工信洞察系列之：生成式人工智能应用发展报告（2025）.docx

工信洞察系列之

生成式人工智能应用发展
报告（2025）

中国互联网络信息中心
2025 年 10 月

工信洞察系列报告编委会

编 委 会 主 任 刘郁林 编委会副主任 张 晓
编 委 李 强

吕 坚

汪立东
编 写 组 王常青
郝丽阳
郭 悦
谭淑芬
孟 蕊
高 爽
武志敏
侯 娜

生成式人工智能应用发展报告（2025）

前 言

人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻改 变着人类生产生活方式。近年来，党中央高度重视人工智能发展，通过完善 顶层设计、强化工作部署，推动我国人工智能综合实力实现整体性、系统性 提升。2025 年《政府工作报告》提出，要持续推进“人工智能+”行动，将 数字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大模型广泛应用。同时， 我国高度重视人工智能治理体系建设，相继出台《生成式人工智能服务管理 暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全 治理框架》等一系列政策文件，为人工智能技术、产业及相关领域的健康有 序发展奠定了坚实制度基础，有力支撑高质量发展。
在此背景下，中国互联网络信息中心在《生成式人工智能应用发展报告 （2024）》的基础上，结合生成式人工智能领域的最新发展动态，继续编写 了《生成式人工智能应用发展报告（2025）》（以下简称《报告》） 。《报 告》基于“用户普及-产业发展-典型应用-发展环境”的总体框架，对生成式 人工智能的用户使用情况、产业应用情况、政策制定情况进行研究分析，力 求为政府部门、国内外行业机构、专家学者和广大人民群众了解我国乃至全 球生成式人工智能的应用发展现状提供参考。
感谢各参与机构对《报告》研究工作的支持，希望广大读者提出宝贵的 意见建议，帮助我们不断提升重点问题研究能力，形成更多具有前瞻性、战 略性的研究成果。

工信洞察系列报告编委会
2025 年 10 月

目 录

第一章 生成式人工智能主要发展特点 1
一、 国产人工智能成果丰硕 1
二、 逻辑推理能力显著提升 2
三、 多模态能力跨越式发展 3
四、 模型推理成本显著降低 4
五、 轻量模型赋能场景应用 5
第二章 生成式人工智能用户普及情况 7
一、 生成式人工智能用户使用情况 7
二、 生成式人工智能用户属性结构 9
三、 未成年人对生成式人工智能的认知和使用 11
第三章 生成式人工智能产业发展现状 15
一、 产业发展概况 15
二、 服务备案情况 15
第四章 生成式人工智能典型应用场景 17
一、 农业生产 17
二、 工业制造 20
三、 生活服务 24
（一）智能搜索 24
（二）内容创作 26
（三）办公助手 28
（四）智能硬件 29

生成式人工智能应用发展报告（2025）
I

四、 科学研究 31
第五章 生成式人工智能主要发展环境 35
一、 政策环境：利好政策奠定发展基础 35
二、 技术环境：技术创新加速产品迭代 36
三、 融资环境：畅通融资注入发展活力 39
四、 国际环境：全球人工智能竞争加剧 42
(一) 北美地区 43
(二) 欧洲地区 45
(三) 亚洲地区 47
第六章 生成式人工智能未来前景展望 51
一、 模型集成将打造人工智能新形态 51
二、 开源社区为技术进步提供新动力 51
三、 具身智能给用户带来交互新体验 52
四、 智能体拓展人工智能能力新边界 53
五、 完善治理让人工智能迈上新台阶 53

生成式人工智能应用发展报告（2025）
II

第一章 生成式人工智能主要发展特点

一、 国产人工智能成果丰硕

我国生成式人工智能相关领域迅猛发展。一是用户规模显著增长。截至 2025 年 6 月，我国生成式人工智能用户规模达 5.15 亿人，较 2024 年 12 月 增长 2.66 亿人；生成式人工智能普及率达 36.5%，较 2024 年 12 月提升 18.8 个百分点。据不完全统计，截至 7 月，我国大模型应用的个人用户注册总数 超过 31 亿，API 调用用户总数超过 1.59 亿1。二是产品数量持续增多。截至 2025 年 8 月底，累计有 538 款生成式人工智能服务完成备案，263 款生成式 人工智能应用或功能完成登记2。其中，豆包、DeepSeek、元宝、Kimi 等产 品不仅在千亿级参数规模、多模态能力等方面实现突破，还与智能搜索、内 容创作、办公助手等应用场景深度融合，构建了覆盖多个领域的智能应用生 态。三是产品性能明显提升。斯坦福大学人工智能研究所发布的《2025 年 人工智能指数报告》3显示， 中美顶级人工智能大模型在 MMLU4和 HumanEval5等基准测试中的性能差距从 2023 年的 17.5%缩小至 0.3%；中国 拥有的顶级人工智能模型数量达到 15 个，位居全球第二，数量是欧洲的 5 倍。四是优质产品惠及海外。随着我国人工智能相关领域的持续发展创新，

1 来源：中国新闻网， 年 7 月 31 日。
2 来源：国家互联网信息办公室， 2025 年 9 月 10 日。
3 来源：斯坦福大学人工智能研究所，https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report，2025 年 4 月 7 日。
4 MMLU：即 Massive Multitask Language Understanding，大规模多任务语言理解。是一种由斯坦 福大学研究人员开发的人工智能大模型测评基准，主要用于模型在多领域、多任务场景下的知识 理解能力。
5 HumanEval：是一种由OpenAI 开发的人工智能大模型评测基准，主要用于评估模型在代码生成 任务上的能力。
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一批优质的国产人工智能产品加速出海，扩大了我国人工智能产品在全球市 场的影响力。其中，DeepSeek 成为我国人工智能产品出海的耀眼名片。1 月， “DeepSeek-R1”模型对外发布，在实现卓越性能的同时，成本却不到同类 模型的十分之一，迅速引发全球关注。上线不足 20 天，DeepSeek 的全球日 活跃用户就突破 3000 万，登顶全球 140 个国家及地区的应用市场6，超过 ChatGPT 成为全球用户增速最快的生成式人工智能应用。

二、 逻辑推理能力显著提升

随着技术日趋成熟，用户对生成式人工智能的要求不断提高，在各类实 际应用场景中更加看重人工智能对复杂任务的处理效果，推动生成式人工智 能的逻辑推理能力显著提升。生成式人工智能在发展初期聚焦于文本、图像 等内容的生成能力，“幻觉 ”7问题严重，也很难根据历史信息进行合理的推 演。随后，相关企业通过多种技术手段提升生成式人工智能产品的逻辑能力， 并取得了明显进步。一是提高模型参数规模。模型参数规模的扩大显著增强 了模型对复杂逻辑关系的捕捉能力，尤其是在多轮对话、代码生成和复杂推 理任务中表现突出。例如，OpenAI 的 GPT-3 系列模型参数规模为 1750 亿， 其后续发布的 GPT-4 系列模型参数规模则估计达到 1.76 万亿，显著提升了 模型在逻辑推理和归纳任务中的表现。二是优化架构设计。架构优化也成为 关键突破口，例如采用稀疏注意力机制（Sparse Attention）、混合专家模型 （Mixture of experts）等方式，不仅降低了模型的计算资源消耗，还提升了 模型对长序列数据的处理能力。此外，Mamba 等新型架构也有望为模型在 自然语言处理、时间序列预测等领域提供新的发展方向。三是提升数据质量。

6 来源：新华网， 2025 年 2 月 10 日。
7 幻觉：指人工智能模型生成的内容与事实不符或逻辑混乱的现象。
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生成式人工智能的逻辑推理能力高度依赖训练数据的质量和多样性。企业通 过构建大规模、高质量的标注数据集，提升了训练模型的逻辑能力。此外， 越来越多的专业数据也投入到模型训练过程中，企业通过整合代码、法律、 医学、教育等领域的专业知识数据，使模型能够在不同场景进行灵活应对， 提升了其在专业领域的应答能力。

三、 多模态能力跨越式发展

生成式人工智能的多模态能力实现了跨越式发展，有效拓展了应用场景。 一是模型性能提升。随着生成式人工智能技术的快速进步，其在处理多模态 数据时的理解、生成和跨模态协调能力也得到显著增强。例如，OpenAI 的 GPT-4o 能接受文本、音频和图像的任意组合作为输入，并生成文本、音频 和图像的任意组合输出，且可在平均 320 毫秒内响应音频输入，接近人类在 交谈中的响应时间8。二是应用场景拓展。生成式人工智能多模态能力的增 强使得其可以在越来越多样、复杂的应用场景下发挥作用。在内容创作领域， OpenAI 的 Sora、谷歌的 Veo3 等模型可以根据用户的文本提示创建真实度 极高的视频片段，给电影、电视剧领域的内容创作带来新的可能；谷歌的 Genie2 能够根据用户输入的文本描述和图像生成交互式的三维场景，为游 戏开发、虚拟现实等领域提供有力支持；快手的“可灵 2.0”、阿里云的“通 义万相”等国产视频生成模型不仅在语义响应、动态质量、画面美学等方面 的生成效果显著提升，还能理解用户提供的图片、视频等多模态参考信息， 从而强化模型对作者创意的理解能力。在无人驾驶领域，智能汽车企业利用 生成式人工智能的多模态能力融合摄像头采集的视觉图像、雷达探测的距离 与速度数据，提升车辆对障碍物、行人与交通标识等复杂场景的理解和应对

8 来源：环球网， ，2024 年 5 月 15 日。
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能力，增强车辆行驶安全性。三是交互体验优化。多模态技术让人工智能的 交互更加自然和拟人。以 GPT-4o 为例，其可以检测用户的情绪，并以类似 人类或机器人的语调与用户交谈，还能按照要求变化音色、语调、情感等， 给用户提供充满人类情感的反馈。

四、 模型推理成本显著降低

模型推理成本的显著降低成为推动生成式人工智能技术商业化的重要 因素。以 OpenAI 的 GPT 系列模型为例，其 GPT-3.5 水平的系统推理成本在 2022 年 11 月至 2024 年 10 月期间下降超过 280 倍9。模型推理成本的显著 下降主要得益于以下三点：一是技术优化。模型架构的持续优化降低了其在 处理复杂任务时的计算资源消耗。例如，混合专家模型通过将模型分解为多 个专家网络，每个网络专注于特定任务或数据子集，减少了不必要的计算， 进而降低了成本。二是硬件升级。专用于生成式人工智能模型训练的芯片通 过架构创新实现性能跃升。例如，英伟达专用于模型推理和训练的服务器系 统 GB300 NVL72 的计算能力是上一代 Hopper 系统的 65 倍10；谷歌专为生 成式人工智能设计的第七代 TPU Ironwood 的计算效率比其首款 TPU 高出 近 30 倍。三是市场竞争。生成式人工智能领域日益激烈的市场竞争成为相 关企业积极探索降低推理成本的重要动力。为争夺市场份额，各大厂商纷纷 降低模型调用价格。如百度在 2024 年 9 月宣布其文心旗舰大模型降价幅度 超过 90%11；阿里云在 2024 年 12 月宣布其通义千问视觉理解模型降价超过

9 来源：斯坦福大学人工智能研究所《2025 年人工智能指数报告》，https://hai.stanford.edu/ai- index/2025-ai-index-report ，2025 年 4 月 7 日。
10 来源：英伟达， 年 4 月 17 日。
11 来源：经济参考报， 2024 年 9 月 26 日。
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80%12。随着模型调用价格的显著下降，企业为获得利润空间，不得不投入 更多资源降低模型的推理成本。

五、 轻量模型赋能场景应用

生成式人工智能企业在不断提升主力模型性能的同时，也积极推出轻量 模型，满足用户在不同应用场景下的需求。无论是阿里巴巴、百度等国内厂 商，还是 OpenAI、谷歌等海外厂商，都积极发布轻量模型，为用户提供低 成本、易部署的解决方案。轻量模型成为生成式人工智能重要发展趋势的主 要原因在于以下三个方面：一是运行成本方面。生成式人工智能企业推出的 主力模型虽然拥有强大的产品性能，但计算成本往往也非常高昂。以 OpenAI 的 GPT-o3 模型为例，在 2024 年底对外公布时，其高计算量模式下每个任 务的预期成本高达数千美元，显然超出了绝大部分用户的承受能力。二是用 户体验方面。生成式人工智能输出高质量的结果不仅需要大量的计算成本， 而且往往需要较长的时间，因此主力模型难以满足需要快速响应用户的需求。 例如，在智能客服系统中，用户通常无法容忍长时间等待响应的情况，而千 亿参数模型的单次推理往往耗时较长，难以满足智能客服场景下的应用需求。 通过剪枝13、量化14、知识蒸馏15等技术，轻量化模型可以将推理时间压缩至 毫秒级别，从而实现对用户的快速响应。三是部署需求方面。主力模型的参 数规模往往较大，难以在手机、物联网设备等资源受限场景中实时运行。轻 量模型通过参数压缩、算法优化与硬件适配等方式，实现了性能与效率的平

12 来源：新华网， 2025 年 1 月 24 日。
13 剪枝：即模型剪枝，是一种对深度学习网络模型优化的技术。将深度学习网络模型不同类型网 络层中存在的大量冗余参数去除，同时不降低模型表达能力的技术。
14 量化：即模型量化，在尽可能不降低模型准确率的前提下，将网络的权值、激活值等参数从高 精度转化成低精度，从而降低计算量的过程。
15 知识蒸馏：在尽可能保留大模型关键知识的前提下，利用大模型学到的知识指导小模型训练， 使得小模型具有与大模型相当的性能，但参数数量大幅降低，从事实现模型压缩与加速的过程。
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衡，推动生成式人工智能从云端走向终端。以网易有道在 2025 年 6 月发布 的“子曰 3 数学模型”为例，其解决数学的推理性能超过主流通用大模型， 却只需要单块消费级 GPU 就能运行，使得普通教育机构也能以低成本部署 专业级的数学人工智能应用16。

16 来源：网易， ，2025 年 6 月 23 日。
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第二章 生成式人工智能用户普及情况

一、 生成式人工智能用户使用情况

得益于豆包、DeepSeek 等生成式人工智能产品在 2025 年上半年的快速 普及，我国生成式人工智能产品的用户规模和普及率明显提升。截至 2025 年 6 月，我国生成式人工智能用户规模达 5.15 亿人，较 2024 年 12 月增长 2.66 亿人；普及率达到 36.5%17，较 2024 年 12 月提升 18.8 个百分点。

40%

30%

20%

10%

0%
生成式人工智能普及率
36.5%

17.7%
2024年12月 2025年6月
来源：ch Nic中国互联网络发展状况统计调查 2025.6

图 1 生成式人工智能普及率
针对生成式人工智能用户使用的具体产品进一步调查可以发现，目前我 国生成式人工智能应用市场格局已经开始逐渐形成，豆包和 DeepSeek 的用 户使用率18明显高于其他产品。尤其值得注意的是，DeepSeek 在 2025 年春 节期间发布 R1 版本后迅速引发全球关注。上线不足 20 天，DeepSeek 的全

17 此处的“普及率”指过去半年内，我国整体人口中使用过生成式人工智能产品或服务的比例为 36.5%。
18 此处的“使用率”指过去半年使用过某款产品的用户在所有生成式人工智能用户中的比例。
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球日活跃用户就突破 3000 万，登顶全球 140 个国家及地区的应用市场19， 超过 ChatGPT 成为全球用户增速最快的生成式人工智能应用。
各主要产品在生成式人工智能用户中的使用率
0% 20% 40% 60% 80%

豆包 72.2%

DeepSeek 62.0%

腾讯元宝 16.5%

Kimi 16.4%

文心一言 12.2%

来源： 中国互联网络发展状况统计调查 2025.6
图 2 各主要产品在生成式人工智能用户中的使用率
针对生成式人工智能用户首先选择使用的产品进行调查发现，47.1%的 用户表示自己会首先选择使用豆包；34.0%的用户表示自己会首先选择使用 DeepSeek；首先选择使用其他产品的用户合计 18.8%。

生成式人工智能用户首先选择使用的产品

其他 18.8%

DeepSeek 34.0%
豆包 47.1%
来源：chic 中国互联网络发展状况统计调查 2025.6

图 3 生成式人工智能用户首先选择使用的产品

19 来源：新华网， 2025 年 2 月 10 日。
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用户应用场景方面，生成式人工智能产品主要应用场景包括：回答问题、 日常办公、休闲娱乐、创作内容（包括文字、图片、音频、视频）等。其中， 利用生成式人工智能产品回答问题的用户最为广泛，达 80.9%；用来生成或 处理文本的用户比例为 36.0%；用来生成图片、视频的用户比例为 33.0%。
用户使用生成式人工智能产品的目的
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
回答问题
生成、处理文本
生成图片、视频
作为生活助手
生成会议纪要、PPT
休闲娱乐
帮助写代码
80.9%
36.0%
33.0%
30.0%
29.7%
23.6%
10.3%

来源： 中国互联网络发展状况统计调查
2025.6

图 4 用户使用生成式人工智能产品的目的

二、 生成式人工智能用户属性结构

从生成式人工智能用户的性别结构来看，用户男女比例为 47.6:52.4，与 整体网民的性别结构差异不大。

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生成式人工智能用户性别结构

女 52.4%

男 47.6%
来源： 中国互联网络发展状况统计调查 2025.6

图 5 生成式人工智能用户性别结构
从生成式人工智能用户的年龄结构来看，中低龄用户是生成式人工智能 的主要使用群体。其中，19 岁及以下用户占比最高，达到 33.8%；20-29 岁 用户占比为 21.0%；30-39 岁用户占比为 19.8% 。40 岁及以上用户占比合计 25.4%。
生成式人工智能用户年龄结构
40%
33.8%
30%
19.8%
21.0%
20%
12.7%
8.6%
10%
4.2%
0%
30-39岁
40-49岁
50-59岁 60岁及以上
19岁及以下 20-29岁
来源： 中国互联网络发展状况统计调查 2025.6
图 6 生成式人工智能用户年龄结构
从生成式人工智能用户的受教育结构来看，受教育水平在初中的用户占 比为 29.8%，受教育水平在本科及以上的用户占比为 28.9%。

生成式人工智能应用发展报告（2025）
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生成式人工智能用户受教育结构
40%

29.8%
28.9%

20%
18.4%
14.3%
8.6%

0%
初中
小学及以下
大专
高中/中专/技校
本科及以上
中国互联网络发展状况统计调查
来源：
2025.6
图 7 生成式人工智能用户受教育结构

三、 未成年人对生成式人工智能的认知和使用

近年来，我国高度重视对未成年人的人工智能通识教育。早在 2017 年 国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中， 就提出在中小学阶段设置人 工智能相关课程。2022 年，教育部印发《义务教育信息科技课程标准》， 明 确提出将人工智能作为课程内容。2024 年，教育部公布了 184 个中小学人 工智能教育基地名单，旨在通过基地试点，进一步探索人工智能教育的新理 念、新模式和新方案，形成可推广的优秀案例和先进经验，推动中小学人工 智能教育深入开展。2025 年 5 月，教育部发布《中小学人工智能通识教育 指南（2025 年版）》， 通过知识、技能、思维与价值观的有机融合，形成四 位一体的人工智能素养，培育科技创新思维、批判性思维、人机协作能力、 人工智能素养及社会责任意识。
从不同学龄段角度来看，高中阶段网民使用过生成式人工智能产品的比 例最高，为 26.1%；初中阶段为 23.2%；小学阶段为 13.9%。

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各学龄段未成年网民对生成式人工智能产品的使用率
30%
26.1%
23.2%
19.6%
20%
13.9%
10%

0%

小学 初中 高中
中等职业教育
来源：
第6次全国未成年人互联网使用情况调查
2024.9
图 8 各学龄段未成年网民对生成式人工智能产品的使用率
从使用目的来看，15.2%的未成年网民使用生成式人工智能产品是为了 学习课外知识；10.8%的未成年网民会用这类产品帮助自己写作业；10.6%的 未成年网民会用这类产品获取消息、查找信息；7.2%和 6.8%的未成年网民 会用这类产品写故事和制作视频。

未成年人使用生成式人工智能产品的目的
0% 5% 10% 15% 20%
用来学习课外知识

用来写作业

用来获取消息、查信息

出于好奇试试，没有特别用途

用来写小说、写故事

用来制作视频、短视频

用来编写、修改代码程序
15.2%

10.8%

10.6%

10.4%

7.2%

6.8%

4.4%
来源：chic 第6次全国未成年人互联网使用情况调查 2024.9

图 9 未成年人使用生成式人工智能产品的目的

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专栏：防范学生过度依赖生成式人工智能20
教育部基础教育教学指导委员会发布《中小学生成式人工智能使用 指南（2025 年版）》（以下简称《使用指南》） ，旨在推动生成式人工智 能在中小学教育中的科学规范使用，加速构建人工智能引领的创新教育 生态，助力国家创新体系整体效能提升。
《使用指南》明确了五大应用原则。一是坚持育人导向，强化素养本 位。引导学生在生成式人工智能技术使用过程中形成适应智能时代发展 的价值观、必备品格和关键能力。二是坚持教育公平，尊重学生差异。确 保技术工具平等地惠及不同地区和个体，无障碍地服务有身体或认知障 碍的特殊需求群体。三是坚持价值引领，确保技术向善。营造健康有序、 向上向善的人工智能教育生态。四是坚持需求驱动，持续稳步推进。结合 学校实际，有目的、有计划、有组织地选择、匹配与应用生成式人工智能 技术工具。五是坚持底线思维，保障安全可控。构建覆盖数据安全、伦理 审查、内容监管和风险防控的全链条保障机制，筑牢生成式人工智能技术 在教育领域应用的安全底线。
《使用指南》提出“分学段差异化应用”，强调避免学生的过度技术 依赖。小学阶段学生在教师、家长帮助下适当使用开放式内容生成功能， 防止不合理使用影响学生知识建构与思维发展，教师在课内有效开展人 机协同教学；初中阶段可适度探索生成内容的逻辑性分析，指导学生交叉 验证生成内容的合理性；高中阶段可结合技术原理开展探究性学习，引导 学生自主评估生成内容的社会影响。
为防范学生因过度依赖生成式人工智能而弱化独立思考能力，《使用 指南》从制度规范、教学引导与角色定位等维度建立系统性防范机制。一

20 来源：中国青年网， ，2025 年 5 月 13 日。
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方面，明确禁止学生直接复制人工智能生成内容作为作业或考试答案，并 限制在创造性任务中滥用人工智能，从源头上杜绝“代劳式”使用行为。 另一方面，强化教师的引导职责，要求教师在教学实践中积极开展批判性 思维训练，培养学生对技术输出内容的质疑精神与甄别能力，切实提升信 息处理的自主性。此外，进一步明确人工智能工具在教育场景中的辅助定 位，强调其应用边界，确保技术赋能与教育本质有机统一，促进学生思维 能力的全面发展。

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第三章 生成式人工智能产业发展现状

一、 产业发展概况

2025 年《政府工作报告》提出， 要持续推进“人工智能+”行动，将数 字技术与制造优势、市场优势更好结合起来，支持大规模广泛应用。国家统 计局已从 2025 年下半年起正式开始国民经济行业分类的修订工作，其中人 工智能等近些年新兴的行业是此次修订的重点领域。同时，我国持续加强人 工智能基础研究，同时突出应用导向，推动生成式人工智能技术不断向具体 应用场景纵深渗透。目前，我国已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用 层的完整人工智能产业体系，产业链已覆盖芯片、算力、数据、平台、应用 等各相关环节。截至9 月，人工智能企业数量超5300 家，全球占比达到15% ， 形成覆盖基础底座、模型框架、行业应用的完整产业体系21。与此同时，我 国已累计培育 400余家人工智能领域国家级专精特新“小巨人”企业22，全 国已建成 3 万余家基础级智能工厂、1200 余家先进级智能工厂、230 余家卓 越级智能工厂，覆盖超过 80%的制造业行业大类，工厂产品研发周期平均缩 短 28.4%，生产效率平均提升 22.3%23。

二、 服务备案情况

随着相关产业快速发展，生成式人工智能服务的备案工作也在持续推进。

21 来源：新华网，
，2025 年 10 月 1 日。
22 来源：中国政府网， ，2025 年 4 月 27 日。
23 来源：工业和信息化部， a542cd2581.html ，2025 年 4 月 18 日。
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根据国家互联网信息办公室《关于发布生成式人工智能服务已备案信息的公 告》，截至 2025 年 8 月底，累计有 538 款生成式人工智能服务完成备案， 263 款生成式人工智能应用或功能完成登记24。
针对 538 款已备案服务的所在地进一步分析发现，北京数量最多，达到 158 家；其次为上海和广东，均达到 92 家；浙江省与江苏省的备案数量均 在 40 家左右。

158
北京 广东 上海 浙江 江苏 山东 国资委 四川 河北
湖北 湖南
安徽 福建
天津 贵州
河南
云南 重庆 广西 海南 黑龙江 辽宁 山西
陕西
江西 宁夏 吉林
92
92
43
39
17
12
12
10
7
7
6
6
6
4
4
4
4
2
2
2
2
2
2
1
1
1
生成式人工智能服务备案情况
160
140
0 20 40 60 80 100 120
来源： 国家互联网信息办公室 2025.8
图 10 生成式人工智能服务备案情况

24 来源：国家互联网信息办公室， 2025 年 9 月 10 日。
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第四章 生成式人工智能典型应用场景

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带 动性很强的“头雁”效应，是培育和发展新质生产力的重要引擎。目前， 我 国已形成了覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系， 人工智能大模型在电子、原材料、消费品等行业加快落地，在研发设计、中 试验证、生产制造、运营管理等环节得到应用25。
其中，生成式人工智能作为人工智能技术的重要分支，是当前热度最高 的研究领域，各行各业都在尝试将生成式人工智能引入自身业务流程，改善 工作质量、提升工作效率。尤其随着生成式人工智能多模态能力的显著提升， 文本、图像、音频、视频等数据可以直接由人工智能模型进行处理，从而进 一步扩展了该技术的应用场景。随着技术迭代加速，生成式人工智能将进一 步赋能千行百业，成为推动经济高质量发展、提高社会治理效能的重要引擎。

一、 农业生产

我国在农业生产领域积极探索生成式人工智能技术的应用实践。国家高 度重视人工智能在农业生产领域的应用，在政策上给予高度重视。2024 年 10 月，农业农村部发布的《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》26 和《全国智慧农业行动计划（2024—2028 年）》27中，均提出“立足我国基 本国情农情，以推进物联网、大数据、人工智能、机器人等信息技术在农业

25 来源：人民网， 年 5 月 5 日。
26 来源：中国政府网， ，2024 年 10 月 23 日。
27 来源：中国政府网， ，2024 年 10 月 23 日。
生成式人工智能应用发展报告（2025）
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农村领域全方位全链条普及应用”“加快推动人工智能大模型在农业农村科 研、生产经营、管理服务等重点领域