《中国AI研究院发展白皮书》

《中国AI研究院发展白皮书》 （2025年版）

一、技术演进与核心突破 AI框架与底层技术 中国AI技术发展以AI框架为核心支撑，逐步构建起覆盖基础层、组件层和生态层的技术体系。2022年《AI框架发展白皮书》指出，AI框架正向全场景支持、超大规模模型优化、安全可信等方向深化演进5当前，国产框架通过开源生态与产学研合作，加速与科学计算、工业仿真等领域的融合，推动AI技术从实验室走向产业落地。

大模型与应用创新 2024年《AIGC应用层十大趋势白皮书》显示，中国在AI大模型领域实现突破性进展，以DeepSeek等为代表的开源模型通过低成本、高性能优势，打破算力垄断，推动AI普惠化32025年，AI大模型在家电、医疗、制造等领域的渗透率显著提升，例如AI家电通过多模态感知与自主决策，实现从“被动响应”到“主动服务”的跃迁

二、产业生态与应用创新 B端场景深度渗透 AI技术在企业服务领域加速落地，知识管理、智能客服、流程自动化等场景成为企业降本增效的核心工具。例如，制造业通过AIAgent实现跨应用复杂任务执行，推动“人机协同”成为新常态

C端生活智能化 家电、家居、健康等消费领域迎来智能化变革。2025年AI家电白皮书指出，AI视觉技术通过环境感知与意图理解，重构人机协作范式，家庭机器人逐步成为生活全能助手同时，AI在文旅、教育等场景的应用持续扩展，如个性化旅行攻略生成、智能编校系统等，显著提升用户体验

三、典型应用场景 工业与实体经济 AI技术深度融入制造业全流程，通过数字孪生、智能预测维护等手段优化生产效率。例如，海尔智家通过AI模型实现设备群自主协同，构建家庭空间四维模型

医疗与健康 AI辅助诊断、药物研发等场景加速落地。2024年IDC调研显示，87%的医疗机构计划在3年内引入AI系统，提升诊疗精准度与服务响应速度

城市与社会治理 AI在交通管理、应急管理等领域发挥关键作用。例如，智慧城市系统通过AI实现跨部门数据互通，提升公共安全与资源调度效率

四、挑战与未来展望 核心挑战

人才缺口：IDC预测，到2026年，80%企业将面临AI专业人才短缺问题，需加强复合型人才培养 安全与伦理：AI技术滥用风险引发关注，需建立全链条安全规范与伦理审查机制 技术自主性：高端芯片、底层算法等关键领域仍需突破“卡脖子”难题 未来方向

通用人工智能（AGI）探索：2025年被视为AGI关键窗口期，需在认知涌现、自主学习等领域持续投入 生态协同：推动“政产学研用”协同创新，构建开源社区与标准化体系，加速技术转化 全球竞争：在保持应用创新优势的同时，加强基础研究与国际标准制定，提升全球话语权 结语 中国AI发展已进入“技术突破+产业融合”双轮驱动阶段。未来需以需求为导向，强化核心技术攻关，完善创新生态，推动AI成为驱动经济社会高质量发展的核心引擎。

（注：本文内容综合自公开行业报告与政策文件，数据截至2025年6月。）