AI Agent正在重塑大模型的产品应用形态，带领AI产品由简单的对话问答向完成复杂任务的智能代理演进。作为连接数字智能与物理世界的关键技术，具身智能是下一代AI竞争的战略G地，其发展需要解决硬件加速和软件优化、跨行业生态协作等一系列挑战。DeepSeek的开源开放，推动了大模型技术的普惠与平权，将加速大模型在产业和消费领域的应用普及。构建面向新一代人工智能的安全治理体系至关重要，需要在技术、商业、法律、伦理等多个层面协同发力，以确保人工智能的安全发展。
前言
研究背景：人工智能作为新一轮科技革命的核心引擎，被ZG政府确立为重点发展方向，并出台了一系列政策推动产业创新。
研究方法：通过专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究及投融资数据统计进行分析。
摘要
市场规模：2024年ZGAI产业规模为2697亿元，增速26.2%，略低于预期。
算力需求：部分地区智算中心出现闲置，但推理侧算力需求大幅上涨。
工具生态：分布式AI框架、LLMOps平台和一体机产品等发展迅速。
商业模式：政企侧以项目制为主，C端产品多采用“免费+订阅制”模式。
化战略：众多企业积J出海布局海外市场。
DeepSeek影响：推动了大模型技术的普惠与平权，加速了AI产业的应用普及。
ZG人工智能产业宏观环境
政策环境
战略：人工智能被纳入发展战略，各地政府纷纷出台相关政策推动产业发展。
地方政策：北京、上海、成都等地积J响应，推出各具特色的扶持政策。
经济环境
GDP增速：受新G疫情等因素影响，GDP增速放缓，对AI产业增长产生一定影响。
CPI指数：呈现下降趋势，显示出一定的通缩压力。
资本环境
投资轮次：战略及股权投资数量及占比显著上升。
应用赛道：语言及多模态赛道Z受瞩目，AI芯片投资占比超50%。
社会环境
市场教育：大模型热潮J大助力了ZG人工智能市场教育。
公众情绪：AI带来的焦虑与不安情绪也在加重，尤其是关于就业替代和隐私安全的问题。
技术环境
模型架构演进：从CNN、RNN到Transformer，大模型架构逐渐成熟。
技术动态：思维链、强化学习、后训练等技术不断优化模型性能。
ZG人工智能产业价值总览
产业图谱
基础层：算力基础、数据基础、算法基础。
模型层：通用基础大模型、垂直行业/领域大模型。
应用层：涵盖AI+政务、AI+医疗、AI+工业等多个领域。
市场规模预测
未来增长：预计2025至2029年ZGAI产业将保持32.1%的年均复合增长率，2029年突破1万亿市场规模。
算力产业发展
算力需求：推理侧算力需求将大幅上涨，智算中心利用率有望提G。
基础层工具：分布式AI框架、LLMOps平台、一体机等工具产品热度渐起。
ZG人工智能产业商业进程
语音模态
产品形态：以AI语音解决方案和AI生成为主。
技术进展：语音识别与生成能力持续增强，重点关注端到端的语音大模型技术架构。
视觉模态
技术主旋律：Transformer架构，持续演进ViT与DiT两类技术路线。
产品应用：AI图像/视频分析产品、AI图像/视频生成编辑产品、AI视觉搜索问答产品。
语言模态及多模态
投融资：早期投资占比G，文娱消费和医疗为Z热门领域。
技术进展：多模态大模型技术路径侧重在生成或理解的单一路径，未来期待技术深度融合。
ZG人工智能产业标杆案例
字节跳动
产品布局：基础大模型、大模型开发平台、智能体开发平台、大模型应用层。
典型产品：豆包AI聊天、火山方舟等。
阿里企业邮箱
产品架构：基于邮箱的智能业务场景，接入AI能力解决业务问题。
典型应用：面试助手、账款小管家等。
DeepSeek
发展历程：从DeepSeek Coder到DeepSeek V3，推出多款开源模型。
开源策略：通过开源策略推动技术普惠与平权，加速大模型应用普及。
ZG人工智能产业趋势洞察
AI Agent进阶
技术演进：模型能力、工具生态、市场需求协同共振，推动AI Agent向通用场景升J。
应用前景：AI Agent将在复杂任务中持续演进，加速走向自主闭环能力D点。
物理AI演进
定义与发展：融合数字智能与物理世界的创新范式，解决传统AI在具身交互中的瓶颈。
典型场景：机器人动作表现、工业机器操控等。
DeepSeek的产业价值
技术侧：推动AGI探索，重构技术扩散路径。
应用侧：促进B端+C端应用落地，加速国产替代突破技术封锁。
人工智能安全治理体系
构建需求：随着AI技术快速迭代，潜在风险增加，需构建动态、前瞻的治理框架。
治理角度：从技术、商业、法律、伦理等多角度协同发力。
附件：艾瑞《中国人工智能产业研究报告》-AI产业规模为2697亿,增速26.2%,构建面向新一代人工智能的安全治理体系至关重要
梳理全球及我国大模型技术的发展趋势,产业生态建设,政策法规等情况,基于对大模型市场环境,技术研究,产业应用等方面的综合分析洞察,提出大模型在政策法规、技术创新、产业生态、行业应用拓展层面的未来发展预判见解
报告系统梳理了智能体的技术特征、发展历程、应用场景和产业生态，分析了全球主要经济体和重点企业的布局动向，深入探讨了我国智能体发展面临的生态建设、经济效益、场景落地等方面挑战
通信技术：实现设备间高效连接与数据传输;存算技术：提高数据读写速度; 音视频技术：增强视觉、听觉体验;传感技术：感知手机环境信息;交互技术：实现人机信息交互
多模态大模型架构正向端到端演进,决策准确性和灵敏度提升推动机器人场景应用落地;语言大模型发展迎来新范式,提升复杂逻辑推理能力;DiTs 架构的可扩展性优势显现,推动 AI应用商业化
针对八大安全场景（政治敏感、犯罪违法、心理健康、 歧视/偏见、伦理道德等）对大模型进行针对性升级。使模型具备基本的安全性，能够在遇到安全问题时给予正确的回复策略
教育大模型是基于人工智能技术和海量教育数据构建的深度学习模型,可分为通用大模型教育应用和教育专有大模型,2019 - 2024年市场规模增长，预计2025 - 2028年继续增长
企业数字营销部门应积极拥抱这一趋势,将 AI 技术深度融入到营销工作流程中,实现营销的智能化,自动化和个性化;企业可以为每个消费提供更加精准的产品推荐和服务
AI学习机、AI词典笔、AI听力宝成为消费级AI教育硬件的三大主流品类;C端产品以其庞大的市场规模和增长潜力,成为了市场的主力军,市场规模将达到165亿元,到2028年,这一数字有望接近900亿
端侧智能是在终端设备一侧进行智能化处理和决策,其优势包括增效,降本,个性化等,把握生成式 AI 同终端产品深度结合的创新浪潮，在端侧智能方面保持开放生态
Web端行业应用UV超过1.5亿次,移动端全行业独立应用渗透率已超过20%,MAU超过7000万,数据不仅展示了AI应用的广泛普及，也预示着AI技术正逐步成为人们生活的一部分
低运营成本已成为企业用户落地大模型的首要目标,这些场景的智能化解决方案，无一例外地指向了 AI Agent,为企业用户提供落地 AI Agent 项目时的策略指导和实践洞见
旨在描绘科研智能领域的生态全景，为政府部门制定产业政策、指导项目布局提供参考，为研究机构、科技企业把握 技术方向、开拓应用场景提供借鉴，加速该领域的技术创新和应用 实践，为我国在该领域抢占发展先机提供助力
