9000亿规模背后：中国AI迈向“多做事、少说话”的具身智能新纪元

TL;DR：

中国人工智能产业在2024年突破9000亿元大关，标志着其从规模扩张迈向更深层次的智能体与具身智能时代，聚焦产业化落地与新型工业化赋能，同时在标准和生态建设上持续发力，以应对全球AI前沿的激烈竞争。

中国人工智能产业正以前所未有的速度和深度重塑全球科技与经济格局。根据中国信息通信研究院（CAICT）的最新测算，2024年我国人工智能产业规模已突破9000亿元人民币，同比增长高达24% ¹。这一数字不仅彰显了AI巨大的市场潜力，更折射出其在新型工业化进程中的核心驱动力。近日，在工业和信息化部指导下召开的“2025人工智能产业及赋能新型工业化大会”上，一系列前瞻性洞察和标志性成果的发布，为我们描绘了中国AI未来数年的发展蓝图与深层变革。

加速演进：9000亿规模背后的智能浪潮

庞大的产业规模并非空中楼阁，其背后是坚实的基础设施建设与技术突破。CAICT数据显示，在2024年，人工智能基础设施建设带动的基础层增速高达54%，规模接近3100亿元 ¹。这一爆发式增长，反映出中国在算力“军备竞赛”中的积极投入，以及对AI作为关键生产要素的深刻理解。智算集群正从万卡向十万卡规模迈进，不仅需要芯片堆叠，更考验算法、框架、芯片、存储、通信等多环节的高效协同能力 ²。

这种由底层算力支撑的飞速发展，正推动AI从概念走向实战。工业和信息化部明确指出，将围绕算力、算法、数据等底座技术加大创新攻关，并研究编制“十五五”规划，实施“人工智能+制造”专项行动，旨在持续探索工业智能化升级路径，打造“技术赋能工业应用，需求牵引技术创新”的融合创新联合体 ¹。这种自上而下的战略引导，结合市场需求，共同构成了中国AI产业健康、快速增长的双螺旋驱动力。

从模型到智能体：AI前沿的技术跃迁

在技术前沿，中国信通院提炼的“2025年人工智能产业十大关键词”揭示了未来发展的核心脉络，其中“基础超级模型”、“自主性更强的智能体”和“走向实训的具身智能”尤为引人瞩目 ¹。这预示着AI正从过去的“生成式”（Generative AI）向“代理式”（Agentic AI）迈进——正如中国信通院人工智能研究所所长魏凯所言，“AI下半场，大模型要少说话，多做事” ³。

1. 基础超级模型与推理优化： 大模型正经历从语言到多模态、从浅层理解到复杂推理的全面升级。混合专家模型（MoE）和指令遵循技术成为主流，而模型压缩、量化等大模型小型化技术，正加速其在端侧的高效部署 ²。同时，推理优化成为降低高昂算力成本、提升模型效率的关键技术，以构建高性能与合理定价相结合的商业闭环 ²。这不仅是技术上的挑战，更是商业化普惠的必经之路。

2. Agentic AI：迈向自主与自适应： Agentic AI作为AI Agent的进一步扩展，核心在于系统具备的“代理性”——即在监督有限的情况下，在复杂环境中适应性地实现复杂目标的能力 ²。其市场规模预计将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年均复合增长率达44.8% ²。这种转变意味着AI将从被动响应指令，进化为能够自主规划、记忆、使用工具，甚至进行多轮迭代工作的智能实体，从虚拟数字执行环境走向真实物理世界执行环境 ²。

3. 具身智能：让AI走进现实世界： 具身智能（Embodied AI）是人工智能与机器人的深度融合，在Agentic AI的驱动下备受关注。虽然仍处于发展初期，但全球具身智能正在加速发展，算法层面围绕端到端模型和分层模型并行探索，数据层面合成数据与真实数据生产同步推进，产品迭代周期已缩短至数月 ²。天然气产业信息化和人工智能应用联合实验室、具身智能测试实验室的成立，正是中国在这一前沿领域积极布局的体现，旨在推动具身智能在汽车制造、物流运输、商业服务等领域的应用试点和拓展 ¹²。

AI+新型工业化：重塑产业的商业图景

中国新型工业化的宏伟目标，为人工智能提供了广阔的商业应用场景。大会上发布的“AIIA人工智能先锋案例”以及小米、南钢、科大讯飞等企业的实践分享，展现了AI在研发设计、营销运营等“微笑曲线”两端的率先发力，以及在工业互联网、智能工厂中的深度融合 ¹²。

• 软件工程的重塑： AI正在通过代码生成、智能测试和算法优化等技术，显著加速软件智能化进程，提高开发效率和质量，降低技术门槛 ²。这将深刻改变软件开发范式，并催生全新的工具链与服务模式。
• AI for R&D：科学发现的新引擎： 人工智能正成为培育新质生产力的重要源泉，在生命科学、材料科学等基础科研领域发挥关键作用。AlphaFold3等模型在蛋白质领域的突破，以及AI辅助药物研发、材料设计周期的大幅缩短，都预示着科研智能将从科学突破走向全面赋能，成为生物医药、新能源、化工、半导体等产业转型的核心引擎 ²。
• 大模型应用生态的机遇与挑战： 虽然国内大模型项目需求持续高涨，但落地交付与产品化仍面临挑战。当前市场呈现“二八分布”：82%的项目金额集中在500万以内，77%聚焦大模型工程化，且82%的项目由非大厂承接 ²。这意味着中小企业在定制化和工程化落地方面拥有巨大市场机会，但也暴露出行业缺乏统一的质量衡量标准，供应商难以沉淀领域化能力等问题。魏凯指出，国外大模型生态已呈现出更细、更专、更标准的特点，这为国内生态建设提供了有益启示 ³。未来的大模型生态将向着更多元化、产品化方向发展，急需标准规范的建立来促进良性循环 ²。

标准与治理：通往负责任的智能未来

随着AI能力的持续提升及其对社会影响的加剧，安全治理和标准化的重要性日益凸显。工业和信息化部人工智能标准化技术委员会的成立，以及“方升”3.0大模型基准测试体系的发布，正是中国在这一领域积极作为的体现 ¹⁴。

“方升”3.0体系在聚焦基础语言模型和多模态大模型的基础上，新增了模型基础属性测试、未来高级智能测试，并进一步深化了行业及应用测试 ¹。通过对国内外141个大模型和7个智能体的测试，该体系为评估大模型的综合能力提供了量化标准，有助于规范行业发展，提升模型质量，缓解“刷榜作弊”等问题 ³。

从更广阔的视角看，人工智能安全治理已掀起全球化浪潮。企业作为治理的第一线主体，正通过签署安全承诺、建立内部安全制度、形成安全基准和打造安全工具等方式，从被动防御走向主动建设安全 ²。这种企业自律与政府引导相结合的治理模式，是确保AI技术在可控、负责任轨道上发展，并最终成为“国际公共产品”的关键 ¹²。

智能涌现：一场深刻的人类文明重塑

中国AI产业的蓬勃发展，不仅是经济增长的动力，更是对人类文明进程的深层影响和变革意义的体现。从基础超级模型的持续突破，到自主性更强的智能体，再到走向实训的具身智能，人工智能正逐渐从信息空间渗透到物理世界，改变我们与技术互动的方式、工作模式和生活图景。

然而，这场深刻变革也伴随着挑战。AI领域的激烈竞争，尤其是基础模型性能的“你追我赶”，使得投资巨大但保鲜期短暂 ³。同时，如何确保AI的伦理可控、数据安全和公平普惠，如何在技术快速迭代的同时建立健全的监管与治理框架，都将是摆在政府、企业和学界面前的长期课题。

面对未来，中国AI正立足于坚实的产业基础，以“多做事、少说话”的务实态度，在技术创新、产业应用和治理规范上协同发力。这不仅将为中国新型工业化注入源源不断的智能动力，也将为全球智能未来贡献中国智慧与力量。

引用

• AI产业规模
• 智能体
• 具身智能
• 新型工业化
• 大模型生态
• 科技政策