中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）近日在深入调研和量化评测的基础上，发布了《人工智能产业发展研究报告（2025年）》。

报告全面探讨了基础模型演进、具身智能突破、智算基础设施升级、智能原生应用涌现、安全治理实践及全球合作进展等，并对迈向通用人工智能（AGI）的路径进行了前瞻展望，以期与业界分享，共同推动人工智能生态蓬勃发展。

报告核心观点

1. 核心产业规模稳步增长，生态体系日趋成熟

据中国信通院测算，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年有望达1.2万亿元。截至2025年底，我国人工智能企业数量超过6000家，全球占比达16%，形成了从基础底座、模型框架到行业应用的完整产业体系。我国大模型调用需求快速增长，2025年公有云大模型（对客侧）Token调用量约2000万亿，人工智能正加速从“能思考”向“能实干”转变，为千行百业开拓赋能新空间。

2. 基础模型实现跨越式能力突破，通用智能体发展快于专用智能体

基础模型正处于关键的演进节点，探索通过强化学习与环境交互突破增长瓶颈。根据中国信通院“方升”测试数据，截至2025年12月，头部语言大模型综合能力提升约30%，多模态理解能力增长超过50%，推理、编程等能力实现了“又好又快”的发展。技术范式正探索通过环境交互、任务试错和自我迭代积累“动态经验”，使模型具备自主提炼跨场景规律和修正认知偏差的能力，实现从“复刻已知”向“探索未知”的进化。智能体进一步释放大模型应用潜能，自主性不断增强，成为“数字员工”雏形。中国信通院“方升”智能体基准测试结果显示，高度封装的通用智能体产品可以获得比顶级大模型更好的性能表现。其核心在于通过动态规划引擎与工具调用框架构建“感知-决策-执行”的闭环体系，实现任务执行从流程固化向动态优化的转变。

3. 具身智能创新进入实训期，软硬一体协同向物理智能演进

具身智能处于从实验室验证向规模化商用过渡的关键期，核心在于场景驱动下的“数据-模型-本体”闭环优化。端到端VLA架构与世界模型加速探索，显著提升了机器人在未见环境中的泛化性与认知边界。目前，场景驱动下的联合设计正逐步成为产业创新的关键路径。未来具身智能要从“实训”走向“实战”，仍需克服高质量数据短缺、跨场景泛化难以及软硬协同稳定性等工程化瓶颈。

4. 精益与开放成为智算主旋律，数据集建设转向适量高质

过去一年，快速增长的模型训推需求，驱使人工智能计算向更加高效、经济、协同、多元方向加速演进，吉瓦级（GW）智算集群建设加码。软硬件协同方面，通过算法与软硬件的联合优化，实现了模型训练的高性能与低成本共存。中国信通院测试表明，通过协同优化，部分国产芯片部署大模型的精度已基本与国外主流系统持平。数据工程能力建设重点已由追求规模转向质量优先。中国信通院评估显示，当前行业数据集建设存在显著质量瓶颈，内容稠密性缺失占比高达82.50%，领域相关性不足占比14.04%。高质量数据集建设正向智能生成、多元专业、合规治理三个方向深化。

5. 大模型嵌入高附加值环节助推“智变”升级，智能原生重塑产品服务与组织模式

应用赋能遵循数字化水平领先领域率先突破的规律，正加速向新型工业化全场景渗透。工业大模型应用呈现“两端深化、中间突破”态势，后端运营管理环节占比最高（45.8%），前端研发设计环节占比28.3%，中间生产制造环节占比提升至25.9%。智能原生推动AI以“主角”身份嵌入业务流程与企业战略规划。以Cursor为代表的智能原生软件正开启软件业全面重塑的新阶段，以智能眼镜为代表的AI终端初步具备主动感知、多模态交互和自主学习进化功能，意图重构交互体验。

6. 安全治理正构建全生命周期技术闭环，国际公共产品属性助力普惠共赢

2025年，安全治理面临严峻挑战，部分大模型在测试中展现出主动生成自身副本或拒绝关机指令的行为，甚至产生高达84%的策略欺骗行为，推理思维链攻击与模型幻觉问题依然复杂。产业界正构建涵盖安全对齐、框架漏洞检测、隐式水印溯源及权限精细化管理的全维度防护体系，以平衡内容创新与风险防控。人工智能已成为全球重点多边机制的核心议题，“开源生态+本地化拓展”构建国际公共产品，全球治理模式正从单边碎片化走向多边协商，更具包容性的标准生态正在形成。