【摘要】以大模型、专利和产业落地三条主线，梳理中国AI在全球格局中的位置与技术走向。

引言

人工智能已经进入一个节点时刻。

一端是模型参数、数据规模和算力需求呈指数级攀升。另一端是工业机器人、具身智能、智慧医疗等场景快速落地，推动实体产业重新分工。

《2025人工智能指数》给出了一组高度集中的信号。40%的大模型占比、60%的专利占比、全球第一的论文总量，这些数据背后，不只是规模优势，也反映了技术路径选择和产业结构的变化。

对于技术从业者，关心的不只是中国在排行榜上的位置，更在意几个关键问题：

  • 大模型还会怎么演化？

  • 算力压力会不会压垮中小团队？

  • 具身智能和智慧医疗到底是概念，还是真正的业务机会？

  • 生态协作究竟有没有技术含量，还是停留在产业口号？

下面从数据、技术路径和产业落地三个层面，结合指数中的核心信息，给出一份尽量面向工程和架构视角的解读。

◆ 一、中国AI的全球位置，从三组核心数据看清楚

1.1 大模型规模与全球版图

截至2025年7月，全球已发布大模型数量为3755个。其中，中国发布了1509个，占比约40%，在大模型数量上处于绝对第一梯队。

如果只看数量，很容易得出一个简单判断：中国在大模型赛道已经占据主导。对于技术视角，更重要的是结构分布和质量层级。

指数里提到的几组关键数据

  • 全球标志性模型约900个

  • 中国贡献101个

  • 位列美国、欧洲之后，排在全球第三

  • 主要代表机构包括清华大学、阿里巴巴、DeepSeek、腾讯、智谱AI等

这组对比有两个含义

  1. 中国在大模型总体数量上领先，已经形成完整谱系，从通用模型到行业模型再到开源模型，层级较全。

  2. 在全球公认的头部模型中，中国的占比仍然偏低，但增长很快，且在某些方向出现了技术风格鲜明的代表。

用一张表，把当前全球格局的几个核心维度压缩出来。

维度

全球规模

中国数据

中国占比或位置

大模型总数

约 3755 个

1509 个

约 40 百分比

标志性模型数

约 900 个

101 个

数量第三，仅次美欧

AI 论文年发表量

约 5.7 万篇

23695 篇

总量第一

AI 专利年申请数

约 5.9 万件左右

35423 件

约 60 百分比

工业机器人装机

记作 100 百分比

54 百分比

全球第一

具身智能 2030

记作全球 100 百分比

约 45 百分比

全球最大单一市场

这张表说明一件事
中国在规模指标上已经进入全球核心区，在若干维度甚至形成压强优势。接下来要看的，是这种规模是否带来了结构优势和技术路径优势。

1.2 论文与专利，基础研究和技术积累的双轮

指数给出的两条时间线非常关键。

  1. 论文时间线

    • 2000 年全球 AI 论文约8500篇

    • 2024 年增长到约5.7 万篇

    • 中国从671篇增长到23695篇，增幅约35倍，总量全球第一

    研究方向集中在

    • 机器学习覆盖率约 76 百分比

    • 计算机视觉约 47 百分比

    • 生成式 AI约 13 百分比

    特别是在

    • 多模态融合

    • 具身智能

    这两个前沿方向，中国论文数量占全球约38 百分比，处于前列。

  2. 专利时间线

    • 2024 年，中国 AI 相关专利申请35423 项

    • 占全球约60 百分比

    • 已成为全球最大 AI 专利来源国

论文数据说明研究活跃度和问题覆盖面。专利数据反映从研究到工程实现再到产业布局的路径是否闭合。

论文第一加专利第一，意味着两件事

  • AI 已经成为中国科研体系的重点投入方向，学术和产业都在压强投入

  • 研究成果并非停留在论文，而是大量进入技术落地和商业竞争阶段

对于工程视角，专利还有一层现实影响
技术栈的可用空间和合规空间，会越来越被专利格局所塑形。
这对国产基础软件、芯片替代、模型训练框架等方向的研发策略，都会产生直接约束和机会。

1.3 从数量优势到结构优势

单看数量，优势已经非常明显。对于下一阶段，关键是结构。

指数中有三个结构特征值得关注。

  1. 研究方向结构更偏向前沿交叉
    多模态和具身智能占比较高，这两个领域有一个共同点

    • 都需要融合感知、决策、控制多条技术链

    • 都和未来的通用智能形态更接近

    这说明中国在基础研究的布局，不只集中在经典视觉或传统 NLP，而是开始在复杂系统层面布局。

  2. 大模型谱系覆盖更广
    中国大模型不仅数量多，类型也比较丰富

    • 通用多模态模型

    • 行业模型

    • 嵌入式和边缘模型

    • 聚焦效率的模型

    这给产业端提供了更多可选空间，对开发者来说，可针对场景选择合适模型，而不是被迫使用一两个全球统一的超大模型。

  3. 算力效率成为中国路线的一个标志
    随着顶尖模型训练算力每5 个月翻一倍，纯算力堆叠变得成本极高。
    在这样的背景下，中国的一些团队选择走效率优先路线，而不是单纯追求参数规模和训练 FLOPs。

这里的代表案例，就是 DeepSeekV3 这一类模型。

◆ 二、大模型赛道：中国的技术路线与算力效率

2.1 大模型技术栈的现实约束

对于一名架构师，大模型带来的真实问题通常是几件事

  • 训练这类模型需要多少算力

  • 训练周期能否接受

  • 微调和部署的成本是否能匹配业务规模

指数给出的一个关键结论是
全球顶尖 AI 模型的训练算力需求，大约每 5 个月翻一番。

这意味着，如果沿着单纯堆算力的路线往前走，中小团队会越来越难参与训练侧创新，很多团队只能退守到调用 API 或做小规模微调。

现实中的大模型技术栈，大致可以拆成三层

  1. 模型规模与结构

    • 参数规模

    • 网络拓扑

    • 稀疏结构

  2. 数据与训练策略

    • 语料质量

    • 任务构造

    • 训练调度

  3. 工程与系统优化

    • 分布式并行策略

    • 内存管理

    • 内核算子优化

    • 编译和推理引擎

如果三层都简单照搬国外头部路线，算力需求和成本几乎没有下降空间。

中国团队在这三层的做法，开始出现比较明确的技术取向
不是用同样的资源追赶，而是用不同的资源配置追近相似的效果。

2.2 DeepSeek 路线与算力效率思路

DeepSeekV3 的出现，给了一个比较典型的样本。
在参数规模和能力接近国际头部模型的前提下，训练所用算力明显更低，用一句话概括就是
以可控的算力预算，逼近高端模型能力上限。

从工程和算法角度，这类模型在几个方向做了较多优化

  1. 架构层的稀疏化与结构优化

    • 使用更细颗粒度的路由或稀疏结构

    • 在保证主干路径能力的基础上，减少冗余计算

    • 在推理阶段通过裁剪和缓存，降低单次请求消耗

  2. 训练策略层的精细调度

    • 更重视数据质量，而不是简单堆数量

    • 针对代码、工具使用、多轮对话等高价值任务进行强化训练

    • 对训练过程中的损失变化进行分阶段调整，让算力集中投放到最有效区间

  3. 系统与算子层的重度优化

    • 针对国产和多源 GPU 做并行策略适配

    • 深度优化 KV Cache、注意力计算、张量并行等关键路径

    • 通过混合精度、通信压缩等手段压缩有效 FLOPs

用一个简单的流程图来概括这条路线的技术栈重心。

这条链路里，算力不再被视作可以无限扩张的资源，而是被当作一个约束条件写进架构设计和系统工程决策中。

对国内开发者，这有两个现实启示

  • 大模型不是只能玩“参数竞赛”，也可以做“算力效率竞赛”

  • 在国产硬件和复杂网络环境下，系统工程能力和训练策略设计能力变得和算法本身一样重要

2.3 模型质量、开放生态与产业对接

数量和算力效率之后，回到质量和生态。

指数中提到，中国在全球标志性模型中的贡献为101 个，这个量级已经足以支撑多样化生态，但和美欧头部模型相比，仍有差距。

中国大模型生态的一个明显特点，是行业模型和场景化模型比例较高，包括但不限于

  • 金融、政务、制造、能源等行业模型

  • 嵌入到机器人、终端设备中的小型或中型模型

  • 与现有企业系统深度绑定的私有化模型

这个现象与产业结构高度相关
中国制造业和应用服务业的体量很大，对场景化模型的需求远高于对单一超级模型的依赖。

在生态侧可以看到几个趋势

  1. 开放框架和国产推理引擎快速演进

    • 针对不同芯片和算力组合的推理框架

    • 适配 ARM、RISC-V、GPU 以及 NPU 的多目标编译

    • 从云端到边缘的一体化调度

  2. AI Agent 和工具链集成
    大模型在越来越多的场景不再直接对接用户，而是以Agent的形式嵌入流程

    • 在制造业中作为工艺推荐或异常分析的智能节点

    • 在金融中辅助合规检查、风险研判

    • 在物流和运维中充当自动化决策的中枢

  3. 私有化与多云混合部署成为常态
    对安全和合规要求较高的行业，更倾向自持模型或使用本地化部署。
    这对模型的资源占用、压缩与蒸馏能力提出更高要求，也倒逼上游模型在设计阶段就考虑多形态部署。

从工程实践来看，中国大模型生态的特点可以概括为
规模上追平，结构上多样，部署形态上更贴近具体行业约束。

◆ 三、从算法到实体：工业机器人与具身智能的双向拉动

3.1 工业机器人智能化的技术路径

指数指出，自 2012 年以来，全球工业机器人装机量持续增长，中国已经连续多年成为全球最大市场。
2024 年，中国工业机器人装机量占全球约54 百分比，其中智能机器人占比达到35 百分比。

对技术部门来说，工业机器人和大模型的结合主要体现为几个方向

  1. 感知与状态理解

    • 使用视觉模型进行目标识别、位姿估计和缺陷检测

    • 将传统 PLC 和传感器数据输入模型进行状态分析和预测

  2. 运动规划与策略决策

    • 从基于规则的路径规划升级到强化学习和模仿学习

    • 引入策略模型，让机器人可以在工况变化时做出更鲁棒的行为选择

  3. 人机协作与安全控制

    • 使用多模态模型理解操作人员指令和意图

    • 结合安全传感器动态调整速度和动作范围

在工程视角，可以把当下工业机器人智能化分成三层演进阶段

  • 阶段一
    感知智能化，主要是视觉和检测

  • 阶段二
    决策部分引入学习模型，替代部分规则

  • 阶段三
    通过云端模型、边缘推理和本体控制器协同，形成闭环智能

中国之所以在装机量上占有 54 百分比的份额，一个基础原因是
制造业在整体国民经济中的比重足够高，并且在高强度劳动、复杂工况和柔性产线方面的需求很强。
这为 AI 与机器人结合提供了丰富的真实数据和多样场景。

3.2 具身智能产业的商业化窗口

指数对具身智能给出了清晰的市场规模预测

  • 2025 年中国具身智能市场约53 亿元

  • 2030 年将增至约1038 亿元

  • 预计占全球约45 百分比左右

结合政策研究和行业报告，2030 年之后，具身智能相关产业有可能向数千亿到万亿级迈进，这个时间尺度对一线研发团队来说恰好是一个能看见回报的周期。

具身智能之所以被单独拉出来看，是因为它在技术栈结构上的独特性。

具身智能需要把三类能力打通

  1. 大模型和世界知识

    • 理解复杂任务描述

    • 生成分步计划和高层策略

  2. 感知系统

    • 图像、点云、语音、触觉等多源输入

    • 在动态场景中进行实时判断

  3. 控制与执行

    • 轨迹规划

    • 接触力控制

    • 关节和驱动层闭环控制

可以用表格压缩一下具身智能典型场景和技术重心。

场景类型

代表应用

技术重心

工业场景

柔性装配、质检、搬运

视觉感知、动作规划、稳定抓取

服务场景

前台接待、巡检

多模态对话、导航、目标跟踪

医疗与养老

陪护、康复辅助

安全控制、力反馈、个性化交互

应急救援

搜救、危险作业

强鲁棒感知、远程操作、自主规划

教育与科研

实验平台、教学机器人

通用动作库、多任务学习与迁移

对中国来说，具身智能具备几个天然优势条件

  • 机器人制造和供应链基础较完整，从电机、减速器到控制器都有较广覆盖

  • 大模型生态已经成形，多模态能力在国内研究中投入较大

  • 医疗、养老、物流等场景需求集中且规模可观

从工程实践角度，具身智能的关键挑战主要在

  • Sim2Real 迁移
    仿真环境中表现良好的策略，如何迁移到真实环境

  • 数据闭环
    如何在实际部署中采集高质量训练数据，并持续迭代模型

  • 稳定性与安全性
    在接触人或处理危险物时，如何做到可验证的安全

这些问题决定了具身智能目前更适合企业中长期布局，而不是短期薄利多销的项目。

3.3 工业与具身智能背后的算力和模型需求

工业机器人和具身智能并不一定需要超大参数模型，但对延迟、稳定性和本地运算能力非常敏感。

常见工程折中包括

  • 使用云端大模型做高层规划，再由本地中小模型做细粒度控制

  • 在机器人本体上部署蒸馏后的小模型，保障离线或弱网环境下的基本功能

  • 对视觉和动作识别模型进行算子级优化，以适配嵌入式算力资源

这类折中策略与前文提到的“算力效率路线”是一致的
在给定算力约束下，把智能能力塞进有限资源中，而不是反过来。

中国在机器人和具身智能方向的优势，不只体现在市场规模，更体现在愿意为特定场景做重工程投入，这对上游模型和算法研究形成直接拉动。

◆ 四、智慧医疗 全流程 AI 化的技术与产业逻辑

4.1 从药物研发到临床试验的模型介入

指数中提到，到 2030 年，全球智慧医疗市场规模预计将超过8092 亿美元，年复合增长率接近18 到 19 百分比。
这一增长很大一部分来自 AI 对医疗研发和服务体系的多点介入。

在药物研发和临床前阶段，AI 主要发挥三个作用

  1. 分子设计与筛选

    • 使用生成模型设计候选分子结构

    • 用预测模型评估 ADMET 属性和靶点结合能力

    • 大幅减少需要进入湿实验的候选数量

  2. 多组学与生物标志物发现

    • 通过深度学习结合基因、蛋白、代谢等多源数据

    • 辅助发现潜在生物标志物和疾病亚型

    • 支持更精准的患者分层与试验设计

  3. 临床试验设计与模拟

    • 使用模型辅助设计试验方案和入组标准

    • 模拟不同参数组合对试验成功率的影响

    • 缩短试验总周期，优化样本量和预算配置

从系统角度，这些能力大多集中在云端或数据中心，需要严格的数据合规和匿名化处理。
对开发者来说，关键难点在于

  • 数据格式复杂且分散

  • 标注成本高

  • 合规要求高，对训练和部署流程提出额外约束

4.2 智能诊断与辅助决策

在面向患者的诊疗环节，AI 的介入更加直接。

典型方向包括

  • 医学影像辅助诊断

  • 病历结构化与信息抽取

  • 智能问诊与分诊建议

  • 手术规划与术中导航

  • 远程会诊与随访管理

医学影像是应用最早也最成熟的方向之一

  • 通过卷积网络与 Transformer 模型，对 CT、MRI、X 光等影像做异常检测和病灶分割

  • 在肿瘤、心血管、骨科等领域已经形成多款具备监管认证的产品

病历和文本相关任务，则更依赖大模型和 NLP 能力

  • 把非结构化病历转换为结构化信息

  • 自动提取诊断要点、用药记录和检验指标

  • 提供候选诊断和检查建议

在中国，医疗体系规模大且结构复杂，智慧医疗的落地需要兼顾三点

  • 诊疗质量和准确性

  • 医生工作流的可用性和干扰度

  • 法规合规和责任界面划分

这对模型在解释性、可靠性和可追溯性方面提出更高要求，也促使很多产品走向医生主导、AI 辅助的交互模式。

4.3 中国在医疗 AI 的布局特点

指数给出的是全球市场规模和增速。结合国内情况，中国在智慧医疗方向有几个比较鲜明的特点

  1. 数据体量大且病种丰富
    全国范围内公立医院体系覆盖面广，病种多样，为 AI 模型提供了天然的数据基础。
    这在罕见病、区域性疾病和多病共存等复杂病例上具有优势。

  2. 政策上鼓励合规前提下的创新试点
    多地推行互联网医院、远程医疗和电子病历等基础设施，为 AI 系统接入提供接口。
    同时在医疗器械注册和算法更新机制上，逐步形成更适配 AI 的监管框架。

  3. 产业打法偏向长周期深耕
    医疗 AI 项目往往需要

    • 与医院共建数据与模型中心

    • 深度嵌入到 HIS、RIS、LIS 等多个系统

    • 通过多轮试点和评估调整

这类项目短期见效不快，但一旦嵌入核心系统，粘性极强。
对于技术团队，这意味着要构建可长期维护、容易验证、方便监管的模型和系统，而不仅是做一次性 Demo。

◆ 五、生态与治理 从技术领先到系统能力建设

5.1 跨界生态合作与产业协同

指数发布现场，10 家协会共同启动了AI 跨界生态合作伙伴计划。
这类计划表面上更像产业组织活动，但背后折射出一个现实趋势
AI 正在从单一技术栈，变成跨行业基础设施。

这类跨界生态计划的技术内核有几个维度

  1. 打通技术供给与场景需求

    • 模型提供方需要理解行业方的约束和数据结构

    • 行业用户需要清楚模型的边界和容错空间

  2. 打通渠道网络与交付能力

    • 单一模型方往往难以覆盖全国乃至全球的细粒度场景

    • 需要依托本地服务商、系统集成商和行业软件伙伴

  3. 打通资本与长期投入

    • 机器人、医疗等赛道需要长周期投入

    • 资本方对项目退出路径和风险的理解，会影响技术路线选择

从开发者视角，生态合作的落点往往体现在

  • 更丰富的 API 与 SDK

  • 更标准化的模型与数据接口

  • 更可预期的迭代节奏与兼容策略

这些因素直接决定一个系统能否在 3 到 5 年内保持可维护性和扩展性。

5.2 AI 加产业的新路径

指数中多次强调 AI 与制造、医疗、金融、物流等行业的深度融合。
从技术架构角度，可以把 AI 加产业理解为三层集成。

  1. 数据层集成

    • 从业务系统、传感器和用户交互中采集数据

    • 做清洗、脱敏和特征构建

    • 建立可被模型直接消费的数据接口

  2. 模型层集成

    • 通用大模型处理自然语言、多模态理解和通识知识

    • 行业模型处理专业术语、结构化规则和专业知识

    • 小模型和规则系统处理高稳定性、高可验证的关键环节

  3. 流程层集成

    • 把模型嵌入现有流程，而不是推翻原有系统

    • 在关键节点给出建议或自动执行可逆操作

    • 保留人工兜底机制和审计日志

AI Agent 则是这三层集成的自然产物

  • 上接大模型和行业知识

  • 下接企业系统、API 和工具链

  • 在任务维度完成规划、执行和反馈

中国在这条路径上的优势，在于

  • 企业数字化程度过去几年提升很快

  • 互联网和云服务基础较完备

  • 在制造和供应链等实体领域有庞大场景需求

技术团队如果从一开始就把系统按三层集成方式设计，可以明显减少后续接系统、改流程的成本。

5.3 风险、治理与长期竞争力

当 AI 技术在论文、专利和产业上全面铺开后，问题已经不再是“能不能做”，而是“怎么做才可持续”。

指数没有单列安全章节，但从政策维度和跨界生态的描述中，可以看出几个隐含方向

  1. 数据安全与隐私保护

    • 大模型训练对数据量依赖大

    • 医疗、金融和政务数据的安全等级高

    • 需要在技术和制度双重约束下做数据可用不出域

  2. 模型可控和可解释

    • 在工业和医疗场景中，错误成本高

    • 需要为关键决策链路提供合理的解释和回溯机制

    • 更倾向语言模型与传统可验证算法组合使用

  3. 算法治理与责任划分

    • 需要清晰界定算法提供方、系统集成方和最终使用方的责任边界

    • 对模型更新、参数调整和在线学习等行为制定审计规则

对长期竞争力来说，这些治理能力和基础研究、工程能力一起构成国家级 AI 系统能力。
论文和专利是显性的指标，治理和生态是隐性的支撑结构。
中国如果要从“量的领先”走向“质的优势”，这两种能力需要同步建设。

结论

《2025 人工智能指数》给出了几个高密度的结论

  • 40 百分比的大模型占比

  • 60 百分比的专利占比

  • 论文总量全球第一

  • 工业机器人装机和具身智能市场规模全球领先预期

这些数字说明，中国在 AI 领域已经从追随阶段进入并跑甚至部分领跑阶段。

更值得技术圈关注的是背后的结构变化

  • 在多模态和具身智能方向的论文占比较高

  • 在算力成本持续抬升的背景下，选择了更重视算力效率的技术路线

  • 在大模型生态上，更注重和具体行业场景的深度绑定

  • 在工业机器人、具身智能和智慧医疗等方向，愿意为真实场景进行长期工程投入

如果从工程和架构角度给出一句总结
中国 AI 的竞争力，正在从单点模型能力，转向以算力效率、场景深耕和生态协作为核心的系统性能力。

接下来几年，几个方向会特别关键

  • 在基础理论和原创模型架构上的突破

  • 在通用大模型和行业模型之间找到更清晰的分工

  • 在算力、数据与治理体系之间形成稳定平衡

  • 在具身智能和智慧医疗等长周期领域坚持工程投入

对一线开发者和架构师而言，这些变化直接决定技术选型、系统设计和职业路径。
从现在起，单一模型微调技能的边际价值会慢慢下降，跨模型、跨系统、跨行业的架构和工程能力，会变得越来越重要。

📢💻 【省心锐评】

中国 AI 的真正底牌，不在单一指标，而在算力效率、场景深耕和生态协同这三件事能不能长期做扎实。