2025年人工智能指数报告

2025年人工智能指数报告摘要本报告构建“技术创新指数、产业应用指数、算力基础指数、人才储备指数、治理规范指数”五大核心维度的人工智能发展指数体系，基于2025年全球及中国AI产业的权威统计数据、政策文件、企业实践案例，系统量化评估全球AI产业发展格局与中国AI发展水平。2025年，全球AI发展指数较2024年提升18.6%，中国以78.3的综合指数得分位居全球第二，仅次于美国（85.7分），在算力基础设施、产业应用普及度等领域形成核心优势，但在高端芯片、基础算法专利等维度仍存在差距。报告通过多维度指数拆解、国际对比分析，剖析中国AI发展的优势与短板，预判2026-2028年指数演变趋势，并提出针对性优化建议，为政府政策精准施策、企业战略布局、行业创新资源配置提供量化参考依据。关键词：人工智能指数；量化评估；技术创新；算力基础；产业应用；治理规范一、引言：AI指数的构建逻辑与评估方法1.1指数构建背景与意义随着人工智能成为驱动全球科技革命与产业变革的核心引擎，单纯依靠定性描述已无法精准把握产业发展态势。2025年，在《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》推动下，中国AI产业进入“量化提升、精准发展”的新阶段，亟需一套科学的指数体系实现对技术突破、产业落地、资源配置、风险治理的全维度评估。本报告构建的AI发展指数，旨在通过量化指标揭示AI产业发展的核心驱动因素与薄弱环节，填补当前AI产业评估中“定性多、定量少”的空白，为全球AI产业发展水平对比、中国AI产业高质量发展路径优化提供数据支撑。1.2指数体系构建框架本报告基于“科学性、系统性、可操作性、动态性”四大原则，构建包含5个一级指标、18个二级指标、46个三级指标的AI发展指数体系，全面覆盖AI产业全链条发展要素：技术创新指数：核心评估AI基础研究与核心技术突破能力，包含大模型性能、专利储备、论文影响力3个二级指标，下设12个三级指标（如大模型综合性能评分、AI核心算法专利数量、顶会论文被引次数等）；产业应用指数：聚焦AI技术在实体经济中的落地成效，涵盖工业、农业、医疗、教育、政务等5个重点领域，下设15个三级指标（如各行业AI渗透率、AI驱动的效率提升率、应用场景数量等）；算力基础指数：衡量AI发展的基础设施支撑能力，包含算力规模、算力能效、网络支撑3个二级指标，下设8个三级指标（如智能算力总量、算力单位能耗、5G网络覆盖率等）；人才储备指数：评估AI人才供给与质量水平，包含人才规模、人才结构、培养能力3个二级指标，下设6个三级指标（如AI专业人才数量、复合型人才占比、高校AI专业招生规模等）；治理规范指数：考察AI安全与伦理治理的完善程度，包含政策体系、技术防护、行业自律3个二级指标，下设5个三级指标（如治理政策数量、安全检测工具覆盖率、企业伦理公约签署率等）。1.3数据来源与评估方法本报告数据来源涵盖三大类：一是权威机构发布数据，包括中国信通院《2025年中国人工智能产业发展白皮书》、斯坦福大学《2025年人工智能指数报告》、工信部《人工智能产业发展统计公报》等；二是政策与企业公开数据，如《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》配套文件、头部科技企业AI投入年报、开源社区公开数据等；三是实地调研与案例数据，涵盖工业、农业、医疗等6大领域20余个典型案例的一手数据。评估方法采用“熵权法+层次分析法”组合模型：通过熵权法客观确定各指标权重，避免主观偏差；通过层次分析法划分指标层级，确保评估逻辑清晰。指数得分采用百分制，各一级指标权重分别为：技术创新指数25%、产业应用指数30%、算力基础指数20%、人才储备指数15%、治理规范指数10%，综合得分由各一级指标加权求和得出。二、2025年全球人工智能指数总体态势2.1全球AI发展指数总体格局2025年，全球人工智能发展指数平均得分为62.4分，较2024年的52.6分提升18.6%，呈现“头部引领、区域分化、加速渗透”的发展格局。从区域分布来看，北美以76.8分的平均得分位居全球首位，欧洲以65.3分排名第二，亚太地区（不含北美）以60.5分排名第三，非洲、拉美地区分别以38.2分、42.7分处于追赶阶段。从国家层面看，全球AI发展指数TOP10国家依次为：美国（85.7分）、中国（78.3分）、英国（72.1分）、德国（69.8分）、日本（68.5分）、法国（66.4分）、加拿大（65.9分）、韩国（64.7分）、印度（60.2分）、澳大利亚（59.8分）。其中，中美两国形成第一梯队，得分均超过75分，与其他国家拉开明显差距；英国、德国等欧洲国家构成第二梯队，得分在65-75分之间；日本、韩国等亚太国家构成第三梯队，得分在60-65分之间。2.2全球AI指数核心特征与变化趋势2025年全球AI发展指数呈现三大核心特征：一是产业应用指数成为拉动整体指数提升的核心动力，全球产业应用指数平均得分较2024年提升25.3%，远超其他维度；二是技术创新指数分化加剧，中美两国在大模型、开源生态等领域的领先优势进一步扩大，头部国家与追赶国家的技术差距从2024年的28%扩大至2025年的35%；三是治理规范指数增速加快，全球平均得分提升22.1%，各国纷纷出台AI安全与伦理相关政策，治理体系逐步完善。从变化趋势看，2023-2025年全球AI发展指数年均复合增长率达16.8%，其中亚太地区以21.3%的年均复合增长率成为增长最快的区域，中国、印度等新兴市场国家成为全球AI产业增长的核心引擎。预计2026年全球AI发展指数平均得分将突破70分，产业应用、算力基础仍是增长的主要驱动力。三、2025年中国人工智能指数多维度拆解3.1技术创新指数：75.6分，开源突破带动整体提升2025年中国AI技术创新指数得分为75.6分，较2024年提升17.8%，在全球排名第二，仅次于美国（88.2分）。从细分指标来看，开源生态指标表现突出，得分达89.5分，成为技术创新指数的核心增长点；大模型性能指标得分72.3分，与国际领先水平的差距逐步缩小；专利与论文指标得分68.7分，基础研究能力稳步提升。3.1.1开源生态：全球领先，下载量与衍生模型数量突破2025年是中国AI开源生态爆发年，以DeepSeek、通义千问（Qwen）为代表的开源大模型实现全球竞争力突破。截至2025年8月，中国开源大模型累计下载量达18.6亿次，超越美国（16.2亿次）位居全球第一；衍生模型数量逾42万个，较2024年增长210%。其中，Qwen累计开源模型超300个，全球下载量突破6亿次，衍生模型数量17万个；DeepSeek-R1开源大模型在全球主流性能测试平台（如MMLU、C-Eval）评分达66分，与Gemini（72分）、GPT-4（75分）的差距缩小至10%以内。全球超八成美国AI初创企业融资路演时采用中国开源模型，中国AI开源技术的全球影响力显著提升。3.1.2大模型性能：多模态融合突破，商业化能力提升2025年中国大模型技术实现从单模态向多模态的跨越式发展，国内头部企业推出的多模态大模型在文本、图像、语音、视频等多模态交互能力上显著提升。某头部企业发布的多模态大模型，图像生成准确率达92%，语音识别准确率达99.2%，视频生成流畅度较2024年提升60%。在商业化应用方面，国内大模型API调用量较2024年增长180%，覆盖金融、医疗、工业等20余个行业，大模型商业化落地速度加快。3.1.3专利与论文：数量稳步增长，质量有待提升2025年，中国AI领域专利申请量达12.6万件，较2024年增长15.3%，占全球AI专利申请总量的42.3%，位居全球第一；AI领域顶会论文（如NeurIPS、ICML）发表数量达3860篇，较2024年增长18.7%，占全球总量的35.2%。但从质量来看，中国AI论文被引次数占全球比重为28.6%，低于美国的36.8%；核心算法专利占比仅为25.3%，低于美国的42.1%，基础研究与核心技术专利储备仍需加强。3.2产业应用指数：82.5分，全行业渗透成效显著2025年中国AI产业应用指数得分为82.5分，较2024年提升25.6%，位居全球第一，成为中国AI发展指数的核心优势维度。从行业分布来看，工业、政务、医疗领域AI应用成效突出，得分分别为85.3分、84.7分、83.2分；农业、教育、服务业领域得分分别为78.5分、79.6分、80.3分，呈现全面渗透、快速提升的发展态势。3.2.1工业AI：自主化生产转型加速，效率显著提升在“人工智能+产业发展”行动推动下，AI技术全面渗透工业设计、生产、服务、运营全环节。2025年，中国工业企业AI渗透率达48.3%，较2024年提升12.5个百分点。在设计环节，AI驱动的仿真工具使研发周期平均缩短35%，研发成本平均降低25%；在生产环节，智能体实时优化生产工艺，使产品不良率平均降低28%，生产效率平均提升22%；在服务环节，AI预测性维护系统使设备故障检出率提升至95%以上，设备停机时间平均减少30%。海尔卡奥斯平台、三一重工“根云平台”等工业互联网平台与AI深度融合，推动工业智能化转型加速。3.2.2政务AI：高效协同服务，民生体验提升2025年，中国政务领域AI渗透率达65.7%，较2024年提升18.3个百分点。AI技术融入政务服务全流程，实现从“被动响应”到“主动服务”的转型。宁德市“智慧审批”系统将企业开办时限缩短65%，日均办理量提升80%；厦门边检总站“边检助手”借助AI大模型深度学习3000余部法律法规，法律文书生成效率提升50%，准确率达98.5%；三明市“AI+民企服务项目”将政策传达精准度提升至98.7%，惠企政策落地时效提升70%。全国范围内，“秒批秒办”政务服务事项占比达42.3%，较2024年提升15个百分点，政务服务效率显著提升。3.2.3医疗AI：优质资源下沉，诊疗能力均衡化AI技术从三甲医院向基层医疗机构深度渗透，有效缓解医疗资源分布不均问题。2025年，中国医疗机构AI渗透率达52.6%，较2024年提升16.8个百分点。厦门大学附属中山医院采用的DeepSeek检验报告解析系统，将检验分析时间从小时级缩短至秒级，日接诊量突破万人时仍能保障诊疗效率；安溪县医院“DeepSeek医生助手”系统整合300万份电子病历和50T医学影像数据，构建覆盖97%基层常见病的智能诊疗体系；漳州第三医院“AI小医”系统将基层误诊率降低42%，县域首诊率提升至81.3%。AI技术推动优质医疗资源下沉，基层医疗机构诊疗能力显著提升。3.2.4农业AI：全链条赋能，助力乡村振兴2025年，中国农业领域AI渗透率达38.5%，较2024年提升14.2个百分点，AI技术覆盖育种、种植、管理、销售全产业链。育种环节，AI结合基因测序技术使小麦育种周期从8年缩短至3年，抗病性提升40%；种植环节，智能农机、农业无人机实现精准播种、施肥、病虫害防治，黑龙江某农场引入智能农机后，亩均产量提升15%，人工成本降低60%；销售环节，AI驱动的数字人直播、精准营销实现农产品产销精准匹配，黑龙江明水县“农业+加工+AI”三产融合模式，使本地农产品品牌认知度提升60%，复购率达45%。3.3算力基础指数：80.2分，基础设施支撑坚实2025年中国AI算力基础指数得分为80.2分，较2024年提升19.8%，位居全球第二，仅次于美国（86.5分）。从细分指标来看，算力规模、网络支撑指标表现突出，得分分别为85.6分、83.4分；算力能效指标得分72.3分，仍有提升空间。3.3.1算力规模：智能算力占比超六成，全球领先中国已构建起从数据中心、智算中心到边缘算力的完整算力基础设施体系。截至2025年6月，全国数据中心算力总规模达197EFLOPS，较2024年增长28.3%，其中智能算力占比达62.5%，远超全球平均水平（45.2%）。全国已建成智算中心超180个，较2024年增长45%，算力规模合计达85EFLOPS，占全国算力总规模的43.1%。中科曙光DeepAI深算智能引擎等算力平台实现技术突破，为AI模型训练与应用落地提供坚实支撑。3.3.2网络支撑：5G覆盖全面，千兆网络普及5G网络与千兆光网的广泛覆盖为AI实时数据传输提供有力保障。截至2025年6月，全国5G基站总数达386万个，较2024年增长15.2%，全国行政村5G网络覆盖率达99.8%；千兆光网用户达4.2亿户，占宽带用户总数的58.3%，较2024年提升12.5个百分点。“算力+网络+AI”新范式推动城乡数字基础设施均衡化发展，为AI全场景应用提供网络支撑。3.3.3算力能效：技术持续提升，差距仍存2025年，中国数据中心PUE（能源使用效率）平均为1.28，较2024年下降0.05，其中超大型数据中心PUE平均为1.18，达到国际先进水平。但在高端算力芯片能效方面，国产芯片与国际领先水平仍有差距，国产AI芯片平均能效为每瓦5.2TOPS，低于国际主流芯片的每瓦7.8TOPS，算力能效提升仍需核心技术突破。3.4人才储备指数：65.8分，供需矛盾仍较突出2025年中国AI人才储备指数得分为65.8分，较2024年提升12.3%，在全球排名第六，是中国AI发展指数的薄弱环节。从细分指标来看，人才培养能力指标得分72.5分，稳步提升；人才规模与人才结构指标得分分别为62.3分、60.8分，供需矛盾与结构失衡问题仍较突出。3.4.1人才规模：需求缺口大，供给增长缓慢企业对“AI+行业”复合型人才的需求持续增长，但人才供给严重不足。人社部数据显示，2025年中国AI相关新职业需求达1200万个，较2024年增长33.3%；而高校AI相关专业毕业生仅50万人左右，较2024年增长18.7%，人才缺口达1150万个，供需矛盾进一步加剧。同时，基层劳动者AI素养有待提升，超六成中小企业员工缺乏AI工具使用能力，制约了AI技术的规模化落地。3.4.2人才结构：高端人才稀缺，区域分布不均中国AI人才结构呈现“高端稀缺、中低端过剩”的格局。在高端人才方面，中国AI领域顶尖科学家数量仅为美国的1/3，核心算法、高端芯片等领域的领军人才尤为短缺；在区域分布方面，东部地区AI人才数量占全国的75%，中西部地区占比仅为25%，人才区域分布不均问题突出。此外，AI人才行业分布集中在互联网、金融领域，占比达62.3%，工业、农业、医疗等传统领域AI人才占比不足30%，难以满足全行业智能化转型需求。3.4.3培养能力：高校与职业教育协同推进2025年，中国高校进一步加强AI相关专业建设，新增AI相关专业高校达86所，累计开设AI相关专业高校超500所，年招生规模达18万人，较2024年增长20%。职业教育方面，全国新增AI技能培训基地120个，开展AI技能培训超200万人次，较2024年增长35%，基层劳动者与中小企业员工AI素养逐步提升。同时，企业与高校合作建立产学研用一体化人才培养平台，定向培养“AI+行业”复合型人才，人才培养与产业需求的匹配度逐步提升。3.5治理规范指数：70.3分，体系逐步完善2025年中国AI治理规范指数得分为70.3分，较2024年提升22.1%，在全球排名第四，治理体系逐步完善。从细分指标来看，政策体系与行业自律指标得分分别为75.6分、72.8分，进展显著；技术防护指标得分62.5分，仍需加强。3.5.1政策体系：层级完善，覆盖全面2025年，中国AI安全与伦理治理政策体系逐步完善，形成“国家-地方-行业”三级政策框架。国家层面，《生成式人工智能服务管理暂行办法》《人工智能安全治理指南》等文件落地实施，明确AI应用的边界与责任划分；地方层面，北京、上海、广东等省市出台配套政策，结合区域产业特点细化治理要求；行业层面，多个行业协会发布AI伦理与安全相关标准，规范行业发展。截至2025年12月，中国已出台AI相关治理政策超80项，较2024年增长45%，政策覆盖技术研发、产业应用、安全防护等全链条。3.5.2技术防护：工具规模化应用，能力提升AI安全检测工具实现规模化应用，安全防护能力逐步提升。2025年，国内AI安全检测工具市场规模达86亿元，较2024年增长68%；头部网络安全企业研发的AI漏洞检测系统，漏洞检出率提升75%，检测速度提升60%；AI数据脱敏技术广泛应用，某互联网企业采用AI数据脱敏技术，数据泄露风险降低80%。但在AI生成内容鉴别、算法偏见检测等前沿领域，技术防护能力仍需进一步提升。3.5.3行业自律：企业主动参与，伦理意识提升行业自律成为AI治理的重要补充，企业伦理意识显著提升。2025年，超70%的头部AI企业联合发布《AI伦理自律公约》，承诺遵守“智能向善”原则；65%的AI企业建立内部伦理审查机制，对AI产品与服务进行伦理评估；开源社区发布开源模型伦理规范，规范开源模型的研发与应用。行业自律与政策监管协同，推动AI技术健康有序发展。四、中国与全球主要国家AI指数对比分析4.1与美国的对比：优势在应用与算力，短板在技术与人才2025年，美国AI发展指数得分为85.7分，中国为78.3分，两国差距为7.4分，较2024年的8.6分有所缩小。中国在产业应用指数（82.5分vs80.2分）、算力基础指数（80.2分vs86.5分）两个维度中，产业应用指数超越美国，算力基础指数差距缩小至6.3分；在技术创新指数（75.6分vs88.2分）、人才储备指数（65.8分vs82.3分）、治理规范指数（70.3分vs78.5分）三个维度仍存在明显差距。具体来看，中国的核心优势在于：一是产业应用场景丰富，AI在工业、政务、医疗等领域的渗透率高于美国；二是算力基础设施建设速度快，智能算力规模与占比领先全球。美国的核心优势在于：一是基础研究与核心技术领先，高端AI芯片、核心算法专利占比全球第一；二是AI人才储备雄厚，顶尖人才数量与人才结构优于中国；三是全球治理话语权强，主导多项AI国际治理规则制定。4.2与欧洲国家的对比：治理体系接近，技术应用各有侧重2025年，欧洲主要国家AI发展指数平均得分为67.5分，中国为78.3分，领先10.8分。在治理规范指数方面，中国（70.3分）与欧洲平均水平（71.2分）接近，欧洲在AI伦理治理的精细化程度上略有优势，中国在政策落地效率上更具优势。在技术创新指数方面，中国（75.6分）领先欧洲平均水平（68.5分），尤其在开源生态、大模型商业化应用领域优势明显；欧洲在基础科学研究、高端制造AI应用领域具有特色。在产业应用指数方面，中国（82.5分）显著领先欧洲平均水平（65.8分），全行业渗透速度更快。4.3与亚太邻国的对比：全面领先，引领区域发展2025年，日本、韩国AI发展指数分别为68.5分、64.7分，中国以78.3分全面领先。在算力基础指数方面，中国（80.2分）远超日本（65.3分）、韩国（62.8分），算力规模与网络支撑能力优势明显；在产业应用指数方面，中国（82.5分）领先日本（68.2分）、韩国（66.5分），应用场景更丰富；在技术创新指数方面，中国（75.6分）领先日本（70.3分）、韩国（68.7分），开源生态与大模型性能优势突出；在人才储备与治理规范指数方面，中国也处于领先地位。中国已成为亚太地区AI产业发展的核心引擎，带动区域AI产业协同发展。五、2026-2028年中国AI指数发展趋势预判5.1总体趋势：持续增长，差距逐步缩小预计2026-2028年，中国AI发展指数将保持年均15%以上的增长速度，2026年得分将突破85分，2027年突破90分，2028年接近95分，与美国的差距逐步缩小。其中，产业应用指数仍将保持快速增长，年均增速达20%以上；算力基础指数年均增速达18%左右，持续巩固优势；技术创新指数年均增速达16%左右，核心技术突破将带动指数快速提升；治理规范指数年均增速达14%左右，体系逐步完善；人才储备指数年均增速达12%左右，供需矛盾逐步缓解。5.2各维度趋势预判技术创新指数方面，预计2028年得分将突破88分，接近美国水平。开源大模型将向“轻量化、专业化”方向演进，垂直行业开源模型数量大幅增长；大模型性能将进一步提升，与国际领先水平的差距缩小至5%以内；核心算法专利占比将提升至35%以上，基础研究能力显著增强。产业应用指数方面，预计2028年得分将突破95分，持续保持全球领先。工业AI渗透率将提升至70%以上，实现从“自主化生产”向“智能化协同”转型；农业AI渗透率将提升至60%以上，全链条智能化水平显著提升；医疗、教育、政务等领域AI应用将更加深入，民生福祉持续提升。算力基础指数方面，预计2028年得分将突破90分，超越美国成为全球第一。全国数据中心算力总规模将突破400EFLOPS，智能算力占比达80%以上；算力能效将显著提升，国产AI芯片能效接近国际领先水平；城乡算力基础设施均衡化水平进一步提升，实现“算力普惠”。人才储备指数方面，预计2028年得分将突破75分，供需矛盾显著缓解。高校AI相关专业毕业生数量将突破100万人，人才供给大幅增长；高端人才引进与培养成效显著，顶尖AI人才数量翻倍；人才结构逐步优化，区域与行业分布更加均衡，基层劳动者AI素养显著提升。治理规范指数方面，预计2028年得分将突破80分，形成完善的治理体系。AI相关法律法规更加健全，覆盖全链条、全场景；技术防护能力显著提升，AI生成内容鉴别、算法偏见检测等技术实现突破；行业自律机制更加完善，形成“政策监管+技术防护+行业自律”的多元治理格局。六、提升中国AI发展指数的对策建议6.1强化核心技术攻关，提升技术创新指数加大对AI基础研究、核心技术的投入，设立国家级AI核心技术攻关专项，重点突破高端AI芯片、基础软件、关键算法等“卡脖子”问题。支持企业与科研机构建立产学研用一体化创新平台，加速技术成果转化。鼓励开源生态发展，加强开源技术标准制定，提升中国在全球AI技术标准中的话语权。推动AI与量子科技、6G等前沿技术协同创新，培育新的技术突破点。6.2深化产业融合应用，巩固产业应用优势出台针对性政策，支持中西部地区、中小企业AI应用落地。通过财政补贴、税收优惠、算力支持等方式，降低中小企业AI转型成本。打造一批可复制、可推广的行业AI应用案例，推动AI技术在农业、服务业等传统领域的深度渗透。加强“算力+网络+AI”基础设施建设，缩小城乡、区域数字鸿沟，让AI技术惠及更多群体。6.3完善算力基础设施，提升算力能效水平持续加大算力基础设施建设投入，优化算力资源布局，推动东中西部算力协同发展。加强算力能效技术研发，提升数据中心PUE水平，推动绿色算力发展。加快国产AI芯片研发与产业化，提升芯片性能与能效，突破算力核心硬件瓶颈。建立算力资源共享机制，提升算力利用效率，实现算力普惠。6.4优化人才培养体系，缓解人才供需矛盾调整教育结构，在高校增设AI相关专业，加强“AI+行业”复合型人才培养。推动职业教育改革，开展针对性的AI技能培训，提升基层劳动者、中小企业员工的AI应用能力。建立AI人才评价与激励机制，吸引全球高端AI人才来华创新创业。加强全民AI科普教育，通过线上线下多种渠道，提升公众对AI技术的认知与理解，营造包容创新的社会氛围。6.5健全治理规范体系，防范技术应用风险加快制定完善AI安全与伦理相关法律法规，明确AI应用的边界与责任划分。建立AI风险评估与监测机制，加强对数据安全、算法公平性的监管，防范AI技术滥用带来的社会风险。推动智能向善理论体系构建，引导企业、开发者遵守伦理规范。加强AI安全技术研发，提升AI漏洞检测、数据脱敏、内容