2025年AI产业全景洞察报告
当前，全球市场对人工智能的需求热度不减，各类垂直赛道的竞速仍然激烈，预计在未来十年内，全球人工智能市场规模将保持19.1%的年均增长率；在投资方面，全球AI领域的股权融资和交易情况也显示出积极的信号，2024年第三季度，人工智能交易数量达1245笔，数量规模重回2022年初的巅峰水平，融资金额规模对比 2023年提振幅度明显。
在经历了起步期、单极快速发展期、均衡扩张期三阶段后，当前我国制造业正处于转型升级新阶段，是依托我国“超级节点”地位进一步嵌入全球制造网络的主动需求。出口贸易的转变体现在一般贸易快速增长、高技术出口占比加大、目的地多元化等；对外投资的转变体现在投资存量进入千亿美元级别、绿地投资成首选、部分领先领域实现技术和标准出海等。当前美国对我国分层次递进式遏制是制造业出海面临的最大风险，叠加地缘冲突外溢、外需不足等不利因素，下一步应从“增强系统性、扩大包容性、提升专业性、增强抗压性”四方面更好地打造属于我制造业的“大航海时代”。
中国联通《DeepSeek洞察与大模型应用——人工智能技术发展与应用实践报告》深入剖析了DeepSeek大模型的发展、技术特点、应用场景，对比了中美AI领域的现状，并提出了大模型使用建议。
在智能数字化优先的新时代背景下，生成式AI以其快速迭代的特性开辟了一条充满无尽可能的崭新商业路径。该技术不仅大幅提升个人与企业用户体验，实现内容创作、个性化服务的高效化与精准化，还在优化生产流程，催生新商业机会（如AI训练师、AI教育培训等）方面发挥了关键作用，助力企业在全球竞争中抢占战略先机的同时，释放出庞大的市场潜力与经济效益。IDC预计：2027年全球生成式AI市场规模将达1,454亿美元；在中国，该市场规模将增至129亿美元，2023~2027年年复合增长率高达55.1%。
作为我国“双碳”领域的重要研究成果，蓝皮书系统梳理全球“双碳”发展态势，以“场景”和“产业”为双主线，整合政策、技术、产业和实践经验，为政府、行业及企业提供科学参考与行动指引，助力破解“认知碎片化、路径模糊化、工具方法缺位”等核心难题。
报告认为，AI的普及将为企业带来无限的创新和增长机会，同时也带来了新的挑战，尤其是信任的建立。报告围绕AI自主性的发展，探讨了其在技术开发、客户体验、物理空间和工作组织四个维度上的商业转型和信任重塑。
《工业大模型白皮书（2025年）》从多维度系统梳理了工业大模型的前沿技术、产品解析、应用场景、实施策略、产业生态与人才需求等，并预测了未来几年的发展趋势，从技术融合、生态共建、政策协同等角度，为工业大模型的未来发展提供了战略指引。
目录 1、为何数字化 2、何为数字化 3、如何数字化 4、数字化的价值
2024中国信创+AI趋势洞察报告是一篇主要面向信创行业从业者以及AI行业从业者的研究报告，旨在帮助从业者分析AI与信创的协同发展趋势，梳理AI技术如何赋能信创行业的各个环节，国家政策面对信创+AI的支持，大型国央企的投入力度，AI应用在八大行业的落地情况，未来发展的技术难点以及方向。
《技术展望2025》是由埃森哲公司发布的关于未来技术发展趋势的报告，重点关注人工智能（AI）的自主性及其对企业和社会的深远影响。报告认为，AI的普及将为企业带来无限的创新和增长机会，同时也带来了新的挑战，尤其是信任的建立。报告围绕AI自主性的发展，探讨了其在技术开发、客户体验、物理空间和工作组织四个维度上的商业转型和信任重塑。
目前人形机器人的发展提速，国内外厂商开展了军备竞赛，传感器作为人形机器人必不可少的部件，有望需求迎来较快增长，且技术路线有望持续迭代，国内技术实力较强的企业有望迎来快速发展。
物理人工智能即将到来。我们正在进⼊⼀个新时代，人工智能机器⼈和⼈形机器⼈将在我们周围移动。报告分析表明，到2035年，可能会有13亿个人工智能机器⼈，到2050年将达到40亿个。
双碳战略目标的实现是一项跨领域、多维度的系统工程，涵盖战略规划、政策法规、技术创新与产业转型等多重挑战。自国家双碳战略实施以来，政产学研各界积极探索实践，但整体进展滞后于预期，根源在于行业认知碎片化、实施路径不清晰、落地抓手缺位——究其根源，既有系统性知识图谱的缺失，亦缺乏全景式行业洞察与可复用的方法论支撑。 为此，工业互联网产业联盟碳达峰碳中和工作组联合中国互联网协会网络绿色发展工作委员会，凝聚产业生态合力，组织30余家企业和科研院所，系统梳理2024年前后国内外双碳发展态势， 跟踪政策动向与技术创新方向，提炼规律性认知，构建兼具理论深度与实践价值的体系化框架，为产业界提供可参考的行动坐标。
为加快推动制造业数字化转型智能化升级，打造智能制造“升级版”，工业和信息化部装备工业一司在《智能制造典型场景参考指引（2024年版）》基础上，结合智能制造发展实践，进一步修订形成了《智能制造典型场景参考指引（2025年版）（征求意见稿）》。 根据智能制造多年探索实践，结合技术创新和融合应用发展趋势，凝练出8个环节的40个智能制造典型场景，作为智能工厂梯度培育、智能制造系统解决方案“揭榜挂帅”、智能制造标准体系建设等工作的参考指引。这份文件不仅是未来两年智能制造的“行动地图”，更是对过去五年政策成果的总结与升级。
具身智能是机器人与人工智能发展的交汇点。机器人的通用性取决于泛化性的发展程度，自20世纪50年代以来，经过多轮发展，机器人开始从传统的自动化工业场景机器人，向通用泛化场景的机器人方向发展。而人工智能在几十年发展过后，在今天迎来了智能程度、通识程度更高的生成式大模型时代。在当前时间点，人工智能可以真正为机器人赋予“大脑”，机器人也可为人工智能提供“身体”，两者深度融合，而融合的交点——具身智能，则是人工智能与机器人相互促进发展而形成的必然的产业趋势。 作为机器人的“大小脑”，在硬件已达到较高工艺水平的情况下，具身智能的技术能力或将成为机器人发展的天花板。当前多家领军机器人企业均已各自的方式在具身智能领域投入较多资源与精力，以提升自家机器人的泛化行为能力。
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