技术愈发成熟下中国人工智能行业应用广度深度正不断拓展

2025-11-03 09:25

手机浏览

一、人工智能行业产业链图解

人工智能产业链由上游（基础层）、中游（技术层）、下游（应用层）构成，形成“基础支撑-技术创新-场景落地”的闭环生态。三者相互依存：中游技术突破推动下游应用落地，下游需求反向驱动上游算力升级与中游算法迭代。人工智能产业链正以“基础层筑基、技术层突破、应用层爆发”的路径重塑全球经济格局。2025年，随着大模型、端侧AI与行业解决方案的成熟，AI将从“单点突破”迈向“系统化赋能”，成为数字经济时代的核心增长引擎。

人工智能行业产业链

<strong>人工智能行业产业链</strong>

数据来源：观研天下数据中心整理

二、人工智能行业需求规模

随着AI技术的不断成熟，企业在应用的广度和深度上也在不断拓展。根据2024年麦肯锡全球AI调查的数据AI的使用率呈现爆发式增长。过去几年中，全球范围内企业的AI使用率(至少在一个业务职能中使用AI)维持在50%左右，但到2024年，这一数字跃升至72%。几乎每个地区的企业都在积极推进AI应用，这一趋势反映了企业对Al应用价值的逐步认可与加速推进。

数据来源：观研天下数据中心整理

AI已广泛渗透至各行各业随着AI技术的成熟，AI已经不再局限于实验性应用，而是广泛渗透到各行各业，推动行业数字化转型。尤其在医疗健康、制造业、金融业、零售与电商等领域，AI技术正成为企业核心竞争力的一部分。

AI与自动化的结合在制造业中展现了巨大的潜力。例如，一些制造业企业已经部署了基于AI的智能生产线，通过自动化检测系统、机器人操作以及预测性维护，大幅提高生产效率和产品质量。

在金融领域，AI的应用已经扩展到了风控、自动化交易以及客户分析等方面。部分银行通过AI驱动的风控系统实时分析交易数据，能及时识别潜在的欺诈行为，显著提高了交易的安全性和资金流转效率。同时，AI通过精准的客户数据分析，帮助金融机构定制个性化金融产品，提升客户体验。

零售和电商行业同样在AI的推动下迎来了数智化转型。通过机器学习算法，电商平台能够根据用户的浏览记录和购买行为提供个性化推荐，从而提高转化率和客户满意度。AI在库存管理和供应链优化中的应用，使得这些企业能更精准地预测库存需求，降低过剩库存和缺货风险。

三、人工智能下游产业发展现状

1、农业

根据观研报告网发布的《中国人工智能行业发展趋势分析与投资前景研究报告（2025-2032年）》显示，近三年，全球科技的重要前沿领域集中在AI大数据模型和机器人技术。随着科技的外溢，消费端寻找应用场景的现象愈发普遍。从支持AI产业化发展角度来看，近年来政策端鼓励科技引领消费升级，支持力度逐步加大。政策将逐步发力在消费领域的各个方面挖掘智能化发展潜力，鼓励AI+消费创新升级。从AI+农业的角度来看，当前仍处于智能化发展初期。

智慧农业功能及基本介绍

功能	基本介绍
监控功能系统	根据无线网络可获取德植物生长环境信息，如监测土壤水分、土壤温度、空气温度等参数，并以直观的图表和曲线的方式显示给用户，根据以上的信息反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动喷药等自动控制。
监测功能系统	在农业园区内实现自动信息检测与控制，通过配备无线传感节点检测土壤、空气、光照等参数。并根据种植作物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息。
实时图像与视频监控功能	能直观反映作物的生长长势，侧面反映作物生长的整体状态及营养水平，从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。

数据来源：观研天下数据中心整理

育种者能够借助AI驱动的工具对海量数据进行分析，从而精准预测基因型-表型关联，识别新的基因组合，大幅提升精度和效率并优化育种策略。AI在作物改良中的核心应用工具包括大数据技术、机器学习、深度学习、计算机视觉、遗传算法等等，对作物的表型组学、基因组学产生深远影响。

AI在作物育种技术中的应用

技术	介绍	运用
全基因组选择	利用全基因组范围内的分子标记(如SNP,单核苷酸多态性)来预测个体遗传潜力的育种技术。利用Al机器学习算法(如随机森林、支持向量机等)分析基因型与表型数据，构建预测模型，帮助育种者在早期阶段筛选出优良品种，从而加速育种进程。	特征基因挖掘：利用Al的特征选择算法，如基于梯度提升决策树的方法，可以从大量基因组标记中识别出与目标性状关联紧密的关键基因或标记，为作物遗传改良提供明确的靶点。
数据融合与功能基因预测	整合多源数据(如基因型、表型、环境数据),预测功能基因和优异等位基因，指导遗传改良。运用Al深度学习算法快速解析海量基因组数据，定位关键基因；通过对已知基因功能和序列的学习，建立模型来预测未知基因的功能。	数据融合：全流程智慧育种平台实现针对基因测序数据的变异位点计算加速110倍，基因型过滤加速25倍以上，群体遗传学分析加速1000倍以上。功能基因预测：中国农业科学院生物技术研究所构建的植物表观遗传修饰智能预测在线工具SMEP,采用Al深度学习植物DNA甲基化、RNA甲基化、组蛋白修饰等序列信息，系统实现了水稻、玉米等物种中表观修饰位点的预测
高通量表型采集	利用自动化、高精度的传感器和成像技术，快速、大规模地获取生物体表型数据，包括植物的形态、结构、生理状态等。利用Al深度学习算法，如卷积神经网络(CNN),自动从图像中提取植物的形态、颜色、纹理等特征，提高特征提取的准确性和效率。结合机器人技术和Al算法，实现表型数据的自动化采集。	图像分析与处理：托普云农的植物表型智能解析平台“TP-AlPheno",能对可见光二维三维、高光谱等图像进行解析，实现可见光二维单株植物解析用时小于5秒等高效处理。多模态数据融合：无人机激光雷达结合三维深度神经网络的棉花高通量表型获取方法，实现大田棉花株高、孔隙率、冠层体积等表型信息的快速获取。
基因编辑优化	CRISPR-Cas9、TALENs、ZFNs技术结合Al技术，优化基因编辑系统，Al算法能够分析作物基因组序列数据，精准识别适合编辑的靶点区域，实现基因的精确插入、删除或替换，精准改造目标基因，提高作物的抗病性和产量。也可利用Al技术挖掘新的基因编辑酶或系统。	通过深度学习模型对gRNA的序列特征和编辑效果进行学习，设计出更高效的gRNA序列；改进CRISPR-Cas9系统的引导RNA(gRNA)设计，提高其与目标DNA的结合特异性和编辑效率，降低脱靶效应。

数据来源：观研天下数据中心整理

2024年6月，先正达集团与AI公司Insta Deep合作，将先正达专有的性状研发能力与Insta Deep的大语言模型（LLM）——农学核苷酸转化器（AgroNT）相结合。AgroNT在大约1050万个包含数万亿碱基对的基因组序列上接受预训练，涵盖大田、水果、豆科、蔬菜等48种核心农作物，因而能够深度解析遗传密码的复杂语言。通过这种方式，AgroNT可以帮助科学家从大量的DNA序列和基因组数据中挖掘洞察，准确预测基因调控机制，从而将性状控制和作物表现提升到一个新水平。该技术进一步加快了先正达性状管线的发展，目前已成功应用于玉米和大豆的性状设计中。

国外AI协助作物育种运用案例

国家	具体案例
美国	Avalo公司利用机器学习算法分析作物基因结构，研发耐早的棉花、耐高温的番茄等品种；通过A技术将作物育种过程速度提升约70%,使新甘蔗品种推向市场的时间从12年以上缩短到5-6年
美国	谷歌X实验室推出的Heritable Agriculture项目，利用Al和基因组科学相结合，通过机器学习模型分析植物的遗传特性，优化育种过程。该项目结合深度学习、生成对抗网络(GANs)和遗传算法，能够从大量基因组数据中挖掘出潜在的产量提升机会。在肯尼亚，该项目帮助一家小农场将玉米产量提高30%。
荷兰	Key Gene公司开发的Key Box便携式植物表型平台精确识别植物的形态、颜色、破损程度等表型参数。Key Gene开发Al驱动的4D表型技术，将点云3D数据与高光谱成像1D数据相结合，通过深度学习算法实现对作物植物多维度表型的精确、高通量采集和分析，帮助育种家提取作物的结构信息和生理信息，加快植物育种进程，提高作物产量和品质。
以色列	Equinom公司开发的Manna TM技术平台利用Al和传统育种技术，定位具有所需性状子集的品种，预测基因之间的相互作用，最小化环境因素的影响并计算出目标产品的基因组密码。通过该平台，Equinom将高蛋白黄豌豆品种的开发周期缩短至传统作物开发周期的一半，培育出的黄豌豆蛋白质含量达到75%.
德国	拜耳公司开发的Climate Field View平台结合Al和大数据技术，支持作物育种中的数据整合与分析。该平台通过分析田间作物的生长数据，帮助育种家优化育种方案。在美国中西部玉米种植区，Climate Field View的应用显著提高玉米的产量和抗病性，如伊利诺伊州的玉米种植者通过使用该平台，实现玉米产量增长10%以上，同时减少15%的氮肥使用量。此外，平台提供的病害预警系统帮助农民减少20%以上的病害损失。

数据来源：观研天下数据中心整理

我国近年来在作物育种数据积累方面取得显著进展，在AI算法研究方面亦有所突破，但整体上AI在作物育种中的应用还处于逐步推广阶段，应用主体集中在科研院所，在算法的创新性和应用的广泛性方面与国外还有一定差距。国内在整体产业转化上还需进一步加强产学研合作，提高技术的落地应用水平。

国内AI协助作物育种运用案例

运用主体	具体案例
崖州湾国家实验室	种业大模型"丰登"集成了先进的人工智能技术(书生·浦语2.0)与大数据分析，通过深入学习我国迄今发布的科研文献、科技书籍、种企报告和历史推广数据，以用户友好的互动方式，可解答有关作物品种选育推广、栽培技术以及种业企业状况等问题。
托普云农	基于Al图像处理、深度学习等技术，运用全自研算法打造植物表型智能解析平台"TP-AIPheno",将数据采集与解析流程集成在同一软件中，实现采集、分析实时化、一体化完成，大大提升表型解析效率，可见光二维单株植物解析用时小于5秒可见光三维单株植物解析用时小于2分钟，高光谱单株植物解析用时小于5秒。
中国农业大学	中国农大与华为合作Al小麦育种，通过整合2000份小麦基因信息和田间表现型数据，构建了算法模型，能够预测小麦的加工特性(如馒头或面包的适用性),为育种家提供科学决策支持。
海南种子创新研究院	为解决育种材料大规模田间试验环境精准监测，团队定制开发物联网感知与智慧管理系统，并研制田间巡检机器人以及与之配套的作物田间表型智能分析系统，用于解决大规模育种材料田间试验表型分析、验证与鉴定问题。智慧示范基地建设以农业遥感、Al、物联网、智能装备等技术为依托，开展分时分类试点建设、智能化装备建设、田问作物表型鉴定功能区建设，从而实现南繁基地精准监测、智能决策和智慧管理。
华智生物	开发WISEED智慧育种平台，包括智慧种质资源库Hi-Pilot,支持基因组数据管理和智能决策，提升育种效率。通过深度融合BT+DT技术实现育种智能化决策的平台产品。具有分子标记辅助选择、全基因组选择预测、全基因组关联分析、Al表型精准鉴定等功能，提供SNP多态性分析、群体遗传分析、物种进化分析、表型通用模型搭建等多样化的智能工具

数据来源：观研天下数据中心整理

2、消费电子

2024年是消费电子AI元年，各大厂商纷纷推出AI终端产品。为满足AI大模型的训练与推理需求，AI终端器件算力呈指数级增长，以智能手机、笔记本电脑、智能家居等消费电子产品内部器件发热量及散热需求显著提升。端侧AI与消费电子结合的诸多领域中，AI手机和AI个人电脑市场发展最快，散热需求大幅增长。

各个厂商在AI手机的战略布局

手机厂商	AI升级
苹果	苹果正式宣布与OpenAI达成合作，接入最新的ChatGPT-4o大模型，集成了生成式人工智能的强大功能。
OPPO	OPPO宣布与微软进行合作，推动AI手机发展。OPPO已成功将百余项AI实用功能推送至Find系列、Reno系列以及一加等多款机型上。
VIVO	vivoX100系列首次搭载了vivo蓝心大模型
荣耀	荣耀Magic6系列搭载了自研的“魔法大模型”
小米	Xiaomi14Ultra搭载了“首个AI大模型计算摄影平台”——XiaomiAISP
三星	三星AI手机GalaxyS24系列问世

数据来源：观研天下数据中心整理

2024年，AI手机的出货量占全球智能手机出货量的5%。随着生成式AI能力加速下沉，渗透率将快速增长，AI有望成为智能手机行业的重要驱动力。

四、中国人工智能行业竞争格局分析

各国利用自身产业优势构建产业链分工发展格局，美国依托硅谷创新生态与顶尖高校，占据基础算法研发与核心硬件供给的制高点，通过“技术垄断”保持其在自动驾驶、生物医药等长周期领域的领先地位。欧盟则以伦理治理为壁垒、数据主权为杠杆，利用其“规范性力量”的战略定位，通过“法律+标准”联动机制抬高市场准入门槛，并在工业制造、能源等优势领域构建与产业联动的数据主权，占取产业链国际地位。

我国产业链以应用场景纵深、垂直领域突破和数据驱动创新为主要发展策略。在应用场景纵深方面，推动全场景解决方案培育，形成从算法到终端的完整产业链。在垂直领域突破方面，聚焦自动驾驶、智慧医疗等细分领域，加快大模型技术在专业领域的深耕应用，产业化速度较美国快2~3倍。在数据驱动创新方面，依托国内庞大的用户数量以及产生的数据量，推动各领域算法优化大幅度缩短迭代周期。

ARR（年度经常性收入）更适合作为高增长AI业务的竞争性指标，按ARR规模将商业化相对成熟（1亿美元以上）的AI应用分为两个梯队。

第一梯队：10亿美元以上，主要为通用大模型。目前Open AI的年化收入已达100亿美元，较去年增长近80%；Anthropic在2025年5月的年化收入也达30亿美元，较2024年12月和25年3月增幅分别为200%和50%，主要由C端AI助手订阅和B端API共同驱动。

第二梯队：1-10亿美元，垂类应用为主。以AI编程、搜索和多模态应用为主。