人工智能产业发展研究报告（2025年）

中 国 信 息 通 信 研 究 院2026年 1月 版权声明 本报告版权属于中国信息通信研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。 前言 2025年，全球人工智能飞速发展，技术、应用、生态协同共振，重塑开发范式、改变人机交互模式，催生更多个体与行业智能化应用，逐步实现从“有能力”走向“有用处”，人工智能与经济社会的融合正从浅入深加速推进。 过去一年来，人工智能发展是系统性的，模型能力正在经历与真实世界互动中自主迭代的技术跃升，智能体与生产生活各领域结合成为应用重要形态，具身智能发展有望使智能走出比特世界，AI正探索从工具走向伙伴、从单点走向系统的升级路径。技术方面，基础超级模型在核心能力上实现全方位提升，强化学习推动模型在真实环境中持续进化，原生多模态架构逐渐走向成熟。高度封装的智能体产品加速模型从感知认知向自主决策执行演进。同时，智算基础设施进入“吉瓦级”竞争新阶段，开源开放的智算生态加速形成。数据工程从规模堆砌转向质量优先，为模型能力提供优质“燃料”。应用方面，人工智能加速在一二三产业融合渗透，助力农业降本增产，加速推进赋能新型工业化进程，深化服务场景智能化新业态。智能原生成为“AI+”新内核，大模型深度嵌入工具软件，代码编写、深度研究等智能原生软件加速数字生产力跃升，新一代智能终端等硬件产品重构人机交互模式，人工智能角色从“智能工具”逐步演变为“共生伙伴”。生态和治理方面，开源生态成为技术普惠的关键力量，全球AI标准竞争加剧，中国纵深推进体系建设，基准 测试体系随技术演进持续升级。安全治理从理论探索走向实践落地，面对新型威胁，技术防线与监管框架同步完善。国际合作方面展现开放包容态势，人工智能成为多边机制核心议题，创新资源从分散走向有限共享，“开源生态+本地化拓展”助力人工智能作为国际公共产品普惠全球。 展望未来，迈向通用人工智能的道路，可能会经历若干不确定的“奇点”。从短期来看，技术层面大模型将持续优化推理效率，探索世界模型成为关键路径，以突破物理图灵测试为目标探索具身智能本体与模型协同。智算生态加速开放协同，安全治理构建动态防护体系。面向中远期，人工智能从工具赋能走向系统重构，带来更大范围转型升级，我们将不仅见证效率的飞跃，更将一同探索人类与AI以新型的信任与协同关系塑造智能世界的新形态。 在此背景下，我院发布《人工智能产业发展研究报告（2025年）》，旨在探讨近期人工智能技术创新方向、产业升级重点、行业落地趋势和安全治理进展，展望人工智能发展机遇，以期与业界分享，共同推动人工智能生态蓬勃发展。由于人工智能发展日新月异，限于编写时间、编写组知识积累水平有限等因素，报告中存在不足之处，敬请大家批评指正。 目录 一、技术产业发展........................................................................................................ 1 （一）基础超级模型持续突破，模型学习进入经验时代................................ 1（二）集群规模向百万卡迈进，开放智算生态快速发展................................ 6（三）数据集建设转向适量高质，数据工程体系加速成型.................................. 10（四）工程化能力不断提升，推动向“场景价值闭环”跃迁...................... 15（五）智能体自主性增强，加速智能原生应用建设...................................... 18（六）具身智能走向实训，软硬一体化创新协同并进.................................. 22二、应用赋能.............................................................................................................. 27（一）人工智能应用逐步扩展，加快向高附加值领域环节渗透.................. 27（二）人工智能赋能新型工业化，加速向现实生产力转化.................................. 28（三）智能原生成为智能经济“时代基因”，重塑产品服务与企业组织模式.. 32（四）人工智能落地路径逐渐清晰，推动产业创新发展走深向实.............. 35三、生态支撑.............................................................................................................. 38（一）开源成为标配，社区协同演进推动技术普惠...................................... 38（二）全球AI标准竞合加剧，我国纵深推进体系建设................................40（三）人工智能受全球资本热捧，投资规模持续扩张.................................. 45（四）基准测试价值日益突出，测试体系随技术演进持续升级.................. 46四、安全治理.............................................................................................................. 51（一）现实风险与前沿风险交错而生，对安全治理提出新挑战.................. 51（二）规则层面，全球各方加强协同治理...................................................... 53（三）实践层面，推动安全可靠的研发应用.................................................. 57五、国际合作.............................................................................................................. 60（一）国际合作增量扩面提质，总体走向更加开放包容.............................. 61（二）“开源生态+本地化拓展”构建国际公共产品，加快普惠全球市场.. 64六、发展展望.............................................................................................................. 66 图 目 录 图1中国信息通信研究院“方升”大模型基准测试结果......................................2图2大模型在推理、学习、工具使用等复杂维度上的表现..................................3图3全球顶尖集群功率增长趋势预测......................................................................8图4近一年全球智算领域部分开源开放标志性成果............................................10图5全球人工智能模型训练数据量演进趋势（1950—2025）............................ 11图6全球大模型数据密度演进趋势（2019—2025）............................................12图7中国信通院行业高质量数据集评测问题占比.................................................13图8面向人工智能的数据工程核心要素................................................................14图9 2025年国内MaaS平台提供DeepSeek-R1服务表现平均值变化................ 17图10中国信通院方升智能体基准测试结果..........................................................19图11大模型向具身基础模型方向探索演进.......................................................... 23图12大模型在工业各环节应用分布情况..............................................................31图13全球开源大模型月下载量趋势......................................................................39图14 2025年我国开源社区平台模型托管规模趋势..............................................40图16中国2025年上半年各领域投融资金额占比................................................46图17国内外头部语言大模型在基础能力上的演进趋势......................................47图18国内外头部语言大模型在推理能力上的演进趋势......................................47图19“方升”大模型基准测试体系3.0................................................................49图20大模型各类能力表现和发展速度..................................................................50图21大模型安全基准测试框架AI Safety Benchmark.......................................... 51图22人工智能现实风险与前沿风险交错而生......................................................51 表 目 录 表1国内外智能体开发工具与平台........................................................................20表2 2025年十大重点标准方向及重点标准............................................................44表3各国参与发布AI联合声明的重点多边机制情况..........................................61 全球人工智能发展日新月异，技术快速迭代，大模型综合性能显著提升，应用门槛与使用成本持续降低，不断推进实用化进程。我国高度重视人工智能发展，部分关键技术取得重要进展，产业生态日趋繁荣。据中国信息通信研究院测算，2024年我国人工智能核心产业规模已突破9000亿元，同比增长24%；2025年预计突破1.2万亿元。截至2025年底，我国人工智能企业数量超6000家，形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。当前及未来一段时间，随着智能体、具身