优化决策和增强用户体验。行业特征包括技术依赖性强、产品迭代周期短及多样化与跨 领域应用。中国在此领域展现出强劲实力，推动行业持续发展，市场规模不断扩大。未来，智能硬件出货量的增加将带动智能软件需求增长，智能家居和智能汽车等领域的 发展为智能软件研发行业提供了丰富的市场机遇，预计市场规模将持续扩张。 行业定义 行业分类 按照应用领域分类 办公软件 嵌入式软件 新兴技术软件 信息安全软件 邦正科技股份有限公司 科大讯飞股份有限公司 渠道端及终端客户 应用与服务 渠道端 上游分析 数据存储需求的增长正驱动存储技术的革新。 预计到2030年，全球每年数据增量将达到惊人的1YB，其中约50ZB的数据具备存储价值。与2020年相比，数据量将激增23倍，预计未 来十年的年复合增长率将逼近40%。面对如此庞大的数据存储需求，存储技术的革新显得尤为关键。当前，相变存储器（PCM）、磁 阻 中国国家铁路集团有限公司 中国铁路广州局集团有限公司 2019年—2024年，智能软件研发行业市场规模由14,669亿元人民币增长至28,223亿元人民币，期间年复合增长率13.98%。预计2025年— 2029年，智能软件研发行业市场规模由31,977亿元人民币增长至52,693亿元人民币，期间年复合增长率13.30%。 中国在人工智能领域展现出强劲实力，促进智能软件研发行业持续发展。 截至2023年底，中

，这将为国家制定精准的产业政 策提供科学依据，为产业的技术创新和投资方向提供“指南”。 展望未来，我国算力发展之路机遇与挑战并存。我坚信，在全国各界的共 同努力下，我国算力产业必将实现量的稳步增长与质的显著提升，加速高质量 发展的新征程！ 邬贺铨 中国工程院原副院长 算力产业发展方阵指导委员会主任委员 综合算力指数 前 言 近年来，AI 快速发展。算力、存力、运力以及模型能力的协同 ..................................................................................... 1 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈............................................ 1 （二）算力发展持续规划，产业亟待提质升级...................... ................................... 41 综合算力指数 1 一、综合算力研究背景 （一）算力需求爆发式增长，全球竞争日益激烈 随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全 球算力需求呈现指数级增长。从智能工厂中精准控制生产设备的工 业机器人，到智能交通里实时规划路线的导航系统，再到个性化推 荐服务背后复杂的算法运算，各类数字化场景都高度依赖强大、稳

2026 年，中国人工智能市场规模将超过 260 亿美元，将在政府、金融、 制造、能源、医疗、零售等多个领域实现智能化应用。结合国家政策支持以及各 大企业的积极投入，智能体技术将不断进步，特别是在算力快速增长的背景下， AI Agent 的发展前景更加可期。多模态智能体的出现，将进一步推动各行业智能 化应用的升级，智能体的商业化将迎来新的突破。  建议关注：AI 算力、模型和应用：寒武纪-U、海光信息、景嘉微、龙芯中科、浪 活节奏之下，国民孤独感增加，而陪伴类智能体或受益于这样的大环境。根据 GIA（Global Industry Analysts）的研究，Denny Yin 提出该行业规模预计到 2024 年增长到 1000 亿 美元，到 2026 年增长到 2000 亿美元。 情感沟通类智能体上线，收获大量用户好评。在大模型出现之前，一些利用心理学 CBT 沟通技术的产品已经在市面上广泛存在，例如 Weobot、wysa 、能源、医疗、 零售等行业的智能化应用向多模态和跨模态转变。 3.1 海内外政策推动人工智能发展加速 多地陆续出台关于人工智能发展的指导文件，2024 年政府与企业的投入资金有望迎 来大幅增长。国务院在《2024 政府工作报告》中提出，要开展“人工智能+”行动，实 施数字化转型。智能体作为人工智能应用领域的重要研究方向，相信众多企业和研究部 门会开展更多研究工作。另外，像上海、杭州、广东、北京等省市也出台了相关政策，

此外，市场调研显示，大模型的应用前景非常广阔。根据 Precedence Research 的报告，全球人工智能市场在 2022 年达到 了 387 亿美元，预计到 2030 年将增至 1,391 亿美元，复合年增长 率达到 17.5%。基于此，开发一个高效、稳定的大模型 SaaS 平 台，无疑是一个充满潜力的投资机会。 在设计方案中，需要重点考虑以下几个方面： 1. 模型选择与优化：需选择适合行业需求的大模型，并在此基础 根据市场研究机构的数据显示，全球人工智能市场规模在过去 五年中以超过 40%的年均增长率迅速扩张。预计到 2025 年，人工 智能市场规模将突破 5000 亿美元。与此同时，中国在人工智能领 域的投资也在持续加大，2022 年，中国人工智能产业的整体规模 已经超过 3500 亿元人民币，预计未来几年将保持强劲增长。 从技术层面来看，当前，大模型（如 GPT、BERT 等）作为深 度学习的重 是吸引和留住用户的 必备条件。 最后，本文将通过实际案例、市场调查结果以及定量分析，插 入以下的表格，来阐明大模型 SaaS 平台的市场潜力与发展前景： 项目 数量/比例 市场需求增长率 25%年增长率 目标用户群体数 量 5000+企业 开发者参与度 60%开发者愿意使 用 资金投入 预计 1000 万人民 币 通过以上分析，本文希望能够为企业和开发者提供一个全面、

自主智能供应链正是价值创造的新高地。近三分 之二的受访企业计划在未来十年内大幅提升供应 链的自主化水平。 由此产生的财务效益十分可观。本次调研的 受访企业预计，息税及摊销前利润（EBITA）有望 增长5%，已动用资本回报率则有望提高7%。在运 营层面，企业有望将订单交付周期大幅缩短27%， 生产力提升25%，碳排放量降低16%，同时，从运 营中断事件中恢复所需的时间也能缩短约60%。 在打造自主智能供应链的进程中，领军企业 报日益递减，无论是规模经济、全球化，还是精益 生产和六西格玛TM，这些都催生出了对开辟新价 值来源的迫切需求。 与此同时，线上消费交易额急剧攀升，供应链 所承受的压力也与日俱增。过去三年间，全球消费 者线上支出增长了30%1，这不仅催生了众多新兴 渠道，也带来了产品个性化定制的新需求。气候变 化、公共卫生危机以及汽车行业等特定领域的深 刻变革，均对企业的敏捷性提出了前所未有的要 求。突发且不可预测的地缘政治变局以及持续变 策自主化。 实现自主智能供应链 15 图6 最先进的工业多集中在离散制造领域 • 未来五年内，所有行业的供应链自主化 水平预计都将实现显著提升。大多数行 业从当前到未来的自主化发展均呈现持 续增长态势，反映出向自动化与自主化 转型的普遍趋势。然而，各行业转型的 速度与广度差异显著，这为根据其独特 需求和运营现状制定针对性的战略举 措带来了机遇。 • 汽车行业已成为数字化供应链转型的

正成为云服务商的核心竞争力。面对企业客户的数字化转型需求，减少延迟和工作负载可移植性 将是客户的关键优先事项，为垂直特定数据类型提供量身定制的云服务将创造有利的竞争优势。 云提供商须为跨行业数据采集、存储和计算需求的大幅增长做好准备。 在AI高速发展和在线业务快速膨胀的时代，企业用户对云基础设施的性能、成本、稳定性、安全 性等方面提出了全新的要求。为适应企业创新、降本增效以及业务出海等需要，云服务商不断通 过协同 等都成为企业 核心关注的目标。 趋势：云服务能力持续跃升 加速企业数智化转型与创新 01 IDC预计，云数据中心数据增长在2025年为58.1ZB，����年将翻4倍，达到228.9ZB，����-���� 年复合年增长率为40.9%。 图1 全球云数据中心数据增长，2024-2029 来源：IDC全球数据圈预测, 2025‒2029 ��.� ��% ��% ��% ��% 控、服务治理以及相关 的配置管理等云原生能力。 �� �.� AI数据处理与计算协同的复杂度激增 传统的云存储和处理架构难以高效应对，存储和传输成本也非常高昂。同时，AI算力需求持续高速 增长，为保障AI系统的实时响应，云基础设施需要在架构层面做出创新，以应对多种类型的挑战。 数据处理挑战：除AI海量、多模态特征外，工业制造、医疗等领域的AI应用所涉及的异构数据 多，格式和标准不统一

工智能作 为战略核心，他们的员工都能熟练使用人工智能工具。埃森哲分析了全球 450 多起保险科技公司的投融资情况，结果显示，2014 至 2016 年间，与人工智 能或智能自动化相关的投资数量增长了大约两倍。 只有通过智能框架来提高员工的工作效率，利用智能自动化和数据分析实现 产品创新，保险公司才可以借助人工智能实现效益最大化。 5 人力资源——利用人工智 保险公司需要更多的员工，来执行控制和管理的工作，因为虚拟工作者和算 6 法需要人工监督。事实上，根据埃森哲的研究，68%的保险公司高管预计， 智能技术将在未来三年内为他们的公司带来就业机会的净增长。 如果保险公司想要应用人工智能技术，就需要相关员工(数据科学家、人工智 能开发人员等)具备构建、使用和维护这些技术的技能。这意味着要引入一些 顶级的技术人才，让他们进入一个发展相对缓慢的传统行业。埃森哲通过对 预测 分析系统。机器学习算法产生实时评分，以便更好地为理赔管理、定价、承 保等方面的决策提供信息。 保险公司应该不仅仅关注自己的数据集，还可以关注外部或公共的数据集， 才能实现持续的增长，开辟新的收入来源，推动商业模式的创新。 人工智能将帮助保险公司从大数据中获得更丰富的洞察力，甚至可能开辟新 的收入来源。55%的保险公司预计，利用人工智能进行数据分析，会给他们 带

智能升级、创新，推动行业走向AI原生教育的新生态。 一、教育企业快速拥抱DeepSeek，以其思维链、高性价 比优势掀起新一轮变革 DeepSeek-R1自2025年1月20日正式发布以来，热度快速且持续增长，C端流量爆 发的同时，网易有道、学而思、希沃、中公教育等头部企业先后宣布拥抱 DeepSeek，或将已有AI教育产品接入DeepSeek进行能力/功能升级、或以 DeepSeek为基座发布新AI教 育模式、重构学习体验。其中，教育智能硬件赛道有望率先得到突破，值得重点关 注。 行业格局方面，在DeepSeek概念火热、用户普遍使用教育行业产品的背景下，对 此轮技术升级响应较快的教育企业产品将吸收更多流量，实现用户增长和获客转 化。中长期来看，DeepSeek赋予中小教育机构以更低门槛部署高阶AI的能力，加 速行业从头部垄断向多极竞争演化；同时，AI教育的发展关键转向理解教育场景、 以模型适配业务，未来将呈现硬件

智能体在多个场景中展现出其强大的应用 价值，能够帮助企业提高效率、降低成本、优化决策，从而在激烈 的市场竞争中占据优势地位。 3. 市场需求分析 在当前的商业环境中，企业对提高效率、降低成本和增强客户 体验的需求日益增长。商务 AI 智能体应用服务正是基于这一背景 而设计，旨在通过先进的人工智能技术，帮助企业优化业务流程、 提升决策质量并增强市场竞争力。具体来看，市场需求主要体现在 以下几个方面： 首先，企 的分类、聚合、过滤和转换，并生成相应的中间结果和最终输出。  数据分类：根据业务规则对数据进行分类，如将客户数据分为 VIP 客户、普通客户等。  数据聚合：对数据进行汇总和统计，如计算每日销售额、月度 增长等。  数据过滤：根据特定条件筛选出有用信息，如筛选出过去 30 天内有购买行为的客户。  数据转换：将数据转换为适合后续处理的格式，如将时间戳转 换为日期格式。 最后，数据的输出需要根据不同的业务场景进行定制化处理。 生时及时通知运维团队。这不仅有助于快速定位问题，还能通过历 史数据分析系统性能趋势，为未来的扩展决策提供依据。总之，通 过上述措施，商务 AI 智能体应用服务能够在满足当前需求的同 时， 具备应对未来增长的能力，确保在竞争激烈的市场中保持领先地位。 9.1 性能指标与测试 在设计和实施商务 AI 智能体应用服务方案时，性能指标的明 确和测试方法的严谨性是确保系统高效、稳定运行的关键。首先，

M2m- 100 XLM 进行海量数据学习训练 ，人类的反馈信息成 为模型学习的内容 OpenAI 公司于 2022 年 11 月发布 ChatGPT ，短短三个月内日活跃用 户从 零增长至超过 3000 万 ，标志着对话式 AI 进入大众应用阶段 里程碑： ChatGPT 的成 功 ChatGPT 日活量（ 2022.11- 2023.02 ） 三阶段训练技术构建 GPT language-understanding-on-mmlu 大模型在知识问答、数学、 编程等能力上达到新的高度， 多种任务上 的表现超过人类水平。 大模型能力不断增长 Source: https://lifearchitect.ai/timeline/ 大模型发展迅速，参数量从百亿到万亿规模 大模型能力涌现，多个任务上性能超越人类水平 1000 Billion 核心专利 核心器件 高端设备 基础支撑保障 供应风险 政府决策需求 企业创新需求 航空航天、轨道交通、新材料、新能源、电子信息等战略产业、未来产业对产 业信息智能分析提出重大需求，呈现广泛、持续增长的发展态势。 产业发展决策：广阔的社会需求 关键核心技术突破 创新链产业链融合 科技创新体系优化 产业创新生态营造 技术创新路径规划 数字化转型方案 智能制造升级 绿色低碳发展