人工智能行业的独角兽企业在2024年迎来爆发式增长，尤其在无人驾驶领域。2024年中国AI独角兽企业Top60榜单中，北京市以24家位居全国首位，上海市以19家紧随其后。未来三年，中国人工智能产业将逐步形成各具特色的区域发展格局。各区域在智力补给、算力支持、应用场景等方面各具优势，形成协同发展的统一调度机制。
以下为赛迪顾问人工智能与大数据研究中心高级分析师白润轩从国际对比、产业规模、行业渗透率、新技术、新产品、新应用等角度总结的十条趋势：
趋势一：全球人工智能发展路径分化，差距在特定领域拉大，但在应用落地方面逐渐缩小。
2024年全球人工智能领域发展路径分化。美国凭借科研与技术优势聚焦技术创新，推动前沿科技突破以保竞争优势；欧洲重视AI伦理与法规建设，《人工智能法案》为全球提供参考；中国依托庞大市场和多样场景，以市场需求驱动AI应用迭代，在多领域成效显著，同时加大基础研究支持。各国虽侧重不同，但发展并非孤立，而是相互关联、互为补充。
趋势二：中国人工智能产业将迎来爆发式增长
从2025年到2035年，中国人工智能产业规模预计将从3,985亿元增长至17,295亿元，复合年增长率为15.6%。在“十五五”创新应用发展期，产业规模将进一步扩大，预计从2026年的4,862亿元增长到2030年的10,000亿元，复合年增长率为19.8%。
在“十六五”规模应用成熟期，预计从2031年的11,500亿元增长到2035年的17,295亿元，复合年增长率为10.7%。总体来看，中国人工智能产业不仅在规模上持续扩张，预计到2035年将达到30.6%。
趋势三：AI行业渗透率提升，智能驾驶和具身智能处于第一梯队
人工智能技术在各行业渗透变革呈现三个生态位，智能驾驶和具身智能处于第一梯队，二者对AI技术需求紧密、伴生性强、关联度高。智能驾驶是AI技术落地重要方向，到2025年城区NOA将跨越“尝鲜者”阶段进入“早期消费者”市场，新车渗透率有望达12%。具身智能未来将在“一脑多形”和“一机多用”方向突破创新，可适应多种形态、满足不同场景需求，在不同任务中灵活切换，提高设备利用率与效率，推动其在工业、服务等领域应用。
趋势四：大模型推动多模态交互，文生视频加速内容生成创新
随着大模型架构不断创新优化，2025年将成为多模态融合爆发之年，尤其是文生视频技术的突破将推动AI从单一任务处理向全方位智能交互转变。2025年，大模型对多模态数据处理能力提升，多模态融合至关重要。在内容创作领域，文生视频技术将取得重大突破，基于扩散模型和大模型，用户输入文本描述，AI即可生成高质量视频，该技术成熟后会降低创作门槛，激发创意表达，在娱乐、教育、广告等多行业产生深远影响。
趋势五：端侧AI与新一代语音助手的发展标志智能边缘计算崛起
端侧AI和新一代语音助手正成为智能边缘计算崛起的关键标志。端侧AI就是让设备像手机、电脑、智能汽车等大众日常使用设备，拥有自己的“大脑”，能自己处理任务，而不用把所有数据发到远处的云端，让它们变得更快、更安全、更聪明，比如翻译外语、导航或是实时调整音乐播放等功能，都可以直接在设备上完成，保护隐私又省时间。
新一代语音助手更聪明，不仅能听懂你的话，还能根据上下文猜出你的意思，甚至结合图片、视频等信息帮你解决问题。
趋势六 智能体市场发展潜力巨大，将迎来商用爆发元年
智能体成为科技新焦点，众多企业布局相关产品和生态，预计2025年为其商用爆发元年。它以大语言模型为驱动核心，标志生成式AI从文本生成迈向硬件执行操作阶段，给各行业带来自动化和智能化变革。应用上，智能体潜力巨大，如智谱产品能自主执行超50步复杂任务并跨应用操作，Salesforce的Agentforce助企业构建定制化智能体实现业务自动化。全球智能体市场规模将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，年复合增长率达44.8%，增长源于技术进步、政策支持以及对自动化和个性化体验需求上升。
趋势七：AI芯片计算架构加速变革，中国芯片迎来发展机遇
当前，AI芯片发展面临内存带宽限制性能提升及功耗难以降低等挑战。为应对这些难题，未来AI芯片计算架构将经历快速变革，包括实现计算存储一体化、稀疏计算、支持更复杂的AI算子等变革。值得注意的是，随着全球科技巨头英伟达因涉嫌违反《中华人民共和国反垄断法》被国家市场监管总局依法开展立案调查，其长期占据的高端芯片领域垄断地位受到挑战，也为中国芯片产业带来了新的发展机遇。中国芯片厂商有望借此获得更多政策和资金支持，为中国芯片产业的崛起提供强大动力。
趋势八：智算需求保持高速增长，智算中心迎来发展关键窗口期
随着通用人工智能技术在全球突破发展，特别是AIGC技术取得进展，大模型训练、应用等新业务加速崛起，智算中心作为关键基础设施，重要性日益凸显，即将迎来发展关键窗口期。从技术层面，AI芯片、操作系统、计算框架等产业链关键技术不断进步，中国AI芯片头部企业的发力为其发展提供动力；市场上，企业业务规模扩大、数据量增加，对高性能计算能力需求迫切；政策方面，政府出台如东数西算等政策，为智算中心发展提供有力保障 。
据不完全统计，未来3年中国在建和拟建智算中心规模至少为截至2023年底投产规模的5倍。智算中心的建设数量在急剧增加的同时，我们更应关注如何利用好这些建成的智算中心，提升智算中心利用率，优化供需，研发低能耗Al技术，推进绿色计算。
趋势九：AI基础设施持续降低大模型部署成本，将加快扩展AI应用场景
当前，中国的AI算力获取成本高，而且算力训练慢、部分GPU芯片长期处于限制状态，降低算力成本成为有效提升大模型性能的关键，AI Infra把各类模型同各种芯片解耦适配，可减少算力资源闲置现象，实现模型发展的提速降本。未来，AI Infra通过采用高性能计算芯片、优化数据传输与处理流程，将显著提升模型训练和推理的速度，同时减少能源消耗。通过云计算平台提供的弹性计算资源，使得企业能够根据实际需求灵活调整算力配置，进一步降低成本。
此外，算法层面持续创新，采用模型压缩、知识蒸馏等技术，能够在保持模型性能的同时减小模型体积，降低运行时的资源消耗。技术进步共同作用下，大模型的部署成本得以有效控制，使得更多中小企业乃至个人开发者能够负担得起AI技术的应用。
趋势十：构建人工智能立法与监管体系建设安全可信的AI生态系统
人工智能技术的飞速发展引发了一系列复杂的立法与监管问题，不仅涉及技术本身的安全性、伦理性和隐私保护，还牵涉到国际竞争、经济发展和社会稳定等多个层面。欧洲议会于2024年3月审议通过了全球首部人工智能监管法规《人工智能法》，掀起了对人工智能监管路径选择与具体方案建构的新一轮讨论。未来中国人工智能立法成为必选项，人工智能立法应同时兼顾发展和安全两个方面，应更好地适应技术的动态与健康发展。
小编关注到的
中国人工智能产业爆发式增长。中国的AI发展优势一方面有庞大的用户基数和应用场景（如电子商务、智慧城市等），另一方面有政府的政策扶持。爆发式增长不仅意味着经济上的重要贡献，也表明技术创新和产业结合的步伐加快，这将极大推动AI技术的普及。
智能体（智能体）商用爆发。智能体是生成式AI技术从“被动工具”进化为“主动助手”的关键一环。它的商用爆发标志着智能化进入全新的阶段，尤其是在企业自动化和个人智能助理领域，将显著提升效率和体验。这是未来AI产业不可忽视的增长点。
AI芯片计算架构加速变革，中国芯片迎发展机遇。AI芯片是人工智能发展的底层支撑。当前的计算架构变革为中国芯片行业提供了技术创新和市场突破的机会。在高性能计算和低功耗设计领域的突破，将决定中国在全球科技竞争中的地位。
构建人工智能立法与监管体系。立法和监管为AI生态系统的健康发展提供了保障，同时也决定了技术与社会的适配度。中国在制定人工智能相关法规时，既要借鉴欧洲的经验，又需要结合自身产业特点，这对于规范行业发展和提升国际影响力至关重要。
突破AI芯片等核心技术方向对于个人职场发展的推动是，科研投入的增加意味着更多资金流向技术研发岗位，AI芯片和操作系统相关领域的工程师、科研人员将获得更多机会。
还有围绕芯片设计、优化算法、操作系统开发等领域的岗位将持续扩展，个人可以通过专业学习切入这些高增长领域。
还有一个解决多模态模型面临的数据融合难题，数据融合与优化算法就会成为行业重点，数据工程师、AI算法工程师的需求增长。
