抓住AI行业浪潮，乘风而起
AI行业演进正处关键时期
发展历程：AI的发展可追溯至1956年达特茅斯会议，“人工智能”概念正式诞生。此后历经两次寒冬（算力瓶颈、数据匮乏 导致技术停滞），直至2012年深度学习借ImageNet竞赛突破图像识别瓶颈，叠加算力（GPU普及）、数据（互联网爆发）双 重驱动，开启大模型时代。2020年，OpenAI发布对话式AI模型ChatGPT，以其极强的综合性能快速在全球市场占得一席之地 。作为生成式预训练模型的典范，ChatGPT具有强大的自然语言处理能力和多模态转化能力，可应用于多个场景和领域，一时 间火爆全球。目前，ChatGPT已推出GPT-4.5正式版，性能依旧领先行业。
我国AI发展进程：相较于国际人工智能的发展历程，我国人工智能产业起步较晚，萌芽于1978年。随着互联网的快速发展 和技术的迭代更新，人工智能产业在过去近20年渡过探索期和成长期，目前正处于快速发展阶段。国务院于2016年发布的《 “十三五”国家科技创新规划》中明确提及将人工智能列为国家战略层面的重大科技项目。2020年，“十四五”指出人工智 能作为“新基建”建设重要一环，以推动万亿实体经济产业转型升级为目标，将是新一轮产业变革的核心驱动力。
全球人工智能市场发展进入高速通道
规模化应用阶段：进入2025年，行业已从“技术验证”步入规模化应用阶段，国家互联网信息办公室数据显示，中国已有 433款大模型完成备案并上线服务，覆盖通用与行业场景，标志着技术从实验室走向生产端、消费端，推动AI向更高效、更普 惠演进。
市场规模：全球人工智能产业进入高速发展通道，据IDC统计，2019-2023 年，市场规模从19170亿美元增长至47327 亿美 元 ；2027预计规模超过11.6万亿美元。据艾瑞咨询预测，2025至2029年中国AI产业将保持32.1%的年均复合增长率，在 2029年突破1万亿的市场规模，大模型、具身智能、智能驾驶成为增长引擎。
AI正深度融入大众生活
AI正深度融入大众生活：据《国家信息化发展报告（2024年）》显示，我国生成式人工智能产品的用户规模达2.49亿人 ，占整体人口的17.7%。根据网络问卷调查结果，88.7%的受访者表示使用过智能家居产品。超80%的受访者曾经使用生成式 人工智能应用来查询资料或搜索信息、形成内容摘要或辅助分析、生成文稿。
截至目前，在全球范围内，ChatGPT月活用户已突破20亿，成为日常办公、学习的高效工具。国内AI应用同样快速渗透，如 字节“豆包”凭借多模态交互和本土化服务，日活用户超5000万；腾讯“元宝”则聚焦职场场景，文档处理、会议纪要功能 使用量环比增长200%。C端AI工具正从“尝鲜”转向“刚需”，预计未来两年渗透率将进一步提升，推动生活与工作方式的 智能化变革。
企业定制化软件：办公效率的重大突破
软件行业沐AI春风
国家大力支持人工智能化软件：2021年“十四五”开局之年，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目 标纲要》与《软件和信息技术服务业“十四五”发展规划》相继出台，持续推进云计算、人工智能、大数据等新兴技术与制造业的融合发 展。2024 年工业和信息化部等六部委联合发布《新一代软件产业高质量发展行动计划（2024-2026）》，明确加大基础软件、工业软件 、人工智能大模型等关键领域的研发投入，通过税收抵免、专项补助等财政政策引导技术突破。
软件行业近况：PC与根据国家工信部2025年1月发布的数据显示，2024年，我国软件业务收入达到137,276亿元，同比增长10.0%。其 中，软件产品收入30,417亿元，同比增长6.6%，占全行业收入的22.2%。信息技术服务收入92,190亿元，同比增长11.0%，占全行业收 入的67.2%。利润总额增速小幅回落。软件业利润总额16953亿元，同比增长8.7%。
中国软件行业快速发展：根据中研普华产业研究院，预计到2030年，中国软件行业市场规模将突破3.5万亿元，年复合增长率保持在8% 左右。这一增长主要得益于数字经济的快速发展、企业数字化转型的加速以及新兴技术的不断涌现。随着各行业对软件需求的不断增加， 软件行业市场规模将持续扩大，展现出巨大的发展潜力。
AI加速了企业定制化软件潮流
在软件行业的快速发展中，人工智能正扮演不可或缺的角色。通过机器学习算法和深度学习技术，通过对大量数据的学习和分析，软件能 够自动优化性能、提升用户体验；自然语言处理（NLP）技术使得计算机能够理解、生成和交互人类语言。在软件产业中，NLP技术推动 了智能客服、智能写作、语音助手等应用的发展，将大幅提高服务效率和用户使用体验。
人工智能对软件行业的帮助还体现在开发过程中。AI大模型通过对海量代码数据的学习，能够根据自然语言描述自动生成代码片段甚至完 整的程序模块。除了生成代码，AI还能对现有代码进行静态分析，检测潜在的安全漏洞和性能瓶颈。在调试方面，AI可以根据错误信息快 速定位问题根源，缩短调试时间。据麦肯锡报告，采用AI驱动的测试和调试技术，软件项目的交付周期可缩短20%-30%。这能为开发者节 省大量时间。
AI金融与资管：应用需求旺盛
金融行业科技投入快速增加
目前，我国金融AI应用正处于政策红利期，多数银行仍处于技术储备和浅层试验阶段。大多数银行主要将AI应用于员工赋能和客户体验提 升，而部分头部银行已开始探索将AI技术覆盖到核心业务环节。在应用相对更成熟的客户体验方面，AI智能客户服务通过整合语音识别、 身份验证、自然语言理解等技术，搭建全渠道智能交互，让客服更加快捷精准。
金融行业用户对 AI 的投入呈现较为积极的态度。根据艾瑞咨询预测，未来国内金融科技投入将于2027年超 5800 亿元，经我们计算 2022-2027 年的5年复合增长率为11.8%。从 AI 预算 投入趋势来看，金融行业用户对 AI 的投入呈现较为积极的态度。根据 IDC 调研显 示，过半受访金融机构表示在未来18个月内用于生成式 AI 项目的 IT预算占总预算比例约 30%-39%。
横向角度，当前 AI 在金融行业的智能客服、智能营销、内 部运营、智能投顾/财富管理、智能投研、智能风控、内部 研发等 环节均有所渗透。不过从应用程度来看，根据 IDC 对金融机构在不同场景AI 应用情况的调研，当前金融机构 除了在智能客服场景中 AI 应用较为深入且功能实现较为成 熟之外，在其他场景（如内部运营、智能营销、智能投顾、 智能投研、智能风控、智能研发）尤其是核心业务场景的应 用都还主要集中在比较浅层的“工具”功能层面，需要更长 时间去实现更复杂的“决策”功能。
纵向角度，当前信息和业务处理类场景（知识抽取、知识理 解与生存、政策研报解读等）、内部运营类场景（文案、代 码、 翻译等）是金融机构应用AI的主要着力方向，而在可 预期的未来 1-2 年，管理和业务决策类场景（信贷审批、 理财投顾等） 的应用比例会有所提升。落地进程将总体呈 现：从业务边缘到核心，从内部辅助运营到外部对客提效， 从落地复杂度相对较低的场景（智能客服、智能办公、智能 营销等）到落地复杂度相对较高的场景（智能投研、智能投 顾、智能风控等）。
智慧交通：城市出行效率的智能革命
AI赋能智慧交通
智慧交通是高效便捷的综合交通运输管理系统：智慧交通是将先进的信息技术、数据通讯传输技术、电子传感技术、 卫星定位技术、电子控制技术以及计算机处理技术等有效地集成运用于整个交通运输管理体系，而建立起的一种在大范围内、 全方位发挥作用的，实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。
国家重点扶持领域：智慧交通作为国家战略布局的重要方向，正加速向规模化、协同化方向迈进。国家政策加持及各地方 政府强化政策供给，智慧交通在全国各地蓬勃发展而为解决城市交通拥堵问题，近几年国家政府相继出台相关政策法规推进智 慧交通行业快速发展，智慧交通基础建设成为行业发展重点。例如，2021年9月交通运输部发布的《交通运输领域新型基础设 施建设行动方案(2021—2025年)》提出：到2025年，中国将打造一批交通新基建重点工程，智能交通管理将得到深度应用。
智慧交通市场赛道广阔
近年来，中国智慧交通市场规模快速增长。中商产业研究院统计显示，2024年中国智慧交通市场规模达到2610亿元，较上年增 长7.32%。据预测，2025年中国智慧交通市场规模将达到2871亿元。
全国交通固定资产投资持续高位运行，中商产业研究院统计显示，2024年完成交通固定资产投资37893亿元，重点投向智慧交 通、水运和农村公路等领域。据预测，2025年全国交通固定资产投资保持增长，达到40546亿元。
智能交通产业链范围广阔
产业链趋于成熟： 智慧交通产业链上游为软硬件供应，主要包括芯片、激光雷达、智能摄像头、高精度地图、5G通信、云服务、AI算法等。中游 是连接上游基础设备与下游应用落地的核心枢纽，主要包括软硬件产品开发、智慧交通系统集成、智慧交通解决方案。下游为 应用场景和运营服务。
C端AI：新一代互联网“流量密码”
中国网络经济依托AI助力实现飞跃： 中国AIGC产业在各方的共同推动下进入爆发式增长阶段，市场发展潜力巨大。数据显示，2020年中国人工智能核心产业规模已达1500亿元， 预计在2025年将达到4000亿元，未来有望发展为全球最大的人工智能市场。 而AIGC产业的持续发展，将会为AI电商产业链提供稳定的技术基础和创新潜力，电商产业已成为AIGC核心商业应用场景之一，AI正从电商运 营端、供应链端、消费者端深刻地改变着电商行业，运用AI提升电商运营能力将是电商行业的大势所趋。
AI正不断渗透C端各个领域，应用范围广阔
2024年，中国电子商务的高质量发展取得积极成效，AI相关应用快速落地，且效果较为显著，多家电商平台已对智能化选品功能进行应用，AI 电商在为商家降低运营成本，提升销售额方面发挥积极作用。
电商产业已经成为AIGC核心商业应用场景之一，其中，数字人成为各方布局AI电商的重点方向，AI电商产业将实现从电商运营端、供应链端、 消费者端全方位智能化转变，以高新技术为电商强势赋能。
娱乐型应用的成功关键在于对用户情感需求的精准把握和体验创新。随着技术的进步，这类应用将更加注重多感官融合和沉浸式体验，为用户 创造更具吸引力的数字娱乐空间。除电商外，AI驱动的娱乐型应用正在游戏、社交、内容消费等领域掀起创新浪潮。这类应用通过个性化的交 互体验和内容生成能力，为用户提供前所未有的娱乐体验。例如，AI角色扮演应用让用户可以与虚拟角色进行深度互动；AI音乐生成工具让普 通人也能创作专业级作品。
与此同时，AI还能带来软件即服务（SaaS）模式的智能化升级。传统SaaS软件主要提供在线化服务，而AI的应用使其向智能化SaaS转变。智能 化SaaS软件能够根据用户使用数据自动优化服务，提供个性化解决方案。例如，一些智能化的企业资源规划（ERP）SaaS软件，可以根据企业 运营数据提供智能决策建议。Gartner预计，到2024年，全球智能化SaaS市场规模将达到1200亿美元。
报告节选：
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