ZHIKUYAOLAN
编者按
当前，人工智能技术迭代加速，从大模型深化到智能体落地，从产业赋能到全球治理，正深刻重塑经济社会发展格局。本期智库要览汇聚国内外顶尖智库、高校研究成果，系统梳理人工智能技术趋势、产业应用等核心议题，呈现多维度、前瞻性的专业研判，旨在汇聚前沿思考，厘清发展脉络，为把握人工智能发展机遇、平衡创新与安全、完善治理体系提供参考借鉴，助力科学谋划、稳妥推进人工智能高质量发展。
人工智能发展持续升温
阅读提示：《人工智能产业发展研究报告(2025年)》聚焦我国AI产业规模、技术突破与未来趋势，明确核心产业增长数据，剖析具身智能、智算集群发展瓶颈与优化方向。《AI助推中国内地和香港金融服务业焕新升级》基于行业调研，揭示AI在金融领域的应用场景与价值，指出人才、组织、数据等核心制约因素。《灵活应变：投资实践中》聚焦保险机构投资布局，凸显AI在保险运营、投资中的应用场景，以及保险行业对AI基础设施的投资关注。
《人工智能产业发展研究报告(2025年)》：人工智能正加速从“能思考”向“能实干”转变
中国信息通信研究院发布《人工智能产业发展研究报告(2025年)》(以下简称“报告”)。据中国信通院测算，2024年我国人工智能核心产业规模已突破9000亿元，同比增长24%，2025年有望达到1.2万亿元。截至2025年底，我国人工智能企业数量超过6000家，全球占比达16%，已形成从基础底座、模型框架到行业应用的完整产业体系。我国大模型调用需求快速增长，2025年公有云大模型(对客侧)Token调用量约2000万亿次。人工智能正加速从“能思考”向“能实干”转变，为千行百业开拓赋能新空间。
报告指出，具身智能正处于从实验室验证向规模化商用过渡的关键时期，其核心在于场景驱动下的“数据—模型—本体”闭环优化。端到端VLA架构与世界模型的加速探索，显著提升了机器人在未知环境中的泛化能力与认知边界。目前，场景驱动下的联合设计正逐步成为产业创新的关键路径。未来，具身智能要从“实训”走向“实战”，仍需克服高质量数据短缺、跨场景泛化困难以及软硬协同稳定性不足等工程化瓶颈。
过去一年，快速增长的模型训练与推理需求，驱使人工智能计算向更高效、更经济、更协同、更多元的方向加速演进，吉瓦级(GW)智算集群建设持续加码。在软硬件协同方面，通过算法与软硬件的联合优化，实现了模型训练高性能与低成本的兼顾。中国信通院测试表明，经过协同优化，部分国产芯片部署大模型的精度已基本与国外主流系统持平。数据工程能力建设的重点已由追求规模转向质量优先。中国信通院评估显示，当前行业数据集建设存在显著质量瓶颈，其中内容稠密性缺失占比高达82.50%，领域相关性不足占比14.04%。高质量数据集建设正朝着智能生成、多元专业、合规治理三个方向深化推进。
报告还对人工智能创新的未来趋势进行了展望，面向未来，人工智能创新将锚定通用智能方向持续突破，基础理论的深化、基础设施的完善、安全体系的构建与全球格局的演进，将形成合力推动产业生态协同跃升。
《AI助推中国内地和香港金融服务业焕新升级》：AI大规模推广仍面临多重制约因素
普华永道日前发布《AI助推中国内地和香港金融服务业焕新升级》(以下简称“报告”)，深入探讨了金融机构对人工智能(AI)的应用实践、AI为行业业务带来的影响，以及推动AI技术更广泛落地所需突破的关键障碍。
据悉，该报告基于2025年10月至2026年1月期间，对中国内地及香港地区银行、保险及资管行业201名金融服务专业人士开展的调研及20次深度访谈。报告明确了当前金融机构应用AI的核心场景，覆盖客户服务优化、欺诈风险侦测、预测性分析等多个领域。在银行、保险、资管三大行业中，绝大多数受访者均将AI定位为战略转型的核心引擎，而非单纯的效率提升工具。
普华永道中国管理咨询合伙人王建平表示：“受访机构已通过AI投资获得初步10%至15%的回报，这些机构在关注短期收益的同时，也更加看重AI对提升市场地位、拓展战略发展空间、挖掘新增长机会的长期价值。但核心问题在于AI投入力度是否充足，调研显示，61%的金融机构AI投入占科技预算的比例不足10%，这意味着行业内AI投入与实际需求之间存在30%至40%的缺口。”
报告认为，AI大规模推广仍面临多重制约因素。其中，人才短缺与僵化的组织结构是阻碍企业AI规模化部署的核心障碍，其影响程度远超预算或技术层面的问题。调研显示，仅29%的金融机构表示已成功构建“AI优先”的文化氛围。值得注意的是，AI应用的落地不能仅依赖技术能力，文化转型同样是必要前提。此外，传统流程与职能孤岛也在持续限制AI的推广进程。
除人才和组织文化外，数据也是关键制约因素。受访者指出，加大AI投资前的三大障碍依次是数据可用性(30%)、监管压力(20%)以及需要优先维护现有核心系统(14%)。数据安全与隐私保护问题被列为数据管理的首要挑战，这导致90%的金融机构依赖内部专有数据支撑其AI应用场景。
《灵活应变：投资实践中》：最大的人工智能投资机会或在基础设施和数据中心
高盛资产管理日前发布第15届年度全球保险调查报告《灵活应变：投资实践中》。调查显示，尽管存在种种担忧，88%的保险机构预计标普500指数仍将在2026年走高，62%的机构计划今年增加对私募资产的配置，这一趋势与过去几年保持一致。
“保险机构正寻求持久的收益、收入和多元化配置渠道，今年高盛资产管理的保险调查结果凸显了它们对人工智能(AI)和私募市场的持续关注。”高盛资产管理保险资产管理及流动性解决方案全球主管、亚太区客户解决方案联席主管表示。
具体而言，资产支持融资对保险机构极具吸引力，净38%的受访机构计划在未来12个月内增加其普通账户组合对该资产类别的配置。受访机构认为具有吸引力的其他资产类别包括：投资级私募配售方面，净35%的保险机构预计增加配置;高级直接贷款方面，净33%的保险机构计划增加配置;私募股权与基础设施股权方面，均有净25%的保险机构意向增加配置。
值得注意的是，多数保险机构目前正在使用或考虑使用AI。最常见的AI应用场景包括降低运营成本(83%)、评估投资项目(42%)、保险风险承保(38%)以及市场营销或客户拓展(33%)。
在全球范围内，多数保险机构(56%)认为，最大的人工智能投资机会在于基础设施和数据中心。“人工智能和下一代数字基础设施蕴含着当代最为广阔和重要的投资机会之一。伴随需求的增长，巨大算力以及关键供应链、组件和服务的开发，让我们看到了前所未有的机遇浪潮，使投资者可以捕捉AI生态系统各个环节的价值。”高盛资产管理数字基础设施投资合伙人表示。
人工智能产业应用持续拓宽
阅读提示：《亚洲经济前景及一体化进程2026年度报告》揭示全球AI发展重心东移趋势，展现了亚洲从AI追随者向引领者转型的潜力，结合亚洲经济数据凸显其在全球AI产业链中的重要地位。《2025全球AI创造力发展报告》立足人机共创视角，阐述AI作为新质生产力普惠工具的意义，提出人机共生时代的人才培养路径。《迈向可衡量的人工智能治理：2025年度回顾与行动建议》梳理了全球AI技术演进特征，指出当前AI治理的“双重瓶颈”与结构性矛盾，提出构建可衡量治理框架的建议。
《亚洲经济前景及一体化进程2026年度报告》：全球人工智能发展重心正从欧美向亚洲转移
博鳌亚洲论坛日前发布《亚洲经济前景及一体化进程2026年度报告》(以下简称“报告”)称，全球人工智能(AI)发展重心正从欧美向亚洲转移。亚洲经济体凭借庞大的数字人口、丰富的应用场景和系统化的政策推动，正从AI追随者转变为引领者。亚洲AI发展呈现“梯队并存、差异化路径、合作潜力大”的结构性特征，有望率先构建“多节点、互联、协作”的区域AI创新网络，在全球AI产业链、创新生态和治理讨论中形成更大集体影响力。
报告还对亚洲经济增长前景作出预测，预计2026年亚洲经济增速将达4.5%，低于2025年的4.7%。按购买力平价计算，亚洲经济体GDP占世界经济的比重预计将由2025年的49.2%上升至2026年的49.7%。分区域来看，东亚地区2026年经济增长率预计为4.3%，南亚为6.3%，中亚为5.3%，西亚为2.5%。按现价美元计算，亚洲经济体GDP占世界经济的比重预计由2025年的36.1%上升至2026年的36.3%，亚洲仍是世界经济的主要增长引擎。
报告指出，全球价值链呈现“亚洲主导、北美稳定、欧盟弱化”的格局，中国作为关键节点的地位稳固。中国在全球价值链中的地位呈现“增长—回调—复苏”的稳健态势，2024年有23个经济体以中国为最大贸易伙伴，东盟与中国连续五年互为第一大贸易伙伴，区域价值链依赖持续增强。主要经济体在全球价值链中的地位呈现分化态势，如美国稳步复苏、德国缓慢下行、日本下滑明显等。
《2025全球AI创造力发展报告》：人类要升级为AI的领导者
由中国传媒大学等机构共同编制的《2025全球AI创造力发展报告》(以下简称“报告”)，立足人工智能(AI)时代发展大势，深入剖析人机共创新模式，为民营经济把握AI机遇、应对发展挑战提供了前瞻性思路。
该报告基于对51个领域、5625个AI创造力案例的深度研究，系统阐述了“AI创造力”的核心理念，同时围绕AI驱动的产业升级、社会发展、新质生产力普惠，以及AI时代人类能力重构、人机共创模式、未来教育体系等关键议题展开深入探讨。报告指出，全球AI发展的焦点正从技术竞争转向产品竞争与价值实现，唯有创造性运用AI，实现人机各展所长、共生共创，才能更好重塑全球产业与社会形态。
报告认为，2025年是AI发展的分水岭。随着DeepSeek引领的开源与低成本浪潮兴起，AI使用成本已降至2023年的0.05%—0.1%，直接催生了应用场景的爆发式增长。AI产品行业的竞争焦点也从底层技术比拼，转向更注重实际价值与优质用户体验的产品打造。
报告深入阐释了AI作为“新质生产力普惠工具”的重要意义。如今，AI大模型将人类文明的知识与经验转化为低成本、易获取的公共产品。借助AI这一“认知伙伴”，普通人能够跨越专业门槛，快速将创意想法转化为解决方案，这也成为AI驱动社会创新与经济增长的核心动力。
面对AI能力的飞跃，报告创新性提出“做AI的CEO”理念。报告强调，在人机共生时代，人类不应被机器取代，而是要升级为AI的领导者，承担定目标(战略统筹)、管过程(协同优化)、选结果(价值把控)的核心职责。未来的人才竞争，将聚焦于创造力、复杂决策能力、人际互动能力和人机协作能力的比拼，能够驾驭AI的“超级个体”将成为时代主角。
针对AI带来的能力需求变革，报告呼吁建立从青少年起步、贯穿一生的终身学习机制，并提出“STEM-DAHB”跨学科能力培养框架。该框架融合科学、技术、工程等多元领域，旨在打破文理壁垒，构建人机能力融合的团队，培养兼具人文温度与科技逻辑的复合型人才。
《迈向可衡量的人工智能治理：2025年度回顾与行动建议》：AI正式完成从“数字助手”向“物理行动者”的跨越
清华大学人工智能国际治理研究院日前发布《迈向可衡量的人工智能治理：2025年度回顾与行动建议》(以下简称“报告”)。针对2025年全球人工智能(AI)发展的复杂图景，报告提出了四个方面的看法：第一，AI正式完成从“数字助手”向“物理行动者”的跨越，智能体与具身智能的爆发将引发全新的责任与失控风险;第二，算力进入“ZFLOPS时代”，但能源短缺与地缘政治垄断构成的“双重瓶颈”，已取代模型参数成为制约AI发展的最大变量;第三，全球AI治理行动看似空前活跃，实则陷入“表面繁荣”，由于缺乏统一标尺，治理效能被大国博弈结构性削弱;第四，必须建立一套“可衡量”的治理框架，将模糊的治理原则转化为可操作的工具，以此对齐认知、诊断问题并引导资源投向。
回顾2025年的技术演进，报告用“迈向物理世界”概括这一年的核心特征。2025年被视为大模型向智能体演进的元年，AI系统不再仅仅是数字世界中被动响应的工具，而是进化为具备自主规划、决策甚至自我纠错能力的“行动者”。
伴随技术狂飙突进的是基础设施的双重瓶颈。报告敏锐观察到，2025年全球算力虽正式迈入“ZFLOPS时代”，但算力资源的垄断与地缘化聚集态势愈发明显。更为严峻的是，“能源+算力”的硬约束正重塑全球AI竞争格局。
报告还深刻剖析了“发展与治理断裂”的四大结构性矛盾：一是新兴技术的不确定性与治理稳定性要求之间的张力，AI作为一个“移动的治理目标”，使依赖确定性知识的传统监管始终滞后于技术突破;二是战略认知上的割裂，许多政策实践将发展与治理人为对立，导致治理无法内嵌于创新过程;三是国家竞争逻辑对治理合作逻辑的压制，当AI被视为国家安全的“竞争资产”而非全球“公共品”时，各国更倾向于构建排他性联盟而非普遍规则;四是治理工具的滞后，面对AI系统性风险，全球缺乏一把共同的“标尺”，难以将宏观治理共识转化为具体行动。
中国经济时报记者孙兆据公开资料整理
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