报告概述
本报告由赛迪研究院编制，系统展望2026年我国人工智能产业的发展形势。报告首先基于2025年的发展态势，从产业规模、技术升级、关键要素供给、智能体生态、产业应用五个维度对2026年进行形势判断；继而深入分析产业发展面临的四个突出问题，包括中美博弈、大模型能力瓶颈、数据短缺和商业闭环缺失；最后提出强化核心技术攻关、加强数据集建设、优化资金支持和加大应用推广等对策建议。报告旨在为政策制定者、行业从业者和投资者提供前瞻性参考。
报告的核心结论
2026年我国人工智能产业规模将持续高速增长
报告指出，2025年我国人工智能核心产业规模已超过9000亿元，企业数量超5300家。全球AI市场规模预计2026年达9000亿美元，亚太增速最快；多家机构预测我国AI市场复合增长率在30%-47%之间，表明2026年将继续引领全球增长。
大模型技术将向物理认知与深度因果推理升级
2025年原生多模态、强逻辑推理和世界模型取得突破，2026年技术将聚焦物理世界交互与因果推断。大模型将从文字处理迈向环境感知，世界模型提升人形机器人、自动驾驶等场景决策；推理机制从统计关联转向因果分析，支撑药物研发等科学发现。
智能体产业生态将在2026年加快成熟
软硬智能体均快速迭代，如Manus直接操作电脑、AutoGLM跨APP操作、机器人产品涌现。IDC预测到2026年50%中国500强将用智能体处理数据。行业标准与治理体系同步推进，应用场景从消费端向企业端拓展。
人工智能将全方位赋能千行百业，但应用商业闭环尚未打通
2025年生成式AI用户达5.15亿，智能工厂超3万家，AI大模型解决方案市场同比增长122%。但产业链存在断链、数据孤岛、盈利模式“高成本低收益”等问题，多数应用处于试点阶段，可量化价值的商业模式仍在构建。
报告回答的关键问题
2026年我国人工智能市场规模预计有多大？
报告援引Precedence Research预测，2026年全球人工智能市场规模将达到9000亿美元，亚太地区增速最快。多家机构看好中国市场，MRFR预测2025-2035年复合增长率30.6%，Statista预测41.8%，Grand View Research预测47.1%。我国人工智能核心产业规模在2025年已超9000亿元，有望持续高速增长。
大模型在复杂任务执行中存在哪些不足？
报告指出三大瓶颈：一是专业场景适配不足，医疗、工业质检等高精度场景难以满足99.9%准确率要求；二是逻辑推理与知识整合薄弱，跨学科多步骤任务易出现断裂或偏差；三是模型幻觉与可靠性问题，可能编造虚假信息，多模态处理专业格式力不从心。此外任务拆解灵活性和跨系统协同效率也待提升。
高质量数据集短缺对我国AI发展有何影响？
报告警告高质量数据可能在2026年耗尽，当前全球大模型数据集中中文语料仅占1.3%。数据壁垒突出，版权诉讼频繁，获取成本上升。数据标准不统一、跨领域流通机制缺失，导致企业数据与公共数据难以融合，制约自主AI大模型持续迭代。
人工智能产业如何形成商业闭环？
报告认为当前产业链算力、模型、应用层存在断链，盈利面临高成本低收益矛盾。建议构建算力-模型-应用一体化协同机制，搭建跨行业数据共享平台，推广订阅制、按量计费等灵活定价，聚焦垂直领域打造可量化价值场景，并通过“人工智能+”行动打造标杆项目破解规模化落地难题。
报告中的代表性数据
我国人工智能核心产业规模
截至2025年9月，据工业和信息化部数据，截至2025年9月我国人工智能核心产业规模已超9000亿元，企业数量超5300家，国家级专精特新小巨人超400家。
全球人工智能市场规模预测
2026年，据Precedence Research预测，2026年全球AI市场规模将达到9000亿美元，同比增长约18.7%，亚太市场为全球增速最快地区。
我国生成式人工智能用户规模
截至2025年6月，截至2025年6月，我国生成式AI用户规模达5.15亿人，普及率36.5%。产业侧全国智能工厂突破3万家，带动生产效率提升22.3%。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 完整市场数据与趋势图表：包含2025年全球及我国AI市场规模、企业数量、核心产业规模等关键数据，以及2026年增长预测曲线。
- 技术突破详解：深入分析原生多模态、推理大模型、世界模型等前沿技术进展，对比国内外主流模型能力差异。
- 算力与数据要素供给分析：详细展示智能算力规模、万卡集群建设、数据标注基地成果，以及东数西算工程对算力协同的推动作用。
- 智能体产业生态评估：梳理软硬智能体代表产品及企业布局，分析智能体在消费端和企业端的应用现状与增长潜力。
- 产业应用全景扫描：按行业（金融、制造、医疗、能源等）梳理AI应用渗透率、典型案例及效果数据，包含具身智能融资情况。
- 挑战深度剖析：系统阐述中美竞争、大模型能力瓶颈、高质量数据枯竭、商业闭环缺失等问题的根源与具体表现。
- 对策建议完整版：从核心技术攻关、高质量数据集建设、资金优化、应用推广四大方面提出详细政策与产业行动建议。
- 研究模型与方法说明：介绍本次形势展望采用的研究框架、数据来源、专家访谈及调研方法。
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