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

專家認為，2026年，人工智能技術將迎來進一步升級，產業(yè)要素供給能力持續(xù)增強，既為傳統產業(yè)轉型升級注入澎湃動能，也為新興產業(yè)開辟廣闊賽道，全方位賦能千行百業(yè)。

技術能力持續(xù)提升

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

賽迪研究院信息化與軟件產業(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，從訓練初期就融合文本、圖像、視頻、音頻等多模態(tài)數據，實現了理解與生成一體化；清華大學等團隊研發(fā)的SALMONN音視頻大模型在視頻描述、問答等綜合任務上表現出色；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。工信部數據顯示，截至2025年9月，我國人工智能企業(yè)數量超過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合圖片和視頻內容進行分析推理，再到Qwen3-Max總參數超過萬億，無論是編程能力還是智能體工具調用能力，均取得明顯突破。國際權威調研機構沙利文發(fā)布的《中國GenAI市場洞察：企業(yè)級大模型調用全景研究，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。從測試數據看，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、編程等能力實現又好又快發(fā)展。”中國信息通信研究院人工智能研究所所長魏凱認為，大模型不斷進步的背后是技術創(chuàng)新作支撐。線性注意力機制提升計算效率，面向環(huán)境的強化學習大幅提升模型工具使用能力。同時，業(yè)界針對自主學習、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，實現多源記憶庫信息檢索、應用，以及個性化記憶識別、提取和更新，構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據。

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

應用落地不斷深化

2025年，人工智能加速進入千行百業(yè)，應用落地不斷深化。“人工智能正深度嵌入制造體系，全國智能工廠數量突破3萬家，帶動生產效率提升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30.7億元，同比增長122.1%，企業(yè)積極在重點行業(yè)拓展人工智能應用場景。

“當前全球技術浪潮加速演進，AI正從概念走向深度產業(yè)化，成為推動未來增長的關鍵力量。”TCL創(chuàng)始人、董事長李東生告訴記者，TCL持續(xù)加大AI技術投入，驅動制造、研發(fā)、供應鏈、運營等全產業(yè)鏈革新，實現大規(guī)模價值落地。2025年，TCL發(fā)布顯示領域具備強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習適應能力，在半導體顯示行業(yè)得到充分應用。

例如，星智大模型可直接助力產品開發(fā)過程，支持產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和研發(fā)更多核心環(huán)節(jié)，成為半導體顯示研發(fā)與制造的AI智能體中心。”李東生說。

魏凱和他的團隊在分析了數百個大模型在工業(yè)應用的案例后認為，其在價值鏈中的分布呈現“兩端高、中間低”微笑曲線態(tài)勢，這反映出研發(fā)設計與營銷服務環(huán)節(jié)更易獲得AI賦能。但在2025年，生產制造環(huán)節(jié)已展現出明顯抬高趨勢，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)數據獲取難度、工藝知識的封裝水平以及對可靠性的極致要求。

賽迪研究院未來產業(yè)研究中心人工智能研究室主任鐘新龍建議，應加大實施“人工智能+制造”行動，支持企業(yè)在重點場景應用通用大模型、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)軟件和系統集成創(chuàng)新成果加速應用和迭代。

要素支撐更加有力

算力與數據作為支撐人工智能產業(yè)發(fā)展的兩項關鍵要素，供給能力不斷提升。

算力方面，智能算力規(guī)模穩(wěn)步擴大，根據國際數據公司（IDC）和浪潮信息聯合測算，2025年全國智能算力規(guī)模將達到1037.3EFLOPS。萬卡級集群成為支撐大模型訓練與推理的主流載體。

數據方面，數據資源體量持續(xù)擴容，2025年全國數據生產總量突破50ZB。合肥、成都等7個數據標注基地數據標注規(guī)模超29PB，建設行業(yè)高質量數據集524個，賦能163個大模型研發(fā)。

作為人工智能應用較為成熟的領域，自動駕駛技術迭代升級需要高質量數據訓練模型。“我們擁有豐富的巴士車型數據集，并依托路側多源感知設備，形成獨有的路側數據集，可實現7×24小時數據連續(xù)采集，用于訓練預決策規(guī)劃模型。”蘑菇車聯總裁付強告訴記者，公司自主研發(fā)的路側數據補盲與仿真技術，在推動硬件成本大幅下降的同時，提升性能與安全性，形成“數據—算法—性能”正向循環(huán)，不斷優(yōu)化AI模型。目前，蘑菇車聯自動駕駛車輛已在國內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)領域高質量數據集建設方面，我國擁有完整的工業(yè)體系和良好的數字化基礎，這就保障了數據來源多樣且真實。“建好用好工業(yè)數據集，加快大模型技術在工業(yè)領域深度應用，已經成為行業(yè)共識。”鐘新龍建議，一方面，優(yōu)先建設“工業(yè)大模型+行業(yè)知識庫+時間序列數據”基礎模型簇，突出對工藝機理、設備健康、能源效率和質量追溯的建模能力；另一方面，要在工廠側強化數據治理和安全管理，在不出廠、不出網甚至不出設備的前提下，通過聯邦學習、邊緣計算等方式完成模型微調和推理，使大模型和智能體在滿足安全合規(guī)的前提下，持續(xù)在真實生產數據上迭代優(yōu)化。

“下一步，要以國家級數據標注基地為依托，加快醫(yī)療、工業(yè)、交通等重點領域高質量數據集的標準化開發(fā)與共享，推動建立數據資源分級分類標準；建立跨行業(yè)、跨主體的數據流通機制，通過數據沙箱、數據信托等模式破解數據孤島問題，推動公共數據授權運營與企業(yè)數據跨域融合。”劉麗超說。