2025年，中國在大模型技術迭代速度方面表現出顯著的活躍度，已成為全球大模型技術迭代速度最快的國家之一。自2025年年初DeepSeek走紅以來，國際人工智能領域掀起“中國熱”，大模型已成為人工智能國際競爭的“兵家必爭之地”。憑借在技術創新、落地應用、生態搭建等多個維度的突破，中國大模型正進入全球第一梯隊，成為引領新質生產力躍遷式發展的智能底座。
【摘要】隨著國產大模型的集體崛起，應用場景正從廣度和深度加快滲入科學發現、政務、醫療、教育、AIGC等數字領域，同時逐步邁入真實物理世界，開始賦能智能制造、自動駕駛、通用人形機器人、低空經濟、腦機接口、個人電腦和手機等真實物理系統，對實體經濟的支撐力進一步彰顯。2026年有望成為“人工智能應用元年”，大模型與智能體將從試點示范走向規模化商業化應用。中國人工智能產業只有在全方位賦能智能經濟與智能社會的征程中，才能做強做大。
【關鍵詞】國產大模型產業 人工智能+ 大模型開源產業生態
【中圖分類號】TP18 【文獻標識碼】A
《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》指出：“加快人工智能等數智技術創新，突破基礎理論和核心技術，強化算力、算法、數據等高效供給。”①人工智能（AI）生態通常由算力底座層、AI操作系統層、核心模型層、數據驅動層與應用場景層等“五層架構”組成。國產大模型的發展正面臨從底層軟硬件技術到上層應用落地的全層級系統性挑戰。在產業應用落地方面，既懂大模型又深耕行業的頂級人工智能應用復合型人才缺口較大。國產大模型的安全及性能評估標準體系亟待完善。產學研用的協同創新開放生態有待加強。與此同時，中國AI產業生態仍需持續增強全球競爭力與影響力。
應用場景：國產大模型從數字空間走向真實物理世界
大模型的價值在于實際應用。中國人工智能發展的戰略路徑，需優先且堅定選擇大模型在經濟社會中的廣泛應用，強化中國人工智能發展的國際競爭優勢。近年來，隨著國產開源大模型的集體崛起，其應用場景正從廣度和深度，加快滲入科學研究、醫療、教育、法律、政務、編程等數字空間領域，同時也開始邁入真實物理世界，賦能智能制造、自動駕駛、智能座艙、通用人形機器人、低空經濟、腦機接口、個人電腦與手機等真實物理系統，走向對實體經濟的實質支撐。
國產大模型加速滲入科學研究等數字空間
在科學研究領域，人工智能驅動的科學研究（AI for Science）的崛起，正在重塑科研范式變革，推動“AI+學科”的協同創新生態，加速科學探索與科技創新進程，有望成為人類獲得重大科學發現、實現重大技術突破的強大引擎與關鍵路徑。
在醫療領域，國產大模型的應用已從普通門診常見疾病的AI輔助問診，深入到專科疾病。通過利用海量臨床數據構建各種門診與專科大模型，致力成為臨床決策的AI輔助工具。“國產大模型+醫療”已廣泛結合多模態電子病歷，包括檢查化驗單，醫學影像與輔助問診語音等，基于醫學專業知識，以期實現對患者癥狀的智能分析、個性化預診建議等。
在教育領域，國產大模型的應用廣泛而深刻，覆蓋范圍涉及中小學直至大學，已從教學輔助拓展至推動高效科研。包括豆包、DeepSeek、Qwen、Kimi等在內的國產大模型及多模態內容生成工具，已在全國眾多學校規模化落地應用，支持各層級學生的個性化學習，同時也成為教師的高效得力幫手。在高校的科研工作中，國產大模型也被廣泛應用于文獻整理、實驗結果分析與論文準備等②。
在法律與政務方面，提升公共服務效率與規范性是國產大模型的核心價值。其法律應用已涵蓋行政執法與司法行政，如快速生成執法報告，提升行政復議的文書處理效率等。在政務應用中，各地各級政府正利用國產大模型優化政務服務與社會治理流程。
作為生產力工具，國產大模型正以極高的效率，通過平臺技術與AI代碼工具，深度賦能低代碼與自動代碼產業，如輔助代碼生成，對大型軟件輔助進行代碼Bug查找，或自動完成代碼注釋等。這是一個可望實現商業閉環的高價值熾熱賽道。
隨著華為乾崑智駕ADS 4.0采用的WEWA（世界引擎-世界行動）架構與特斯拉FSD最新版本14.2.1的大規模推送，世界模型智能體或具有世界模型的VLA，可望成為解決真實物理系統的“終極方案”。③世界模型通常由世界模擬器與世界預測器組成，可外置或內含于智能體。世界模擬器包括視頻生成大模型與四維時空生成大模型。考慮到互聯網上保有海量的視頻數據，且視頻是一種更為簡單有效的“世界”描述方法，因此能夠遵從物理規律的視頻生成大模型，就成為構建世界模擬器的研究熱點。
國產大模型全面賦能智能制造等真實物理世界
智能制造。面向工業場景的超級AI智能體與VLA，已成為賦能新型工業化的重要工具，工業人工智能正進入快速發展階段。國產工業大模型已應用于產品研發設計、生產制造與運營管理等全生命周期，大幅提升工程設計效率，縮短產線排產時間，助力燈塔工廠的智能化、綠色化發展。流程工業多模態大模型與具身智能，還能對生產制造設備進行實時監控，對異常事件進行預測，并可生成相應的處置方案。
自動駕駛。輕量化端到端大模型已實現批量“上車”，支撐智能輔助駕駛NOA與智能座艙的發展。華為ADS 4.0的WEWA（世界引擎-世界行動模型）與具有世界模型的VLA（如FSD 14.2.1），已面向L3+自動駕駛進行產業化部署。自動駕駛歷經數輪寒冬煎熬，終于迎來規模化商業化落地的曙光。2025年前7個月，已具備L2級智能輔助駕駛功能的國產新車，滲透率已超過62%④，且多家國內車企已宣布L3級自動駕駛的量產計劃。
通用人形機器人。由于人形機器人的硬件成本出現大幅下降，再加上國產主流產品在本體設計與運動控制上已能“站得穩，跑得快，演得像”，因此2025年被許多企業視為中國人形機器人發展的元年。對標美國國家戰略級機器人新政，AI驅動的通用人形機器人作為新一代生產力基礎設施，已成為核心賽道。面對復雜技能性任務，AI不但需要一個“物理載體”進行安放，而且還需要通過與物理世界的交互，獲得可媲美人類的任務完成能力。目前，以VLM作為底座的具身智能與世界模型智能體，已成為通用人形機器人發展的“靈魂”。盡管其技術路線尚未收斂，但部分中國人形機器人，正開始從炫技演示逐步走向工廠試用，“一機多用”，承擔諸如搬運、裝配等實際操作任務。
總之，從虛擬的數字空間到真實的物理世界，上述領域正呈現出協同進化與收斂聚合的發展態勢，多模態大模型或VLM，世界模型VLA，已成為共同奔赴的焦點。作為基礎底座，高性能國產多模態大模型的迅猛發展，必將發揮更大的作用。
技術突破：國產大模型正在集體崛起
2025年，包括DeepSeek系列、Qwen 2.5、Qwen 3、Kimi-K2、GLM-4.5與智源BGE等在內的國產開源大模型正在集體崛起，已在高級數學證明、智力游戲、猜謎、復雜代碼生成、數學能力及上下文窗口長度等方面，打破國際AI性能霸權，開始追平國際閉源大模型的最高水平。不但實現多方面的工程技術創新，包括以極低的成本研發出世界一流的開源大模型，而且部分大模型還多次位居全球著名開源社區 Hugging Face的月度/熱門下載榜榜首或前列，體現中國AI崛起的硬核實力。
國產大模型以極低的成本實現多方面的工程技術創新。例如，DeepSeek V3與R1，參數規模均為6710億，但其預訓練與高效微調的成本卻顯著低于其他國際同類模型，不僅對AI硬件算力的需求大幅減少，而且性能對標國際一流，其蒸餾小模型甚至可實現本地部署與端側落地應用。
開源商用與推斷部署的便利化。DeepSeek與Qwen等國產大模型實現全球開源與免費商用，降低技術及應用門檻，將十分有利于全球普惠化應用及AI產業生態的建設。
高效的架構設計。DeepSeek通過融入改進的Transformer與MoE架構，利用稀疏注意力機制等，顯著降低模型的計算復雜度，進而在保持頂級性能的同時，大幅降低對AI硬件算力的依賴。
顯著的能力躍升。2025年9月最新發布的DeepSeek V3.2及V3.2-Speciale，在推理能力、計算效率和智能體性能方面，同時逼近Gemini 3.0 Pro等國際最先進閉源模型。例如，V3.2在多個推理基準測試任務中達到GPT-5水平。V3.2-Speciale在國際數學奧林匹克、國際大學生程序設計競賽等國際頂級競賽中達到金牌水平。
開源平臺構建世界級AI產業生態。以阿里Qwen 和DeepSeek為代表的中國系列開源模型，在各種權威性能基準測試中頻繁登頂，對齊甚至超過Llama、Mistral 等國際頂尖開源模型，開始逼近國際一流閉源模型，多次位列Hugging Face月度或周度熱門模型下載榜前列，反映全球開發者社區對中國先進開源模型的高度關注。此外，作為中國AI開源平臺代表的阿里云“魔搭社區”（ModelScope），已擁有12萬以上的開源模型，用戶數達到2000多萬，且來自于全球200多個國家與地區⑤。就模型總量及活躍程度而言，已初步構建可與美國 Hugging Face 相對應的世界級AI產業生態。
雙鏈優化筑牢自主可控基石。未來，國產開源大模型與智能體需要進一步發揮優勢，完善并優化供應鏈，深耕產業鏈，堅定筑牢自主可控的安全底線。
優化供應鏈。國產大模型的供應鏈涉及前述算力底座層、AI操作系統層、核心模型層、數據驅動層及應用場景層等“五層架構”，也涵蓋高端人才、AI產業生態等核心要素。在硬件算力底座層，目前受國際高端GPU“斷供”制約，導致預訓練AI算力卡過于昂貴，算力不足對國產大模型應用產生不利影響。在大規模高質量訓練數據集的供給上，“數據孤島”現象比較突出，難以實現行業流通與共享。大力培養基礎性創新國際頂尖人才，打造一大批面向AI應用的復合型人才，已成為當務之急。
深耕產業鏈。在國產大模型的應用中，許多大模型及智能體系統還停留在技術演示層面，產業鏈尚未完全補全，技術與產業存在脫節現象。在工業大模型等領域，由于制造場景數據標準化程度較低、上下游協同存在數字化水平差異等，產業落地受到制約，產業鏈有待深耕。為此，需要通過更多垂域應用來推動“大模型+”走實走深，包括向行業提供高效微調與增強、知識蒸餾與輕量化部署等共性關鍵技術，研發行業基礎大模型，倒逼產品的數據化、標準化建設；通過產學研用聯合攻關，將大模型作為賦能新型工業化的核心驅動，助力“人工智能+新型工業化”的發展。
頂天立地做強做大中國人工智能產業
做強做大中國人工智能產業，需做到“頂天立地”，既勇闖前沿領域的“無人區”，也持續推動大模型與實體經濟的深度融合。國產大模型不僅要實現更多的原始創新與工程技術創新，如以更積極的姿態搶抓物理AI或系統AI（AI for System），而且要以更大的力度推動人工智能面向千行百業與千家萬戶的廣泛應用。
AI雙引擎的迭代演化路徑。大模型與智能體共同構成人工智能發展的雙引擎，并呈現出如下迭代演化路徑，即從單模態基礎模型發展到多模態基礎大模型，再迭代到領域或行業專用大模型，之后再演化為自主具身智能體，并最終進化到世界模型智能體。從更宏大的尺度來看，人工智能已從弱人工智能，躍升到通用人工智能（AGI）的初級階段。此時一個大模型可以通過微調適配各種下游任務，其中任務的個數稱為AGI的寬度，取值可以從2直到人類的總體最大寬度。當AGI的寬度達到人類的總體寬度，就稱AI到達“奇點”時刻，此時的AI被稱為強人工智能。當強人工智能出現后，智能體的智商會出現指數級別的增長，從而迅速達到超級人工智能（ASI），完成部分任務的智商可能遠超人類的最高水平。
物理AI也是系統AI。物理AI的核心內涵是將物理世界模型、世界-（語言）-行動模型與感知-決策-執行閉環，具身于物理系統中，利用物理動作完成各種復雜的技能性任務，并使之具有通用、自主及泛化能力。由于是針對物理系統或實體完成的，因此相應的AI也稱為系統AI。它本質上就是一種通用自主的世界模型智能體。在真實物理世界中進行模仿訓練與試錯交互的成本極高，風險較大，且獲得的數據稀疏。為此需要一個平行的虛實物理世界，以便在虛擬物理世界中，完成遠比人類更為高效與強大的交互式學習，即大量孿生智能體首先在虛擬世界中“想象后果”，“撞夠南墻”，充分學習、“修煉”與進化，然后再進行最優策略的虛實遷移，最終完成面向真實物理系統的產業推斷部署。而虛實遷移的關鍵則是虛擬物理世界對物理規律的遵從程度。由此獲得的高質量虛實物理交互數據，可進一步反哺智能體人工智能與ASI的發展。
實現更多的原始創新與工程技術創新。中國AI要在日益激烈的國際競爭中獲得更多的主動和優勢，需突破“跟跑”“并跑”式研究，通過體制機制創新，壯大創新生態，在全球AI“從0到1”的基礎研究中，做出更多歷史性的中國貢獻。
在原始創新方面，可在兩個大方向尋求突破：一是新范式與新架構。目前大模型主要以Transformer架構作為基石，需探索下一代更高效、更類腦且僅需更少算力的基礎架構。例如，谷歌最新發表的嵌套學習新范式，可在持續學習新知識與新技能時避免出現“災難性遺忘”，且能如人腦般溫故知新。二是前沿技術。包括規模定律與涌現能力，持續學習，測試時間學習，持久記憶，空間智能，AI超級智能體，世界模型與世界模型智能體，智能體人工智能，自改善人工智能等。在工程技術創新方面，核心是“低成本，低算力，高效率，高性能”挑戰。通過極致優化，利用更少算力、更低成本、更少數據，高效訓練出更高性能的大模型與智能體。同時還要解決“可用、易用、好用”痛點，包括利用AI操作系統解決異構、異地AI算力卡整合，實現從芯片、編譯器到框架的軟硬協同。最后則是通過模型壓縮技術、輕量化技術與蒸餾技術等，基于端云協同或邊緣技術，使大模型下沉到端側做產業化部署。如最近推出的豆包手機，大模型不僅可以“上”機，還可以直接“上”各種真實的物理系統。
2026：邁入人工智能應用的元年。2026年有望成為“人工智能應用元年”，大模型與智能體將從試點示范走向規模化商業化應用。中國人工智能產業只有在全方位賦能智能經濟與智能社會的征程中，才能真正做大做強。
這是一場關乎國家戰略發展方向的“頂天立地”之戰，既要仰望星空，在原始創新與關鍵核心技術上做出中國人的歷史貢獻，又需腳踏實地，讓國產大模型扎根產業、服務社會。
國產大模型已跨越初期的技術追趕階段，就開源大模型應用的普惠化、技術迭代速度及創新活躍程度而言，已居全球領先水平。“頂天”與“立地”已成為未來清晰的AI發展路徑：一方面，持續構建創新性科研生態，完善學術界與產業界的跨界人才流動機制，鼓勵基礎研究的長期主義，寬容失敗，努力在影響全球AI重大發展方向的深度神經網絡基礎架構、先進模型框架、核心算法、物理AI、世界模型智能體與高端AI異構芯片、量子AI計算等前沿領域，實現具有世界影響力的基礎性原始創新，夯實自主可控的理論與技術根基；另一方面，以國產大模型及智能體的廣泛應用為牽引，將技術積蓄的勢能，有效地轉化為推動自動駕駛、低空經濟等新興產業，以及通用人形機器人等未來產業的核心力量，聚焦對實體經濟、產業轉型升級、現代化產業體系建設的支撐，加速新質生產力的發展。總之，優化從芯片、操作系統、框架、數據到應用的完整供應鏈與產業鏈，凝聚創新合力，通過打造世界級國產大模型產業生態，以此全力助推中國智能經濟社會的高質量發展與中國式現代化建設。
【注釋】
①《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十五個五年規劃的建議》，新華社，2025年10月28日。
②劉中民：《人工智能技術在能源化工行業的應用現狀及未來趨勢》，《人民論壇·學術前沿》，2025年第2期。
③《從墨脫公路看華為乾崑的向上生長、向下扎根》，新華網，2025年12月17日。
④《智能網聯汽車決勝“下半場”》，《經濟日報》，2025年11月7日。
⑤《全國最大的AI模型開源社區，為什么又選擇在杭州安家？》，杭州市投資促進局，2025年11月27日。
責編/孫垚 美編/李祥峰
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