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2026 中国人工智能产业发展前景展望报告开云APP下载
2026-01-27
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。我国借助 DeepSeek、通义千问等生成式 AI 技术的成熟落地，加之 “人工智能 +” 行动的持续深化，AI 产业规模实现爆发式增长，
展望 2026 年，我国 AI 产业将继续保持高速增长的良好势头，在全球行业应用领域发挥引领作用。据 Precedence Research 预测，2026 年全球人工智能市场规模将达到9000 亿美元，其中亚太市场仍将是全球增速最快的区域。多家权威机构对我国 AI 市场前景高度看好：MRFR 预测 2025-2035 年我国 AI 市场规模复合增长率为30.6%，Statista 给出 2025-2031 年复合增长率41.8%的乐观预期，而 Grand View Research 的预测值更高达47.1%（2025-2030 年）。
2025 年，人工智能技术发展迈入 “新范式” 阶段，原生多模态、强逻辑推理、时空物理感知等关键技术领域加速实现突破。企业与科研机构携手发力，成果丰硕：阿里、百度等企业持续发力原生多模态大模型领域，在模型训练初期便整合了文本、图像、视频、音频等多类型模态数据，达成了理解与生成功能的一体化；清华大学研发的 SALMONN 音视频大模型在多项权威评测中表现亮眼，超越了 GPT-4o、Google Gemini 等主流模型，在视频描述、问答等综合任务中展现出卓越性能；DeepSeek、阿里、科大讯飞等企业推出的推理大模型，在物理、化学、生物学等专业领域的能力已赶超人类博士水平；腾讯开源的世界模型混元 Voyager 在 3D 空间感知与时间推理能力上显著提升，位居斯坦福大学世界模型基准测试 WorldScore 综合能力榜首；昆仑万维自主研发的世界模型 Matrix-3D，仅需单张图像即可生成可自由探索的 3D 虚拟世界。
2026 年，我国大模型技术将围绕三大关键方向实现进一步升级：一是物理认知深化，大模型的认知功能将突破单纯的文字符号处理范畴，向环境交互与物理推理方向拓展，世界模型构建持续推进，通过融合视觉、三维空间等多模态数据，使模型内置物理规律编码，进而提升其在人形机器人、自动驾驶等需与现实世界深度交互场景中的决策合理性；二是推理效能提升，推理机制将从浅层的统计关联分析向深度因果推断转型，反事实推理与逻辑链条分析能力不断增强，识别变量间因果关系的精准度与效率显著提高，为药物研发、材料创新等科学发现场景以及企业决策等复杂任务提供可靠技术支撑；三是架构范式革新，持续探索更高效、更适配场景需求的模型架构。
2025 年，算力与数据两大核心要素的供给能力实现显著提升，为人工智能产业发展筑牢基础。算力方面，智能算力规模稳步扩大，经 IDC 与浪潮信息联合核算，2025 年全国智能算力规模已达1037.3EFLOPS，万卡级集群成为支撑大模型训练与推理的主流载体，华为、中兴等企业在超大规模集群技术领域取得重要突破，高速互联与绿色低碳技术同步推进。数据方面，资源体量持续扩容，2025 年全国数据生产总量突破50ZB，数据标注基地建设成效显著，七大基地标注总规模达 17282TB，已形成医疗、工业、教育等多个领域的高质量数据集超 300 个。
2026 年，关键产业要素供给将实现质量与效率的双重提升。算力领域，算力结构持续优化调整，智能算力占比有望突破 35%，国产芯片在部分特定场景将实现规模化应用，软硬件协同生态逐步成型，“东数西算” 工程将进一步推动全国算力资源的协同调度与高效利用。数据领域，要素质量与开放度将同步提升，高质量中文语料与行业特色数据集建设进程加快，跨领域数据共享机制逐步健全，为模型训练与应用创新奠定坚实的数据基础。
智能体作为人工智能技术迭代与落地应用的重要形态，2025 年已进入快速发展阶段。“软智能体” 领域创新成果频出：创新企业Monica打造的智能体 Manus 能够直接操控电脑，高效完成报告撰写、简历筛选等各类工作任务；智谱推出智能体家族，其中面向手机端的 AutoGLM 支持抖音、微博、饿了么、京东、拼多多等主流 APP 的跨终端操作；百度推出金融智能体应用 “智金”，深度融合财富管理、资产评估、业务合规等金融业务场景。“硬智能体” 领域，终端产品加速推广，开辟高成长性消费新赛道：字节跳动推出搭载豆包大模型的 AI 智能体耳机 Ola Friend，支持日常随问随答、个性化导游、聊天情感陪伴等智能化体验；宇树科技、优必选、小米等企业纷纷推出具备智能交互能力的系列机器人产品。
2026 年，智能体产业生态将加快走向成熟，行业企业对智能体的应用力度不断加大，各领域应用场景持续拓展。IDC 预测，到 2026 年，50% 的中国 500 强企业数据团队将运用智能体完成数据准备与分析工作。同时，行业标准与治理体系逐步完善，工具调用、数据交互等互联规范加快推进，安全防护与伦理治理机制持续探索。从全球市场来看，智能体市场潜力巨大，规模将从 2024 年的 51 亿美元增长至 2030 年的471 亿美元，年均复合增长率达44.8%，国内外企业纷纷布局该领域：微软推动全线产品向智能体转型，OpenAI实现从大模型向智能体的升级，百度推出文心智能体平台，小米发布人形仿生机器人 CyberOne，字节跳动打造扣子（Coze）智能体开发平台，智能体有望成为下一个蕴藏万亿美元价值的机器人产业赛道。
2025 年，在 “人工智能 +” 行动的深入推进下，人工智能产业应用加速从局部试点向全域渗透，成为推动产业升级的核心动力。用户侧，截至 2025 年 6 月，我国生成式人工智能的用户总量已达5.15 亿人，普及率达到36.5%。产业侧，重点行业应用成效持续凸显：人工智能深度融入制造体系，全国智能工厂数量突破 3 万家，带动生产效率提升 22.3%，研发周期缩短近三成；2025 年上半年，我国 AI 大模型解决方案市场规模达 30.7 亿元，同比增长 122.1%，金融、政府、医疗等领域成为应用主力军；截至 7 月底，央企已在 16 个重点行业布局 800 多个人工智能应用场景，涵盖能源、交通等关键领域。新兴赛道崛起迅猛，2025 年 1-10 月，具身智能领域获得 73 笔超亿元融资，占 AI 领域融资总数的 52%，累计融资额达 257 亿元；工业及服务机器人在仓储物流、商业服务等特定场景成功实现商用落地。
2026 年，人工智能产业应用的渗透深度与融合广度将进一步拓展。应用链条上，AI 技术将从前端服务环节加速向研发、生产等核心领域延伸，全流程智能化重构成为传统产业升级的核心路径。物理世界融合持续深化，具身智能突破虚拟边界，在实体场景实现规模化落地，并与自动驾驶、XR 等领域形成协同发展态势。生态协同格局加速成型，互联网巨头的平台生态与初创企业的垂类应用形成互补优势，数据共享与跨行业协作机制不断完善，推动技术红利从金融、制造等重点领域向千行百业广泛扩散。
当前，中美在人工智能领域的竞争博弈对我国企业发展造成显著影响。美国特朗普政府在国内实施监管放松政策，以此激发市场创新活力，同时大力推进算力基础设施建设，为人工智能产业发展搭建坚实底座；在国际层面，美国通过施加强关税、实施出口管制等手段，重塑对其有利的规则体系，巩固以自身为核心的技术联盟。与此同时，美国科技巨头通过 “合纵连横” 的方式，构筑起从底层芯片、云平台、大模型到上层应用的 “全栈技术优势”，并借助捆绑销售模式加速向全球市场扩张。
多重因素叠加下，我国企业在获取先进训练芯片及相关云服务等方面面临更多限制，面临成本投入上升、供给稳定性下降的风险，这将延缓我国企业技术迭代升级与产品创新的进程。此外，我国企业在海外项目竞标与生态合作中还将遭遇更多隐性门槛，国际市场拓展空间受到明显挤压。
尽管大模型技术发展迅速，但在复杂任务执行过程中仍面临多重现实瓶颈。一是专业场景适配不足，通用大模型 “大而全” 的设计理念，与行业领域 “专而精” 的实际需求存在明显错位，在医疗诊断、工业质检等需要 99.9% 以上准确率的场景中，现有模型难以满足业务要求，在罕见病识别、复杂缺陷检测等具体任务中表现平平。二是逻辑推理与知识整合能力薄弱，处理跨学科、多步骤任务时，容易出现流程断裂或判断偏差，例如在法律场景中对 “但书条款” 的实际适用分析、金融领域的多维度风险评估等任务中，仍存在理解鸿沟。三是模型幻觉与可靠性问题突出，在专业决策场景中可能编造虚假信息，如虚构药物剂量、引用不存在的法条，且在处理多模态专业数据格式时力不从心。此外，任务拆解的灵活性不足、跨系统协同效率低等问题，进一步制约了大模型在复杂任务中的落地效果。
尽管我国数据资源规模优势明显，但高质量数据供给仍滞后于模型发展需求。一方面，高质量数据短缺矛盾日益凸显。据人工智能研究与预测机构 Epoch 测算，高质量数据资源将在 2026 年面临枯竭，低质量语言数据、图像数据存量将分别在 2030 年至 2050 年、2030 年至 2060 年逐步耗尽。其中，中文语料以及行业特色语料尤为缺乏，当前全球通用的 50 亿大模型数据训练集中，中文语料占比仅为 1.3%，难以支撑具有文化背景和语言特性的本土模型优化升级。另一方面，数据壁垒问题突出，各类数据拥有方通过技术手段与法律条款限制数据内容调用，版权诉讼案件频繁发生，导致数据获取成本不断上升。此外，数据标准不统一、跨领域流通机制缺失，使得企业数据与公共数据难以实现有效融合，从供给侧制约了高质量数据集的构建，进而影响我国自主 AI 大模型的持续迭代升级。
当前，人工智能产业应用商业闭环仍处于构建完善阶段，尚未形成可持续的价值循环体系。产业链各环节存在显著的 “断链” 问题，算力资源与实际应用需求的适配度不高，模型层的定制化服务能力较弱，应用层大多是单点工具类产品，难以形成有效的生态协同效应。数据孤岛与算力适配问题突出，跨领域数据流通机制缺失，国产算力与主流模型的兼容优化不足，制约了应用创新的推进。
在盈利模式上，行业面临 “高成本、低收益” 的结构性矛盾：模型训练与推理过程中的算力、数据成本高昂，但企业付费习惯尚未普及，消费端收费模式推行困难，多数应用企业依赖项目制合作或政策补贴维持运营，自我造血能力有待提升。同时，工业、医疗等垂直领域的 AI 应用多处于试点验证阶段，缺乏标准化解决方案，难以实现规模化复制与商业变现。
一是紧跟全球前沿技术动态，集中优势力量攻坚人工智能算法模型。加大对语言、视觉、多模态等底层算法的研发力度，聚焦类脑智能、世界模型等前沿技术方向实现关键突破，鼓励研发能够提升算力效率的新型模型架构，筑牢产业发展的技术根基。二是强化算力供给能力，推动构建人工智能软硬件协同发展生态。加快高端芯片研发进程，通过关键场景应用加速技术创新迭代；集中突破人工智能芯片高速互联、超低延迟传输、异构计算融合等关键技术；打造 “类 CUDA” AI 计算软件生态，大力发展编译器、算子库、AI 框架等核心工具链，提升软硬件协同适配能力。
一是依托国家级数据标注基地，加速推进医疗、工业、交通等重点领域高质量数据集的标准化开发工作，并促进其共享流通，推动建立数据资源分级分类标准，规范数据管理与使用流程。二是建立跨行业、跨主体的数据流通机制，通过 “数据沙箱”“数据信托” 等创新模式破解数据孤岛问题，推动公共数据授权运营与企业数据跨域融合，充分释放数据要素价值。三是鼓励企业与科研机构开展深度合作，聚焦多模态、场景化数据合成与增强技术研究，丰富中文语料及行业特色数据集，弥补数据供给短板。四是完善数据产权规则体系，明确数据采集、标注、使用的合规路径，构建可持续的数据供给生态，保障数据安全与合法利用。
一是高效运用 “AI 战略投资基金”，将资金重点倾斜至处于技术突破关键阶段的创新型企业，助力企业攻克关键核心技术、扩大研发投入规模。二是全面落实各类财政支持政策，加大对国产 AI 框架、操作系统、AI 开发工具研发的支持力度，吸引更多开发者投身自主 AI 软件生态建设，夯实 AI 应用发展底座。三是创新科技金融工具，积极推进知识产权证券化，激活企业无形资产价值，拓宽企业融资渠道，为人工智能产业发展提供充足的资金保障。
一是加速搭建面向算力、模型、应用的一体化协同发展机制，构建产业链上下游联动协作平台，推动科研院所、算力厂商与应用企业深度合作，打造技术研发、场景验证、商业落地的完整闭环，促进技术与市场高效对接。二是完善数据与算力支撑体系，搭建跨行业数据共享平台，加快国产算力与主流模型的适配优化进程，降低应用开发成本，提升应用创新效率。三是创新多元化盈利模式，推广行业解决方案订阅制、按使用量计费等灵活定价方式，聚焦垂直领域打造可量化价值的应用场景，培育企业付费习惯，破解 “高成本、低收益” 的行业难题。四是强化政策引导与生态培育，以 “人工智能 +” 行动为重要抓手，打造标杆示范项目，总结可复制、可推广的实践经验，破解场景规模化落地难题，推动人工智能技术全方位赋能千行百业。
一支由9名国家级核心专家组成的精锐团队，自此开启为期一年的精准支援，将为乌鲁木齐的公共卫生核心能力建设注入国家级智慧，助力首府市民的健康保障网织得更密、更牢。
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1月27日，@新京报 记者从湖南渐冻人李小中处获悉，她被男护工猥亵一案警方已立案侦查。李小中称，2024年该男子称愿护理她，她就包顺风车从湖南到男子山东的家，2025年4月男子多次在客厅、卫生间的无监控区域强制猥亵她，她多次表示反抗均无果。
来源：环球网 【环球网报道】据日本时事通讯社报道，日本众议院选战正式打响，日本首相高市早苗1月27日在东京秋叶原进行了首次拉票演讲。报道称，演讲场地设置了严密的安检措施。在演讲场地周边，有抗议人群举着“没有意义的解散”等标语对高市早苗提出抗议。
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来源：环球网 【环球网报道 记者 张江平】据美国彭博社报道，英国首相斯塔默26日在接受该媒体采访时称，英国不必在美国和中国之间做选择，“忽视中国是不明智之举”。
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