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? 本報記者 李爭粉

中國互聯網絡信息中心近日發布的《生成式人工智能應用發展報告（2025）》（以下簡稱《報告》）顯示，國產生成式人工智能大模型已成為用戶首選，超過九成用戶在服務選擇上青睞國產大模型。

“這反映出我國在人工智能（AI）核心技術領域已贏得市場主導權。”業內專家表示，國內技術快速迭代，相關產品日趨成熟，用戶體驗顯著提升，為國產大模型的普及奠定了堅實基礎。

工業和信息化部對外公布的信息顯示，“十四五”期間，中國人工智能企業數量和產業規模持續增長，創新成果不斷涌現。DeepSeek、通義千問等國產大模型引領全球開源創新生態建設，AI手機、AI眼鏡等終端產品加速普及，行業專用大模型落地應用取得初步成效。

九成用戶青睞國產大模型

大模型的價值在于應用。我國已成為全球規模最大、場景最豐富、發展最迅速的大模型“試驗場”。

依托文心大模型，百度在線網絡技術（北京）有限公司支持國家電網有限公司（以下簡稱“國家電網”）推出光明電力大模型，建成覆蓋國家電網總部及27家省級分公司的統一開放人工智能技術創新平臺，推廣無人機巡檢，年巡檢桿塔500萬基，減少人工登塔次數40%。

在鞍鋼集團有限公司新投入運行的智慧車間里，中國移動通信集團有限公司（以下簡稱“中國移動”）推出的九天大模型，正在幫助企業重塑生產格局。

“我們的大模型具備工業、能源等行業場景下，復雜動作理解、移動目標分解等高階視覺能力，擁有指令式圖像生成與編輯、高可控視頻生成能力，能夠很好地滿足工業生產領域需求。”中國移動研究院人工智能與智慧運營中心常務副總經理鄧超說。

手握一枝鮮花拍照，發給騰訊元寶小程序并要求“去掉手中的物品”，僅僅幾秒鐘，人工智能生成的新圖片里那握花的手中已空空如也。這是生成式人工智能大模型加速走進人們生活的一個生動縮影。

《報告》顯示，截至2025年8月底，我國累計有538款生成式人工智能服務完成備案，263款生成式人工智能應用或功能完成登記。生成式人工智能被廣泛應用于智能搜索、內容創作、辦公助手、智能硬件等多種場景，還在農業生產、工業制造、科學研究等領域得到積極探索實踐。

“下一階段，生成式人工智能發展有望在5個方面形成新成果：模型集成將打造人工智能新形態、開源社區為技術進步提供新動力、具身智能給用戶帶來交互新體驗、智能體拓展人工智能能力新邊界、完善治理讓人工智能邁上新臺階。”中國互聯網絡信息中心副主任張曉表示。

AI大模型產業“三極鼎立”

“從各省市AI大模型備案情況看，我國AI大模型呈現明顯的‘金字塔’型分布特征。”火石創造市場總監殷莉告訴記者，作為科技創新中心，北京市（132個）和上海市（82個）在AI大模型領域具有絕對優勢。兩地區合計備案數量占全國總量的48.5%，體現了強大的技術研發實力和產業集聚效應。

廣東省（66個）、浙江省（34個）和江蘇省（28個）構成第二梯隊，合計占比約21.4%，顯示出強勁的發展勢頭。

第三梯隊蓄力待發，其他區域備案數量相對較少，但四川、山東、湖北等省份已開始布局。隨著政策支持和技術擴散，這些地區有望成為未來增長點。

殷莉表示，總體看，我國AI大模型產業已經形成京津冀、長三角、珠三角“三極鼎立”格局。長三角合計占比33.9%，珠三角占比15%，京津冀占比35.3%，三大區域約占全國大模型產業總量的84%。

我國AI大模型產業在京津冀、長三角、珠三角三大區域集聚發展，但各具特色。

比如，京津冀以“技術策源+區域協同”為發展特色，依托政策與科研資源，加快跨區域產業協同，推動傳統產業轉型升級。北京市在大模型基礎研究和應用開發方面全面領先。河北省聚焦鋼鐵、化工等傳統產業，推動行業大模型開發。

長三角以“生態構建+工業賦能”為發展特色，注重構建開放產業生態，核心推動人工智能與制造業尤其是在中小企業的深度融合。上海市實施“模塑申城”計劃，目標是建成世界級AI產業生態，強化算力、語料等基礎底座。浙江省與江蘇省共同形成長三角大模型產業發展的“雙翼”。

珠三角則以“產業應用+硬核支撐”為特色，依托完備的產業鏈和活躍的市場，注重AI技術在終端產品與商業場景的落地應用。華為、騰訊等龍頭企業在大模型領域布局深入，再疊加雄厚的制造業基礎，為大模型技術與產業的結合提供了廣闊空間。

“國產大模型在體驗、性價比與可用性上已形成穩定優勢。”殷莉表示，超過九成用戶在服務選擇上青睞國產大模型，這種偏好將加速“應用—反饋—迭代”的正循環，帶動上下游生態持續完善。其背后原因在于國產大模型已形成技術成熟度+場景適配力“雙重”護城河，一方面其在中文語義理解、政策合規性上更具優勢，另一方面更懂當地需求，在國內商業邏輯適配、垂直行業解決方案的定制化程度上具有天然優勢。

需降低垂直大模型落地門檻

當前，AI大模型在各行業應用呈現蓬勃發展態勢。然而，在模型實現流暢交互的同時，其固有的不可解釋性、“幻覺”問題與潛在的安全隱患也制約其在關鍵領域的深度應用。

比如，在醫療場景中，模型可能生成看似合理、實則錯誤的“幻覺”信息，即在醫療診斷時提供不準確的建議，帶來誤診等后果。同時，大模型決策過程不透明、易受惡意攻擊導致數據泄露等問題，也使得關乎國計民生的關鍵領域在引入大模型時不得不慎之又慎。此外，因大模型的智能尚未升維為通用的認知與適應能力，仍不能被廣泛認可為通用人工智能（AGI）。

殷莉表示，目前，我國AI大模型領域還存在模型未嵌入核心業務流程、忽視垂直場景打磨、同質化競爭嚴重等問題。此外，高質量行業數據供給不足與算力成本高，制約模型在重點行業的規模化復制與實時應用。

“未來在數據治理方面，應該建立數據確權、分級分類、質量評估等機制，構建‘合規+高質量’數據體系；在垂直場景攻堅方面，應圍繞行業知識、流程與合規做深做透，從‘大而全’轉向‘專而精’；在生態協同與區域聯動方面，應推動算力、模型、應用全鏈條協同，降低垂直大模型落地門檻。”殷莉表示。