2026年人工智能行业基本概况及发展趋势
思瀚产业研究院    2026-10-15

1、人工智能行业基本概况

人工智能是研究、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。人工智能作为引领未来科技革命与产业变革的核心引擎，其发展遵循“技术积累—场景突破—规模应用—生态重构”的演进规律。

当前，人工智能行业已迈入“技术深化与场景融合”双轮驱动阶段，聚焦算法革新、算力泛在化、数据资产化三大核心赛道，并在垂直领域构筑差异化技术壁垒。从演进脉络看，行业呈现三阶跃迁：

技术突破期：以计算机视觉、自然语言处理、强化学习等单点技术突破为标志，破解特定场景的感知与决策难题，深度学习框架的成熟与算力基建的规模化，为技术爆发奠定根基。

应用驱动期：大模型范式推动通用人工智能跨越式发展，技术从单一模态向多模态融合演进，实现文本、图像、语音的跨域交互，行业焦点转向场景纵深渗透，如智能运维、数字孪生城市等领域，AI 解决方案深度重构业务流程，驱动效率革命与成本优化。

生态重构期：具身智能成为技术演进新范式，通过智能体（如工业机器人、自动驾驶系统）实现物理世界与数字世界的实时交互，推动动态环境自主决策能力升级，同时，技术与产业协同进化加速，形成“算法—芯片—场景—数据”的闭环生态。

全球主要经济体正加速布局人工智能。2025 年 1 月，美国启动“星际之门”计划（四年 5,000 亿美元），旨在推动美国 AI 基础设施建设；2025 年 2 月，欧盟推出Invest AI 计划，旨在筹集 2,000 亿欧元用于 AI 投资；2025 年 12 月，日本出台五年 1 万亿日元的国产 AI 支援计划；2025 年 9 月，韩国成立由总统担任委员长的国家 AI 战略委员会，提出“大韩民国人工智能行动计划”。

我国将人工智能定位为发展新质生产力的核心引擎。2025 年 8 月国务院发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，提出“加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态”；2026 年《政府工作报告》提出“打造智能经济新形态”，标志着人工智能从技术赋能工具上升为系统性的经济新形态。

根据工信部直属科研单位中国信息通信研究院发布的《人工智能产业发展研究报告（2025 年）》，2024 年我国人工智能核心产业规模已突破 9,000亿元，同比增长 24%；2025 年预计突破 1.2 万亿元，人工智能企业数量超过 6,000家，形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系。

人工智能产业体系按照产业链的不同环节可以划分为基础层、技术层和应用层。基础层提供人工智能发展的核心支撑，包括计算硬件、数据资源和算法框架；技术层负责人工智能的核心算法研发、模型训练和优化，提升 AI 系统的智能化水平；应用层则是人工智能技术的具体落地，涵盖各类行业应用和商业化模式。

2、行业发展趋势

当前，以人工智能为核心的新一轮科技革命和产业变革深入发展，AI 技术加速渗透至各行各业，成为推动经济社会发展的新质生产力。在生成式 AI 领域，以 ChatGPT、Claude 等为代表的大模型持续迭代升级，不仅在对话生成、图像生成等基础领域保持领先，更在文生视频、长文本处理等复杂任务中展现出惊人的创造力。

大模型在行业落地应用方面呈现加速态势，一方面，模型参数量及规模快速增长，规模效应带来“智能涌现”现象，显著提升了模型在知识密集型任务中的表现；另一方面，大模型与行业深度结合，催生出大量轻量版行业大模型和领域大模型。同时，具身智能作为 AI 技术的重要分支迎来快速发展。

在工业领域，具身智能机器人广泛应用于智能运检、隐患检测等场景。国际数据公司 IDC 在《中国具身智能机器人应用市场分析与典型应用实践，2025》中预测，2025 年中国具身智能机器人用户支出规模预计超过 14 亿美元，到 2030年将飙升至 770 亿美元，年均复合增长率（CAGR）高达 94%。在技术融合创新方面，多模态大模型成为发展方向。通过整合文本、图像、语音等多种形式的数据，AI 模型在智能运检、自动驾驶决策等场景中展现出更强的综合分析能力。例如在自动驾驶领域，融合道路图像、传感器数据和语音指令，提升决策可靠性。

与此同时，边缘计算与 AI 的结合日益紧密。随着 AI 推理计算需求的爆发式增长，边缘计算凭借低时延、低成本、广分布和高安全等优势，成为支撑 AI 规模化应用的关键基础设施。在智能制造、物联网等领域，边缘计算与 AI 的协同有效解决了数据传输和实时决策的挑战，推动了生产效率的进一步提升。

展望未来，AI 技术将持续向更深层次、更广领域渗透，大模型将在更多垂直行业催生创新应用，具身智能将在工业、服务、家庭等场景实现规模化落地，多模态模型和边缘计算的发展将进一步拓展 AI 的应用边界。同时，算力需求、数据安全等挑战也将推动技术创新与治理体系的同步升级，为 AI 技术的健康可持续发展提供保障。