2025年，中国AI产业完成两次关键转身：从判别式到生成式，从规模竞赛到智能密度竞赛——DeepSeek用MoE架构将推理成本降至国际同类产品的10%，让大模型从烧钱游戏变成可落地的基础设施。南开大学这份报告用4465家企业数据与505家专精特新"小巨人"的合作图谱，勾画出智能经济的底层逻辑：它不是数字经济的量变延续，而是以"智能要素"为驱动力的一场质变。
产业总览——规模、结构与技术拐点
截至2025年底，中国人工智能企业数量超过6000家，核心产业规模突破1.2万亿元人民币。在基础设施层面，智能算力总规模达1590 EFLOPS，已建成万卡级智算集群42个。在产品创新层面，AI手机、AI电脑、AI眼镜等终端产品加快进入消费市场。在应用层面，人工智能已覆盖钢铁、有色、电力、通信等重点行业，深入产品研发、质量检测、客户服务等关键环节。
但真正决定产业走向的，是2025年发生的两次技术转向。第一次是从判别式AI到生成式AI——2022年ChatGPT-3.5的推出引发了技术范式重构。第二次更为关键：从Scaling Law的规模效应转向"智能密度"的提升。摩根士丹利在《亚洲技术：中国人工智能2.0报告》中判断：中国AI已不再以缩小与美国的能力差距为核心追求，而是转变为"价值捕获"。
这一转向的直接驱动因素是算力成本的急剧攀升。中国信通院报告指出，算力集群正迈入吉瓦级时代，成本增速超过过去五年的两倍，而模型性能提升趋于停滞。2025年，模型研发重心从预训练扩展转向推理时扩展（Test-time Compute）和架构优化——DeepSeekNSA和月之暗面MoBA通过稀疏激活实现降本增效，豆包大模型2.0将推理成本降至行业标杆的十分之一。
技术生态——智能体、具身智能与开源格局
智能密度提升的直接成果是信息智能与物理智能的融合。智能体（Agent）具备感知、记忆、决策和执行能力，具身智能则赋予AI"身体"，搭建起从网络空间到物理世界的桥梁。2025年中国具身智能市场规模达82.39亿元，约占全球50%，预计2027年将突破1.25万亿元。
中美在具身智能上的路径差异值得关注。美国坚持"大脑先行"策略（Tesla Optimus、Figure AI），着力于算法创新和算力优势；中国则走"工程落地+场景驱动"路线，依托珠三角和长三角的成熟产业链实现快速迭代和成本控制。北京人形机器人创新中心的"天工2.0"实现无人化装配，宇树科技H1与G1系列在运动性能上达到全球领先。
开源生态呈现出中美"双极驱动"格局。DeepSeekR1和KimiK2率先在开源领域实现高质量思维链和多轮工具调用，推动智能系统从模型到智能体的跃迁。DeepSeekV4在昇腾950PR芯片上实现万亿参数模型国产化运行，标志着中国在摆脱CUDA依赖上迈出关键一步。
但报告同时警示结构性风险：全球约500万CUDA开发者中中国占150万，CUDA 13.1进一步强化生态锁定效应。华为昇腾、海光和寒武纪各自拥有独立软件栈（CANN、DTK），"一芯一栈"碎片化问题增加开发复杂度。开源不等于自主——必须在开源繁荣与自主安全之间建立技术与制度的双重平衡。
算力与数据——智能经济的物质底座
算力基础设施正在从"物理堆砌"转向"网络化调度"。"东数西算"工程重构了空间格局：超七成新增算力集中在内蒙古、宁夏、贵州、甘肃、四川等西部枢纽，东部发达城市转向调度中枢与应用高地。低电价和绿电基础成为西部崛起的关键支撑。
在数据层面，截至2026年3月，全国已建设高质量数据集超10万个，总体量超890PB，日均Token调用量超140万亿——相比2024年初的1000亿增长1000多倍。国家数据局统筹布局7个国家级数据标注基地，截至2025年9月集聚标注企业362家，从业人员8.5万人。
中文语料供给能力显著改善：当前多数大模型训练使用的中文数据占比已达60%-80%。但挑战依然存在：中文开源高质量语料规模与英文仍有差距，内容同质化问题突出，跨机构数据汇聚与共享机制尚不完善。报告预测，合成数据将发挥越来越重要的作用——Gartner预计到2030年合成数据将成为AI模型使用数据的主要来源。
企业创新网络——4465家企业的极核状图谱
基于4465家AI核心产业部门企业的技术合作关系数据，价值网络呈现典型的"极核状"结构——20%的节点拥有网络中约80%的链接。华为、腾讯、阿里巴巴、百度、京东、科大讯飞等开放创新平台位列度数中心度榜首，中国移动、中国电信、中国联通等基础设施服务商同样是关键枢纽。
技术合作关系中有67.58%为技术赋能，32.42%为技术输入。技术输入排名靠前的关系节点包括清华大学、信通院、英特尔、微软、北京大学——国外基础软硬件供应商仍是中国AI技术输入的重要来源。
技术体系覆盖24个类别：大数据和云计算（38.44%）排名第一，物联网（10.86%）第二，5G/6G（7.05%）第三，智能机器人和智能芯片分列第四和第五。值得注意的是，大模型、网络安全、算力网络、操作系统、AI框架、多模态、具身智能是2024年以来最活跃的技术类型——恰好对应从"信息智能"向"物理智能"过渡的方向。
政策与治理——从顶层设计到"人工智能+"落地
中国AI政策的演进路径呈现出从顶层设计到专项落地的清晰脉络。2017年《新一代人工智能发展规划》确立框架；2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》成为全球首个生成式AI监管立法；2025年8月《国务院关于深入实施"人工智能+"行动的意见》发布，要求以科技、产业、消费、民生、治理、全球合作为重点推进。
2025年配套政策密集出台：工信部等八部门《"人工智能+制造"专项行动实施意见》提出到2027年推动3至5个通用大模型在制造业深度应用，推广500个典型应用场景；2026年3月"十五五"规划纲要30处提及人工智能，"深入推进数字中国建设，提升数智化发展水平"单独成篇；2026年4月《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》成为全球第一部针对AI情感陪伴场景的国家级监管规则。
对比美国路径：2025年"星际之门计划""赢得竞赛：美国人工智能行动计划"呈现政府强力主导、资源高度集中、聚焦硬科技基础设施的特征。中国则展现出前瞻性、系统性和协同性——覆盖技术研发、产业应用、场景开放、安全治理、国际合作的全链条政策体系已逐步成型。
