頭豹LeadLeo人工智能AI賦能千行百業(yè)白皮書二零二五年八月二十八日弗若斯特沙利文頭豹研究院掃碼了解詳情掃碼了解詳情沙利文聯(lián)合頭豹研究院發(fā)布《AI賦能千行百業(yè)白皮書》，在系統(tǒng)梳理全球與中國人工智能發(fā)沙利文聯(lián)合頭豹研究院發(fā)布《AI賦能千行百業(yè)白皮書》，在系統(tǒng)梳理全球與中國人工智能發(fā)展格局的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)解析AI在金融、政務(wù)、醫(yī)療、教育、制造、零售、能源、電信等行業(yè)的應(yīng)用路徑與價(jià)值創(chuàng)造。報(bào)告不僅呈現(xiàn)人工智能在政策驅(qū)動(dòng)、資本投入和技術(shù)演進(jìn)中的宏觀趨勢(shì)，更通過場(chǎng)景化落地案例揭示AI如何深度嵌入產(chǎn)業(yè)流程，推動(dòng)千行百業(yè)實(shí)現(xiàn)效率提升、模式創(chuàng)新與價(jià)值重構(gòu)，形成新質(zhì)生產(chǎn)力的核心動(dòng)能。nAI進(jìn)入“強(qiáng)治理+快擴(kuò)張”并行階段全球監(jiān)管從原則到可執(zhí)行框架落地，風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)、數(shù)據(jù)合規(guī)與可追溯成為準(zhǔn)入門檻；美國以底層技術(shù)與資本集約形成源頭優(yōu)勢(shì)，中國以“AI+”工程與開源生態(tài)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)化深耕。資本與政策合力抬升行業(yè)門檻，企業(yè)競(jìng)爭力取決于能否在多法域合規(guī)、可信評(píng)測(cè)、算力可用性與行業(yè)化交付之間實(shí)現(xiàn)平衡，而非單點(diǎn)追逐基準(zhǔn)分?jǐn)?shù)。n平臺(tái)型廠商依托生態(tài)整合強(qiáng)化主導(dǎo)，行業(yè)型廠商憑借場(chǎng)景深耕形成差異化大模型帶動(dòng)算力結(jié)構(gòu)從訓(xùn)練為主轉(zhuǎn)向訓(xùn)練/推理均衡，智算節(jié)點(diǎn)與異構(gòu)集群成為基礎(chǔ)設(shè)施主戰(zhàn)場(chǎng)；國產(chǎn)框架與芯片深度適配，開源體系進(jìn)入高迭代周期，降低了二次開發(fā)與私有化成本。應(yīng)用層以ToB為先，API/訂閱/定制化相結(jié)合，形成可計(jì)量ROI與可復(fù)用交付資產(chǎn)，ToC側(cè)仍處產(chǎn)品-價(jià)格-算力的三角約束中，增長更多依賴差異化體驗(yàn)與生態(tài)綁定。nAI賦能產(chǎn)業(yè)已進(jìn)入體系化落地階段，呈現(xiàn)“成熟行業(yè)深耕+新興行業(yè)加速”雙軌格局金融與政務(wù)率先實(shí)現(xiàn)全流程智能化，形成可復(fù)制的應(yīng)用閉環(huán)；醫(yī)療與教育展現(xiàn)出高速成長潛力，分別以臨床診斷、個(gè)性化學(xué)習(xí)為突破口快速擴(kuò)張；制造與能源依托行業(yè)大模型和智能體實(shí)現(xiàn)流程再造與綠色轉(zhuǎn)型，帶來效率與可持續(xù)性的雙重提升；零售、傳媒與安防等消費(fèi)和公共領(lǐng)域，則通過AIGC與視覺識(shí)別重構(gòu)用戶體驗(yàn)與社會(huì)治理。整體來看，數(shù)據(jù)可得性、流程標(biāo)準(zhǔn)化程度和ROI可度量性決定了AI滲透的優(yōu)先級(jí)，而智能體的引入則加速了從單點(diǎn)試水到規(guī)模化復(fù)制的轉(zhuǎn)變。這一趨勢(shì)標(biāo)志著AI已從技術(shù)突破階段邁向產(chǎn)業(yè)深耕階段，正在系統(tǒng)性重塑千行百業(yè)的價(jià)值鏈與競(jìng)爭格局。頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025第一章人工智能行業(yè)綜述 1.1全球人工智能市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀 第二章人工智能產(chǎn)業(yè)全景分析 第三章AI賦能千行百業(yè)應(yīng)用探析 3.1AI在金融行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.2AI在政務(wù)行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.3AI在醫(yī)療行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.4AI在教育行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.5AI在電商行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.6AI在物流行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.7AI在制造行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.8AI在能源行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.9AI在通信行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.10AI在交通行業(yè)的融合與價(jià)值分析 3.11AI在泛娛樂行業(yè)的融合與價(jià)值分析 第四章人工智能行業(yè)未來發(fā)展趨勢(shì)分析 第五章中國人工智能行業(yè)典型企業(yè)分析 、、、頭豹頭豹——第一章——人工智能行業(yè)綜述全球人工智能監(jiān)管由倡議導(dǎo)向逐步轉(zhuǎn)向體系化落地，風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管理成為核心制度基石。各主要經(jīng)濟(jì)體分化明顯：歐盟趨嚴(yán)，美國與英國側(cè)重靈活監(jiān)管，中國聚焦生成式AI的安全評(píng)2024年全球AI市場(chǎng)規(guī)模約6,157億美元，預(yù)計(jì)2030年將突破2.6萬億美元。中美新增大模型數(shù)量占比從2022年的72%提升至2024年的86%，中國以1,509個(gè)大模型位居全球首位，美國2024年全球人工智能融資總額超5,900億元，中美占比高達(dá)92%。美國以資本集約化運(yùn)作推動(dòng)底層技術(shù)突破，中國依托場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)形成差異化路徑；AIGC領(lǐng)域融資占比達(dá)56%，成為最Chapter1.1全球人工智能市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀弗若斯特沙利文頭豹研究院《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?全球AI治理正邁入“高強(qiáng)度落地—安全與創(chuàng)新雙輪驅(qū)動(dòng)—產(chǎn)業(yè)合規(guī)體系化”的階段，跨法域的合規(guī)能力、安全技術(shù)壁壘與對(duì)多元監(jiān)管體系各國人工智能相關(guān)政策政策名稱頒布日期《關(guān)于人工智能安全、可靠與可信發(fā)展的行政令》鍵基礎(chǔ)設(shè)施與生物/網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)防控、隱私與勞工保護(hù)、政府采購與國際協(xié)作框架?！断萍s美國AI領(lǐng)導(dǎo)力的障通用/基礎(chǔ)模型、監(jiān)管與治《人工智能法案》基于風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)的橫向法規(guī)：禁止類/高風(fēng)險(xiǎn)/有通用/基礎(chǔ)模型、行業(yè)高風(fēng)《生成式人工智能服務(wù)管理暫《促進(jìn)創(chuàng)新的AI監(jiān)管：政府對(duì)求金融、競(jìng)爭、醫(yī)療等多部門監(jiān)管者在20通用/基礎(chǔ)模型、行業(yè)應(yīng)用《布萊切利宣言》（AI安全峰立發(fā)布評(píng)測(cè)框架，并與美國AI安全研究院簽署聯(lián)《面向企業(yè)的AI指南政府三部會(huì)聯(lián)合發(fā)布，提出企業(yè)AI治理統(tǒng)一原則（含生成式AI風(fēng)險(xiǎn)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)與錯(cuò)誤信息《面向企業(yè)的AI指南對(duì)企業(yè)AI治理要求更新，強(qiáng)調(diào)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、供應(yīng)鏈管理與錯(cuò)誤信息治理；后續(xù)2025年繼《人工智能基本法》設(shè)國家AI“控制塔”、AI安全研究機(jī)構(gòu)；統(tǒng)籌《先進(jìn)生成式AI負(fù)責(zé)任開發(fā)與管理自愿行為準(zhǔn)則》面向開發(fā)與管理GPAI/生成式系統(tǒng)的企愿承諾：安全、問責(zé)、透明、穩(wěn)健性與人類概述聯(lián)邦層面擬議AI法（BillC-2管思路（影響評(píng)估、問責(zé)、執(zhí)法）；立法進(jìn)頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025《安全與負(fù)責(zé)的AI》政府“中期回應(yīng)”認(rèn)可現(xiàn)行框架不足；提出高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景的“強(qiáng)制護(hù)欄”方向，設(shè)臨時(shí)專家組與自愿安全標(biāo)準(zhǔn)等就高風(fēng)險(xiǎn)場(chǎng)景定義與強(qiáng)制護(hù)欄實(shí)施路徑征求《生成式AI治理模型框架》試框架，覆蓋模型卡、數(shù)據(jù)治理、內(nèi)容標(biāo)識(shí)算力/基礎(chǔ)設(shè)施、通用/基礎(chǔ)模型、產(chǎn)業(yè)應(yīng)用促進(jìn)要求對(duì)“未充分測(cè)試/不可靠”模型標(biāo)識(shí)并在對(duì)《人工智能法律框架》影響評(píng)估與治理義務(wù)；尚待眾議院與總統(tǒng)批通用/基礎(chǔ)模型、行業(yè)高風(fēng)o全球AI監(jiān)管正進(jìn)入“高強(qiáng)度落地—技術(shù)安全并舉—產(chǎn)業(yè)合規(guī)體系化”的新階段，監(jiān)管政策已從被動(dòng)應(yīng)對(duì)轉(zhuǎn)向前瞻塑造近三年，全球人工智能政策環(huán)境呈現(xiàn)出由原則倡議向體系化、可執(zhí)行監(jiān)管框架快速演進(jìn)的特征，各主要經(jīng)濟(jì)體正加速構(gòu)建覆蓋立法、標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)測(cè)、責(zé)任分擔(dān)和基礎(chǔ)設(shè)施的全鏈條治理體系，以應(yīng)對(duì)生成式AI和通用大模型帶來的跨領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)與機(jī)遇。在監(jiān)管模式上，風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)管理已成為主流制度基石，但政策強(qiáng)度與落地路徑因國情差異而分化：歐盟、巴西確立嚴(yán)密的禁止類與高風(fēng)險(xiǎn)分層管理，形成高壁壘、高合規(guī)成本的市場(chǎng)環(huán)境；美國、英國更側(cè)重分布式監(jiān)管與安全測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)，平衡創(chuàng)新活力與風(fēng)險(xiǎn)防控；中國、新加坡則聚焦生成式AI的安全評(píng)估、備案和內(nèi)容標(biāo)識(shí)，兼顧產(chǎn)業(yè)發(fā)展與社會(huì)穩(wěn)定。生成式AI因擴(kuò)散速度快、產(chǎn)業(yè)滲透廣度高而成為全球監(jiān)管焦點(diǎn)，各國普遍強(qiáng)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)合規(guī)性、模型透明度和內(nèi)容可追溯機(jī)制，并同步推動(dòng)國家級(jí)安全評(píng)測(cè)與算力平臺(tái)建設(shè)，如美國NIST標(biāo)準(zhǔn)體系、英國AI安全研究院、印度公共算力平臺(tái)，凸顯安全能力與基礎(chǔ)設(shè)施已被視為核心戰(zhàn)略資產(chǎn)。同時(shí)，責(zé)任邊界正在由單一開發(fā)者向“開發(fā)者+平臺(tái)提供者”雙向延伸，平臺(tái)在風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防、模型審查和合規(guī)傳導(dǎo)中的角色顯著增強(qiáng)。這一變化不僅重塑AI生態(tài)的價(jià)值鏈分布，也將推高行業(yè)準(zhǔn)入門檻并加速市場(chǎng)集中化。盡管“布萊切利宣言”等國際合作成果顯示出全球在前沿AI安全上的共識(shí)基礎(chǔ)，但在數(shù)據(jù)跨境治理、算法透明度與執(zhí)法標(biāo)準(zhǔn)等領(lǐng)域，跨法域協(xié)同機(jī)制仍處于探索與博弈階段，短期內(nèi)難以形成統(tǒng)一規(guī)則體系。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?在中美雙極引領(lǐng)下，全球人工智能發(fā)展呈現(xiàn)加速演進(jìn)態(tài)勢(shì)，市場(chǎng)規(guī)模將由2024年的6,157億美元增至2030年的2.6萬億美元以上。通過深化垂直場(chǎng)景和優(yōu)化算力布局等，AI有望實(shí)全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模，2020-2030E30,00025,00020,00015,00010,0005,000026,38316,18712,64712,6479,8957,7784,7336,1572,3352,9023,6832,335202020212022202320242025E2026E2027E2028E2029E2030Eo當(dāng)前，全球人工智能發(fā)展呈現(xiàn)加速演進(jìn)態(tài)勢(shì)，市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。2024年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模約6,157億美元，預(yù)計(jì)到2030年，全球人工智能市場(chǎng)規(guī)模將突破2.6萬億美元。在中美雙極引領(lǐng)下，兩國新增大模型數(shù)量占比由2022年的72%躍升至2024年的86%，其中中國以1,509個(gè)大模型（截至2025年上半年數(shù)據(jù)，占全球40%）穩(wěn)居首位，美國則憑借技術(shù)深度與場(chǎng)景多樣性保持領(lǐng)先。技術(shù)層面，一方面，大模型性能持續(xù)突破（例如：2024年OpenAI推出的o1、o3等模型采用迭代式輸出推理架構(gòu)，這種測(cè)試時(shí)計(jì)算極大地提高了模型的性能）且性能差距顯著縮?。?023-2024年，在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等比較基準(zhǔn)中，中美主流模型差距已由10pct-40pct大幅收窄至4pct以內(nèi)）。另一方面，多模態(tài)融合與端云協(xié)同（如阿里云無影AgentBay、星環(huán)科技AIInfra架構(gòu)）推動(dòng)AI向“離產(chǎn)業(yè)更近”的方向演進(jìn)，生成式AI、具身智能等新技術(shù)催生醫(yī)療、制造、交通、教育等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。與此同時(shí)，政策與資本雙輪驅(qū)動(dòng)下，各國密集出臺(tái)戰(zhàn)略規(guī)劃，美國以芯片自主和研發(fā)支持鞏固領(lǐng)先地位，中國通過“人工智能+”行動(dòng)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)融合，2024年全球AI投資額近6,000億元，頭部企業(yè)與科技巨頭成為創(chuàng)新核心。此外，開源生態(tài)蓬勃發(fā)展，以中國為代表的發(fā)展中國家通過高水平開源項(xiàng)目加速技術(shù)普惠，助力彌合全球智能鴻溝（例如DeepSeek通過算法優(yōu)化與架構(gòu)精簡，大幅減少對(duì)算力的依賴；截至2025年7月，國際開源社區(qū)Hugging-Face最新趨勢(shì)熱榜顯示，前十名模型中，有9個(gè)是國產(chǎn)大模型）。未來，AI將從“智能工具”向“共生伙伴”轉(zhuǎn)型，通過深化垂直行業(yè)場(chǎng)景、優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施與算力布局、持續(xù)賦能經(jīng)濟(jì)增長與社會(huì)變革。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文?①企業(yè)分布：截至2024H1，全球人工智能企業(yè)突破3萬家，其中美國和中國各占34%和15%；②融資方面：2024年全球人工智能融資總?cè)蛉斯ぶ悄芡度谫Y情況，2024數(shù)量占63%金額占81%全球各國AI企業(yè)融資規(guī)模占比云計(jì)算及算力服務(wù)AI開發(fā)優(yōu)化平臺(tái)中美AI基礎(chǔ)層投資規(guī)模對(duì)比（億元）o融資方面：得益于算力基礎(chǔ)設(shè)施升級(jí)吸引資本加速布局（如英偉達(dá)、谷歌等新一代AI芯片的商業(yè)化部署以及多模態(tài)大模型、具身智能、AIGC、智能體等技術(shù)商業(yè)化加速，催生醫(yī)療、金融、制造等領(lǐng)域規(guī)?；涞匦枨螅?024年，全球人工智能領(lǐng)域融資熱度飆升，總額超5,900億元，較2023年增長超3,000億元，實(shí)現(xiàn)翻倍式增長。而受xAI（2024年5月融資60億美元）、CoreWeave（2024年5月融資11億美元）、OpenAI（2024年10月融資66億美元）等頭部企業(yè)超大規(guī)模融資事件影響，2024年全球人工智能融資月度分布呈現(xiàn)“雙峰機(jī)構(gòu)”，2024年5月爆發(fā)以及第四季度集中放量。從輪次看，盡管頭部效應(yīng)明顯，但人工智能領(lǐng)域早期融資仍展現(xiàn)出強(qiáng)勁活力。2024年，人工智能領(lǐng)域早期融資（天使輪到A輪）事件數(shù)量占比達(dá)63%，較2023年上升5%。o從區(qū)域格局看，中美形成雙寡頭格局但分化加速。美國以78%的融資份額主導(dǎo)全球市場(chǎng)（單筆均值15.5億元聚焦底層技術(shù)突破（如大模型、芯片中國以14%份額位列第二（單筆均值1.2億元），依托應(yīng)用場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)形成“融資矩陣”，北京、深圳、上海等地因政策支持與產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)勢(shì)成為核心集聚區(qū)。這種差異反映美國通過資本集約化運(yùn)作（如OpenAI與英偉達(dá)合作）搶占技術(shù)制高點(diǎn)，而中國則通過場(chǎng)景化落地（如商湯科技智慧金融/醫(yī)療/城市等場(chǎng)景）構(gòu)建生態(tài)壁壘的差異化路徑。從細(xì)分領(lǐng)域看，2024年全球AIGC領(lǐng)域融資金額占比高達(dá)56%，是人工智能領(lǐng)域最熱門的方向，而AIGC興起也將帶來行業(yè)投融資重點(diǎn)轉(zhuǎn)向基礎(chǔ)設(shè)施和橫向應(yīng)用領(lǐng)域。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?①企業(yè)分布：截至2024H1，全球人工智能企業(yè)突破3萬家，其中美國和中國各占34%和15%；②融資方面：2024年全球人工智能融資總?cè)蛉斯ぶ悄芷髽I(yè)分布，2024H1全球AI獨(dú)角獸企業(yè)，2025.051美國：160+家，硅谷為核心，紐約/波士頓/奧斯汀1共370+家AI獨(dú)共370+家AI獨(dú)2角獸企業(yè)，總估值突破1萬3歐洲：英國約20家領(lǐng)跑歐洲估值突破1萬34印度：AI獨(dú)角獸數(shù)量快速增長，4o全球企業(yè)格局的階段性特征截至2024年上半年，全球人工智能企業(yè)數(shù)量已突破3萬家，顯示出AI產(chǎn)業(yè)正進(jìn)入高速擴(kuò)張階段。從地域分布來看，美國以34%的占比穩(wěn)居第一，形成以硅谷為核心、紐約和波士頓為次中心的多極集群，體現(xiàn)了“技術(shù)—資本—應(yīng)用”三位一體的創(chuàng)新閉環(huán)優(yōu)勢(shì)。中國則占比15%，在算法與應(yīng)用創(chuàng)新上快速追趕，但整體仍以產(chǎn)業(yè)化和場(chǎng)景落地為驅(qū)動(dòng)，形成與美國差異化的競(jìng)爭路徑。其他國家如英國、印度、加拿大等呈現(xiàn)區(qū)域集群式發(fā)展，但整體體量和生態(tài)完備度仍存在顯著差距。o融資格局與資本集中效應(yīng)2024年全球AI領(lǐng)域融資規(guī)模突破5,900億元人民幣，同比增長實(shí)現(xiàn)翻倍增長。其中中美兩國合計(jì)占比高達(dá)92%，不僅反映資本向頭部市場(chǎng)加速聚集，更折射出創(chuàng)新資源的寡頭化趨勢(shì)。美國憑借成熟的風(fēng)險(xiǎn)投資體系與資本市場(chǎng)退出機(jī)制，持續(xù)強(qiáng)化AI創(chuàng)業(yè)活躍度；中國則依托政策扶持與產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同，在應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的細(xì)分賽道中不斷涌現(xiàn)獨(dú)角獸企業(yè)。相比之下，歐洲與以色列雖在基礎(chǔ)科研和垂直細(xì)分賽道具備優(yōu)勢(shì)，但融資規(guī)模及資本活躍度仍處于追趕階段。oAI獨(dú)角獸企業(yè)的全球分布格局截至2025年5月，全球AI獨(dú)角獸企業(yè)超過370家，總估值突破1萬億美元，集中度顯著提高。美國獨(dú)角獸數(shù)量超過160家，占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，并以生成式AI、智能芯片和企業(yè)級(jí)應(yīng)用為主導(dǎo)；中國獨(dú)角獸約70-75家，核心優(yōu)勢(shì)集中在大模型落地、應(yīng)用平臺(tái)化以及產(chǎn)業(yè)級(jí)AI賦能場(chǎng)景；歐洲以英國為代表，約20家企業(yè)在醫(yī)療AI、金融科技和機(jī)器人等方向具備突破潛力；印度獨(dú)角獸數(shù)量快速增長，已達(dá)8-12家，顯示出“人口紅利+工程師紅利”推動(dòng)下的新興崛起趨勢(shì)。整體上看，全球AI獨(dú)角獸正呈現(xiàn)出“中美主導(dǎo)、歐印崛起”的雙層梯隊(duì)格局。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文Chapter1.2中國人工智能市場(chǎng)發(fā)展現(xiàn)狀弗若斯特沙利文頭豹研究院《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?從“開展AI+行動(dòng)”到“持續(xù)推進(jìn)AI+行動(dòng)”，人工智能已被置于國家發(fā)展全局的核心位置。目前，政策對(duì)人工智能的重視主要體現(xiàn)在對(duì)技政府工作報(bào)告和中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議重點(diǎn)提及的科技領(lǐng)域關(guān)鍵詞，2023-2025事件2023年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議2024年政府工作報(bào)告2024年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議2025年政府工作報(bào)告關(guān)鍵詞生物制造商業(yè)航天低空經(jīng)濟(jì)量子科技生命科學(xué)智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車新興氫能新材料創(chuàng)新藥生物制造商業(yè)航天低空經(jīng)濟(jì)量子技術(shù)生命科學(xué)人工智能+數(shù)字技術(shù)綠色技術(shù)商業(yè)航天低空經(jīng)濟(jì)深?？萍忌镏圃炝孔涌萍季呱碇悄?G大模型智能網(wǎng)聯(lián)新能源汽車人工智能手機(jī)/電腦智能機(jī)器人算力從近年來中央政治經(jīng)濟(jì)會(huì)議和政府工作報(bào)告的政策演進(jìn)可以看出，人工智能被置于國家發(fā)展全局的核心位置。2023年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提到“加快推動(dòng)人工智能發(fā)展”；2024年政府工作報(bào)告首次提到“人工智能+”概念，將“開展‘人工智能+9行動(dòng)”列為年度重點(diǎn)任務(wù)，強(qiáng)調(diào)以人工智能技術(shù)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化升級(jí)；2024年中央經(jīng)濟(jì)會(huì)議明確將人工智能作為培育未來產(chǎn)業(yè)的關(guān)鍵路徑，并提到開展新技術(shù)新產(chǎn)品新場(chǎng)景大規(guī)模應(yīng)用示范；2025年兩會(huì)進(jìn)一步深化這一戰(zhàn)略，政府工作報(bào)告不僅明確提出“持續(xù)推進(jìn)‘人工智能+9行動(dòng)”，還將其與優(yōu)化全國算力布局、發(fā)展智能終端（如新能源汽車、人形機(jī)器人）等舉措相結(jié)合，凸顯人工智能在推動(dòng)新型工業(yè)化、構(gòu)建現(xiàn)代化產(chǎn)業(yè)體系中的核心作用。這一系列政策信號(hào)表明，人工智能已成為國家搶占科技制高點(diǎn)、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略性抓手。2025年政策對(duì)人工智能的重視更體現(xiàn)在對(duì)技術(shù)安全、應(yīng)用場(chǎng)景和產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同的全方位布局。中央政治局會(huì)議多次強(qiáng)調(diào)“促進(jìn)人工智能安全發(fā)展”，要求統(tǒng)籌技術(shù)創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)防范，完善算法治理和數(shù)據(jù)安全法規(guī)（如2024年9月全國網(wǎng)絡(luò)安全標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)發(fā)布《人工智能安全治理框架》1.0版）。政府工作報(bào)告明確將具身智能（如人形機(jī)器人）納入國家戰(zhàn)略，推動(dòng)AI從“虛擬算法”向“實(shí)體交互”延伸。同時(shí)，國家通過優(yōu)化算力資源布局、支持大模型開源生態(tài)（如華為盤古、百度文心一言）等舉措，強(qiáng)化底層技術(shù)自主可控能力。此外，政策還鼓勵(lì)人工智能在醫(yī)療、教育、交通等民生領(lǐng)域的深度應(yīng)用（如智能診療、個(gè)性化教育并提出打造具有國際競(jìng)爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群。這一系列政策組合拳，標(biāo)志著人工智能已從技術(shù)探索轉(zhuǎn)向系統(tǒng)性賦能，成為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力發(fā)展的核心引擎。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025中國人工智能相關(guān)政策，2025北京市《北京具身智能科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)培育行動(dòng)計(jì)劃（2025-2027年）》《北京市加快推動(dòng)“人工智能+醫(yī)藥健康”創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2025-2027年）》《北京市人工智能賦能新型工業(yè)化行動(dòng)方案（2025年）》《北京市推進(jìn)中小學(xué)人工智能教育工作方案（2025—2027年）》《北京市加快推動(dòng)“人工智能+新材料”創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2025-2027年）》江蘇省《蘇州市具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2025-2027年）》《無錫市具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)施方案（2025—2027年）》《人工智能賦能教育高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)方案（2025—2027年）》《江蘇省培育壯大數(shù)據(jù)企業(yè)行動(dòng)方案（2025-2027年）》山東省《山東省機(jī)器人產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2025—2027年）》《關(guān)于支持人工智能全產(chǎn)業(yè)鏈創(chuàng)新發(fā)展的若干政策措施》《山東省人工智能產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新行動(dòng)計(jì)劃（2025—2027年）》《青島市支持人工智能和具身智能機(jī)器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策清單（第一批）》《關(guān)于加快人工智能賦能重點(diǎn)領(lǐng)域高質(zhì)量發(fā)展的推進(jìn)方案》上海市《上海市具身智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)施方案》2025-08具身智能《上海市關(guān)于促進(jìn)智算云產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見（2025-2027年）》2025-03智算云《上海市加快“人工智能+政務(wù)服務(wù)”改革推動(dòng)“高效辦成一件事”實(shí)施方案》2025-04AI政務(wù)《“通用人工智能大模型”基礎(chǔ)研究專項(xiàng)指南（第一批）》《上海市進(jìn)一步擴(kuò)大人工智能應(yīng)用的若干措施》河南省《河南省2025年推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)工作要點(diǎn)》《鄭州市場(chǎng)景驅(qū)動(dòng)人工智能創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)方案（2025—2027年）》《河南省“人工智能+教育”三年行動(dòng)計(jì)劃（2025-2027年）》湖南省《湖南省綠色智能計(jì)算產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃（2025—2030年）》2025-03智能計(jì)算《關(guān)于推動(dòng)“人工智能+機(jī)器人”創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》2025-03具身機(jī)器人頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文四川省《四川省加快推進(jìn)人工智能場(chǎng)景應(yīng)用工作方案（2025—2027年）》2025-05AI應(yīng)用《四川省腦機(jī)接口及人機(jī)交互產(chǎn)業(yè)攻堅(jiān)突破行動(dòng)計(jì)劃（2025—2030年）》2025-05腦機(jī)接口《四川省促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展若干政策》2025-03人工智能《成都市基礎(chǔ)教育人工智能應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)行動(dòng)方案（2025—2027年）》2025-08AI教育廣東省《廣東省推動(dòng)人工智能與機(jī)器人產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展若干政策措施》2025-04機(jī)器人《深圳市具身智能機(jī)器人技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2025-2027年）》2025-03具身機(jī)器人《關(guān)于深化廣州市中小學(xué)人工智能與教育融合創(chuàng)新的若干措施（2025-2027年）》2025-04AI教育《中小學(xué)人工智能教育“2+1”方案》2025-04AI教育《關(guān)于征集人工智能賦能玩具產(chǎn)業(yè)技術(shù)路徑及應(yīng)用場(chǎng)景清單的通知》2025-06AI玩具江西省《推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)2025年工作方案》2025-05人工智能《江西省人工智能與制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型協(xié)同實(shí)施方案》2025-06AI制造浙江省《支持人工智能創(chuàng)新發(fā)展若干措施》2025-05人工智能《杭州市加快建設(shè)人工智能創(chuàng)新高地實(shí)施方案（2025年版）》2025-06人工智能《嘉興市推進(jìn)“人工智能+”行動(dòng)計(jì)劃（2025—2027年）》2025-07AI制造《浙江省推進(jìn)“人工智能+教育”行動(dòng)方案（2025—2029年）》2025-04AI教育政策導(dǎo)向由政策導(dǎo)向由探索轉(zhuǎn)向落各地人工智能政策整體呈現(xiàn)出由技術(shù)突破導(dǎo)向向應(yīng)用場(chǎng)景導(dǎo)向轉(zhuǎn)變的特征，“AI+教育、制造、醫(yī)療、政務(wù)”等成為重點(diǎn)領(lǐng)域，強(qiáng)調(diào)通過應(yīng)用牽引推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與社會(huì)治理現(xiàn)代化。區(qū)域布局呈區(qū)域布局呈現(xiàn)分化趨勢(shì)東部地區(qū)聚焦智算中心、大模型與治理的體系建設(shè)，強(qiáng)化全國性示范以及標(biāo)準(zhǔn)引領(lǐng)；中西部地區(qū)則以教育體系建設(shè)和應(yīng)用場(chǎng)景創(chuàng)新為突破口，形成差異化發(fā)展路人才培養(yǎng)成人才培養(yǎng)成為普遍共識(shí)“AI+教育”專項(xiàng)在各省市政策中高頻出現(xiàn)，顯示人才供給與教育體系建設(shè)已成為人工智能發(fā)展的基礎(chǔ)性工程和長效保障機(jī)制。產(chǎn)業(yè)升級(jí)的產(chǎn)業(yè)升級(jí)的核心抓手“AI+制造”“AI+機(jī)器人”被多地確立為產(chǎn)業(yè)重點(diǎn)方向，體現(xiàn)人工智能在推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)智能化改造和制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)中的戰(zhàn)略地位。技術(shù)探索與戰(zhàn)技術(shù)探索與戰(zhàn)略布局并行部分地區(qū)積極布局腦機(jī)接口、智慧政務(wù)等前沿領(lǐng)域，顯示出地方政府在細(xì)分賽道中前瞻性謀劃和尋求戰(zhàn)略突破的頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025支柱，加速人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模，2019-20247,5006,0004,5003,0001,5000突破7,0005,7845,0804,3062,8753,251201920202021202220232024中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模2024年，中國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模已突破7,000億元，標(biāo)志著這一戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展的關(guān)鍵階段。作為推動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力的核心引擎，人工智能正通過技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)落地的雙輪驅(qū)動(dòng)，深度融入經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的各個(gè)領(lǐng)域。在此背景下，中國深入實(shí)施“人工智能+”行動(dòng)，以政策引導(dǎo)、技術(shù)突破和場(chǎng)景應(yīng)用為三大支柱，加速人工智能與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的深度融合，推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，培育新質(zhì)生產(chǎn)力。政策層面，中央及地方政府通過頂層設(shè)計(jì)和專項(xiàng)政策協(xié)同發(fā)力，并以“人工智能+”行動(dòng)為核心抓手，推動(dòng)技術(shù)向智能制造、智慧醫(yī)療、智慧交通等重點(diǎn)領(lǐng)域滲透。地方政府則通過稅收優(yōu)惠、研發(fā)補(bǔ)貼等措施，打造人工智能產(chǎn)業(yè)高地。技術(shù)層面，中國已構(gòu)建覆蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層和應(yīng)用層的完整技術(shù)棧，國產(chǎn)AI芯片加速替代進(jìn)口，算力總規(guī)模達(dá)全球前列；大模型技術(shù)（如百度文心、阿里通義）參數(shù)規(guī)模突破千億級(jí)，并在醫(yī)療、金融等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)專用化落地，同時(shí)開源模型（如DeepSeek）的普及降低開發(fā)門檻，推動(dòng)技術(shù)普惠。應(yīng)用場(chǎng)景方面，“人工智能+”正從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)?；逃?，工業(yè)領(lǐng)域中，鋼鐵、化工等行業(yè)通過垂直大模型（如河北太行鋼鐵大模型）優(yōu)化生產(chǎn)流程，敬業(yè)集團(tuán)借助AI診斷高爐運(yùn)行狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)能耗降低和效率提升；醫(yī)療領(lǐng)域，AI輔助診斷系統(tǒng)通過快速分析影像數(shù)據(jù)，顯著提高疾病早期檢出率；教育領(lǐng)域，個(gè)性化學(xué)習(xí)方案依托AI算法實(shí)現(xiàn)因材施教；智慧城市、自動(dòng)駕駛、智能客服、智慧物流等場(chǎng)景也加速落地，形成萬億元級(jí)市場(chǎng)空間。此外，生成式AI爆發(fā)式增長，覆蓋學(xué)習(xí)、創(chuàng)作、社交等多場(chǎng)景，進(jìn)一步釋放AI的商業(yè)價(jià)值。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?2022年起，中國人工智能領(lǐng)域投融資進(jìn)入理性發(fā)展階段，規(guī)模穩(wěn)定在1,000-2,000億元，早期項(xiàng)目和應(yīng)用層（尤其是具身智能）持續(xù)主中國人工智能領(lǐng)域一級(jí)市場(chǎng)融資變化，2015-20243,0002,0001,00002,0542,1052,0541,6561,1811,2261,0531,1881,1811,2261,0538383013532015201620172018201920202021202220232024融資金額2024年人工智能領(lǐng)域融資分布具體情況股權(quán)融資分布融資層次分布行業(yè)應(yīng)用AIGC技術(shù)層通用應(yīng)用中國已構(gòu)建覆蓋基礎(chǔ)層、技術(shù)層與應(yīng)用層的完整人工智能產(chǎn)業(yè)生態(tài)，企業(yè)注冊(cè)與專利申請(qǐng)規(guī)模近年來實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長，穩(wěn)居全球領(lǐng)先自2015年起，AI行業(yè)融資數(shù)量由501起攀升至2018年峰值1,024起，隨后進(jìn)入調(diào)整期；2021年再次沖高至1,076起，但在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響下，2022-2024年逐年回落，2024年降至696起，顯示市場(chǎng)趨于理性。從輪次和層次來看，大模型、AIGC與具身智能等前沿技術(shù)的快速演進(jìn)，使早期項(xiàng)目憑借創(chuàng)新技術(shù)或獨(dú)特商業(yè)模式吸引資本；而醫(yī)療、汽車等垂直領(lǐng)域仍無壟斷龍頭，海量細(xì)分場(chǎng)景待開發(fā)，促使投資重心從“技術(shù)驗(yàn)證”轉(zhuǎn)向“商業(yè)閉環(huán)”。2024年應(yīng)用層融資超過500億元，占比達(dá)55%，且國資正逐步成為AI領(lǐng)域投融資的重要驅(qū)動(dòng)力。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?中國AI產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)集聚效應(yīng)，京津冀、長三角和珠三角引領(lǐng)創(chuàng)新但發(fā)展各異：京津冀以北京為核心，注重全產(chǎn)業(yè)鏈布局；長三角多點(diǎn)開中國各省市人工智能區(qū)域競(jìng)爭力及注冊(cè)企業(yè)數(shù)量，2024.07競(jìng)爭力：56.71競(jìng)爭力：51.48競(jìng)爭力：56.71競(jìng)爭力：51.48企業(yè)數(shù)：1.5萬競(jìng)爭力：49.59企業(yè)數(shù)：1.9萬競(jìng)爭力：39.93企業(yè)數(shù)：1.8萬競(jìng)爭力：40.47企業(yè)數(shù)：1.5萬競(jìng)爭力：40.97競(jìng)爭力：21.99企業(yè)數(shù)：2.2萬競(jìng)爭力：84.60競(jìng)爭力：18.70競(jìng)爭力：企業(yè)數(shù)：企業(yè)數(shù)：2.8萬企業(yè)數(shù)：2.8萬競(jìng)爭力：64.39企業(yè)數(shù)：3.9萬競(jìng)爭力：64.39企業(yè)數(shù)：3.9萬競(jìng)爭力：34.58企業(yè)數(shù)：1.5萬競(jìng)爭力：34.58企業(yè)數(shù)：1.5萬96.5811.6萬競(jìng)爭力：26.45企業(yè)數(shù)：0.8萬競(jìng)爭力：73.99企業(yè)數(shù)：16.4萬64.41競(jìng)爭力：26.45企業(yè)數(shù)：0.8萬競(jìng)爭力：73.99企業(yè)數(shù)：16.4萬64.413.9萬70.596.9萬企業(yè)數(shù)：3.5萬企業(yè)數(shù)：3.5萬競(jìng)爭力：61.99企業(yè)數(shù)：9.3萬競(jìng)爭力：59.92企業(yè)數(shù)：6.6萬企業(yè)數(shù)：競(jìng)爭力：61.99企業(yè)數(shù)：9.3萬競(jìng)爭力：59.92企業(yè)數(shù)：6.6萬企業(yè)數(shù)：16.1萬企業(yè)數(shù)：0.3萬67.25企業(yè)數(shù)：0.3萬67.2589萬競(jìng)爭力：87.27競(jìng)爭力：69.08競(jìng)爭力：87.27競(jìng)爭力：69.08企業(yè)數(shù)：72萬.企業(yè)數(shù)：9.5萬競(jìng)爭力：58.75企業(yè)數(shù)：4.9萬企業(yè)數(shù)：72萬.企業(yè)數(shù)：9.5萬競(jìng)爭力：58.75企業(yè)數(shù)：4.9萬.競(jìng)爭力：85.58企業(yè)數(shù)：14萬競(jìng)爭力：50.78企業(yè)數(shù)：4.2萬競(jìng)爭力：50.78企業(yè)數(shù)：4.2萬競(jìng)爭力：45.93企業(yè)數(shù)：2.5萬競(jìng)爭力：45.93企業(yè)數(shù)：2.5萬競(jìng)爭力：64.96企業(yè)數(shù)：5.5萬競(jìng)爭力：66.28企業(yè)數(shù)：9.8萬競(jìng)爭力：45.99企業(yè)數(shù)：3.1萬競(jìng)爭力：66.28企業(yè)數(shù)：9.8萬競(jìng)爭力：45.99企業(yè)數(shù)：3.1萬競(jìng)爭力：43.90企業(yè)數(shù)：3.4萬競(jìng)爭力：43.90企業(yè)數(shù)：3.4萬競(jìng)爭力：94.74企業(yè)數(shù)：28.8萬競(jìng)爭力：94.74企業(yè)數(shù)：28.8萬部分省市生成式人工智能服務(wù)大模型備案情況，2024.04-2025.0431310437762024.042024.082024.112025.012025.04北京上海浙江廣東、、、頭豹頭豹頭豹第二章——人工智能產(chǎn)業(yè)全景分析大模型已占據(jù)智算需求近六成，DeepSeek等技術(shù)創(chuàng)新降低訓(xùn)練門檻并強(qiáng)化推理效率，使算力競(jìng)爭從“堆疊訓(xùn)練算力”轉(zhuǎn)向“優(yōu)化推理能效”。這一趨勢(shì)將迫使智算中心、芯片務(wù)商重新定義資源調(diào)度與產(chǎn)品布局。智能算力在2020-2024年實(shí)現(xiàn)超70%年均增速，政策推動(dòng)“東數(shù)西算”構(gòu)建全國算力網(wǎng)絡(luò)；但95%的數(shù)據(jù)仍未被存儲(chǔ)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)利用效率極低。未來區(qū)域競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)將取決于算力一體化與數(shù)據(jù)治理能力的協(xié)同突破。能曲線；同時(shí)，垂直大模型占比升至七成，多模態(tài)成為核心突破口，顯示中國有望在行業(yè)應(yīng)用深度和普惠化路徑上實(shí)現(xiàn)“彎道超車”。大模型的持續(xù)迭代帶來通用認(rèn)知與任務(wù)執(zhí)行能力的提升，而智能體依托大模型能力實(shí)現(xiàn)跨場(chǎng)景落地，共同驅(qū)動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)滲透。到2075年，大模型市場(chǎng)預(yù)計(jì)增長至24.6萬億元，智能體《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025inspuT浪潮6天工天工智譜·A智譜·AYAyiYAyi盒盒Ai電信AlD曠視OPPOGoertekvivoBlueFOCUSAi電信AlD曠視OPPOGoertekvivoBlueFOCUS微盟微盟頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文Chapter2.1人工智能行業(yè)基礎(chǔ)層分析弗若斯特沙利文頭豹研究院《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?人工智能基礎(chǔ)層包括數(shù)據(jù)、算力和算法：算法是理論基礎(chǔ)，決定模型的邏輯結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)能力；數(shù)據(jù)是算法訓(xùn)練的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接中國人工智能基礎(chǔ)層參與者圖譜nnOFUSION數(shù)據(jù)中心載體云服務(wù)分發(fā)sugO京東云sugO京東云撐優(yōu)化算力保障數(shù)據(jù)與算法落地：算力資源決定數(shù)據(jù)處理能力和算法迭代速度。法算法框架輸入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法：輸入數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)算法：高質(zhì)量數(shù)據(jù)是算法訓(xùn)練的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響模型效果。增量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理長INGB人SE數(shù)據(jù)治理CET電科網(wǎng)安頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?大模型作為智能算力的最大需求方（占比近60%其需求大致可分為訓(xùn)練階段和推理階段的消耗，DeepSeek的出現(xiàn)推動(dòng)算力需求從智能算力需求測(cè)算包含基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型算包含基礎(chǔ)大模型和行業(yè)大模型算力需求，行業(yè)大模型占比將穩(wěn)步提升÷中國大模型市場(chǎng)規(guī)模，2023-2029ECAGR：44.9%1,413yoy：50.3%1,413975672320464320147221147202320242025E2026E2027E2028E2029E大模型帶來的智算需求占比》》60%60%o大模型的算力需求通常分為訓(xùn)練和推理兩階段。傳統(tǒng)大模型因參數(shù)量大、單次訓(xùn)練成本高，導(dǎo)致算力資源高度集中于訓(xùn)練場(chǎng)景，而DeepSeek的出現(xiàn)打破這一傳統(tǒng)。DeepSeek通過突破性技術(shù)（如高效模型架構(gòu)設(shè)計(jì)和分布式訓(xùn)練框架顯著降低模型訓(xùn)練的門檻。這一創(chuàng)新不僅使中小企業(yè)得以承擔(dān)定制化訓(xùn)練需求，更通過其推理階段的高吞吐量（如DeepSeek-V3實(shí)現(xiàn)60TPS的推理速度）和低功耗特性，推動(dòng)算力需求從“以訓(xùn)練為主”向“訓(xùn)練與推理均衡發(fā)展”，甚至向“以推理為主”過渡。具體而言，隨著訓(xùn)練成本的下降，更多行業(yè)將從“租用預(yù)訓(xùn)練模型”轉(zhuǎn)向“自主訓(xùn)練+推理部署”，而推理算力因邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)交互等場(chǎng)景的爆發(fā)式增長，成為算力需求的主要增量來源。這一結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變促使智算中心優(yōu)化資源分配策略，例如采用異構(gòu)算力集群以適配訓(xùn)練與推理的不同需求，同時(shí)加速國產(chǎn)芯片廠商在推理端的生態(tài)布局，最終實(shí)現(xiàn)算力資源的普惠化與場(chǎng)景化落地。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?算力可分為通用/智能/超算算力，因大模型爆發(fā)和數(shù)字轉(zhuǎn)型需求，推動(dòng)智算規(guī)模高速攀升至725EFLOPS。同時(shí)，政策將智算建設(shè)提升至中國通用算力和智能算力市場(chǎng)規(guī)模，2020-2024CAGR：15.9%72484020202021202220232024通用算力（占比超60%）通用算力（占比超60%）：計(jì)算機(jī)提供的通用計(jì)算能力，用于執(zhí)行各種不同類型的任務(wù)，包括數(shù)據(jù)處理、模擬、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等。通用算力能支持多種計(jì)算任務(wù)，但并行計(jì)算效率低，通?？赏ㄟ^云計(jì)算服務(wù)提供商獲取。通用算力CAGR：76.3%7254172601557520202021202220232024智能算力智能算力智能算力（占比超30%）：處理和分析大量數(shù)據(jù)、執(zhí)行復(fù)雜計(jì)算任務(wù)的能力，主要用于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域。智能算力依賴強(qiáng)大硬件支持和先進(jìn)算法，可通過算法優(yōu)化適應(yīng)不同AI場(chǎng)景，核心在于犧牲部分精度換取速度，即效率優(yōu)先。超算算力（占比約2%具備快速的計(jì)算能力，可以通過分布式集群網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來解決復(fù)雜的計(jì)算問題，精度極高。超算算力主要用于尖端科學(xué)領(lǐng)域的計(jì)算，比如氣候變化模擬、基因分析、藥物分子設(shè)計(jì)等，部署和維護(hù)成本高昂。o算力可分為通用算力、智能算力和超算算力，其中通用算力和智能算力規(guī)模占算力總規(guī)模98%左右。而隨著生成式AI、大語音模型和深度學(xué)習(xí)等的爆發(fā)，推動(dòng)市場(chǎng)對(duì)于高并行計(jì)算能力的需求激增，加之各行各業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)一步催生對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和智能決策的需求（云服務(wù)商推出的AI算力租賃模型使得中小型企業(yè)能低成本接入高性能計(jì)算資源推動(dòng)中國智能算力規(guī)模以76.3%的平均增速從2020年的75EFLOPS增長至2024年的725EFLOPS，遠(yuǎn)超同期通用算力的平均增速。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025人工智能基礎(chǔ)層發(fā)展現(xiàn)狀——“東數(shù)西算”工程及?智能算力作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心生產(chǎn)要素，正以前所未有的速度重塑產(chǎn)業(yè)格局，中國已將其建設(shè)提升至國家戰(zhàn)略高度，并通過“東數(shù)中國“東數(shù)西算”工程及建設(shè)現(xiàn)狀三角等區(qū)域提供非實(shí)時(shí)算力保障現(xiàn)狀：綠色+算力組合，預(yù)計(jì)2025年底，算力規(guī)模o三角等區(qū)域提供非實(shí)時(shí)算力保障現(xiàn)狀：綠色+算力組合，預(yù)計(jì)2025年底，算力規(guī)模現(xiàn)狀：截至2025年5月，張家口全市建成和投運(yùn)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目30個(gè)，投運(yùn)服務(wù)器172萬臺(tái)，算力規(guī)模為29.1EFLOPS現(xiàn)狀：截至2025年5月，張家口全市建成和投運(yùn)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目30個(gè)，投運(yùn)服務(wù)器172萬臺(tái)，算力規(guī)模為29.1EFLOPS。2025年計(jì)劃投運(yùn)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)柜港澳大灣區(qū)等區(qū)域的算力需求現(xiàn)狀：截至2025年1月，建成6個(gè)智算中心(52EFLOPS，實(shí)現(xiàn)算力100%消納目標(biāo)：積極承接長三角中心城市實(shí)時(shí)性算力需求，引導(dǎo)溫冷業(yè)務(wù)向西部遷移，構(gòu)建長三角現(xiàn)狀：截至2024年10月，已落地華為、抖音、三大運(yùn)營商重點(diǎn)項(xiàng)目15個(gè)，總投資超2,700,在建機(jī)架超10萬個(gè)樞紐樞紐樞紐樞紐樞紐樞紐現(xiàn)狀：已安裝12.1規(guī)模達(dá)44EFLOPS目標(biāo)：平衡好城市與城市周邊的算力資源部署規(guī)模超25萬個(gè)；算力調(diào)度平臺(tái)上線，算力總量樞紐樞紐樞紐樞紐樞紐接?xùn)|部地區(qū)算力需求現(xiàn)狀：截至2025年6月，集聚大型及以上數(shù)據(jù)（算力)中心26個(gè)，算力規(guī)模突破81EFLOPS，其中智算占樞紐業(yè)務(wù)向西部遷移，構(gòu)建輻射華南乃至全國的實(shí)時(shí)性算力中心現(xiàn)狀：截至2025年1月，已入駐22個(gè)智算中心項(xiàng)目，總投資621億元，建成6.74萬標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架、形成50.6EFLOPS智算承載能力；建成10條連接大灣區(qū)城市的400G全光運(yùn)力網(wǎng)絡(luò)，到廣州、深圳傳輸骨干機(jī)房單向時(shí)延分別降至1.3ms和1.66ms；聯(lián)合鵬城實(shí)驗(yàn)室建成中國算力網(wǎng)粵港澳大灣區(qū)算力調(diào)度中心現(xiàn)狀：吳江算力調(diào)度中心項(xiàng)目規(guī)劃了超萬架算力機(jī)架資源，總算力規(guī)模超5EFLOPS；地處嘉善縣的中國電信項(xiàng)目于2024年3月開工，規(guī)劃機(jī)柜總數(shù)約1.56萬架；地處青浦區(qū)的中國電信項(xiàng)目于2024年3季度封頂，建成后總計(jì)約4,000個(gè)機(jī)柜能力，是全國首個(gè)實(shí)現(xiàn)多元異構(gòu)算力調(diào)度的全國性平臺(tái)；2025年5月，中國移動(dòng)汾湖智算中工，總投資60億元，規(guī)劃建設(shè)機(jī)架9,990個(gè)，預(yù)計(jì)投運(yùn)后總算力可達(dá)150EFLOPS《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量的爆炸式增長對(duì)高效存儲(chǔ)與全生命周期管理提出了迫切要求；另一方面，模型參數(shù)規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)張，正同步加劇業(yè)界算據(jù)整體發(fā)展規(guī)模413333GPTGemini文心一言通義千問DeepSeek2022GPTGemini文心一言通義千問DeepSeek數(shù)據(jù)存儲(chǔ)總量95%未被存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)總量o中國數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力正經(jīng)歷高速增長，預(yù)計(jì)從2020年的640EB增至2025年的1,800EB，這得益于數(shù)字化轉(zhuǎn)型、云計(jì)算、AI等技術(shù)的推動(dòng)，以及5G和AI發(fā)展帶來的內(nèi)容制作、影像視聽等行業(yè)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的激增。o然而，數(shù)據(jù)生產(chǎn)量巨大與存儲(chǔ)及管理效率低下形成鮮明對(duì)比：2024年中國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量達(dá)41.06ZB，存儲(chǔ)總量為2.09ZB，這意味著大約有95%的數(shù)據(jù)未被存儲(chǔ)。模型參數(shù)規(guī)模增長趨勢(shì)GPT-1GPT-2QwQ-32BGPT-4oGPT-4GeminiUltraERNIE4.5Qwen3-235BDeepSeekV3模型規(guī)模（十億參數(shù)非完全統(tǒng)計(jì)o大模型參數(shù)規(guī)模與訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、質(zhì)量和多樣性呈指數(shù)級(jí)正相關(guān)：參數(shù)越多對(duì)海量且跨語言、跨領(lǐng)域、高質(zhì)量數(shù)據(jù)的依賴越強(qiáng)；因此，必須通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、合成生成與高效采集處理技術(shù)，配合大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、算力擴(kuò)展及優(yōu)化算法創(chuàng)新，才能支撐超億級(jí)參數(shù)模型的高效訓(xùn)練與泛化能力。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?以MindSpore為代表的開源框架取得突破進(jìn)展，致力自主可控技術(shù)替代的同時(shí)，更能深度適配國產(chǎn)芯片、強(qiáng)化分布式訓(xùn)練能力和降低中國開發(fā)者主流人工智能框架使用率排名，2022o長期以來，美國在算法框架領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)，憑借TensorFlow（Google開發(fā)）和PyTorch（MetaAI實(shí)驗(yàn)室開發(fā)）等開源框架的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建了覆蓋學(xué)術(shù)研究、工業(yè)應(yīng)用和開發(fā)者生態(tài)的完整體系。這些框架通過靈活的編程接口、豐富的工具中國新增算力開源框架使用情況，2024其他,鏈和龐大的社區(qū)支持，成為全球AI創(chuàng)新的核心基礎(chǔ)設(shè)施。而中國近年來通過“政策引導(dǎo)+企業(yè)主導(dǎo)”的雙輪驅(qū)動(dòng)模式，在算法框架研發(fā)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破性進(jìn)展。華為MindSpore和百度PaddlePaddle等國產(chǎn)框架，不僅致力于提供自主可控的技術(shù)替代方案，更通過深度適配國產(chǎn)芯片（如昇騰）、強(qiáng)化分布式訓(xùn)練能力（如MindSpore的原生分布式并行技術(shù)）和降低開發(fā)門檻（如PaddlePaddle的易用性優(yōu)化逐步構(gòu)建起本土化的AI技術(shù)生態(tài)。其中，MindSpore憑借其“端邊云協(xié)同”的全場(chǎng)景架構(gòu)設(shè)計(jì)，已支持50多個(gè)國內(nèi)外主流大模型，2024年在新增算力開源框架市場(chǎng)占比突破30%，成為全球增長最快的AI框架社區(qū)之一。這種發(fā)展態(tài)勢(shì)不僅標(biāo)志著中國在AI基礎(chǔ)軟件領(lǐng)域的國際競(jìng)爭力顯著提升（預(yù)計(jì)2027年，中國算法框架的AI市場(chǎng)規(guī)模將超400億元），更折射出全球AI技術(shù)生態(tài)正經(jīng)歷從"單極主導(dǎo)"向"多極競(jìng)合"的深刻變革——開源生態(tài)與硬件自主創(chuàng)新的深度融合，正推動(dòng)全球AI技術(shù)格局加速重構(gòu)，為發(fā)展中國家參與全球AI治理和產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭開辟新路徑。中國算法框架的人工智能市場(chǎng)規(guī)模，2018-2027E頭豹LeadLeo頭豹LeadLeoChapter2.2人工智能行業(yè)技術(shù)層分析弗若斯特沙利文頭豹研究院《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?人工智能技術(shù)層主要包括【1】通用技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)/計(jì)算機(jī)視覺/自然語言處理/智能語音/知識(shí)圖譜等）、【2】模型（大語言/視覺/多模態(tài)等模型）和平臺(tái)工具（AI開發(fā)平臺(tái)）技術(shù)類別技術(shù)含義通用技術(shù)本質(zhì)：旨在讓計(jì)算機(jī)通過分析數(shù)據(jù)中的規(guī)律，自動(dòng)改進(jìn)性能，無需顯示編程技術(shù)類別技術(shù)含義通用技術(shù)本質(zhì)：旨在讓計(jì)算機(jī)通過分析數(shù)據(jù)中的規(guī)律，自動(dòng)改進(jìn)性能，無需顯示編程。其核心目標(biāo)是通過算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，并用于預(yù)測(cè)或決策步驟：收集數(shù)據(jù)→數(shù)據(jù)優(yōu)化→模型構(gòu)建→模型驗(yàn)證→性能優(yōu)化本質(zhì)：AI與語音技術(shù)深度融合的產(chǎn)物，旨在實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間的自然語言交互核心技術(shù)：語音識(shí)別（語音轉(zhuǎn)文本）、語音合成（文本轉(zhuǎn)語音）、自然語言理解(理解內(nèi)容含義）、語音喚醒和交互（關(guān)鍵詞觸發(fā)）本質(zhì)：通過實(shí)體、關(guān)系和屬性構(gòu)建語義網(wǎng)絡(luò)，揭示事物之間的聯(lián)系，核心是從無序文本或數(shù)據(jù)中提取信息，形成可計(jì)算/推理的知識(shí)體系，為AI提供“常識(shí)”和邏輯基礎(chǔ)特點(diǎn)：結(jié)構(gòu)化表達(dá)（將知識(shí)轉(zhuǎn)化為圖形模型）、語義關(guān)聯(lián)、多源融合、動(dòng)態(tài)演化本質(zhì)：通過算法模擬人類的語言能力，完成從文本/語音輸入到語義理解、推理和生成的全過程，實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的語言交互核心：自然語言理解（語法/句法/語義/情感分析）、自然語言生成（文本摘要、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)）本質(zhì)：旨在讓計(jì)算機(jī)通過攝像頭、傳感器等設(shè)備獲取圖像或視頻教程數(shù)據(jù)，并通過算法模擬人類視覺能力，從視覺信息中提取、理解和推理關(guān)鍵內(nèi)容，其核心目標(biāo)是賦予機(jī)器對(duì)圖像、視頻的感知能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)景、物體、動(dòng)作等的識(shí)別與分析機(jī)器學(xué)習(xí)智能語音知識(shí)圖譜自然語言處理計(jì)算機(jī)視覺nn頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025大模型多模態(tài)模型大模型多模態(tài)模型同時(shí)處理兩種或多種類型的數(shù)據(jù)（以大語言模型為基礎(chǔ)，融合視覺/語音等其他模型）,并通過跨模態(tài)交互實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)，核心是建立不同模態(tài)之間的語義對(duì)齊，使模型能夠理解并關(guān)聯(lián)多源信息能力：跨模態(tài)理解（如輸入文本檢索對(duì)應(yīng)圖像）、多模態(tài)生成（如輸入圖像生成視頻）、多模態(tài)交互（如語義控制圖像編輯）平臺(tái)工具大語言模型YAyidcson東信ce通過對(duì)海量文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，具備理解、生成自然語言的能力，核心特點(diǎn)是參數(shù)規(guī)模龐大，能捕捉語言中的語義關(guān)聯(lián)、邏輯結(jié)構(gòu)和上下文信息特征：訓(xùn)練數(shù)據(jù)（依賴大規(guī)模語料庫，通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)優(yōu)化參數(shù)）→能力表現(xiàn)（文本生成/語義理解/邏輯推理/遷移學(xué)習(xí)）視覺模型hkvsowV依圖通過學(xué)習(xí)視覺數(shù)據(jù)中的特征（如圖像像素/物體輪廓/色彩分布等實(shí)現(xiàn)對(duì)視覺內(nèi)容的理解、分析和生成類型：傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺模型（圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、圖像生成）、生成式視覺模型（根據(jù)文本描述生成圖像、圖像修復(fù)、視頻生成）、3D視覺模型（點(diǎn)云處理、三維重建、空間感知）AI平臺(tái)及工具幻京東云么騰訊云專注AI研發(fā)的工具集，圍繞模型/算法生命周期，提供數(shù)據(jù)收集/標(biāo)注、模型結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)/訓(xùn)練/部署等全流程的工具和環(huán)境，以支持開發(fā)者進(jìn)行復(fù)雜的AI模型開發(fā)和優(yōu)化。主要有三類1）云原生AI開發(fā)平臺(tái)，由云服務(wù)商提供，具備云原生架構(gòu)和彈性算力支持，覆蓋從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型部署全流程2）企業(yè)級(jí)AI開發(fā)平臺(tái)，針對(duì)企業(yè)需求設(shè)計(jì)，提供端到端AI解決方案3）開源AI開發(fā)平臺(tái)，依賴全球開發(fā)者貢獻(xiàn)，適合學(xué)術(shù)研究/個(gè)人開發(fā)者/預(yù)算有限的團(tuán)隊(duì)。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?AI開發(fā)平臺(tái)商業(yè)模式分為按需付費(fèi)和包周期付費(fèi)，存儲(chǔ)/計(jì)算/監(jiān)控是AI平臺(tái)工具定義框架開發(fā)平臺(tái)流程開發(fā)平臺(tái)流程數(shù)據(jù)采集監(jiān)督學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)篩選可視化建模無監(jiān)督學(xué)習(xí)混淆矩陣數(shù)據(jù)標(biāo)注自適應(yīng)匹配強(qiáng)化學(xué)習(xí)F1分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)分組遷移學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)采集監(jiān)督學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率數(shù)據(jù)篩選可視化建模無監(jiān)督學(xué)習(xí)混淆矩陣數(shù)據(jù)標(biāo)注自適應(yīng)匹配強(qiáng)化學(xué)習(xí)F1分?jǐn)?shù)數(shù)據(jù)分組遷移學(xué)習(xí)平均絕對(duì)誤差配置參數(shù)CI/CD工作流藍(lán)綠部署監(jiān)控與調(diào)度推理優(yōu)化企業(yè)開發(fā)者需要的工具鏈支持包括數(shù)據(jù)采集/清洗/預(yù)處理/標(biāo)注/檢索等包括分布式訓(xùn)練/超參數(shù)調(diào)優(yōu)工具等包括框架和平臺(tái)、模型設(shè)計(jì)工具等包括測(cè)試集/驗(yàn)證集、模型比較工具等oAI開發(fā)平臺(tái)以數(shù)據(jù)管理、模型開發(fā)/訓(xùn)練/評(píng)估/部署全流程工具鏈為核心支撐，企業(yè)開發(fā)者在數(shù)據(jù)管理、模型搭建和訓(xùn)練等環(huán)節(jié)需求突出；其商業(yè)模式以按需付費(fèi)和包周期付費(fèi)為主，存儲(chǔ)、計(jì)算、監(jiān)控是常見付費(fèi)場(chǎng)景。o當(dāng)前，中國AI開發(fā)平臺(tái)已在技術(shù)、應(yīng)用、生態(tài)等關(guān)鍵維度實(shí)現(xiàn)顯著突破。（1）技術(shù)層面，頭部企業(yè)創(chuàng)新工具頻出，顯著縮短行業(yè)開發(fā)周期。例如：百度于2025年6月發(fā)布文心快碼獨(dú)立AI原生開發(fā)環(huán)境工具——ComateAIIDE，是行業(yè)首個(gè)多模態(tài)、多智能體協(xié)同的AIIDE（專為AI和數(shù)據(jù)科學(xué)開發(fā)人員打造的集成開發(fā)環(huán)境其能實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)稿一鍵轉(zhuǎn)代碼，在百度每日新增代碼中，由文心快碼生成的比例超43%；阿里通義靈碼插件全網(wǎng)下載量超1,500萬次，開發(fā)者采納代碼行數(shù)超30億且每月增速20%~30%。（2）應(yīng)用拓展，AI開發(fā)平臺(tái)能力深度融入行業(yè)場(chǎng)景。例如：騰訊云TI平臺(tái)助力中國銀行構(gòu)建行級(jí)AI基礎(chǔ)平臺(tái)，支撐風(fēng)控與營銷優(yōu)化；中科南京信息高鐵研究院智能算力網(wǎng)平臺(tái)已賦能7大領(lǐng)域50余個(gè)科研大模型?！?】生態(tài)建設(shè)，一方面，開發(fā)者規(guī)模持續(xù)壯大。例如：飛槳文心聯(lián)合開發(fā)者超2,100萬，顯著提升文心大模型性能與效率。另一方面，開源生態(tài)加速完善，推動(dòng)技術(shù)共享與協(xié)作創(chuàng)新。未來，AI開發(fā)平臺(tái)將進(jìn)一步向場(chǎng)景化（從通用工具向行業(yè)深度解決方案轉(zhuǎn)型）、低代碼化（以降低技術(shù)門檻和開發(fā)成本正重塑AI應(yīng)用生產(chǎn)范式）及開源化演進(jìn)，與大模型、智能體等共同推動(dòng)AI技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向規(guī)模化落地。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?在技術(shù)層面，中國大模型正快速追趕國際頂尖水平，與美國的技術(shù)差距已大幅縮小。同時(shí)，行業(yè)正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性變革，大模型向多模態(tài)大模型技術(shù)分類大語言模大語言模型多模態(tài)模型通用大模型行業(yè)大模型場(chǎng)景大模型閉源大模型開源大模型視視覺模型加入行業(yè)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)代碼和模型結(jié)代碼和模型結(jié)加入行業(yè)數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)代碼和模型結(jié)代碼和模型結(jié)o備案生成式大模型分布，2024.11ooo頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo中國大模型能力不斷提升，與國外的差距逐步縮小。2023年美國頂尖人工智能模型大幅領(lǐng)先中國同類產(chǎn)品，在MMLU、MMMU、MATH和HumanEval等比較基準(zhǔn)中，中美模型性能差距分別為17.5%、13.5%、24.3%和31.6%，而2024年末，這一差距大幅收窄至0.3%、8.1%、1.6%和3.7%。另一方面，中國大模型行業(yè)正經(jīng)歷結(jié)構(gòu)性變革，大語言模型向多模態(tài)演進(jìn)、通用大模型向垂直領(lǐng)域滲透的趨勢(shì)已成為行業(yè)共識(shí)。截至2024年11月，根據(jù)《生成式人工智能暫行辦法》進(jìn)行備案的309款生成式大模型中，大語言/視覺/多模態(tài)模型占比分別為78%、12%和10%；通用/垂直大模型占比分別為28%和72%。國產(chǎn)大模型正打破傳統(tǒng)“單模態(tài)訓(xùn)練+跨模態(tài)對(duì)齊”的技術(shù)路徑，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的原生融合。例如，文心大模型4.5采用多模態(tài)異構(gòu)專家建模技術(shù)，通過自適應(yīng)分辨率視覺編碼和時(shí)空重排列三維旋轉(zhuǎn)位置編碼，使多模態(tài)理解效果提升30%。與此同時(shí)，模型支持的模態(tài)類型從早期的圖文音三模態(tài)擴(kuò)展至全模態(tài)。例如：中科院紫東太初2.0新增視頻、傳感信號(hào)、3D點(diǎn)云等模態(tài)處理能力，在工業(yè)質(zhì)檢場(chǎng)景中可同時(shí)分析生產(chǎn)線視頻流、設(shè)備振動(dòng)信號(hào)和零件3D模型，將故障預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率提升至98.7%。文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?在全球大模型開源浪潮中，中國已躍居核心驅(qū)動(dòng)力，不僅在開源生態(tài)規(guī)模上領(lǐng)先全球，更在關(guān)鍵技術(shù)與成本效益上實(shí)現(xiàn)突破；以阿里Qwen為代表的國產(chǎn)模型已形成超越MetaLlama的最大開源族群中國主要開源廠商最新進(jìn)展，2025.06涵蓋激活參數(shù)規(guī)模分別為47B和3B的混合專家（MoE）），開源32B/9B系列GLM模型，涵蓋基座、推理、沉思模型，均遵循全球首個(gè)開放開源的大規(guī)?；旌献⒁饬ν评砟Ｐ?，支持100萬token上下文窗口，訓(xùn)練成本僅約380“悟界”系列開源具身大腦大模型，其RoboOS2.0開源框架支持無服務(wù)器一站Yi-1.5通用多模態(tài)大模型，大幅提升了圖形用戶界面智能體、建筑場(chǎng)景XVERSE-V采用融合整體和局部的策略，支持任意寬高比圖像輸入，兼顧全Moonlight-16B-基于指令微調(diào)的混合專家模型，專為復(fù)雜語言任務(wù)設(shè)計(jì)；采用低計(jì)算資源消耗和高性能著稱；自研CPM.cu框架支持多芯片平臺(tái)5-200倍推理加速總參數(shù)4.8B，旨在為3D內(nèi)容創(chuàng)作提供強(qiáng)大可靠的技術(shù)支撐，該模o全球大模型正經(jīng)歷從閉源壟斷到開源普惠的范式轉(zhuǎn)變。開源模型性能曾一度大幅落后，但得益于生態(tài)的加速迭代，截至2025年2月，其與頂尖閉源模型的性能差距已收窄至1.7個(gè)百分點(diǎn)。o在此進(jìn)程中，中國成為開源生態(tài)的核心驅(qū)動(dòng)力。以阿里、深度求索為代表的中國企業(yè)與科研機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)卓著，在2025年6月的HuggingFace開源貢獻(xiàn)榜中，阿里Qwen與DeepSeek躋身全球前十，是榜單中僅有的兩家非美國機(jī)構(gòu)。其中，阿里Qwen系列在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域展現(xiàn)出與全球頂尖模型相媲美的實(shí)力，并已衍生出全球最大的開源模型族群。同時(shí)，深度求索DeepSeek系列在復(fù)雜邏輯推理方面表現(xiàn)卓越，其V3模型通過技術(shù)創(chuàng)新，以遠(yuǎn)低于主流模型的訓(xùn)練成本實(shí)現(xiàn)了極具競(jìng)爭力的推理性能，重構(gòu)了大模型的“成本-性能”曲線。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?2024年以來，大模型商業(yè)化進(jìn)程顯著加快，全年中標(biāo)項(xiàng)目金額超60億元，同比增長7.2倍。從落地路徑看，B端因需求明確、變現(xiàn)模式中國大模型中標(biāo)項(xiàng)目，2024.01-2024.12400300200100C端,C端,1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月3,0002,4001,8001,2006000項(xiàng)目數(shù)量項(xiàng)目金額o2024年以來，中國大模型商業(yè)化進(jìn)程呈現(xiàn)爆發(fā)式增長態(tài)勢(shì)。據(jù)智能超參數(shù)統(tǒng)計(jì)，2023年市場(chǎng)公開披露的大模型中標(biāo)項(xiàng)目及金額分別為92個(gè)、7.9億元，而2024年已飆升至1,520個(gè)、64.7億元，項(xiàng)目數(shù)與金額分別同比增長15.5倍和7.2倍，反映出政策支持、技術(shù)成熟與市場(chǎng)需求共振下的行業(yè)拐點(diǎn)。從落地路徑看，B端企業(yè)級(jí)應(yīng)用正成為商業(yè)化主戰(zhàn)場(chǎng)：憑借企業(yè)客戶對(duì)降本增效的剛性需求、付費(fèi)意愿強(qiáng)，API調(diào)用、訂閱制服務(wù)、定制化（軟硬件）解決方案等模式已形成閉環(huán)。以頭部廠商為例：訊飛營銷云、百川智能等已構(gòu)建“基礎(chǔ)功能免費(fèi)+高級(jí)功能付費(fèi)”的階梯式定價(jià)體系。相比之下，C端消費(fèi)級(jí)應(yīng)用則面臨增長與盈利的雙重挑戰(zhàn)（C端產(chǎn)品營收僅占大模型產(chǎn)品市場(chǎng)的20%左右盡管通義千問、訊飛星火等產(chǎn)品憑借功能創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)日活破千萬，但商業(yè)模式仍處于探索階段。調(diào)查顯示，當(dāng)前C端大模型應(yīng)用中近50%仍以免費(fèi)模式為主（可能依賴廣告分成、數(shù)據(jù)采集等方式間接實(shí)現(xiàn)變現(xiàn)僅29%嘗試訂閱制和16%按需收費(fèi)。核心痛點(diǎn)在于：用戶對(duì)基礎(chǔ)功能付費(fèi)意愿不足；同質(zhì)化競(jìng)爭加劇，導(dǎo)致市場(chǎng)陷入內(nèi)卷（2024年，以字節(jié)火山引擎、阿里云、百度云為代表的云廠商掀起大模型價(jià)格戰(zhàn)，降價(jià)幅度普遍達(dá)90%以上）。目前，行業(yè)已逐步形成“先B后C”的漸進(jìn)式發(fā)展策略：通過企業(yè)客戶驗(yàn)證技術(shù)成熟度，為C端應(yīng)用夯實(shí)基礎(chǔ)；同時(shí)，C端積累的海量用戶行為數(shù)據(jù)又能反哺B端技術(shù)迭代，形成雙向賦能的良性循環(huán)。展望未來，隨著多模態(tài)能力的持續(xù)突破與算力成本的逐步下降，C端市場(chǎng)有望通過會(huì)員體系、虛擬商品交易、AI原生應(yīng)用生態(tài)等創(chuàng)新模式，打開盈利增長空間（ToC增長潛力顯著高于ToB市場(chǎng)）。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?中國大模型產(chǎn)業(yè)將經(jīng)歷由算力與基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動(dòng)向應(yīng)用場(chǎng)景主導(dǎo)的深中國大模型產(chǎn)業(yè)整體規(guī)模及預(yù)測(cè)，2020-2075E0技術(shù)突破期技術(shù)成熟期AGI接近期市場(chǎng)規(guī)模增長因素2.針對(duì)上下文、多模態(tài)、幻覺、深度推理持續(xù)迭代1.大模型在邏輯思考和推理接近或超越人類，伴隨海量計(jì)算資源，助力科學(xué)實(shí)現(xiàn)大的躍進(jìn)。2.大模型推動(dòng)的智能體應(yīng)用、軟硬結(jié)合帶動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模高速增長1.模型無限接近或超越人類在全模態(tài)下的認(rèn)知能力，人類與AI共生的時(shí)代形成o中國大模型產(chǎn)業(yè)將經(jīng)歷由算力與基礎(chǔ)設(shè)施驅(qū)動(dòng)向應(yīng)用場(chǎng)景主導(dǎo)的深刻變革，市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2025年的1,125億元增至2075年的24,632億元。其增長路徑可分三以多模態(tài)感知與深度推理等核心技術(shù)突破奠基的起步期；在模型性能接近人類且軟硬件協(xié)同智能體應(yīng)用鋪開的高速成長期；以及接近AGI之際，上層應(yīng)用生態(tài)占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位并實(shí)現(xiàn)價(jià)值峰頂，標(biāo)志人機(jī)共生時(shí)代的來臨。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?智能體銜接模型層與應(yīng)用層，成為現(xiàn)階段AI大模型應(yīng)用落地的重要萬億元，展現(xiàn)出長期高成長性與廣闊應(yīng)用前景中國智能體領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)現(xiàn)狀，2019-2024年o2019-2024年，中國智能體領(lǐng)域?qū)＠暾?qǐng)量保持高位增長，顯示出該領(lǐng)域技術(shù)迭代速度持續(xù)加快、研發(fā)活躍度顯著提升。專利熱度的延續(xù)不僅反映出企業(yè)在算法優(yōu)化、架構(gòu)創(chuàng)新和應(yīng)用落地等方面的持續(xù)突破，也預(yù)示智能體正從早期探索邁向體系化、產(chǎn)業(yè)化階段，技術(shù)積累將為后續(xù)標(biāo)準(zhǔn)形成和商業(yè)模式成熟奠定基礎(chǔ)。智能體所帶動(dòng)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模00o智能體產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2025年的85億元快速擴(kuò)張至2075年的逾1.1萬億元，展現(xiàn)出強(qiáng)勁的跨行業(yè)滲透與持續(xù)增長潛力智能體Agent預(yù)計(jì)將完成一場(chǎng)深刻的演變，從底層技術(shù)突破發(fā)展為應(yīng)用場(chǎng)景的廣泛拓寬，最終成為連接人類、人工智能與硬件的核心媒介。其發(fā)展路徑將憑借在企業(yè)和消費(fèi)端的規(guī)模化應(yīng)用實(shí)現(xiàn)爆發(fā)式增長，并最終作為核心技術(shù)形態(tài)穩(wěn)定滲透。這一演進(jìn)趨勢(shì)將推動(dòng)市場(chǎng)規(guī)模實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長，預(yù)計(jì)在2075年其體量將超過1.12萬億元。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文Chapter2.3人工智能行業(yè)應(yīng)用層分析弗若斯特沙利文頭豹研究院《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?人工智能應(yīng)用層包含行業(yè)應(yīng)用和智能終端產(chǎn)品兩類，前者可分為通用廠商（如阿里、華為、騰訊）和垂直領(lǐng)域廠商，后者主要有機(jī)器中國人工智能應(yīng)用層參與者圖譜行業(yè)應(yīng)用——通用廠商[-阿圖后浪潮云行業(yè)應(yīng)用——垂直廠商AI+金融AI+政務(wù)Y恒生AI+醫(yī)療AI+電商微盟A。醫(yī)聯(lián)AI+教育AI+工業(yè)需AI+物流5"re壹沓科技G7易流AI+交通汽車AI+電力能源PI佳都科技AI+泛娛樂creativeFitt?ngC.L中文在線頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025行業(yè)應(yīng)用——垂直廠商AI+泛安防AI+傳媒"中科聞歌SOBeEYAI+企業(yè)服務(wù)夕熊AI+法律AI+信息安全智能終端產(chǎn)品機(jī)器人智能家居智能穿戴設(shè)備vivosino無人機(jī)C大疆創(chuàng)新chcNav中海達(dá)頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025人工智能應(yīng)用層發(fā)展現(xiàn)狀——AIGC的應(yīng)?AIGC在企業(yè)端落地的關(guān)鍵，在于模型能力與場(chǎng)景需求高度契合、投資回報(bào)可量化并獲得決策者認(rèn)可，以及具備充足的數(shù)據(jù)資源與算力環(huán)境三者協(xié)同發(fā)力AIGC在各行業(yè)的應(yīng)用現(xiàn)狀落地行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)教育政務(wù)科研能源醫(yī)療健康金融汽車景改劃課析析構(gòu)測(cè)易統(tǒng)艙證明確的價(jià)值主張大模型的“燃料”技術(shù)能力契合明確的價(jià)值主張大模型的“燃料”技術(shù)能力契合效率與生產(chǎn)力提升：提升客服中心效率（如工商銀行將平均通話效率與生產(chǎn)力提升：提升客服中心效率（如工商銀行將平均通話減少設(shè)備維護(hù)費(fèi)用（通過預(yù)測(cè)性量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的基礎(chǔ)設(shè)施支持。積累大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，天然地為大金融、醫(yī)療等數(shù)據(jù)建設(shè)相對(duì)完善。計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施：對(duì)云計(jì)算和AI基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行投入，或有足夠財(cái)力構(gòu)建/購買相關(guān)資源的企業(yè)和行業(yè)，在采納大模型方面更具優(yōu)勢(shì)。大模型能力與特定行業(yè)的需求匹配是金融：成熟的自然語言理解、邏識(shí)整合與推理能力，使其在輔助大模型在各行業(yè)的落地主要依賴于“能力契合、ROI可量化和數(shù)據(jù)算力充足”三大要素。首先，模型能力必須與行業(yè)需求高度匹配，能夠有效解決實(shí)際問題，如自動(dòng)化處理、智能預(yù)測(cè)或優(yōu)化決策等。其次，投入產(chǎn)出比必須清晰可量化，以確保項(xiàng)目的長期可持續(xù)性和經(jīng)濟(jì)效益，這也是企業(yè)決策者關(guān)注的核心因素之一。最后，行業(yè)必須具備充足的數(shù)據(jù)資源和算力支持，尤其是在需要處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算的場(chǎng)景下，強(qiáng)大的計(jì)算能力和高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是大模型成功落地的基礎(chǔ)。綜合來看，只有當(dāng)這三大要素在具體行業(yè)中有機(jī)結(jié)合，才能推動(dòng)大模型的高效應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)行業(yè)效能的顯著提升。頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo沙利文《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?AI應(yīng)用正從“通用能力”向“場(chǎng)景化落地”演進(jìn)，目前AI已深度賦能各行44451989597117生成式人工智能服務(wù)備案數(shù)量及行業(yè)分布情況，2024.03-2025.0344451989597117企業(yè)服務(wù)一方面，根據(jù)2024年網(wǎng)信辦發(fā)布的《生成式人工智能服務(wù)管理暫行辦法》，截至2025年3月，全國已有451個(gè)生成式人工智能服務(wù)完成備案，其中超80%為垂直領(lǐng)域定制化解決方案，僅19%為通用模型，標(biāo)志著AI應(yīng)用正從“通用能力”向“場(chǎng)景化落地”深度演進(jìn)。另一方面，在“人工智能+”行動(dòng)的推動(dòng)下，AI已廣泛賦能各行各業(yè)，形成“頭部行業(yè)深度應(yīng)用、新興領(lǐng)域加速探索”的格局。具體而言，金融與政務(wù)兩大行業(yè)AI應(yīng)用滲透率最高：金融領(lǐng)域通過AI優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理、智能投顧及客戶服務(wù)，顯著提升效率與精準(zhǔn)度；政務(wù)行業(yè)依托AI實(shí)現(xiàn)政策分析、城市治理及智能監(jiān)管，推動(dòng)公共服務(wù)效能躍升。電信、醫(yī)療、電商、傳媒、互聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)等垂直領(lǐng)域同樣處于高滲透階段：電信行業(yè)通過AI優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維并實(shí)現(xiàn)客服自動(dòng)化；醫(yī)療領(lǐng)域在疾病診斷、個(gè)性化治療及藥物研發(fā)取得突破；電商行業(yè)以AI驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)營銷與智能推薦；傳媒行業(yè)借助AI完成內(nèi)容創(chuàng)作與智能編輯；互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)在AI賦能下實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品形態(tài)與用戶體驗(yàn)的深刻變革。與此同時(shí)，目前企業(yè)服務(wù)、教育、科研行業(yè)的AI滲透率還處于較低水平，但上述行業(yè)在AI應(yīng)用上亦具有巨大潛力，未來有望成為AI賦能的重要增長點(diǎn)。人工智能在各行業(yè)的滲透率金融政務(wù)電信醫(yī)療電商傳媒互聯(lián)網(wǎng)工業(yè)交通游戲能源安防企服教育科研頭豹LeadLeo頭豹LeadLeo《AI賦能千行百業(yè)白皮書》|2025?金融和政務(wù)作為目前大模型滲透最深的兩大市場(chǎng)，2023年市場(chǎng)規(guī)模分別為15.9億元和24.3億元，在政策支持、MaaS模式普及、新興場(chǎng)中國金融大模型市場(chǎng)規(guī)模，2023-2028E中國政務(wù)大模型市場(chǎng)規(guī)模，2023-2028E52.640.531.115.924.919.915.920232024E2025E2026E2027E2028E135.1102.375.255.739.624.320232024E2025E2026E2027E2028EMaaS在各行業(yè)的應(yīng)用占比金融行業(yè)：作為目前大模型滲透率最高的行業(yè)，2023年金融大模型市場(chǎng)規(guī)模約為15.9億元，預(yù)計(jì)到2028年將增至52.6億元。（1）政策推動(dòng)是金融大模型發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力之一。國家通過《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》《算力基礎(chǔ)設(shè)施高質(zhì)量發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃》等頂層設(shè)計(jì)，為大模型技術(shù)提供算力支持與產(chǎn)業(yè)方向指引，同時(shí)地方性政策（如上?！澳Ｋ苌瓿恰惫こ蹋┩苿?dòng)