2025年中國大模型行業應用現狀及技術發展趨勢分析

我國大模型應用個人用戶注冊超31億

當前，人工智能大模型正以多種形式融入社會生活，為用戶提供便捷、高效的服務。從國家網信辦獲悉，當前AI正通過網頁、移動應用、API接口、本地部署、云服務部署等多種方式為用戶提供服務。截至目前，共有490余款大模型在國家網信辦完成備案。據不完全統計，大模型應用的個人用戶注冊總數已超過31億，API調用用戶總數超過1.59億。這一龐大的用戶基數不僅反映了AI技術的廣泛吸引力，也預示著AI行業在應用層面的廣闊前景。從教育、醫療、金融到政務、交通、制造等多個領域，大模型正逐步滲透并重塑行業生態，推動智能化轉型。

隨著人工智能技術的深度演進，大模型正從實驗室走向產業深處，成為驅動千行百業智能化轉型的核心引擎。中國憑借政策引導、技術積累與場景優勢，已形成全球最為活躍的大模型應用生態。從金融風控的實時決策優化，到制造業產線的智能調度，從醫療影像的輔助診斷，到城市治理的精細化服務，大模型正以“通用智能底座+行業垂類適配”的模式，重塑傳統產業的價值鏈與競爭力邊界。當前，行業正處于技術突破與商業落地的關鍵交匯期，多模態交互、自主智能體(Agent)等前沿技術的成熟，將進一步釋放大模型在復雜場景下的應用潛力，為數字經濟高質量發展注入新動能。

大模型行業應用現狀分析

1. 金融領域：從效率工具到決策中樞的角色躍遷

大模型在金融行業的應用已超越初期的客服交互、文檔處理等基礎場景，向核心業務流程深度滲透。在信貸審批環節，基于企業級大模型的智能風控系統，能夠整合多源異構數據，動態構建企業信用評估模型，實現貸前風險預警、貸中實時監測與貸后違約預測的全周期管理。在投研領域，大模型通過自然語言處理技術解析財報、研報、新聞等非結構化信息，結合量化分析模型生成投資策略建議，輔助基金經理提升決策效率。更為關鍵的是，大模型正推動金融機構從“數據孤島”向“智能協同”轉型——通過聯邦學習等技術，在保障數據安全的前提下實現跨機構模型共建，形成行業級的風險聯防聯控體系。目前，銀行業已普遍將大模型納入技術架構升級規劃，部分頭部機構甚至成立專門的“AI實驗室”，探索大模型在反欺詐、合規審計等場景的創新應用。

2. 制造業：從流程優化到范式重構的產業變革

制造業作為大模型應用的“試驗田”，正經歷從局部效率提升到整體生產范式變革的深刻轉型。在生產制造環節，大模型與工業互聯網平臺的融合，實現了產線的動態調度與質量優化。例如，某汽車工廠通過部署工業大模型，實時分析設備傳感器數據，預測潛在故障并自動觸發維護工單，使設備停機時間減少，生產效率顯著提升。在產品研發領域，大模型輔助工程師進行設計方案生成、材料選型與仿真測試，將新產品研發周期壓縮。更為重要的是，大模型正推動制造業向“智能制造2.0”邁進——通過整合供應鏈數據、市場需求數據與生產數據，構建端到端的智能決策系統，實現從訂單預測、產能規劃到物流調度的全鏈條智能化。此外，大模型與數字孿生技術的結合，使企業能夠在虛擬空間中模擬生產過程，優化工藝流程，降低物理試錯成本。當前，離散制造與流程制造企業均在加速大模型的落地應用，其中汽車、電子、高端裝備等行業走在前列，形成了一批可復制、可推廣的標桿案例。

3. 醫療健康：從輔助工具到服務體系重構的民生價值釋放

醫療健康領域的大模型應用，正以“技術向善”為導向，持續釋放民生價值。在臨床診療環節，大模型通過學習海量醫學文獻、病例數據與影像資料，輔助醫生進行疾病診斷與治療方案制定。例如，在放射科，大模型能夠快速識別CT、MRI等影像中的病灶特征，為醫生提供診斷參考;在基層醫療機構，基于大模型的智能輔助診療系統，幫助全科醫生提升常見病、多發病的診斷準確率，緩解優質醫療資源分布不均的問題。在藥物研發領域，大模型通過預測藥物分子結構與靶點相互作用，加速候選藥物篩選過程，使新藥研發周期大幅縮短。此外，大模型在健康管理、慢病防控等領域也展現出巨大潛力——通過分析用戶的生活習慣、體征數據等信息，生成個性化健康管理方案，實現疾病的早預防、早干預。目前，醫療大模型的應用正從三甲醫院向基層醫療機構、從城市向縣域下沉，逐步構建覆蓋全人群、全生命周期的智能醫療服務體系。

4. 城市治理：從被動響應到主動感知的精細化升級

大模型與城市治理的結合，推動城市服務從“粗放管理”向“精細治理”轉型。在交通管理領域，基于大模型的智能交通系統，能夠實時分析路況數據、天氣信息與出行需求，動態調整信號燈配時方案，緩解交通擁堵。在應急管理領域，大模型通過整合氣象數據、地理信息、人口分布等多源信息，模擬自然災害的演化路徑，輔助決策者制定疏散方案與救援計劃，提升城市應對突發事件的能力。在政務服務領域，大模型驅動的“智能政務助手”，實現了政策咨詢、業務辦理、投訴處理等服務的智能化與個性化，例如，市民通過自然語言交互即可完成營業執照辦理、公積金查詢等事項，辦事效率顯著提升。

據中研產業研究院《2025-2030年大模型行業市場深度分析及發展規劃咨詢綜合研究報告》分析：

更為重要的是，大模型正推動城市治理從“被動響應”向“主動感知”轉變——通過對城市運行數據的實時分析，提前識別潛在風險并采取干預措施，實現“治未病”的治理目標。

當前，多個試點城市已將大模型納入“新型智慧城市”建設的核心內容，探索構建“城市級智能中樞”，提升城市治理體系和治理能力現代化水平。

大模型技術發展趨勢分析

1. 多模態大模型：從單一感知到綜合智能的跨越

多模態大模型作為實現通用人工智能(AGI)的關鍵路徑，正從技術研發走向應用落地。相較于傳統的單模態模型，多模態大模型能夠同時處理文本、圖像、音頻、視頻等多種類型數據，更貼近人類感知世界的方式。在游戲行業，多模態大模型能夠生成動態劇情、虛擬角色語音與場景畫面，打造沉浸式的游戲體驗;在教育領域，多模態大模型通過分析學生的表情、語音、書寫等多維度數據，實現個性化學習路徑推薦。隨著多模態技術的成熟，大模型的應用場景將進一步擴展——從“看懂文字”“聽懂語音”向“理解場景”“生成內容”升級，例如，在電商直播中，多模態大模型能夠實時分析觀眾評論、表情反饋，動態調整主播話術與產品推薦策略，提升轉化效率。目前，國內科技企業已紛紛布局多模態大模型研發，部分產品在圖像生成、視頻理解等任務上的性能已達到國際領先水平。

2. Agent技術：從工具調用到自主決策的智能躍升

Agent技術作為大模型向“自主智能”演進的核心方向，正逐步改變人機交互的范式。傳統的AI應用需要人工設定明確指令，而Agent具備獨立性、反應性、主動性與社交能力，能夠理解復雜目標并自主規劃執行路徑。在客服領域，Agent能夠根據用戶問題的上下文，主動追問關鍵信息，提供個性化解決方案，而非簡單的關鍵詞匹配;在科研領域，Agent能夠自主檢索文獻、設計實驗方案、分析實驗數據，輔助科研人員加速研究進程。未來，隨著技術的發展，Agent將向“主動式智能體”進化——通過持續觀測環境、學習經驗，主動發現問題并提出解決方案，成為人類的“智能協作伙伴”。例如，在企業管理中，Agent能夠根據公司戰略目標、市場環境變化，主動制定部門工作計劃，并協調各團隊資源推進執行。當前，Agent技術仍處于發展初期，但已展現出巨大的應用潛力，成為科技企業競爭的新焦點。

當前，大模型行業應用正站在新的發展起點——技術層面，多模態、Agent等前沿技術加速成熟，為大模型處理復雜場景問題提供了可能;產業層面，金融、制造、醫療等行業的標桿案例驗證了大模型的商業價值，激發了更多行業的應用需求;政策層面，從國家到地方的支持政策持續出臺，為大模型的技術創新與產業落地提供了良好環境。然而，行業仍面臨數據安全、模型可解釋性、標準化建設等挑戰，需要產業鏈各方協同攻關。未來，大模型行業應用將從“單點突破”向“系統賦能”升級，從“技術驅動”向“價值驅動”轉型，通過構建“通用大模型+行業垂類模型+場景應用組件”的生態體系，實現技術創新與產業需求的深度對接，推動中國大模型產業邁向全球領先水平。

想要了解更多大模型行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2025-2030年大模型行業市場深度分析及發展規劃咨詢綜合研究報告》。