2025年中国AI及“AI+”基础设施解决方案行业概况
思瀚产业研究院 諾比侃    2025-11-19

1950年代，随著图灵测试的诞生，人工智能(AI)被正式提出作为一个独立的领域。最初，AI仅限于纯粹的理论学术研究，其实际应用受一定的限制。然而，最近在机器学习、神经网络、自然语言处理和数字孪生等技术的突破，已将AI从一个抽象的概念转变为不可或缺的工具。中国已跃居成为全球第二大的AI市场。

中国在AI方面的支出在2024年达至181亿美元，并预计于2029年将飙升至470亿美元。这一强劲的投资势头突显了中国在塑造全球AI格局方面不断扩大的影响力及关键作用。由此产生的AI势头催生了“AI+”的概念，即将AI技术扩展至不同行业的定制化应用领域。这些行业包括交通、城市治理、能源、制造业及娱乐业。这种整合的核心是基础模型，即运用大量数据集训练的AI系统，可以执行各种不同模式的任务。这些模型为开发专用的AI应用提供全面且稳固的基础。

“AI+”时代的应用驱动基础模型

作为“AI+”概念的基石，AI基础模型（又称大模型）正在从通用的AI框架发展成为不同行业定制的行业应用解决方案。这些AI模型，包括垂直领域模型、多模态模型和语言模型，提供了先进的计算能力、前瞻性预测和自动化功能。它们越来越注重实际行业引用，并与行业工作流程无缝集成，标志著基础模型的发展已进入新阶段。

尽管取得了这些进展，但基础模型在实际的行业应用上仍面临著若干挑战：

缺乏深厚的行业知识。要有效部署基础模型，必须深入了解特定行业的运营背景。要实现深刻的行业洞察力存在一定挑战，因为其中涉及複杂的特定领域问题和细微的实际场景运营差别，若没有丰富的行业经验和专业知识，往往很难掌握。

对业务层面数据的访问受限。业务层面的数据对于准确训练基础模型至关重要。然而，这些数据通常受到拥有该等数据组织的严密保护，因此难以访问或共享。有能力访问或积累这些数据的公司在开发和部署垂直领域基础模型方面佔有明显优势。

弥合AI部署中跨专业人才的挑战。成功部署基础模型需要使AI的能力配合行业特定需求，但AI开发人员往往缺乏深厚的行业知识，而行业专家对AI技术的了解亦可能有限。这种差距对有效协作造成了障碍，并使无缝融合面临挑战。

系统集成的挑战。将基础模型纳入现有业务系统和工作流程可能既複杂又耗时。要确保旧系统或跨各种平台的兼容性和平稳运行，需要投入大量工作和定制，这可能会延迟部署。

为应对这些挑战，新技术趋势不断涌现，例如垂直领域AI解决方案和多模态融合，为更深层次的行业融合铺平道路。随著AI技术与交通、能源、城市治理、制造和娱乐等行业的融合，它们将有助于AI应用的创新并开拓新机遇。在这种不断变化的环境中，拥有深厚行业专业知识并能够获取高质量、业务层面数据的企业，在部署基础模型和充分利用AI技术方面将能处于较有利的位置。

中国“AI+”基础设施解决方案产业概况

基础设施指支持社会运作的基本系统及结构，包括交通、能源、城市治理、通信等，可涵盖有形和无形两种元素。有形的基础设施包括实体结构，而无形的基础设施包括支持上述结构的软件及网络。“AI+”基础设施解决方案利用先进的AI技术增强运行能力，为价值链的各个成熟阶段提供使用案例。

成熟的应用案例包括可识别潜在故障并优化设备检查的预测性维护，而新领域应用案例则涉及可提高整体效率的动态资源分配和自适应系统控制。通过整合“AI+”解决方案，基础设施提供商可以完善决策、优化设备检查并更主动识别潜在风险。

这一板块重点涵盖“AI+”交通、“AI+”能源、“AI+”城市治理、“AI+”通信等。值得注意的是，AI在交通、能源和城市治理板块的整合已有显著进展，而通信等板块仍具有巨大的增长和进一步探索的潜力。

中国“AI+”基础设施解决方案行业稳步增长，市场规模从2019年的人民币0.7万亿元扩大至2024年的约人民币1.7万亿元，年複合增长率为19.4%。预计这一上升趋势将持续，市场规模将从2025年的人民币1.9万亿元增加至2029年的人民币3.4万亿元，年複合增长率为15.7%。

“AI+”基础设施解决方案行业的市场驱动因素及未来趋势包括：

对高效基础设施管理的需求不断增长。城市化进程加快、资源限制和市民期望的提高刺激了对更高效率的基础设施管理的需求。而不断增长的需求正在加速推动“AI+”解决方案的应用。例如，杭州最近引进AI故障预测及识别技术，将道路缺陷识别效率提高45%。深圳同样也在石井街道部署智能环卫机器人，实现总面积71%的保洁覆盖率。AI技术被广泛运用于提升基础设施管理及运营效率。

拓展“AI+”的应用范围。“AI+”基础设施解决方案正从单一用例（如能耗分析）向更全面的解决方案（如综合能源监测平台）发展。这一扩展增强了对複杂基础设施系统的整体管理，促进了更具协作性的运营。

以科技进步提升“AI+”能力。数据处理、算力、算法的不断进步，以及垂直领域AI模型和多模态融合的创新，提升了“AI+”基础设施解决方案的能力。这些进步使AI应用更加高效、准确和可扩展，从而将进一步推动“AI+”解决方案的增长和整合，形成更智能、更高效的基础设施系统。例如，目前已部署联盟式学习模型和变压器型系统，以改善环境监测。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院官网，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。