智庫要覽丨人工智能發展新態勢

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編者按

當前，人工智能技術迭代加速，從大模型深化到智能體落地，從產業賦能到全球治理，正深刻重塑經濟社會發展格局。本期智庫要覽匯聚國內外頂尖智庫、高校研究成果，系統梳理人工智能技術趨勢、產業應用等核心議題，呈現多維度、前瞻性的專業研判，旨在匯聚前沿思考，厘清發展脈絡，為把握人工智能發展機遇、平衡創新與安全、完善治理體系提供參考借鑒，助力科學謀劃、穩妥推進人工智能高質量發展。

人工智能發展持續升溫

閱讀提示：《人工智能產業發展研究報告(2025年)》聚焦我國AI產業規模、技術突破與未來趨勢，明確核心產業增長數據，剖析具身智能、智算集群發展瓶頸與優化方向?！禔I助推中國內地和香港金融服務業煥新升級》基于行業調研，揭示AI在金融領域的應用場景與價值，指出人才、組織、數據等核心制約因素?！鹅`活應變：投資實踐中》聚焦保險機構投資布局，凸顯AI在保險運營、投資中的應用場景，以及保險行業對AI基礎設施的投資關注。

《人工智能產業發展研究報告(2025年)》：人工智能正加速從“能思考”向“能實干”轉變

中國信息通信研究院發布《人工智能產業發展研究報告(2025年)》(以下簡稱“報告”)。據中國信通院測算，2024年我國人工智能核心產業規模已突破9000億元，同比增長24%，2025年有望達到1.2萬億元。截至2025年底，我國人工智能企業數量超過6000家，全球占比達16%，已形成從基礎底座、模型框架到行業應用的完整產業體系。我國大模型調用需求快速增長，2025年公有云大模型(對客側)Token調用量約2000萬億次。人工智能正加速從“能思考”向“能實干”轉變，為千行百業開拓賦能新空間。

報告指出，具身智能正處于從實驗室驗證向規?；逃眠^渡的關鍵時期，其核心在于場景驅動下的“數據—模型—本體”閉環優化。端到端VLA架構與世界模型的加速探索，顯著提升了機器人在未知環境中的泛化能力與認知邊界。目前，場景驅動下的聯合設計正逐步成為產業創新的關鍵路徑。未來，具身智能要從“實訓”走向“實戰”，仍需克服高質量數據短缺、跨場景泛化困難以及軟硬協同穩定性不足等工程化瓶頸。

過去一年，快速增長的模型訓練與推理需求，驅使人工智能計算向更高效、更經濟、更協同、更多元的方向加速演進，吉瓦級(GW)智算集群建設持續加碼。在軟硬件協同方面，通過算法與軟硬件的聯合優化，實現了模型訓練高性能與低成本的兼顧。中國信通院測試表明，經過協同優化，部分國產芯片部署大模型的精度已基本與國外主流系統持平。數據工程能力建設的重點已由追求規模轉向質量優先。中國信通院評估顯示，當前行業數據集建設存在顯著質量瓶頸，其中內容稠密性缺失占比高達82.50%，領域相關性不足占比14.04%。高質量數據集建設正朝著智能生成、多元專業、合規治理三個方向深化推進。

報告還對人工智能創新的未來趨勢進行了展望，面向未來，人工智能創新將錨定通用智能方向持續突破，基礎理論的深化、基礎設施的完善、安全體系的構建與全球格局的演進，將形成合力推動產業生態協同躍升。

《AI助推中國內地和香港金融服務業煥新升級》：AI大規模推廣仍面臨多重制約因素

普華永道日前發布《AI助推中國內地和香港金融服務業煥新升級》(以下簡稱“報告”)，深入探討了金融機構對人工智能(AI)的應用實踐、AI為行業業務帶來的影響，以及推動AI技術更廣泛落地所需突破的關鍵障礙。

據悉，該報告基于2025年10月至2026年1月期間，對中國內地及香港地區銀行、保險及資管行業201名金融服務專業人士開展的調研及20次深度訪談。報告明確了當前金融機構應用AI的核心場景，覆蓋客戶服務優化、欺詐風險偵測、預測性分析等多個領域。在銀行、保險、資管三大行業中，絕大多數受訪者均將AI定位為戰略轉型的核心引擎，而非單純的效率提升工具。

普華永道中國管理咨詢合伙人王建平表示：“受訪機構已通過AI投資獲得初步10%至15%的回報，這些機構在關注短期收益的同時，也更加看重AI對提升市場地位、拓展戰略發展空間、挖掘新增長機會的長期價值。但核心問題在于AI投入力度是否充足，調研顯示，61%的金融機構AI投入占科技預算的比例不足10%，這意味著行業內AI投入與實際需求之間存在30%至40%的缺口。”

報告認為，AI大規模推廣仍面臨多重制約因素。其中，人才短缺與僵化的組織結構是阻礙企業AI規?；渴鸬暮诵恼系K，其影響程度遠超預算或技術層面的問題。調研顯示，僅29%的金融機構表示已成功構建“AI優先”的文化氛圍。值得注意的是，AI應用的落地不能僅依賴技術能力，文化轉型同樣是必要前提。此外，傳統流程與職能孤島也在持續限制AI的推廣進程。

除人才和組織文化外，數據也是關鍵制約因素。受訪者指出，加大AI投資前的三大障礙依次是數據可用性(30%)、監管壓力(20%)以及需要優先維護現有核心系統(14%)。數據安全與隱私保護問題被列為數據管理的首要挑戰，這導致90%的金融機構依賴內部專有數據支撐其AI應用場景。

《靈活應變：投資實踐中》：最大的人工智能投資機會或在基礎設施和數據中心

高盛資產管理日前發布第15屆年度全球保險調查報告《靈活應變：投資實踐中》。調查顯示，盡管存在種種擔憂，88%的保險機構預計標普500指數仍將在2026年走高，62%的機構計劃今年增加對私募資產的配置，這一趨勢與過去幾年保持一致。

“保險機構正尋求持久的收益、收入和多元化配置渠道，今年高盛資產管理的保險調查結果凸顯了它們對人工智能(AI)和私募市場的持續關注?！备呤①Y產管理保險資產管理及流動性解決方案全球主管、亞太區客戶解決方案聯席主管表示。

具體而言，資產支持融資對保險機構極具吸引力，凈38%的受訪機構計劃在未來12個月內增加其普通賬戶組合對該資產類別的配置。受訪機構認為具有吸引力的其他資產類別包括：投資級私募配售方面，凈35%的保險機構預計增加配置;高級直接貸款方面，凈33%的保險機構計劃增加配置;私募股權與基礎設施股權方面，均有凈25%的保險機構意向增加配置。

值得注意的是，多數保險機構目前正在使用或考慮使用AI。最常見的AI應用場景包括降低運營成本(83%)、評估投資項目(42%)、保險風險承保(38%)以及市場營銷或客戶拓展(33%)。

在全球范圍內，多數保險機構(56%)認為，最大的人工智能投資機會在于基礎設施和數據中心?！叭斯ぶ悄芎拖乱淮鷶底只A設施蘊含著當代最為廣闊和重要的投資機會之一。伴隨需求的增長，巨大算力以及關鍵供應鏈、組件和服務的開發，讓我們看到了前所未有的機遇浪潮，使投資者可以捕捉AI生態系統各個環節的價值?！备呤①Y產管理數字基礎設施投資合伙人表示。

人工智能產業應用持續拓寬

閱讀提示：《亞洲經濟前景及一體化進程2026年度報告》揭示全球AI發展重心東移趨勢，展現了亞洲從AI追隨者向引領者轉型的潛力，結合亞洲經濟數據凸顯其在全球AI產業鏈中的重要地位?！?025全球AI創造力發展報告》立足人機共創視角，闡述AI作為新質生產力普惠工具的意義，提出人機共生時代的人才培養路徑?！哆~向可衡量的人工智能治理：2025年度回顧與行動建議》梳理了全球AI技術演進特征，指出當前AI治理的“雙重瓶頸”與結構性矛盾，提出構建可衡量治理框架的建議。

《亞洲經濟前景及一體化進程2026年度報告》：全球人工智能發展重心正從歐美向亞洲轉移

博鰲亞洲論壇日前發布《亞洲經濟前景及一體化進程2026年度報告》(以下簡稱“報告”)稱，全球人工智能(AI)發展重心正從歐美向亞洲轉移。亞洲經濟體憑借龐大的數字人口、豐富的應用場景和系統化的政策推動，正從AI追隨者轉變為引領者。亞洲AI發展呈現“梯隊并存、差異化路徑、合作潛力大”的結構性特征，有望率先構建“多節點、互聯、協作”的區域AI創新網絡，在全球AI產業鏈、創新生態和治理討論中形成更大集體影響力。

報告還對亞洲經濟增長前景作出預測，預計2026年亞洲經濟增速將達4.5%，低于2025年的4.7%。按購買力平價計算，亞洲經濟體GDP占世界經濟的比重預計將由2025年的49.2%上升至2026年的49.7%。分區域來看，東亞地區2026年經濟增長率預計為4.3%，南亞為6.3%，中亞為5.3%，西亞為2.5%。按現價美元計算，亞洲經濟體GDP占世界經濟的比重預計由2025年的36.1%上升至2026年的36.3%，亞洲仍是世界經濟的主要增長引擎。

報告指出，全球價值鏈呈現“亞洲主導、北美穩定、歐盟弱化”的格局，中國作為關鍵節點的地位穩固。中國在全球價值鏈中的地位呈現“增長—回調—復蘇”的穩健態勢，2024年有23個經濟體以中國為最大貿易伙伴，東盟與中國連續五年互為第一大貿易伙伴，區域價值鏈依賴持續增強。主要經濟體在全球價值鏈中的地位呈現分化態勢，如美國穩步復蘇、德國緩慢下行、日本下滑明顯等。

《2025全球AI創造力發展報告》：人類要升級為AI的領導者

由中國傳媒大學等機構共同編制的《2025全球AI創造力發展報告》(以下簡稱“報告”)，立足人工智能(AI)時代發展大勢，深入剖析人機共創新模式，為民營經濟把握AI機遇、應對發展挑戰提供了前瞻性思路。

該報告基于對51個領域、5625個AI創造力案例的深度研究，系統闡述了“AI創造力”的核心理念，同時圍繞AI驅動的產業升級、社會發展、新質生產力普惠，以及AI時代人類能力重構、人機共創模式、未來教育體系等關鍵議題展開深入探討。報告指出，全球AI發展的焦點正從技術競爭轉向產品競爭與價值實現，唯有創造性運用AI，實現人機各展所長、共生共創，才能更好重塑全球產業與社會形態。

報告認為，2025年是AI發展的分水嶺。隨著DeepSeek引領的開源與低成本浪潮興起，AI使用成本已降至2023年的0.05%—0.1%，直接催生了應用場景的爆發式增長。AI產品行業的競爭焦點也從底層技術比拼，轉向更注重實際價值與優質用戶體驗的產品打造。

報告深入闡釋了AI作為“新質生產力普惠工具”的重要意義。如今，AI大模型將人類文明的知識與經驗轉化為低成本、易獲取的公共產品。借助AI這一“認知伙伴”，普通人能夠跨越專業門檻，快速將創意想法轉化為解決方案，這也成為AI驅動社會創新與經濟增長的核心動力。

面對AI能力的飛躍，報告創新性提出“做AI的CEO”理念。報告強調，在人機共生時代，人類不應被機器取代，而是要升級為AI的領導者，承擔定目標(戰略統籌)、管過程(協同優化)、選結果(價值把控)的核心職責。未來的人才競爭，將聚焦于創造力、復雜決策能力、人際互動能力和人機協作能力的比拼，能夠駕馭AI的“超級個體”將成為時代主角。

針對AI帶來的能力需求變革，報告呼吁建立從青少年起步、貫穿一生的終身學習機制，并提出“STEM-DAHB”跨學科能力培養框架。該框架融合科學、技術、工程等多元領域，旨在打破文理壁壘，構建人機能力融合的團隊，培養兼具人文溫度與科技邏輯的復合型人才。

《邁向可衡量的人工智能治理：2025年度回顧與行動建議》：AI正式完成從“數字助手”向“物理行動者”的跨越

清華大學人工智能國際治理研究院日前發布《邁向可衡量的人工智能治理：2025年度回顧與行動建議》(以下簡稱“報告”)。針對2025年全球人工智能(AI)發展的復雜圖景，報告提出了四個方面的看法：第一，AI正式完成從“數字助手”向“物理行動者”的跨越，智能體與具身智能的爆發將引發全新的責任與失控風險;第二，算力進入“ZFLOPS時代”，但能源短缺與地緣政治壟斷構成的“雙重瓶頸”，已取代模型參數成為制約AI發展的最大變量;第三，全球AI治理行動看似空前活躍，實則陷入“表面繁榮”，由于缺乏統一標尺，治理效能被大國博弈結構性削弱;第四，必須建立一套“可衡量”的治理框架，將模糊的治理原則轉化為可操作的工具，以此對齊認知、診斷問題并引導資源投向。

回顧2025年的技術演進，報告用“邁向物理世界”概括這一年的核心特征。2025年被視為大模型向智能體演進的元年，AI系統不再僅僅是數字世界中被動響應的工具，而是進化為具備自主規劃、決策甚至自我糾錯能力的“行動者”。

伴隨技術狂飆突進的是基礎設施的雙重瓶頸。報告敏銳觀察到，2025年全球算力雖正式邁入“ZFLOPS時代”，但算力資源的壟斷與地緣化聚集態勢愈發明顯。更為嚴峻的是，“能源+算力”的硬約束正重塑全球AI競爭格局。

報告還深刻剖析了“發展與治理斷裂”的四大結構性矛盾：一是新興技術的不確定性與治理穩定性要求之間的張力，AI作為一個“移動的治理目標”，使依賴確定性知識的傳統監管始終滯后于技術突破;二是戰略認知上的割裂，許多政策實踐將發展與治理人為對立，導致治理無法內嵌于創新過程;三是國家競爭邏輯對治理合作邏輯的壓制，當AI被視為國家安全的“競爭資產”而非全球“公共品”時，各國更傾向于構建排他性聯盟而非普遍規則;四是治理工具的滯后，面對AI系統性風險，全球缺乏一把共同的“標尺”，難以將宏觀治理共識轉化為具體行動。

中國經濟時報記者孫兆據公開資料整理

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