中国信通院人工智能研究所魏凯：人工智能正从工具升级为伙伴，全面赋能高质量发展

　　人工智能技术加速向纵深演进，产业规模持续扩大、应用场景不断拓展，正由辅助性工具转变为具备交互学习能力的智能伙伴。在技术突破、行业落地与安全治理协同推进的背景下，人工智能已成为驱动新质生产力形成和赋能经济社会高质量发展的关键力量。12月13日，在“2026中国信通院深度观察报告会”上，针对当前人工智能技术演进趋势、行业应用成效及安全治理进展等核心议题，中国信息通信研究院人工智能研究所所长魏凯系统阐述了2025年人工智能发展的全新图景。

　　 2025年人工智能技术快速迭代，三大方向成效显著

　　 2025年，人工智能技术快速迭代，处在从技术创新向现实生产力转化的关键转折点。魏凯表示，2024年，我国人工智能核心产业规模超过9000亿元，增速达24%，初步测算预计2025年有望超过1.2万亿元。

　　 在技术层面，基础大模型不断迭代升级。他指出，今年以来，从信通院的大模型测试数据看，模型在语言和多模态理解能力上提升显著，综合能力分别提升了30%和50%，推理、编程等能力实现了“又好又快”的发展。大模型不断进步的背后，是技术的持续性创新，线性注意力机制（一种提升计算效率的技术）进一步提升计算效率，面向环境的强化学习极大提升了模型工具使用能力。同时，业界针对自主学习、长期记忆等大模型能力短板也提出了初步方案。技术的不断迭代，为大模型实用化打下坚实基础。

　　 智能体成为大模型应用落地的主要形式，展现出“数字劳动力”的雏形。一方面，以Genspark、Manus、Minmax Agent、扣子为代表的通用智能体，在网页交互、信息整合、调查研究等场景中的表现令人印象深刻，据中国信通院测试显示，高度封装的通用智能体产品可以获得比顶级大模型更好的性能表现。另一方面，针对编程、法律、人力资源等垂直场景的专用智能体聚焦特定行业或任务，强化专业适配能力，实现应用落地的精准破局。但总体上，无论是专用还是通用，To B还是To C，智能体还处在发展初期，其任务规划的可靠性、与现有业务系统对接的复杂性，以及权责界定等难题依然突出。真正形成强大生产力，不仅有赖于基础模型的进一步进化，更需与领域专有数据和流程进行深度结合。

　　 他进一步指出，具身智能作为大模型与机器人结合的产物，今年在政策与资本的推动下快速发展，融资金额超400亿元，产业上下游企业达350多家。今年以来，具身智能机器人在运动控制能力上进步显著，在物流分拣、应急救援、迎宾导览、零售等细分场景上取得了初步的点状突破。多家科研机构研究证明端到端具身大模型也存在扩展定律，提升具身大脑的智能水平，当前主要途径是提升训练数据的质与量。为此全国已建设27家数据采集场，为具身智能模型训练提供源源不断的高价值数据。未来具身智能从实验室的“点状突破”到商业化的“全面普及”，仍需跨越可靠性、场景适应能力与泛化能力等多重障碍。

　　 人工智能加速行业落地，催生新业态与组织变革

　　 2025年，人工智能行业应用持续深化落地，同时也暴露出应用深水区的结构性挑战。魏凯表示，人工智能的应用有改良和变革两种模式。从改良角度看，我们分析了数百个大模型在工业中的应用案例，其在价值链中的分布仍呈现“两端高、中间低”的微笑曲线态势，这反映出研发设计与营销服务环节更易获得AI赋能。但一个积极的信号是，今年生产制造环节已展现出明显抬高趋势，案例占比由去年的19.9%增长至25.9%。这一变化表明，AI正在向价值创造的核心环节渗透，但其渗透速度仍受限于工业数据的获取难度、工艺知识的封装水平以及对可靠性的极致要求。

　　 与此同时，大模型也催生大量具有变革意义的“智能原生”新业态新模式。市场上涌现出如字节的扣子、腾讯的ima、百度的秒搭等AI原生软件，也出现了豆包手机、夸克眼镜等AI原生硬件，为AI落地开辟了新路。在这样的背景下，人工智能驱动企业组织方式深刻变革，紧密的人机协同、极致的数据飞轮成为AI原生企业的鲜明标签。典型的智能原生企业展现出人“少”价值“高”、业务高度垂直聚焦等新特征。部分领先企业甚至实现了从创立之初（“Day 1”）就盈利的模式，这使得One Person Company（OPC，单人公司）成为北京、上海等地培育的重点。“智能原生”模式究竟如何发展，还需要进一步研究探索。

　　 人工智能安全治理体系加快构建，技管融合筑牢发展底线

　　 随着人工智能应用的深化与潜在风险的显化，安全治理已成为与技术发展并行的另一条主线。2025年，应对模型幻觉、虚假信息、数据安全、智能体安全等现实风险迫在眉睫。同时，越来越多的研究也揭示出前沿模型存在自我复制、拒绝关闭、主动逃避、欺骗威胁等潜在风险，这些可能向现实风险转化，需要引起高度重视。他指出，要把人工智能安全治理落到实处，产业主体需要行动起来，构建面向人工智能风险管控的“PDCA”（计划-执行-检查-处理）循环。只有企业内部都能形成自闭环的敏捷治理机制，才能有效控制不断出现的AI风险，确保AI发展行稳致远。

　　 谈及未来人工智能安全治理工作将如何开展，他强调，下一步中国信通院将持续推动人工智能产业安全能力建设，建设人工智能安全漏洞库，完善安全治理标准体系，持续开展人工智能安全测试，与产业伙伴紧密携手，以实际行动践行国家提出的“以人为本、智能向善”的发展理念。