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开源生态繁荣:受成功案例的启发,开源AI生态将更加繁荣,开源模型和工具将在全球范围内广泛应用,推动AI技术的普及和创新。
投资热点转移:AI投资热点将从通用大模型向垂直领域应用、基础设施、安全隐私等方向转移,投资更加理性和多元化。
商业模式创新:AI企业商业模式将持续创新,从单一产品销售向平台服务、解决方案提供、生态构建等方向发展。
产业链整合加速:AI产业链整合将加速,上下游企业通过并购、战略合作等方式形成更紧密的生态系统。
区域格局多元化:全球AI市场区域格局将更加多元化,美国保持领先地位,中国快速追赶,欧洲、日本、韩国等地区也将有所突破。
市场规模扩大:全球AI市场规模将持续扩大,预计到2026年底将达到8000亿美元,年复合增长率保持在25%以上。
市场发展趋势
AI+政务提效:AI在政务服务中的应用将提高政府效能,优化公共服务,增强政府治理能力。
AI+内容创作繁荣:AI辅助内容创作工具将在文字、图像、音频、视频等领域繁荣发展,创意产业将迎来新的变革。
AI+制造升级:AI将推动制造业升级,实现智能生产、预测性维护、供应链优化等,提高生产效率和产品质量。
AI+金融创新:AI在金融领域的应用将从风控、投顾向智能交易、金融产品创新等方向发展,提高金融服务效率和普惠性。
AI+教育普及:AI教育助手将在各级教育中普及,提供个性化学习体验,改变传统教育模式。
AI+医疗深化:AI在医疗领域的应用将从辅助诊断向精准治疗、药物研发、健康管理等方向深化,提高医疗效率和质量。
应用发展趋势
开源模型推动创新:开源策略将推动全球AI技术创新,降低AI应用门槛,促进技术普及。
系统可靠性提升:AI系统的可靠性、安全性和公平性将得到提升,减少偏见和错误,增强用户信任。
AI芯片持续创新:专用AI芯片将持续创新,计算效率和能耗比将大幅提升,为AI应用提供更强大的硬件支持。
小型高效模型普及:受技术突破的启发,小型高效模型将在边缘设备上广泛部署,实现更低延迟、更高隐私保护的AI应用。
多模态融合加深:不同模态(文本、图像、音频、视频)之间的融合将更加深入,AI系统将能够更自然地理解和生成多模态内容。
代理式AI兴起:具有自主规划和执行能力的代理式AI将成为主流,从单一任务处理向复杂任务自主完成转变,如在制造、物流和客户服务中,代理AI将自主完成15%的日常工作决策。
技术发展趋势
2025年人工智能的趋势:
2024
头部领跑,新锐崛起,多元共生齐塑行业生态
AI工具类应用
盘点报告

开源生态繁荣:受成功案例的启发,开源AI生态将更加繁荣,开源模型和工具将在全球范围内广泛应用,推动AI技术的普及和创新。
投资热点转移:AI投资热点将从通用大模型向垂直领域应用、基础设施、安全隐私等方向转移,投资更加理性和多元化。
商业模式创新:AI企业商业模式将持续创新,从单一产品销售向平台服务、解决方案提供、生态构建等方向发展。
产业链整合加速:AI产业链整合将加速,上下游企业通过并购、战略合作等方式形成更紧密的生态系统。
区域格局多元化:全球AI市场区域格局将更加多元化,美国保持领先地位,中国快速追赶,欧洲、日本、韩国等地区也将有所突破。
市场规模扩大:全球AI市场规模将持续扩大,预计到2026年底将达到8000亿美元,年复合增长率保持在25%以上。
市场发展趋势
AI+政务提效:AI在政务服务中的应用将提高政府效能,优化公共服务,增强政府治理能力。
AI+内容创作繁荣:AI辅助内容创作工具将在文字、图像、音频、视频等领域繁荣发展,创意产业将迎来新的变革。
AI+制造升级:AI将推动制造业升级,实现智能生产、预测性维护、供应链优化等,提高生产效率和产品质量。
AI+金融创新:AI在金融领域的应用将从风控、投顾向智能交易、金融产品创新等方向发展,提高金融服务效率和普惠性。
AI+教育普及:AI教育助手将在各级教育中普及,提供个性化学习体验,改变传统教育模式。
AI+医疗深化:AI在医疗领域的应用将从辅助诊断向精准治疗、药物研发、健康管理等方向深化,提高医疗效率和质量。
应用发展趋势
开源模型推动创新:开源策略将推动全球AI技术创新,降低AI应用门槛,促进技术普及。
系统可靠性提升:AI系统的可靠性、安全性和公平性将得到提升,减少偏见和错误,增强用户信任。
AI芯片持续创新:专用AI芯片将持续创新,计算效率和能耗比将大幅提升,为AI应用提供更强大的硬件支持。
小型高效模型普及:受技术突破的启发,小型高效模型将在边缘设备上广泛部署,实现更低延迟、更高隐私保护的AI应用。
多模态融合加深:不同模态(文本、图像、音频、视频)之间的融合将更加深入,AI系统将能够更自然地理解和生成多模态内容。
代理式AI兴起:具有自主规划和执行能力的代理式AI将成为主流,从单一任务处理向复杂任务自主完成转变,如在制造、物流和客户服务中,代理AI将自主完成15%的日常工作决策。
技术发展趋势
2025年人工智能的趋势:
CONTENTS
目录
01
AI工具类应用
发展背景
02
AI工具类应用
分类型盘点
03
AI工具类应用
挑战及发展趋势

开源生态繁荣:受成功案例的启发,开源AI生态将更加繁荣,开源模型和工具将在全球范围内广泛应用,推动AI技术的普及和创新。
投资热点转移:AI投资热点将从通用大模型向垂直领域应用、基础设施、安全隐私等方向转移,投资更加理性和多元化。
商业模式创新:AI企业商业模式将持续创新,从单一产品销售向平台服务、解决方案提供、生态构建等方向发展。
产业链整合加速:AI产业链整合将加速,上下游企业通过并购、战略合作等方式形成更紧密的生态系统。
区域格局多元化:全球AI市场区域格局将更加多元化,美国保持领先地位,中国快速追赶,欧洲、日本、韩国等地区也将有所突破。
市场规模扩大:全球AI市场规模将持续扩大,预计到2026年底将达到8000亿美元,年复合增长率保持在25%以上。
市场发展趋势
AI+政务提效:AI在政务服务中的应用将提高政府效能,优化公共服务,增强政府治理能力。
AI+内容创作繁荣:AI辅助内容创作工具将在文字、图像、音频、视频等领域繁荣发展,创意产业将迎来新的变革。
AI+制造升级:AI将推动制造业升级,实现智能生产、预测性维护、供应链优化等,提高生产效率和产品质量。
AI+金融创新:AI在金融领域的应用将从风控、投顾向智能交易、金融产品创新等方向发展,提高金融服务效率和普惠性。
AI+教育普及:AI教育助手将在各级教育中普及,提供个性化学习体验,改变传统教育模式。
AI+医疗深化:AI在医疗领域的应用将从辅助诊断向精准治疗、药物研发、健康管理等方向深化,提高医疗效率和质量。
应用发展趋势
开源模型推动创新:开源策略将推动全球AI技术创新,降低AI应用门槛,促进技术普及。
系统可靠性提升:AI系统的可靠性、安全性和公平性将得到提升,减少偏见和错误,增强用户信任。
AI芯片持续创新:专用AI芯片将持续创新,计算效率和能耗比将大幅提升,为AI应用提供更强大的硬件支持。
小型高效模型普及:受技术突破的启发,小型高效模型将在边缘设备上广泛部署,实现更低延迟、更高隐私保护的AI应用。
多模态融合加深:不同模态(文本、图像、音频、视频)之间的融合将更加深入,AI系统将能够更自然地理解和生成多模态内容。
代理式AI兴起:具有自主规划和执行能力的代理式AI将成为主流,从单一任务处理向复杂任务自主完成转变,如在制造、物流和客户服务中,代理AI将自主完成15%的日常工作决策。
技术发展趋势
2025年人工智能的趋势:
01
发展背景
AI工具类应用

开源生态繁荣:受成功案例的启发,开源AI生态将更加繁荣,开源模型和工具将在全球范围内广泛应用,推动AI技术的普及和创新。
投资热点转移:AI投资热点将从通用大模型向垂直领域应用、基础设施、安全隐私等方向转移,投资更加理性和多元化。
商业模式创新:AI企业商业模式将持续创新,从单一产品销售向平台服务、解决方案提供、生态构建等方向发展。
产业链整合加速:AI产业链整合将加速,上下游企业通过并购、战略合作等方式形成更紧密的生态系统。
区域格局多元化:全球AI市场区域格局将更加多元化,美国保持领先地位,中国快速追赶,欧洲、日本、韩国等地区也将有所突破。
市场规模扩大:全球AI市场规模将持续扩大,预计到2026年底将达到8000亿美元,年复合增长率保持在25%以上。
市场发展趋势
AI+政务提效:AI在政务服务中的应用将提高政府效能,优化公共服务,增强政府治理能力。
AI+内容创作繁荣:AI辅助内容创作工具将在文字、图像、音频、视频等领域繁荣发展,创意产业将迎来新的变革。
AI+制造升级:AI将推动制造业升级,实现智能生产、预测性维护、供应链优化等,提高生产效率和产品质量。
AI+金融创新:AI在金融领域的应用将从风控、投顾向智能交易、金融产品创新等方向发展,提高金融服务效率和普惠性。
AI+教育普及:AI教育助手将在各级教育中普及,提供个性化学习体验,改变传统教育模式。
AI+医疗深化:AI在医疗领域的应用将从辅助诊断向精准治疗、药物研发、健康管理等方向深化,提高医疗效率和质量。
应用发展趋势
开源模型推动创新:开源策略将推动全球AI技术创新,降低AI应用门槛,促进技术普及。
系统可靠性提升:AI系统的可靠性、安全性和公平性将得到提升,减少偏见和错误,增强用户信任。
AI芯片持续创新:专用AI芯片将持续创新,计算效率和能耗比将大幅提升,为AI应用提供更强大的硬件支持。
小型高效模型普及:受技术突破的启发,小型高效模型将在边缘设备上广泛部署,实现更低延迟、更高隐私保护的AI应用。
多模态融合加深:不同模态(文本、图像、音频、视频)之间的融合将更加深入,AI系统将能够更自然地理解和生成多模态内容。
代理式AI兴起:具有自主规划和执行能力的代理式AI将成为主流,从单一任务处理向复杂任务自主完成转变,如在制造、物流和客户服务中,代理AI将自主完成15%的日常工作决策。
技术发展趋势
2025年人工智能的趋势:
定义及概念
「AI工具类应用」
基于机器学习、深度学习、自然语言处理等多元人工智能技术构建的,辅助用户在生活、工作等多场景中,进行多模态内容创作与处理的智能化工具
应用场景落地
功能服务提供
底层技术支持
➢ 应用:
具体应用,将AIGC技术应用于实践
➢ 垂直领域模型:
MaaS,以预训练大模型为基础,开发垂直领域所应用的中间模型
➢ 预训练大模型:
集中在头部科技企业,典型的大模型如:文心一言、ChatGPT
AI
1
文本处理
2
图像编辑
4
视频制作
3
音频处理
多模态融合
AI
内容创作
与编辑
办公
与商务
教育
与学习
生活娱乐
垂直领域
应用
定义 背景
来源:Top AI自主研究及绘制。

开源生态繁荣:受成功案例的启发,开源AI生态将更加繁荣,开源模型和工具将在全球范围内广泛应用,推动AI技术的普及和创新。
投资热点转移:AI投资热点将从通用大模型向垂直领域应用、基础设施、安全隐私等方向转移,投资更加理性和多元化。
商业模式创新:AI企业商业模式将持续创新,从单一产品销售向平台服务、解决方案提供、生态构建等方向发展。
产业链整合加速:AI产业链整合将加速,上下游企业通过并购、战略合作等方式形成更紧密的生态系统。
区域格局多元化:全球AI市场区域格局将更加多元化,美国保持领先地位,中国快速追赶,欧洲、日本、韩国等地区也将有所突破。
市场规模扩大:全球AI市场规模将持续扩大,预计到2026年底将达到8000亿美元,年复合增长率保持在25%以上。
市场发展趋势
AI+政务提效:AI在政务服务中的应用将提高政府效能,优化公共服务,增强政府治理能力。
AI+内容创作繁荣:AI辅助内容创作工具将在文字、图像、音频、视频等领域繁荣发展,创意产业将迎来新的变革。
AI+制造升级:AI将推动制造业升级,实现智能生产、预测性维护、供应链优化等,提高生产效率和产品质量。
AI+金融创新:AI在金融领域的应用将从风控、投顾向智能交易、金融产品创新等方向发展,提高金融服务效率和普惠性。
AI+教育普及:AI教育助手将在各级教育中普及,提供个性化学习体验,改变传统教育模式。
AI+医疗深化:AI在医疗领域的应用将从辅助诊断向精准治疗、药物研发、健康管理等方向深化,提高医疗效率和质量。
应用发展趋势
开源模型推动创新:开源策略将推动全球AI技术创新,降低AI应用门槛,促进技术普及。
系统可靠性提升:AI系统的可靠性、安全性和公平性将得到提升,减少偏见和错误,增强用户信任。
AI芯片持续创新:专用AI芯片将持续创新,计算效率和能耗比将大幅提升,为AI应用提供更强大的硬件支持。
小型高效模型普及:受技术突破的启发,小型高效模型将在边缘设备上广泛部署,实现更低延迟、更高隐私保护的AI应用。
多模态融合加深:不同模态(文本、图像、音频、视频)之间的融合将更加深入,AI系统将能够更自然地理解和生成多模态内容。
代理式AI兴起:具有自主规划和执行能力的代理式AI将成为主流,从单一任务处理向复杂任务自主完成转变,如在制造、物流和客户服务中,代理AI将自主完成15%的日常工作决策。
技术发展趋势
2025年人工智能的趋势:
ı
数字化发展进程向5.0大步迈进,推进与AI工具类应用的相互促进与影响
中国数字化发展进程概览
计算机普及阶段
网络设施相对薄弱
部门间未实现数据互联互通
办公自动化时代
1.0
互联网普及阶段
网络基础建设不断完善
企业业务流程向线上转移
互联网信息化时代
2.0
移动互联网高速发展
大数据、云计算等技术兴起
企业数字化加速转型
数字化时代
3.0
人工智能技术不断成熟
物联网技术广泛应用
企业向数智化再升级
数智化时代
4.0
对数智化成果加以整合升华
AIGC技术在多领域深度融合
企业更加注重智能生态构建
智能生态时代
5.0
20世纪80年代 ~ 2000年 2000年 ~ 2012年 2012年 ~ 2020年 2020年 ~ 2024年 2024年 ~
前期阶段 近期阶段 中长期愿景
数据资源、计算能力、通信能力
加速数智化融合,推动数字化进程深化
数字化
发展进程
使用者
B端 / C端
AI
工具类应用
激发数字化需求和行为
驱动应用功能优化创新
促进进程的发展和完善
满足和引导使用者需求
定义 背景
数
字
化
进
程
数
字
经
济
渗
透
技
术
发
展
曲
线
来源:Top AI自主研究及绘制。
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