《2025年技术与创新报告：包容性人工智能与发展》 调查复杂的人工 智能领域，旨在帮助决策者制定促进包容性技术进步的科学、技术和创 新政策。 人工智能的使用有潜力加速实现可持续发展目标，但如果分布不均且缺 乏伦理监督和透明度，其扩散可能会加剧现有的不平等。报告分析了在 从开发到采用的所有阶段所需的必要要求和政策，以促进可持续发展的 包容性技术进步。 这需要一种多维和基于证据的方法。为此，确定了三个关键杠杆点—— 杆点—— 基础设施、数据和技能，提供了一个广泛的社会经济视角，并突出了构 建有弹性的基础设施和促进包容性和可持续工业化和创新的需求。 v Rebeca Grynspan 联合国贸易和发展会议秘书长 历史表明，虽然技术进步推动经济增长，但它本身并不能确保公平的收 入分配或促进包容性的人类发展。更加强劲的国际合作可以将焦点从技 术转向人，使各国能够共同构建全球人工智能框架。这样一个框架应优 人工智能是历史上第一种能够自主做出决策和产生想法的技术。这使得 它与传统技术区分开来，并挑战了技术中立的观点。人工智能的快速发 展也超过了政府有效应对的能力。2025年科技与创新报告旨在引导政策 制定者穿越复杂的AI景观，并支持他们设计促进包容性和公平技术进步 的科学、技术和创新（STI）政策。 世界已经存在显著的数字鸿沟，随着人工智能的兴起，这些鸿沟可能会 进一步扩大。为此，报告主张基于包容性和公平性的人工智能发展，将 重点从技术

枢纽节点布局，京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等节点 面向重大区域发展战略实施需要有序建设算力设施；贵州、内 蒙古、甘肃、宁夏等节点推进数据中心集群建设同时，着力提 升算力设施利用效率，促进东西部高效互补和协同联动。加强 数据中心上架率等指标监测，整体上架率低于 50%的地区规划 新建项目应加强论证。支持我国企业“走出去”，以“一带一 路”沿线国家为重点布局海外算力设施，提升全球化服务能力。 需求，重点在西部算力枢纽及人工智能发展基础较好地区集约 化开展智算中心建设，逐步合理提升智能算力占比。推动不同 计算架构的智能算力与通用算力协同发展，满足均衡型、计算 4 和存储密集型等各类业务算力需求。 3. 促进边缘算力协同部署。加快边缘算力建设，支撑工业 制造、金融交易、智能电网、云游戏等低时延业务应用，推动 “云边端”算力泛在分布、协同发展。加强行业算力建设布局， 满足工业互联网、教育、交通、医疗、金融、能源等行业应用 源，充分发挥云计算资源弹性调度优势。鼓励各方探索打造多 层次算力调度架构体系，建设可满足各类创新主体开展多元异 构算力调度、应用、研发、验证的平台环境。依托国家新型互 联网交换中心、骨干直联点等设施，促进多方算力互联互通。 专栏 2 算网融合发展行动 一是探索建设多层级算力调度平台，逐步实现多元异构算 力跨域调度编排。二是构建算力互联互通体系，统一算力资源 标识和身份认证，依托部省算力互联互通平台开展试点验证。

智算中心对我国算力格局的影响 集中度提高，算力更加集中在少数大型数据中心 推动算力向边缘计算下沉，满足实时数据处理需求 促进区域平衡，缩小不同地区的算力差距 影响算力价格，由于技术进步和规模经济，价格更加亲民 提高智算中心服务效率，促进产业高质量发展 来源：与非研究院 智算中心建设提升了算力集中度和效率，对促进区域算力平衡、降低算力成本、支撑产业高质量发展具 有重要作用。 13 Supplyframe, Inc 3. 生成式AI驱动的变革 大模型发展的途径 更高效的训练方法，如减少训练时间和成本 更广泛的应用场景，覆盖更多行业和领域 更严格的伦理和监管，确保模型的公正性和透明度 更开放的合作与共享，促进知识交流和技术进步 更好的数据隐私保护，增强模型的安全性和可靠性 其他 来源：与非研究院 大模型的发展应重点关注高效训练方法和广泛的应用场景，同时兼顾伦理监管、合作共享和数据隐私保 护。 27 提高算力资源的使用效率，优化资源分配 制定行业标准和最佳实践，引导合理使用大模型 其他 来源：与非研究院 大模型固然重要，但过度依赖有风险。技术多样性可以降低对单一技术依赖，针对不同场景提高效率和 效果，还可促进创新，推动产业的长期发展。 29 Supplyframe, Inc. Confidential & Proprietary. Do not reproduce or distribute. 4.

方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 对群众诉求进行深入发掘和全景刻画，并将分析结果应用于政策决策上，实现了 政府资源配置与民众切实需要之间的精准匹配和有效对接。另一方面，政务热线 数智化以数据融通和智慧服务为主要特征，大模型能够促进医疗、教育等多种社 会服务平台的信息互通，同时通过对大数据等信息技术分析数据的动态演变规律， 及时对社会问题和社会风险进行甄别监测，将问题化解在基层，风险防控在事前， 真正实现政府风险感知、风险预测和风险防控能力的提升。 行量化考核，并将其应用到承办单位绩效考核甚至领导班子考核中，大模型可以 提供客观准确的考核数据，进一步压实政府责任，促进承办单位回应群众诉求。 总体而言，政务热线作为链接公众与政府的重要桥梁，其数智化转型是数字 政府建设的关键部分。大模型在这一过程中发挥着重要作用，通过将数字化和智 能化技术融入接诉、办理、评估、治理等环节，最终促进数字政府整体治理水平 的提升。 二、大模型驱动政务热线的创新趋势 自 2021 年

方面，加快推进热线整合，通过搭建统一的在线平台，努力实现跨区域、跨部门、 跨层级、跨业务的协同管理和政务服务。大模型可以对海量数据进行分析和处理， 为热线整合提供有力支持，从而引领推进政府组织结构的调整和权责重组，促进 资源配置的最优化。另一方面，强调部门联动。在热线整合基础上，大模型能够 打破传统政府部门结构限制和冗杂热线的识别困扰，助力各级平台及其成员单位 之间横向和纵向上的协同联动，以及不同数据网络和管理系统之间的互联衔接， 对群众诉求进行深入发掘和全景刻画，并将分析结果应用于政策决策上，实现了 政府资源配置与民众切实需要之间的精准匹配和有效对接。另一方面，政务热线 数智化以数据融通和智慧服务为主要特征，大模型能够促进医疗、教育等多种社 会服务平台的信息互通，同时通过对大数据等信息技术分析数据的动态演变规律， 及时对社会问题和社会风险进行甄别监测，将问题化解在基层，风险防控在事前， 真正实现政府风险感知、风险预测和风险防控能力的提升。 行量化考核，并将其应用到承办单位绩效考核甚至领导班子考核中，大模型可以 提供客观准确的考核数据，进一步压实政府责任，促进承办单位回应群众诉求。 总体而言，政务热线作为链接公众与政府的重要桥梁，其数智化转型是数字 政府建设的关键部分。大模型在这一过程中发挥着重要作用，通过将数字化和智 能化技术融入接诉、办理、评估、治理等环节，最终促进数字政府整体治理水平 的提升。 二、大模型驱动政务热线的创新趋势 自 2021 年

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 工业/能源 正文目录 AI 数据中心或持续拉动电力需求增长并促进新能源消纳 ............................................................................................. 2024-26 年 6~9GW/年新增负荷，拉动全国用电量 0.4~0.6pct/年 .......................................... 4 AI 数据中心有望促进我国新能源消纳 ........................................................................................... .............................................................. 19 新能源：与美国向气电核电右转不同，我国 AI 数据中心发展有望促进新能源装机 .................................... 21 风险提示...............................................

在这一个新兴而充满潜力的领域，标准化建设成为推动人形机器人产 业稳健前行的关键动力。建立系统完善的标准体系，不仅能够及时跟 踪行业快速发展的步伐，引领产业迈向更高层次，更能在维护市场秩 序、促进技术创新交流、加速成果转化、降低企业研发成本与技术门 槛等方面发挥不可替代的作用，进而全面提升行业整体技术水平与国 际市场竞争力。因此，积极推进标准化建设对于人形机器人产业的可 持续发展具有深远意义。 二、人形机器人产业与技术发展现状 2.1 产业发展现状与趋势 2.1.1 产业政策 2.1.1.1 全球产业政策特点 人形机器人作为新一代人工智能的集大成者，已经成为全球科技 和产业竞争的新高地。各国政府高度重视，从促进多方协同、加大研 发投入、完善产业生态、重视人才培养、加强国际合作以及关注伦理 安全等维度，出台了一系列政策措施，为本国的人形机器人产业发展 提供强力支持。 15 以中国、欧美、日韩地区为例，各国政府在技术创新与研究支持 策支持；在市场拓展与应用推广方面，重点关注人形机器人在提升生 产力、改善产品质量及缓解劳动力短缺等领域的实际应用，特别是在 工业自动化、医疗与老龄化护理、商业服务等行业；在标准化方面， 各国强调本国产业标准的制定与国际合作，以促进全球产业体系的兼 容性和互操作性。 图 4 不同国家和地区关于人形机器人产业政策特点对比 2.1.1.2 国内相关政策 1）国家政策 我国从标准化规划引导、产业战略布局、激发创新活力等维度，

态，加强企业梯队培育，统筹建设机器人新型研发机构、算力中 心、检验检测中心等公共服务平台。三是优化产业组织，在产业 发展过程中重视加强组织管理能力，引导产业协会等行业组织向 集群促进机构转型升级，促进区域交流合作，着力打造世界级机 器人先进制造业集群。 9 第二梯队地区：补强产业基础，打牢特色优势 一是强化顶层设计与政策支持，制定有针对性且可操作的机 器人专项规 件及 软件企业，加强对产业发展的支撑。 第三梯队地区：突出应用引领，发扬资源优势 一是探索应用场景、开拓新业务新模式新业态，结合实体经 济需求深入挖掘应用场景，通过开展示范应用和供需对接促进机 器人规模化应用，在应用中积极探索新模式、新服务、新业态。 二是挖掘特色资源、基于资源谋发展，对本地具有与机器人相关 技术基础的企业和高校院所开展调研摸排，在大需求、高价值的 细分环节寻找

从智能硬件 到软件应用, 从消费级产品到企业级解决方案, AI 元素无处不在, 极大地丰富 了产品的功能与价值; 在生态体系上, 科研机构、科技企业、行业用户等各方力 量紧密合作, 形成了一个相互促进、共同发展的有机生态。与此同时, 客户对于 智能化产品、方案和服务的迫切需求也成为这场革命的重要驱动力。技术创新与 企业应用在智能化转型的道路上相向而行, 双向奔赴, 这个过程中, 一站式 partner 算力规模达到 230EFlops, 居全球第二位, 算力总规模近 5 年平均增速近 30%。未来, 智算占比将加速提升。 我国正在加速构建全国一体化的数据要素市场,加快数据要素市场化配 置改革步伐,促进数据要素高效合规地开放、 共享、交易, 充分激发数据要 素的活力, 释放数据要素价值,赋能新质生产力培育, 带动整个经济社会高 质量发展。我国加速推动 "数据要素X" 行动计划落地, 各地区各部门积极 驱动数字中国发展提质提速 国家层面陆续发布数字经济相关政策 相继提出 "壮大数字经济" 、"打 更多干货请关注公众号“管理技术化平台” 4 造数字经济新优势" 、 "加快数字化发展, 建设数字中国" 、 "促进数字经 济发展, 加强数字中国建设整体布局" 。2024 年 3 月, 数字经济再次被写 入政府工作报告中,并有了更具体的发展路径和目标,将 "大力推进现代化 产业体系建设,加快发展新质生产力"

33.9% 26.0% 6.8% 5.8% 5.5% 22.0% 移动视频 移动社交 新闻资讯 手机游戏 移动购物 其他 云计算技术的持续升级迭代加速了云算的融合，算网云调度机制促进了算力、网络与云计算的协同发展，同时AI 技术与云计算的融合引领算力结构变革，智算成为核心竞争点，智能云服务的技术与应用呈现蓬勃发展态势。 11 中国云服务市场规模 亿元 资料来源：中国信通院，公司公告，灼识咨询 与纳管的优势，各大云厂商纷纷在智算领域进行布局，形成千卡、万卡智能云集群，以云服务的方式提供可便捷 获取的智能算力。云计算与智算资源融合形成的智能云能够为大模型训练和推理提供充足的算力资源，已经成为促进人工智能领域发展的坚实底座。 年均复合增长率 2015-2021 2021-2023 2023-2028E 66.5% 44.6% 39.3% 24.9% 23.7% 26.0% 总计 42 输入费用与输出费用均以每百万Tokens计算，海外大模型费用以人民币兑美元汇率折算。 ➢ 在保持同等卓越性能的前提下，开源的DeepSeek模型大幅削减了AI应用开发者的成本投入， 这吸引力更多企业加入到AI应用的开发，促进了AI应用的创新性与多样化发展，同时加速了AI 应用的市场商业化进程。 • 针对时延敏感型AI应用（如自动驾驶、实时金融交 易），企业需优先选择城市群内部及周边算力节点 部署推理服务，以满足毫秒级响应需求。