................................................................................45(三)亚洲地区......................................................................................47 第六章生成式人工智能未来前景展望................................51 一、模型集成将打造人工智能新形态..................................................51二、开源社区为技术进步提供新动力..................................................51三、具身智能给用户带来交互新体验..................................................52四、智能体拓展人工智能能力新边界..................................................53五、完善治理让人工智能迈上新台阶..................................................53 第一章生成式人工智能主要发展特点 一、国产人工智能成果丰硕 我国生成式人工智能相关领域迅猛发展。一是用户规模显著增长。截至2025年6月，我国生成式人工智能用户规模达5.15亿人，较2024年12月增长2.66亿人；生成式人工智能普及率达36.5%，较2024年12月提升18.8个百分点。据不完全统计，截至7月，我国大模型应用的个人用户注册总数超过31亿，API调用用户总数超过1.59亿1。二是产品数量持续增多。截至2025年8月底，累计有538款生成式人工智能服务完成备案，263款生成式人工智能应用或功能完成登记2。其中，豆包、DeepSeek、元宝、Kimi等产品不仅在千亿级参数规模、多模态能力等方面实现突破，还与智能搜索、内容创作、办公助手等应用场景深度融合，构建了覆盖多个领域的智能应用生态。三是产品性能明显提升。斯坦福大学人工智能研究所发布的《2025年人 工 智 能 指 数 报 告 》3显 示 ， 中 美 顶 级 人 工 智 能 大 模 型 在MMLU4和HumanEval5等基准测试中的性能差距从2023年的17.5%缩小至0.3%；中国拥有的顶级人工智能模型数量达到15个，位居全球第二，数量是欧洲的5倍。四是优质产品惠及海外。随着我国人工智能相关领域的持续发展创新， 一批优质的国产人工智能产品加速出海，扩大了我国人工智能产品在全球市场的影响力。其中，DeepSeek成为我国人工智能产品出海的耀眼名片。1月，“DeepSeek-R1”模型对外发布，在实现卓越性能的同时，成本却不到同类模型的十分之一，迅速引发全球关注。上线不足20天，DeepSeek的全球日活跃用户就突破3000万，登顶全球140个国家及地区的应用市场6，超过ChatGPT成为全球用户增速最快的生成式人工智能应用。 二、逻辑推理能力显著提升 随着技术日趋成熟，用户对生成式人工智能的要求不断提高，在各类实际应用场景中更加看重人工智能对复杂任务的处理效果，推动生成式人工智能的逻辑推理能力显著提升。生成式人工智能在发展初期聚焦于文本、图像等内容的生成能力，“幻觉”7问题严重，也很难根据历史信息进行合理的推演。随后，相关企业通过多种技术手段提升生成式人工智能产品的逻辑能力，并取得了明显进步。一是提高模型参数规模。模型参数规模的扩大显著增强了模型对复杂逻辑关系的捕捉能力，尤其是在多轮对话、代码生成和复杂推理任务中表现突出。例如，OpenAI的GPT-3系列模型参数规模为1750亿，其后续发布的GPT-4系列模型参数规模则估计达到1.76万亿，显著提升了模型在逻辑推理和归纳任务中的表现。二是优化架构设计。架构优化也成为关键突破口，例如采用稀疏注意力机制（Sparse Attention）、混合专家模型（Mixture of experts）等方式，不仅降低了模型的计算资源消耗，还提升了模型对长序列数据的处理能力。此外，Mamba等新型架构也有望为模型在自然语言处理、时间序列预测等领域提供新的发展方向。三是提升数据质量。 生成式人工智能的逻辑推理能力高度依赖训练数据的质量和多样性。企业通过构建大规模、高质量的标注数据集，提升了训练模型的逻辑能力。此外，越来越多的专业数据也投入到模型训练过程中，企业通过整合代码、法律、医学、教育等领域的专业知识数据，使模型能够在不同场景进行灵活应对，提升了其在专业领域的应答能力。 三、多模态能力跨越式发展 生成式人工智能的多模态能力实现了跨越式发展，有效拓展了应用场景。一是模型性能提升。随着生成式人工智能技术的快速进步，其在处理多模态数据时的理解、生成和跨模态协调能力也得到显著增强。例如，