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工業(yè)和信息化部最新數(shù)據(jù)顯示，2025年前11個月，人工智能（AI）核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過萬億元。從DeepSeek大模型引起全球關(guān)注，到AI眼鏡、AI手機(jī)等各類智能終端廣受消費(fèi)者歡迎，再到以人形機(jī)器人為代表的具身智能產(chǎn)業(yè)快速躍升……2025年，在政策支持、市場需求和技術(shù)進(jìn)步共同推動下，我國人工智能產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展，成為培育和發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力的重要引擎。

專家認(rèn)為，2026年，人工智能技術(shù)將迎來進(jìn)一步升級，產(chǎn)業(yè)要素供給能力持續(xù)增強(qiáng)，既為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入澎湃動能，也為新興產(chǎn)業(yè)開辟廣闊賽道，全方位賦能千行百業(yè)。

技術(shù)能力持續(xù)提升

2025年，隨著多模態(tài)、邏輯推理、物理感知等關(guān)鍵技術(shù)取得突破，人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)越發(fā)牢固。

賽迪研究院信息化與軟件產(chǎn)業(yè)研究所人工智能研究室副主任劉麗超觀察到，阿里巴巴、百度等企業(yè)持續(xù)加碼原生多模態(tài)大模型，從訓(xùn)練初期就融合文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了理解與生成一體化；清華大學(xué)等團(tuán)隊(duì)研發(fā)的SALMONN音視頻大模型在視頻描述、問答等綜合任務(wù)上表現(xiàn)出色；騰訊發(fā)布開源世界模型混元Voyager，在3D空間和時間中的感知、推理能力顯著增強(qiáng)。工信部數(shù)據(jù)顯示，截至2025年9月，我國人工智能企業(yè)數(shù)量超過5300家，其中，專精特新“小巨人”企業(yè)超400家。

2025年，阿里巴巴不斷加大對通義千問大模型的投入力度，從千問2.5（Qwen2.5）處理長文本能力得到有效提升，到QVQ-Max視覺推理模型能夠結(jié)合圖片和視頻內(nèi)容進(jìn)行分析推理，再到Qwen3-Max總參數(shù)超過萬億，無論是編程能力還是智能體工具調(diào)用能力，均取得明顯突破。國際權(quán)威調(diào)研機(jī)構(gòu)沙利文發(fā)布的《中國GenAI市場洞察：企業(yè)級大模型調(diào)用全景研究，2025》報告顯示，2025年上半年，中國企業(yè)級大模型調(diào)用市場中通義占比位列第一。

“2025年，我們持續(xù)跟蹤大模型升級迭代情況。從測試數(shù)據(jù)看，模型在語言和多模態(tài)理解能力上提升明顯，綜合能力分別提升了30%和50%，推理、編程等能力實(shí)現(xiàn)又好又快發(fā)展。”中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱認(rèn)為，大模型不斷進(jìn)步的背后是技術(shù)創(chuàng)新作支撐。線性注意力機(jī)制提升計(jì)算效率，面向環(huán)境的強(qiáng)化學(xué)習(xí)大幅提升模型工具使用能力。同時，業(yè)界針對自主學(xué)習(xí)、長期記憶等大模型能力短板也提出了初步方案。

例如，2025年，科大訊飛5次迭代升級訊飛星火大模型，最新一代模型X1.5具備個性化記憶能力，實(shí)現(xiàn)多源記憶庫信息檢索、應(yīng)用，以及個性化記憶識別、提取和更新，構(gòu)建了用戶個性化記憶庫，包含長期畫像、近期反饋、短期對話和個人資料數(shù)據(jù)。

“通用人工智能時代正在開啟，將從根本上變革產(chǎn)業(yè)形態(tài)。我們將聚焦AI主業(yè)，堅(jiān)持底座模型自主研發(fā)，推動國產(chǎn)算力與操作系統(tǒng)適配再升級，為我國人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展注入新動力。”科大訊飛董事長劉慶峰說。

應(yīng)用落地不斷深化

2025年，人工智能加速進(jìn)入千行百業(yè)，應(yīng)用落地不斷深化。“人工智能正深度嵌入制造體系，全國智能工廠數(shù)量突破3萬家，帶動生產(chǎn)效率提升22.3%，研發(fā)周期縮短近三成。”劉麗超介紹，2025年上半年，我國AI大模型解決方案市場規(guī)模達(dá)30.7億元，同比增長122.1%，企業(yè)積極在重點(diǎn)行業(yè)拓展人工智能應(yīng)用場景。

“當(dāng)前全球技術(shù)浪潮加速演進(jìn)，AI正從概念走向深度產(chǎn)業(yè)化，成為推動未來增長的關(guān)鍵力量。”TCL創(chuàng)始人、董事長李東生告訴記者，TCL持續(xù)加大AI技術(shù)投入，驅(qū)動制造、研發(fā)、供應(yīng)鏈、運(yùn)營等全產(chǎn)業(yè)鏈革新，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模價值落地。2025年，TCL發(fā)布顯示領(lǐng)域具備強(qiáng)推理能力的垂域大模型——星智大模型3.0，憑借更全面的知識體系和更高效的學(xué)習(xí)適應(yīng)能力，在半導(dǎo)體顯示行業(yè)得到充分應(yīng)用。

例如，星智大模型可直接助力產(chǎn)品開發(fā)過程，支持產(chǎn)品問題解析效率提升20%，材料開發(fā)效率提升30%。“未來，星智大模型將滲透至生產(chǎn)和研發(fā)更多核心環(huán)節(jié)，成為半導(dǎo)體顯示研發(fā)與制造的AI智能體中心。”李東生說。

魏凱和他的團(tuán)隊(duì)在分析了數(shù)百個大模型在工業(yè)應(yīng)用的案例后認(rèn)為，其在價值鏈中的分布呈現(xiàn)“兩端高、中間低”微笑曲線態(tài)勢，這反映出研發(fā)設(shè)計(jì)與營銷服務(wù)環(huán)節(jié)更易獲得AI賦能。但在2025年，生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)已展現(xiàn)出明顯抬高趨勢，案例占比由19.9%增長至25.9%。這一變化表明，AI正在向價值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)滲透，但其滲透速度仍受限于工業(yè)數(shù)據(jù)獲取難度、工藝知識的封裝水平以及對可靠性的極致要求。

賽迪研究院未來產(chǎn)業(yè)研究中心人工智能研究室主任鐘新龍建議，應(yīng)加大實(shí)施“人工智能+制造”行動，支持企業(yè)在重點(diǎn)場景應(yīng)用通用大模型、行業(yè)大模型和智能體，并通過智能工廠梯度培育行動，帶動裝備、工業(yè)軟件和系統(tǒng)集成創(chuàng)新成果加速應(yīng)用和迭代。

要素支撐更加有力

算力與數(shù)據(jù)作為支撐人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展的兩項(xiàng)關(guān)鍵要素，供給能力不斷提升。

算力方面，智能算力規(guī)模穩(wěn)步擴(kuò)大，根據(jù)國際數(shù)據(jù)公司（IDC）和浪潮信息聯(lián)合測算，2025年全國智能算力規(guī)模將達(dá)到1037.3EFLOPS。萬卡級集群成為支撐大模型訓(xùn)練與推理的主流載體。

數(shù)據(jù)方面，數(shù)據(jù)資源體量持續(xù)擴(kuò)容，2025年全國數(shù)據(jù)生產(chǎn)總量突破50ZB。合肥、成都等7個數(shù)據(jù)標(biāo)注基地?cái)?shù)據(jù)標(biāo)注規(guī)模超29PB，建設(shè)行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集524個，賦能163個大模型研發(fā)。

作為人工智能應(yīng)用較為成熟的領(lǐng)域，自動駕駛技術(shù)迭代升級需要高質(zhì)量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。“我們擁有豐富的巴士車型數(shù)據(jù)集，并依托路側(cè)多源感知設(shè)備，形成獨(dú)有的路側(cè)數(shù)據(jù)集，可實(shí)現(xiàn)7×24小時數(shù)據(jù)連續(xù)采集，用于訓(xùn)練預(yù)決策規(guī)劃模型。”蘑菇車聯(lián)總裁付強(qiáng)告訴記者，公司自主研發(fā)的路側(cè)數(shù)據(jù)補(bǔ)盲與仿真技術(shù)，在推動硬件成本大幅下降的同時，提升性能與安全性，形成“數(shù)據(jù)—算法—性能”正向循環(huán)，不斷優(yōu)化AI模型。目前，蘑菇車聯(lián)自動駕駛車輛已在國內(nèi)10余個城市落地，助力自動駕駛走向規(guī)模化、商業(yè)化。

在工業(yè)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集建設(shè)方面，我國擁有完整的工業(yè)體系和良好的數(shù)字化基礎(chǔ)，這就保障了數(shù)據(jù)來源多樣且真實(shí)。“建好用好工業(yè)數(shù)據(jù)集，加快大模型技術(shù)在工業(yè)領(lǐng)域深度應(yīng)用，已經(jīng)成為行業(yè)共識。”鐘新龍建議，一方面，優(yōu)先建設(shè)“工業(yè)大模型+行業(yè)知識庫+時間序列數(shù)據(jù)”基礎(chǔ)模型簇，突出對工藝機(jī)理、設(shè)備健康、能源效率和質(zhì)量追溯的建模能力；另一方面，要在工廠側(cè)強(qiáng)化數(shù)據(jù)治理和安全管理，在不出廠、不出網(wǎng)甚至不出設(shè)備的前提下，通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算等方式完成模型微調(diào)和推理，使大模型和智能體在滿足安全合規(guī)的前提下，持續(xù)在真實(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)上迭代優(yōu)化。

“下一步，要以國家級數(shù)據(jù)標(biāo)注基地為依托，加快醫(yī)療、工業(yè)、交通等重點(diǎn)領(lǐng)域高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)與共享，推動建立數(shù)據(jù)資源分級分類標(biāo)準(zhǔn)；建立跨行業(yè)、跨主體的數(shù)據(jù)流通機(jī)制，通過數(shù)據(jù)沙箱、數(shù)據(jù)信托等模式破解數(shù)據(jù)孤島問題，推動公共數(shù)據(jù)授權(quán)運(yùn)營與企業(yè)數(shù)據(jù)跨域融合。”劉麗超說。