第一节 行业基本情况
一、人工智能定义
根据国家标准化管理委员会发布的《人工智能标准化白皮书（2018年）》，人工智能（AI）是指利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。
人工智能是计算机科学的一个分支，被定义为能够模拟与人类大脑相关联的认知智能行为的“机器”，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。1956年由约翰。麦卡锡首次提出，当时的定义为“制造智能机器的科学与工程”。人工智能目的就是让机器能够像人一样思考，让机器拥有智能。时至今日，人工智能的内涵已经大大扩展，是一门交叉学科。
二、人工智能主要应用领域
无论是医疗行业中的疾病诊断和个性化治疗、金融行业中的风险管理和欺诈检测、制造行业中的智能生产和预测维护、交通行业中的自动驾驶和交通管理，人工智能都在不同领域展现出了巨大的应用潜力。
（一）医疗行业
1.疾病诊断与预测：人工智能在医疗影像分析方面取得了显著进展，能够辅助医生进行疾病诊断，如肺癌、乳腺癌等。
2.个性化治疗：基于患者的基因数据和病历信息，人工智能可以为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果。
3.医疗机器人：人工智能可以用于辅助手术和康复训练，提高手术精准度和患者康复效果。
（二）金融行业
1.欺诈检测：通过机器学习和数据挖掘技术，人工智能可以分析大量的金融交易数据，及时发现可疑交易和欺诈行为。
2.风险管理：人工智能可以对金融市场进行实时监测和预测，帮助投资者和金融机构进行风险管理和决策。
3.客户服务：利用自然语言处理和机器学习算法，人工智能可以提供智能客服和虚拟助手，实现更高效的客户服务。
（三）制造行业
1.智能生产：人工智能可以应用于生产线的自动化和优化，提高生产效率和质量。
2.质量控制：通过图像识别和机器学习，人工智能可以实时监测产品质量，并及时发现和解决问题。
3.预测维护：利用传感器数据和机器学习算法，人工智能可以预测设备故障和维护需求，减少停机时间和维修成本。
（四）交通行业
1.自动驾驶：人工智能在自动驾驶领域具有广泛应用，能够实现车辆的智能感知和决策。
2.交通管理：人工智能可以通过交通流预测和优化算法，提高交通信号控制和交通拥堵管理效果。
3.出行推荐：基于用户行为数据和交通状况，人工智能可以为用户提供个性化的出行推荐和路线规划。
第二节 行业发展情况
2024年11月21日，我国人工智能企业数量已超过4500家。
一、企业技术层次
我国人工智能行业整体呈“应用强、基础弱”格局，企业分布高度集中于应用层。在全国4311家人工智能骨干企业中，基础层企业仅428家，占比9.93%，主要提供基础软硬件及底层技术支撑；技术层企业1233家，占比28.60%，聚焦核心算法及关键技术研发；应用层企业则多达2650家，占比高达61.47%，主导人工智能技术的集成与场景化落地。整体反映出我国人工智能产业链下游发展活跃、上中游环节仍待加强。
二、市场规模
受益于国家政策的支持，以及资本和人才的驱动，我国人工智能产业已步入世界前列。《中国人工智能区域竞争力研究报告》数据显示，2024年，中国人工智能(AI)产业规模突破7000亿元，连续多年保持20%以上的增长率。
三、行业渗透率
计算机视觉、图像识别和自然语言处理等关键技术加速突破的推动下，人工智能加快向各类垂直行业渗透，产品形态日益多元。根据IDC与浪潮信息联合发布的《2025中国人工智能计算力发展评估报告》，当前人工智能行业渗透率排名前五的领域为：互联网、金融、运营商、制造业与政府部门。其中，互联网企业在大模型研发与应用中仍扮演引领角色，预计未来将持续加码算力资源投入，强化产业带动效应。
第三节 行业市场运行情况
一、行业投融资情况
（一）投融资数量
2025年一季度，中国人工智能行业投融资市场呈现“量增价减”态势。本季度共发生融资案例241起，环比增长10.6%，同比增长21.7%；但融资总金额为181.4亿元，环比下降20.4%，同比下降19.3%。融资事件数量的增长反映出市场对人工智能领域整体保持较强信心，而金额回落主要受2024年四季度大额融资基数较高的影响，当季10亿元以上融资案例达6起，而2025年一季度仅为3起，导致整体融资规模下滑。
（二）投融资行业分布
2025年一季度，机器人与AI软件平台领域在人工智能投融资市场中表现突出，融资数量与金额均位居前列。其中，机器人领域获投案例达101起，位居首位，其中人形机器人项目达25起；AI软件平台紧随其后，获投50起，细分为AIGC项目17起、AI大模型项目16起。在融资金额方面，机器人领域累计达69.0亿元，主要受它石智航完成1.2亿美元天使轮融资、傅利叶智能完成近8亿元E轮融资等大额交易带动，同时该领域融资频次较高；AI软件平台领域融资总额为37.2亿元，受智谱累计超18亿元战略融资显著拉动。
（三）融资轮次
2025年一季度，人工智能领域融资轮次呈现前移趋势，融资结构进一步向早期阶段倾斜。从案例数量来看，早期融资（种子轮至A轮）占比由2024年四季度的67.0%微升至67.2%，仍占据主导地位；从融资金额看，早期轮次的占比由31.6%升至45.1%，增幅显著。与此同时，中后期融资（B轮至Pre-IPO）金额占比由50.4%下降至40.2%，战略融资金额占比由17.9%小幅回落至14.8%。
近两个季度，人工智能领域融资案例数量持续增长，但2025年一季度融资金额出现下滑，反映出资本偏好正向小规模早期项目倾斜。2024年第三季度至2025年第一季度，早期融资（A轮及以前）案例占比逐季上升，分别为58.2%、67.0%和67.2%。这一趋势表明，尽管整体融资规模波动，投资者对初创阶段项目的关注度不断提升，侧重挖掘具备技术潜力和成长空间的早期企业。
（四）融资区间分布
2025年一季度，人工智能行业融资以早期项目为主，融资金额区间分布集中于小额区段，1亿元及以下融资案例占比高达83.0%，虽较2024年四季度略有下降，但仍为主流。其中，500万元至1000万元（含）及5000万元至1亿元（含）两个区间的融资案例最为集中，合计达111起，较上季度小幅减少2起。整体来看，小规模、早阶段融资依然构成人工智能投融资市场的主体，反映出资本更倾向于支持初创企业的发展与技术探索。
（五）融资区域分布
2025年一季度，人工智能领域融资在区域分布上仍呈高度集中态势。融资案例数排名前五的地区依次为北京、广东、上海、浙江和江苏，合计达205起，占总数的85.1%，尽管较2024年四季度略有下降，但集中度依然维持在高位。其中，浙江融资活跃度显著提升，较上季度增加19起；江苏虽较上季减少7起，仍稳居前五。整体来看，头部地区在产业资源、资本聚集及创新环境等方面仍具显著优势，主导全国人工智能投融资格局。
2025年一季度，人工智能领域融资金额在区域分布上同样高度集中。融资金额排名前五的地区为北京、上海、广东、浙江和江苏，合计达168.5亿元，占全国总额的92.9%，集中度与2024年四季度基本持平。其中，北京以58.5亿元居首，主要受智谱累计超18亿元战略融资拉动；上海以49.2亿元位列第二，得益于见工软近10亿元A轮融资及它石智航1.2亿美元天使轮融资的带动。整体显示出一线地区在高额融资项目中的显著聚集效应。
北京、广东、上海、浙江和江苏在人工智能领域的融资案例数与金额多次稳居全国前列，背后既有政策引导的积极推动，也得益于其深厚的经济基础和完善的产业体系支撑。一方面，各地政府持续出台有针对性的政策措施，加快人工智能产业布局。例如，广东于2025年3月发布《广东省推动人工智能与机器人产业创新发展若干政策措施》，提出支持新一代人工智能与机器人研发、建设制造业创新中心、拓展应用场景和推进重点项目实施，为产业发展营造良好政策环境。另一方面，这些地区经济发达、产业链完善、技术基础雄厚，北京作为科技创新高地，集聚大量高校、科研机构与高新技术企业，在人工智能核心技术研发方面具备显著优势，持续吸引社会资本集中投入，形成投融资与技术创新的良性互动。
二、行业政策
近年来政府大力推动人工智能布局，2025年《政府工作报告》明确提出持续推进“人工智能+”行动，将数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用，大力发展人工智能手机和电脑等新一代智能终端以及智能制造装备”。这一表述较往年对人工智能发展的阐述，更加注重应用落地以及与产业的深度融合，可见国家对人工智能的战略布局在逐步细化和深化。同时，各地政府也积极出台相关政策推动人工智能发展。
第四节 行业展望
我国人工智能技术发展呈现多点突破、大模型引领的格局。截至2024年底，中国已备案的人工智能大模型数量达214个，其中百度“文心一言”、华为“盘古”、商汤“日日新”及DeepSeek系列模型已具备国际先进水平。华为的盘古Σ多模态大模型拥有逾一万亿参数，广泛应用于金融、制造、气象等垂直行业；而DeepSeek自研的大语言模型R1，以低成本、高性能特点引发“国产替代”新窗口，被外媒称为中国AI的“Sputnik时刻”。大模型的集中爆发加速了技术“范式转移”，也标志着中国AI能力开始向全球领先逼近。
人工智能的产业落地进程也正在提速，形成从城市治理到医疗、从智能制造到智慧交通的多样化应用场景。以医疗领域为例，多个大型医院引入AI影像识别和辅助诊断系统，提高了临床效率与诊断准确率。在制造业方面，AI正在推动设备自动化、产线柔性化和质量智能检测。在具身智能（embodied AI）方面，国内一线城市已部署无人送餐车、警用巡逻机器人、物流搬运机器人等，标志着AI从“云端”走向“实地”。这些应用一方面优化产业效率，另一方面也加快新型基础设施体系建设。
然而，我国人工智能发展仍面临关键制约因素，核心在于芯片“卡脖子”问题与创新扩散能力不足。中美科技摩擦持续背景下，美国对高端GPU芯片实施出口限制，导致NVIDIA等核心产品难以在华流通，对大模型训练效率形成实际压力。尽管华为昇腾、寒武纪等国产芯片进步显著，但仍在高端算力领域存在代差，且部分中小AI企业因资源受限而被边缘化。此外，AI技术虽然在头部企业迅速推进，但向中小企业与传统行业的扩散尚显不足，“技术红利”的普惠性仍需政策进一步优化。
总体而言，我国人工智能产业正处于由量变向质变转化的关键阶段，2025年前后将成为分水岭。随着大模型创新持续推进、算力基础设施持续强化，人工智能将成为推动我国科技自立自强与经济转型升级的核心引擎之一。未来能否突破关键技术封锁、扩大技术普惠覆盖范围，并构建高效的监管与伦理框架，将决定我国人工智能能否真正走向世界前列。国家政策的前瞻部署与产业界的协同创新，将共同塑造未来中国AI的全球地位。
