决胜新场景：中国AI大模型商用爆发，十五五千亿赛道谁主沉浮？

1.人工智能新场景应用行业概述

人工智能新场景应用行业，是指以通用人工智能（AGI）技术，特别是大语言模型为核心驱动力，在传统社会经济活动之外，开创性地在政务治理、金融、医疗、法律等垂直行业，以及新材料/新药研发等科学研究领域，实现规模化、深层次赋能与模式创新的新兴产业业态。其核心价值在于解决复杂问题、提升生产效率和催生全新服务模式。

中国人工智能新场景应用行业的发展并非一蹴而就，而是伴随技术、政策和市场认知的演进，经历了清晰的三个阶段：

（1）技术萌芽与试点探索期（2020年以前）

此阶段以计算机视觉、语音识别等单点技术应用为主，如人脸识别、智能语音助手。AI应用呈“碎片化”特点，深度不足，且多以“项目制”形式存在，未能形成平台化能力。国家开始布局，发布了《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》等文件，但重心在技术研发而非场景开放。

（2）大模型破局与场景启蒙期（2020-2023年）

以GPT-3为代表的预训练大模型技术取得突破，催生了生成式AI的浪潮。中国科技企业迅速跟进，百度、阿里等纷纷发布自研大模型。政策导向从“促研发”转向“促应用”，2023年《生成式人工智能服务管理暂行办法》的出台标志着监管框架初步建立。市场焦点集中在模型本身的能力比拼和消费端工具的创新上。

（3）场景攻坚与规模化应用初期（2024年至今）

行业共识认为，大模型的价值最终取决于落地应用的深度与广度。《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》的发布，标志着行业进入以场景牵引的新阶段。竞争从“拼参数”转向“拼落地”，政务、金融、医疗、科研等核心领域成为主战场，行业开始探索可复制、可规模化的商业模式。

2.人工智能新场景应用行业发展现状

当前，中国人工智能新场景应用行业已驶入发展的“快车道”，呈现出“政策、技术、市场”三轮驱动的鲜明特征。在政策层面，国家及地方政府通过发布场景开放清单与实施意见，为技术落地提供了明确的指引和广阔的“试验田”，强力牵引供需对接。技术层面，大模型性能持续迭代升级，竞争焦点从单一的文本处理能力转向更具实用价值的多模态理解与生成，行业正从“通用大模型”的军备竞赛，迈向深耕垂直领域的“行业大模型”锻造。市场层面，需求从最初的概念验证和好奇，转向务实的价值追求，政务、金融、医疗等核心领域的标杆案例不断涌现，企业付费意愿随着解决方案能切实带来降本增效而逐步提升。然而，行业仍面临严峻挑战：可持续的商业模式仍在探索，高昂的算力成本制约着创新企业的投入，数据安全、隐私保护以及“模型幻觉”的可靠性问题，仍是规模化应用路上必须跨越的鸿沟。

3.人工智能新场景应用行业政策环境分析

“十四五”以来，国家层面密集出台政策，核心思路从“技术研发”转向“场景应用”。《新型数据中心发展三年行动计划》等夯实算力基础；《关于加快场景培育的实施意见》直接明确以场景牵引，推动AI在经济社会各领域大规模落地。这些政策共同构成了“夯实基础-开放场景-赋能产业”的清晰路径，为AI新场景应用在“十五五”期间的爆发性增长提供了强有力的制度保障。

人工智能新场景应用行业主要政策分析

资料来源：普华有策

4.人工智能新场景应用行业竞争格局及玩家

行业竞争格局已初步洗牌，形成梯队分明、生态竞合的立体化态势。目前，市场竞争已从初期的“拼参数、比评测”，全面升级为技术、数据、生态、商业落地与政策资源的综合较量。

人工智能新场景应用行业竞争格局及玩家

资料来源：普华有策

5.人工智能新场景应用行业发展机遇

展望未来，行业正站在前所未有的历史机遇路口。首先，宏观政策红利持续释放，“十四五”的收官与“十五五”的开启，预示着数字中国建设与新质生产力培育将进入更深层次，这为AI新场景应用提供了持续且庞大的市场需求与政策背书。其次，产业数字化转型进入“深水区”，各行业对通过AI实现极致降本、增效和模式创新的需求变得极为迫切与刚性，尤其在智能政务、金融风控、精准医疗、新药研发等高价值场景，AI的赋能潜力正被加速挖掘，商业价值日益凸显。此外，随着MaaS（模型即服务）模式的成熟和算力成本的逐步下降，AI技术的使用门槛正显著降低，这将引爆广大中小企业的应用市场，推动智能普惠。最后，AI for Science作为新质生产力的典型代表，正成为突破人类认知边界的先锋，有望在材料学、生命科学等基础科研领域带来颠覆性突破，开辟一个全新的、充满想象力的增长曲线。

人工智能新场景应用行业发展机遇

资料来源：普华有策

北京普华有策信息咨询有限公司《“十五五”人工智能新场景应用行业市场调研及发展趋势预判专项报告》深度剖析了中国人工智能新场景应用行业。报告首先明确了行业定义，即以AGI/大模型为核心，在政务、垂直行业及科研领域形成规模化应用的新业态。报告分析了当前行业处于爆发初期、由政策与技术双轮驱动的发展现状，并梳理了“基础层-模型层-应用层”的产业链结构。竞争格局方面，报告指出市场由科技巨头、垂直领域龙头及明星初创公司共同主导，呈现梯队化竞争态势。通过对“十四五”政策环境的系统梳理，报告预测行业在“十五五”期间将迎来黄金发展期，前景广阔，并最终总结了迈向普惠、可信与产业深度融合的四大核心发展趋势。

目录

第1章 人工智能新场景应用行业概述

1.1. 行业定义与范畴

1.1.1. 人工智能新场景的界定与分类

1.1.2. 通用人工智能（AGI）与大模型的概念与发展阶段

1.1.3. 本报告研究范围与重点场景界定（政务、行业、科学智能）

1.2. 全球及中国行业发展历程与演进

1.2.1. 全球AI新场景应用发展历程（从专家系统到生成式AI）

1.2.2. 中国AI新场景应用发展历程与政策驱动特征

1.2.3. 中美欧发展路径对比分析

1.3. 行业特征与关键成功要素

1.3.1. 技术密集型与人才密集型特征

1.3.2. 数据要素与算力基础设施的核心地位

1.3.3. 政策与场景开放的双轮驱动模式

第2章 全球人工智能新场景应用行业发展概况

2.1. 全球行业发展规模与结构

2.1.1. 全球AI新场景应用市场规模（十四五统计数据及十五五预测）

2.1.2. 全球市场区域结构（北美、欧洲、亚太等）

2.1.3. 全球主要应用场景市场份额分布

2.2. 全球主要国家/地区政策规划与产业布局

2.2.1. 美国AI国家战略与领先企业布局

2.2.2. 欧盟《人工智能法案》及成员国发展重点

2.2.3. 其他主要国家发展战略

2.2.3.1英国

2.2.3.2日本

2.2.3.3新加坡

2.3. 全球技术发展水平与专利分析

2.3.1. 大模型架构、多模态等前沿技术发展趋势

2.3.2. 技术标准体系建设进展

第3章 中国人工智能新场景应用行业发展环境分析

3.1. 政策环境（P）

3.1.1. 《关于加快场景培育和开放推动新场景大规模应用的实施意见》深度解读

3.1.2. “十四五”规划总结与“十五五”规划前瞻性建议分析

3.1.3. 各部委及地方政府相关配套政策与场景开放清单

3.2. 经济环境（E）

3.2.1. 宏观经济形势对AI产业投资的影响

3.2.2. 数字经济占GDP比重及对AI新场景的拉动作用

3.3. 社会环境（S）

3.3.1. 社会数字化转型接受度与数据安全意识

3.3.2. 高端人才储备与培养体系现状

3.4. 技术环境（T）

3.4.1. 中国在大模型、AI for Science等领域的技术突破

3.4.2. 国产算力芯片与AI框架生态建设情况

第4章 中国人工智能新场景应用行业供需与市场规模

4.1. 供给端分析

4.1.1. 行业供给主体类型（科技巨头、创业公司、科研院所）

4.1.2. 主要产品与服务形态（模型即服务、解决方案、API等）

4.1.3. 供给侧能力评估：算力、数据、算法、人才

4.2. 需求端分析

4.2.1. 下游主要应用市场需求驱动力分析

4.2.2. 各行业用户对AI新场景的认知度与付费意愿调研

4.3. 市场规模与十五五预测

4.3.1. 中国AI新场景应用整体市场规模（“十四五”统计数据，“十五五”预测）

4.3.2. 三大重点新场景细分市场规模与增速预测

4.3.2.1. 政务大模型市场规模及预测

4.3.2.2. 行业大模型市场规模及预测

4.3.2.3. 科学智能（AI for Science）市场规模及预测

第5章 人工智能重点新场景应用领域深度分析

5.1. 场景一：政务大模型

5.1.1. 场景定义与核心价值（提升公文处理、政策问答、市民服务效率）

5.1.2. 应用现状与典型案例分析（国家部委及地方政府试点）

5.1.3. 市场规模、供需分析与发展前景（十五五预测）

5.1.4. 面临的挑战：数据安全、隐私保护、算法公平性

5.2. 场景二：行业大模型

5.2.1. 金融领域大模型

5.2.1.1. 应用场景（智能投顾、风险控制、合规审查、客户服务）

5.2.1.2. 市场规模与竞争格局

5.2.1.3. 重点企业/玩家与市场占有率

5.2.2. 医疗领域大模型

5.2.2.1. 应用场景（辅助诊断、新药研发、医学影像分析、健康管理）

5.2.2.2. 市场规模与竞争格局

5.2.2.3. 重点企业/玩家与市场占有率

5.2.3. 法律领域大模型

5.2.3.1. 应用场景（合同审查、法律检索、案例分析、文书生成）

5.2.3.2. 市场规模与竞争格局

5.2.3.3. 重点企业/玩家与市场占有率

5.2.4. 其他垂直领域（如教育、工业、传媒等）概览

5.3. 场景三：科学智能（AI for Science）

5.3.1. 新材料研发

5.3.1.1. AI在材料发现、性能预测中的应用

5.3.1.2. 市场规模与科研机构/企业布局

5.3.2. 新药研发

5.3.2.1. AI在靶点发现、化合物筛选、临床试验优化中的应用

5.3.2.2. 市场规模与重点企业分析（传统药企 vs. AI Biotech）

5.3.3. 生命科学与其他基础科研领域应用前景

第6章 人工智能新场景应用行业产业链、上游原料与下游应用分析

6.1. 产业链结构全景图

6.2. 上游产业分析

6.2.1. 算力芯片（GPU、NPU等）供应情况、国内外厂商与市场集中度

6.2.2. 数据服务（数据采集、清洗、标注）市场概况

6.2.3. 基础软件（AI框架、云计算平台）竞争格局

6.3. 中游产业分析

6.3.1. 大模型研发与训练厂商

6.3.2. 行业解决方案提供商

6.4. 下游主要应用市场需求规模及前景

6.4.1. 政府与公共事业需求规模及前景

6.4.2. 金融、医疗、法律等B端核心行业需求规模及前景

6.4.3. 科研机构与高校需求分析

第7章 人工智能新场景应用行业竞争格局与企业分析

7.1. 行业竞争格局总览

7.1.1. 市场集中度分析（CR4, CR8）

7.1.2. 竞争梯队划分（领导者、挑战者、追随者）

7.1.3. 竞争关键因素（技术、数据、资本、生态）

7.2. 重点企业/玩家深度分析

7.2.1. 科技巨头

7.2.1.1. 企业概况与AI战略

7.2.1.2. 在新场景领域的布局与产品线

7.2.1.3. 市场占有率与竞争优势

7.2.2. 垂直领域领军企业

7.2.3. 创新型初创公司

7.2.4. 科研机构转化企业

第8章 人工智能新场景应用行业发展驱动因素与市场前景预测

8.1. 行业驱动因素分析

8.1.1. 政策强力支持与场景开放

8.1.2. 技术迭代升级与成本下降

8.1.3. 产业数字化转型的刚性需求

8.1.4. 资本持续投入与人才红利

8.2. 行业发展壁垒构成

8.2.1. 技术壁垒

8.2.2. 数据壁垒

8.2.3. 人才壁垒

8.2.4. 合规与伦理壁垒

8.3. 市场前景预测

8.3.1. 整体市场规模与增长率预测

8.3.2. 技术发展趋势预测

8.3.3. 应用场景拓展预测

8.3.4. 区域结构变化预测

第9章 人工智能新场景应用行业投资策略建议

9.1. 行业投资价值与机会评估

9.1.1. 三大新场景投资价值排序

9.1.2. 产业链上下游投资机会分析

9.2. 投资策略与模式选择

9.2.1. 短期、中期、长期投资策略

9.2.2. 风险投资、股权投资、产业并购等模式分析

9.3. 投资区域建议

9.3.1. 国家级人工智能创新应用先导区分析

9.3.2. 重点城市群产业布局与政策优势比较

第10章 人工智能新场景应用行业相关风险提示

10.1. 技术风险

10.1.1. 技术路线不确定性及迭代风险

10.1.2. 模型幻觉、偏见与安全漏洞风险

10.2. 政策与监管风险

10.2.1. 数据安全法、个人信息保护法等合规风险

10.2.2. 算法备案与审计监管政策变动风险

10.3. 市场与经营风险

10.3.1. 市场竞争加剧与盈利模式探索风险

10.3.2. 核心技术人才流失风险

10.4. 宏观环境风险

10.4.1. 国际技术合作与地缘政治风险

10.4.2. 宏观经济波动导致IT支出收缩风险