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近日，多省份兩會陸續(xù)召開，“人工智能”成為地方政府工作報告的熱詞。

1月15日，廣東省十四屆人大三次會議在廣州開幕，政府工作報告提出，實施“人工智能+”行動，加快智算中心和數(shù)據(jù)基礎設施建設。

1月14日，浙江省十四屆人大三次會議在杭州開幕，政府工作報告提出，布局建設未來產(chǎn)業(yè)，深化“人工智能+”行動，加快布局人形機器人、量子信息、類腦智能、空天信息和低空經(jīng)濟等新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)。

當前，人工智能快速發(fā)展，多樣化應用場景不斷涌現(xiàn)。多地也召開相關會議提及落實“人工智能+”行動。回顧2024年，據(jù)21世紀經(jīng)濟報道記者不完全統(tǒng)計，全國至少有13個省份出臺了人工智能專項政策，涉及“AI+金融”“AI+教育”“AI+醫(yī)療”等多個領域，具身智能、智能駕駛等應用也被業(yè)內(nèi)寄予厚望。

不過，由于場景選擇難、低時效性、數(shù)據(jù)質(zhì)量不高等問題的影響，目前AI技術在生產(chǎn)制造領域的實際應用比例較低。對此，有關部門近期明確將推進“AI+制造”的應用推進，同時加強數(shù)據(jù)標注、合成數(shù)據(jù)等方面的管理，為大模型性能迭代與應用落地奠定基礎。

1月14日，賽迪顧問在北京舉辦“2025年IT趨勢”發(fā)布會。報告預測，“十五五”時期將成為中國人工智能創(chuàng)新應用發(fā)展期，產(chǎn)業(yè)規(guī)模將進一步擴大，預計從2026年的4862億元增長到2030年的10000億元，復合年增長率為19.8%。隨著技術的成熟和應用場景的拓展，AI將在更多領域?qū)崿F(xiàn)落地，推動產(chǎn)業(yè)規(guī)模的快速提升。

賽迪顧問人工智能與大數(shù)據(jù)研究中心高級分析師白潤軒告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，目前全球在人工智能領域的發(fā)展路徑繼續(xù)分化，美國聚焦技術創(chuàng)新，歐盟則強調(diào)規(guī)范制定，中國憑借著龐大的國內(nèi)市場和多樣化的應用場景，成為AI技術應用的重要試驗場。中國的AI企業(yè)緊密圍繞市場需求進行產(chǎn)品和服務的迭代更新，特別是在電子商務、金融科技、智慧城市等領域取得了顯著成效。盡管不同國家和地區(qū)在AI發(fā)展戰(zhàn)略上各有側(cè)重，但并非完全孤立，而是相互關聯(lián)、互為補充。

對人工智能場景應用的落地也體現(xiàn)在了國內(nèi)高層會議以及各地的文件之中。近期召開的中央經(jīng)濟工作會議明確開展“人工智能+”行動之后，2024人工智能賦能新型工業(yè)化大會隨即在北京召開，會上也正式成立了工業(yè)和信息化部人工智能標準化技術委員會。其后，上海也召開了“人工智能+”行動推進大會，首次發(fā)布“模塑申城”行業(yè)應用示范基地及五大公共服務平臺。

工業(yè)和信息化部總工程師謝少鋒在2024人工智能賦能新型工業(yè)化大會上指出，接下來將推進“人工智能+制造”，編輯人工智能賦能新型工業(yè)化推進路線圖，開展人工智能賦能新型工業(yè)化深度行活動，培育一批典型的應用案例，打造十大行業(yè)百大場景千家標桿，促進深度融合應用。

值得注意的是，在AI應用領域，上海、北京、河南、廣東、浙江等省份已經(jīng)在去年出臺了專項行動計劃。比如北京印發(fā)了2024—2025年的“推動‘人工智能+’行動計劃”，提出以應用反哺大模型技術迭代，并設立5大標桿應用工程，10大示范性應用，以及若干商業(yè)化應用；河南、浙江分別以3年、4年為期印發(fā)“推動‘人工智能+’行動計劃”，布局教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)等10個領域；廣東到2027年將聚焦制造、教育、養(yǎng)老等領域，打造500個以上應用場景。

白潤軒表示，未來三年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)將逐步形成各具特色的區(qū)域發(fā)展格局。各區(qū)域在智力補給、算力支持、應用場景等方面各具優(yōu)勢，形成協(xié)同發(fā)展的統(tǒng)一調(diào)度機制。例如，北京將繼續(xù)強化技術研發(fā)和人才培養(yǎng)，提供強大的智力支持；上海將在金融和制造業(yè)領域深化AI應用，提升行業(yè)智能化水平。而其他地區(qū)如深圳、杭州等地則在智能硬件、電商物流等領域展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢。通過這種區(qū)域間的協(xié)作，中國將加速推進各行業(yè)的智能化建設，共享人工智能產(chǎn)業(yè)帶來的紅利，共同推動全球AI技術的發(fā)展。

回顧2024年以“蘿卜快跑”為代表的自動駕駛技術試點落地、人形機器人開始走入汽車工廠實訓為代表，越來越多的人工智能應用進入到實際的生產(chǎn)生活之中。

白潤軒指出，人工智能技術在各行業(yè)的滲透和引發(fā)的變革，呈現(xiàn)出三個清晰的生態(tài)位，智能駕駛和具身智能處于AI應用的第一梯隊，這兩個領域?qū)I技術具有緊密需求和強伴生性。2025年，城區(qū)自動導航輔助駕駛（Navigate on Autopilot）將跨越“嘗鮮者”階段，進入“早期消費者”的市場，新車滲透率有望達到10%—15%。

另外在具身智能方面，根據(jù)智源研究院數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2024年底，國內(nèi)已發(fā)布或在研人形機器人接近100家，融資規(guī)模超100億元，稱之為“百機大戰(zhàn)”并不為過。

智源研究院發(fā)布的“2025十大AI技術趨勢”預測，具身智能的未來將在“一腦多形”和“一機多用”方向?qū)崿F(xiàn)創(chuàng)新突破。這意味著未來的具身智能系統(tǒng)將能夠適應多種形態(tài)，以滿足不同場景的需求，并且能夠在不同的任務中靈活切換，提高設備的利用率和效率。這種靈活性和多功能性將極大地推動具身智能在工業(yè)、服務等領域的應用，進一步放大機器人對人類勞動力的替代作用，重構(gòu)人工智能的縱向管理體系，提升整體生產(chǎn)效率和智能化水平。

清華大學交叉信息研究院助理教授許華哲告訴21世紀經(jīng)濟報道，2025年的具身智能將繼續(xù)從本體擴展到具身腦，在行業(yè)格局上或?qū)⒂瓉硐磁疲瑥S商數(shù)量開始收縮。在技術路線上，端到端模型繼續(xù)迭代，小腦大模型的嘗試或有突破。在商業(yè)變現(xiàn)上，也必將看到更多的工業(yè)場景下的具身智能應用，部分人形機器人迎來量產(chǎn)。

不過，從目前的實際應用情況看，不同行業(yè)的人工智能滲透率有著較為明顯的分化。

中國信息通信研究院發(fā)布的《人工智能發(fā)展報告（2024年）》指出，大模型應用在產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)分布呈現(xiàn)“兩端快、中間慢”特征，即產(chǎn)業(yè)鏈兩端的研發(fā)設計和運營服務等知識密集型、服務密集型環(huán)節(jié)落地相對較快，生產(chǎn)制造等中間環(huán)節(jié)相對較慢。

中國信息通信研究院副院長魏亮對此解釋，大模型在生產(chǎn)、制造等低附加值場景的落地存在一定局限性，面臨場景選擇難、低時效性、低可信度等問題。在實時生產(chǎn)中，由于對質(zhì)量管理和流程精度的高度要求，以及高質(zhì)量專業(yè)數(shù)據(jù)獲取的現(xiàn)實困難，尚不能采用大模型生成的“弱解釋性”結(jié)果直接指導生產(chǎn)現(xiàn)場。

為促進數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，1月13日，國家發(fā)展改革委等4部門聯(lián)合發(fā)布《關于促進數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的實施意見》，明確將加強交通、醫(yī)療、金融、科學、制造、農(nóng)業(yè)等重點行業(yè)領域數(shù)據(jù)標注，建設行業(yè)高質(zhì)量數(shù)據(jù)集，支撐人工智能在行業(yè)領域的應用賦能。

清華大學公共管理學院教授孟慶國發(fā)文解讀文件時指出，當前，全球主流基礎大模型中文語料僅占全部語料的1%，高質(zhì)量中文數(shù)據(jù)成為制約我國基礎大模型能力的瓶頸。我國雖是全球第二大數(shù)據(jù)資源國，但數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，開發(fā)利用比例低。需要以國家數(shù)據(jù)標注基地試點為抓手，圍繞技術創(chuàng)新、行業(yè)賦能、生態(tài)培育、標注應用、人才就業(yè)和安全發(fā)展等六個方面做好試點，探索推進數(shù)據(jù)標注產(chǎn)業(yè)發(fā)展的最優(yōu)路徑。

另外，根據(jù)Epoch AI報告，在2026年以前，AI訓練將用盡互聯(lián)網(wǎng)上包含音視頻在內(nèi)的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，而現(xiàn)存真實世界數(shù)據(jù)集或?qū)⒃?030年至2060年之間耗盡。

智源研究院數(shù)據(jù)研究組負責人劉廣告訴21世紀經(jīng)濟報道，合成數(shù)據(jù)將成為大模型迭代與應用落地的重要催化劑。在大模型訓練方面，合成數(shù)據(jù)可以降低人工治理和標注的成本，緩解對真實數(shù)據(jù)的依賴，不再涉及數(shù)據(jù)隱私問題；同時，合成數(shù)據(jù)可以提升數(shù)據(jù)的多樣性，有助于提高模型處理長文本和復雜問題的能力。隨著真實數(shù)據(jù)的耗盡，合成數(shù)據(jù)在模型訓練的占比將持續(xù)提高，成為大模型性能迭代與應用落地的重要催化劑。