人工智能（AI）企业数量超过6000家，AI核心产业规模预计突破1.2万亿元，同比增长近30%；国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次；中国成为AI专利最大拥有国……
这些数据勾勒出2025年中国AI发展的图景。一边是AI技术突破，走出一条不同于美国硅谷的“开源创新”之路，另一边是AI与经济社会的融合由浅入深。
1月以来，多家国内AI企业上市；行业专家形成共识：以对话为核心的“Chat”范式已告终结，AI竞争转向“能办事”的智能体时代。
2026年是“十五五”开局之年。根据“十五五”规划建议，中国将加强人工智能同产业发展、文化建设、民生保障、社会治理相结合，全方位赋能千行百业。新华社记者广泛采访，前瞻AI发展新趋势。
技术范式 AI从“聊天”走向“做事”
1月，DeepSeek连发两篇公司创始人梁文锋参与署名的论文，再次将这家AI企业推到聚光灯下。业界评价，新一代大模型模样更清晰了。
“DeepSeek标志着中国AI技术路线分化突破的出现。”清华大学智能产业研究院创始院长张亚勤说，“中国转向拥抱更轻的模型、更聪明的架构、更高的效率和更低的价格。”
眼下，AI发展正沿两条主线并进：技术向上冲刺，寻求突破认知与协同的局限；应用向下扎根，解决真实痛点。
张亚勤说：“规模定律并未失效，我们仍需要算力和数据作为基座。”业内人士认为，算法架构革新将是AI未来发展的突破点。
曾担任OpenAI研究员、后出任腾讯总裁办公室首席AI科学家的姚顺雨认为，在AI竞争的下一个阶段，为谁解决什么问题成为关键。
各大厂商不约而同加快AI真实场景落地的开发。腾讯已把自研大模型在内部超过900个场景和应用落地，相关负责人说核心思路是把AI深度融入场景，让好用的AI成为普惠生产力。百度公司创始人李彦宏称，未来AI领域只会剩下少数几个基础模型，但在应用层，将出现许多在不同方向上都取得成功的参与者，那里才是机会最多的地方。
曾经硝烟弥漫的“百模大战”落下帷幕，等待参与者的是一场围绕真实场景渗透、产业生态构建与应用价值深挖的耐力赛。
算力建设 系统升级加速协同
算力，计算设备或系统执行任务的能力，不只是芯片的堆砌，而是一个由硬件、软件、能源与网络精密协作的系统。
AI时代，算力就是新石油，AI算力中心是提炼和输送石油的超级工厂。
工信部数据显示，我国已建成万卡智算集群42个，智能算力规模超过1590 EFLOPS，位居全球前列。
业界认为，中国算力发展将继续呈现“政府顶层设计+市场创新活力”双轮驱动特征。
产业架构将从分散走向全国一体化，是未来算力发展的明显特征。东数西算工程已形成覆盖东中西部的8大枢纽节点、10个数据中心集群，其中8大枢纽节点已建成智算规模超过全国智算总量的80%。
“十五五”规划建议提出推进“全国一体化算力网”，国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》强调“强化智能算力统筹”，指明未来算力发展将加强高效协同。
电力，被业界称为“算力的尽头”。中国信通院报告显示，2024年中国数据中心用电量占社会用电量比例1.68%，并提出未来高中低三种差异化发展场景，按照中速增长，预计到2030年底这一比例将达3%左右，全国数据中心用电量将突破4000亿千瓦时；而按照高速增长趋势，或将突破7000亿千瓦时。
“算电协同”从趋势上升为战略必然。国家引导算力向西部可再生能源富集区布局，打造绿色算力基地。
展望算力前景，李洁认为“我们不仅追求硬件性能的突破，也关注从硬件到软件、从基础设施到绿色能源的系统性创新”。
数据挖掘 从规模导向转为质量与专业化导向
在AI三要素中，算法像设计图，定义AI学习的方法和逻辑；算力是引擎，提供计算的能力；数据则像人类学习所需要的书本和经验。
AI技术的竞争焦点正转向更基础也更难复制的要素——高质量数据。
中国信通院人工智能研究所所长魏凯说，训练行业模型解决垂直行业里的深度问题，需要高质量的行业数据集。
中国拥有全球最大的互联网用户群体，拥有全门类的工业体系，从原材料开采、中间品加工到终端产品制造的全要素、全过程、全环节数据成为宝贵资源。
但另一面，很多人有这样的经历：在A医院做的检查，其结果并不被B医院接受，原因在于医疗数据标准不统一，且涉及极高的隐私风险，导致数据无法跨院流动。
难题正在破解。随着数据被明确为关键生产要素，国家数据局挂牌，《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》等相继出台，旨在培育数据产业，打造高质量数据集。
国家数据局指导7城市建设数据标注基地。截至2025年第三季度，形成医疗、工业、教育等行业的高质量数据集超过500个。
数据集建设已从通用基础数据集转向行业高质量数据集。中国信通院对数据标注企业的调研结果显示，78%的企业以行业数据集供给为主，重点是交通运输、医疗健康、教育教学、工业制造。
产业赋能 驱动中国制造加快转型升级
一家有70多年历史的电池厂应用AI，会发生什么？
研发环节采用AI配方大模型，高效开发多特性电池；生产通过AI实时联动设备与工艺，实现预警，提升稳定性；检测引入AI云系统，以算法替代人工，保障大批量生产下的质量一致性。
这折射一个趋势：AI并非高科技产业的专属，它正成为传统产业转型升级的重要驱动力。
2025年12月，豆包大模型日均Token调用量突破50万亿，同比增长超10倍，累计使用量超万亿Token的企业客户突破100家。业界人士预测，未来的Token消耗，约80%来自企业，20%来自个人用户。
聚焦制造业，会发现AI应用在三个维度展开：研发设计、生产制造、运营管理。
张亚勤表示，相比第一、二次工业革命中国“零参与”、第三次以信息时代为标志的工业革命是“跟随者”，在AI作为技术底层的第四次工业革命中，“中国完全有可能走在前列”。
国家部署为企业助力。去年，《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出加快人工智能在设计、中试、生产、服务、运营全环节落地应用；今年1月，工业和信息化部等八部门印发《“人工智能+制造”专项行动实施意见》，提出到2027年推动形成特色化、全覆盖的行业大模型，推广500个典型应用场景。
工信部部长李乐成表示，将深入实施“人工智能+制造”专项行动，统筹布局通用大模型和行业大模型，培育一批重点行业智能体、智能原生企业；加快制造业智能化升级，挖掘人工智能应用场景，以万千“小场景”汇聚形成融合“大场面”。
社会价值 深刻改变治理方式和运行规则
重庆市潼南区桂林街道梨树村，智能监测系统静静守护着85岁的独居老人。当系统发现异常，从预警到网格员上门仅需15分钟。这是AI融入政府公共服务的一个普通场景。从事后处置转向事前预警，从“人海战术”转向智能调度，人工智能的触角以前所未有的广度和深度，嵌入社会运行的一道道肌理。
AI带来的转变推动城市治理更智能、更精准。在四川德阳，城市“大脑”以算法分钟级发现路面问题；在甘肃临洮，大桥上的AI可识别行人翻越栏杆、靠近水流等行为，与警务等部门联动，挽救了20多条生命。
重塑治理理念，人机协同的治理新模式应运而生。
这股力量渗透进日常生活的毛细血管——消费。去年，淘宝天猫推出6款AI导购应用。“平台和产品变得更懂消费者。这不再是简单的‘猜你喜欢’，而是‘懂你需要’，消费起点从用户的需求清单逐渐变为AI的算法推荐。”淘天集团研究中心主任徐飞说。
AI重新定义价值，最深远的是挖掘人的价值。
“氛围编程”入选《柯林斯词典》2025年度词汇，从“敲代码”到“聊代码”，AI逐渐渗透工作流程。腾讯相关负责人表示，腾讯有超90%工程师正在借助AI编码，并推出支持多种形态的专业工具，面向企业及程序员提供服务。
随着AI重新定义工作和技能，传统教育势必转型。在深圳职业技术大学的课堂上，AI正在手把手地教学生编程。校长许建领说，成功的“AI+教育”不是让学生依赖AI获取答案，而是培养他们使用AI创新。学生核心竞争力不再是单一的操作技能，而是复杂问题解决能力、“AI+技能”复合素养和可持续学习的自驱力。
AI时代，每个人都可以挖掘自己的潜力，专注于唯有人类才能驾驭的洞察与创造。
安全防范 护栏建设将趋严趋实
美国《韦氏词典》评选出2025年度词汇：“slop”（AI垃圾内容）。不约而同，英国《经济学人》杂志、澳大利亚《麦考瑞词典》评选的年度词汇也是它。
这词被一些网友翻译为“AI泔水”，指质量低下、无意义或粗制滥造的AI图像和文本等内容。
词语背后是席卷全球的现象：AI生成的荒诞而无意义的视频、图像和文字充斥互联网。这警示人们，AI技术突飞猛进的同时，其日益增多的安全隐患与伦理挑战不容忽视。
“一家公司与某三甲医院合作开发AI健康助手，最初设计采用一名真实医生的形象与声音。我向这家公司提出可能误导患者，透支患者对医生的信任。”中国科学院自动化研究所研究员、联合国人工智能高层顾问机构专家曾毅谈到这样一个案例。
在曾毅等人建议下，这家公司推出的应用以卡通人物为形象，强化了其助手定位。曾毅说，越来越多AI企业开始思考以人文温度校准技术。
AI有哪些风险？业内专家普遍将其总结为数据隐私与安全边界模糊、技术滥用与虚假信息产生、算法偏见与决策“黑箱”等方面。
在AI技术狂飙突进时，如何装好“方向盘”和“刹车片”？
我国走出一条从柔性指导到不断加强法治保障的特色治理之路——
《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出“形成动态敏捷、多元协同的人工智能治理格局”；“十五五”规划建议提出，加强人工智能治理，完善相关法律法规、政策制度、应用规范、伦理准则。
AI是驱动发展的新质生产力，也是影响人类未来命运的新生力量。如何加速技术应用以增加社会福祉，同时加强人文关怀化解潜在风险，这既关乎发展，也关乎未来。中国AI技术的发展与应用令人期待，需要全社会的深度参与。
据新华社