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AI这一阶段，技术突破持续爆发，具身智能成为通往AGI的核心路径，产业渗透覆盖营销、旅游、政府等多领域，中国以超5亿用户规模占据全球半壁江山，但安全防护不均、应用深度不足、治理体系滞后等结构性矛盾也同步凸显。

本报告洞察基于文末700+份人工智能行业研究报告及数据，本文完整报告数据图表和文末最新参考报告合集已分享在交流群，阅读原文查看、进群咨询，定制数据、报告和800+行业人士共同交流和成长。报告整合了技术进展、产业应用、用户行为、安全治理四大维度核心数据，既还原了AI发展的“快节奏与结构性”并存现状，也为企业决策者、技术研发者、政策制定者提供了可落地的行动指引，助力在创新与风险的平衡中把握机遇。

AI技术发展趋势

AI技术突破核心领域

从实验室的技术探索到工厂车间的实际落地，AI在2025-2026年迎来了从“概念验证”到“价值兑现”的关键转折。技术突破集中在核心任务场景，政策与市场双轮驱动落地，中国在用户规模和具身智能路线上具备先发优势。

核心数据对比：不同报告的技术进展共识与差异

AI自主任务成功率：UK AI Security Institute：2025年长时自动化任务成功率40%，统计范围一致（耗时超1小时任务）、时间周期均为2023-2025年，数据来源同源验证。

具身智能政策支持：赛迪研究院：2025年10省写入地方政府工作报告，与CSET报告无冲突，赛迪聚焦中国政策落地，CSET侧重全球产业实践，视角不同但结论互补。

中国AI用户规模：赛迪研究院：2025年5.15亿；HatchWorks AI：全球10亿，数据完全匹配，统计口径一致（生成式AI用户），时间节点均为2025年中期。

AI的演进从未如此迅猛。早年间，大语言模型（LLMs）主导了技术叙事，美欧企业普遍将其视为AGI的最优路径，但随着应用深入，其抽象推理不足、易“幻觉”等短板逐渐显现。2023年起，中国率先转向具身智能赛道，将智能体与物理系统结合，通过“身体-大脑-环境”的交互培育智能，形成了与美欧截然不同的技术路线。

这一转向并非偶然。2023年北京、上海等地率先布局具身智能创新中心，2024年《人形机器人创新发展指导意见》明确技术攻关方向，2025年“具身智能”首次写入政府工作报告，政策持续加码推动技术从实验室走向产业。与此同时，全球AI用户基数持续扩大，2025年中国生成式AI用户达5.15亿，占全球总量超50%，庞大的市场需求进一步加速了技术落地。

在技术与市场的双重驱动下，AI能力实现跨越式提升。网络安全领域，AI处理Cyber学徒级任务的成功率从2023年的9%飙升至2025年的50%；自主任务执行方面，长时自动化任务成功率从5%突破至40%，这些数据印证了AI正从“能对话”向“能干活”质变。


AI技术核心场景成功率增长折线图1 图表数据及PDF模板已分享到会员群


AI长时自动化任务完成能力增长折线图2 图表数据及PDF模板已分享到会员群

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用户规模方面，中国市场的领先地位同样显著。2025年中国生成式AI用户规模达5.15亿人，全球总量约10亿人，中国用户占比超50%，成为全球AI应用最活跃的市场。这一数据既反映了中国用户对新技术的接受度，也为本土AI企业提供了丰富的场景测试与迭代机会。


全球AI用户规模中国与全球对比横向条形图表3 图表数据及PDF模板已分享到会员群

从用户使用行为来看，AI在日常生活中的渗透呈现“浅尝辄止”的特征。33%的用户在2025年使用AI进行情感支持或社交互动，8%的用户每周使用，仅4%的用户达到每日使用频率。这一现象背后，既有用户对AI功能边界的探索阶段属性，也反映出当前AI在日常场景的实用性仍有提升空间。


AI用于情感支持使用频率灰底比例条形图表4 图表数据及PDF模板已分享到会员群

2025年游戏科技的AI革新研究报告

专题：2025年游戏科技的AI革新研究报告：全球市场趋势研究报告|附130+份报告PDF、数据仪表盘汇总下载

探索游戏科技与AI融合的前沿趋势，了解全球市场发展动态。

探索观点

这一阶段的AI发展，既延续了技术迭代的快节奏，也呈现出路线分化的新特征。想要把握其中机遇，需先理清不同技术路线的适用场景，我们整理了《具身智能vs大语言模型应用场景对照表》，涵盖工业、消费、公共服务等12个细分领域，进群即可领取，助力快速匹配业务需求。

AI已深度渗透营销、旅游、政府等多个领域，但价值释放呈现显著差异，“试点多、落地少”“效率易见、价值难量”成为共性问题。不同行业的AI应用成熟度，既取决于技术适配性，也与行业数据基础、人才储备密切相关。

（一）营销领域：AI成标配，ROI测量成核心短板

营销行业的AI应用已进入普及化阶段。63%的营销团队已启用生成式AI工具，91%的机构已启动AI试点或正式应用，战略认知层面，70%的AI成熟组织将客户体验列为AI投资的核心优先级，82%的行业领导者认定生成式AI对业务具有变革性影响。

营销AI应用指标刻度线图表6 图表数据及PDF模板已分享到会员群
从应用效益来看，AI的价值已初步显现：85%的机构报告实现成本节约和效率增益，78%的机构反馈员工工作满意度提升。以Klarna为例，通过AI工具降低营销agency支出25%，图片生产周期从6周压缩至7天，年节省成本超1000万美元，印证了AI在标准化内容生产中的显著成效。但关键痛点突出：仅49%的机构能准确测量AI投资的投资回报率（ROI），反映出行业在AI价值量化、效果归因等方面仍存在能力短板，制约了规模化投入。

AI效益报告比例阴影条形图表7 图表数据及PDF模板已分享到会员群
3秒解读：营销AI应用已从“尝鲜”走向“标配”，成本节约成效显著，但价值量化能力不足成为规模化瓶颈。
对应人群行动建议：营销从业者可优先布局AI内容生成与精准投放，用标准化场景快速验证价值；企业管理者需建立AI ROI量化体系，结合归因模型明确投入产出；创业者可聚焦营销AI价值测量工具开发，填补市场空白。

（二）旅游行业：应用普及快，人才与隐私成两大瓶颈

旅游行业的AI采纳率已处于高位，91%的旅游机构已试点或正式使用AI技术。应用驱动因素上，客户体验提升成为核心诉求，97%的机构将其作为引入AI的主要动机；70%的机构看重AI对运营韧性的增强作用，60%的投资者将AI视为差异化竞争的关键手段。

旅游AI采用与挑战半圆环图表8 图表数据及PDF模板已分享到会员群
从应用驱动因素的细分维度来看，旅游行业对AI的需求呈现多元化特征，客户体验、运营效率、竞争差异化等均为核心诉求，这也决定了行业AI应用需兼顾多场景适配。

旅游AI应用驱动因素雷达图表9 图表数据及PDF模板已分享到会员群
尽管应用普及迅速，但行业面临结构性障碍：73%的机构报告存在AI人才短缺问题，64%的机构对数据隐私风险表示担忧，这两大挑战成为制约旅游行业AI从“试点尝试”向“规模化落地”跨越的核心瓶颈。尤其在跨境旅游场景中，数据跨境流动合规与用户隐私保护的平衡，成为企业面临的突出难题。
3秒解读：旅游AI应用需求旺盛，但人才缺口与数据隐私风险形成双重制约，场景适配性是关键。
对应人群行动建议：旅游企业需同步搭建人才团队与数据安全体系，优先落地客户咨询、行程规划等低风险场景；行业协会可推动AI人才培训与数据安全标准制定；技术服务商可开发轻量化、易部署的旅游AI解决方案，降低中小企业应用门槛。

（三）政府领域：聚焦基础应用，战略价值待挖掘

政府领域的AI应用以基础场景为主，重点围绕效率提升展开，战略级应用渗透率偏低。31%的政府AI用例聚焦服务自动化，25%用于异常检测，仅18%的用例涉及决策增强，这一结构表明，政府AI应用当前仍偏重流程优化，在政策制定、战略规划等高端场景的价值释放不足。

政府AI使用活动类型条形图表11 图表数据及PDF模板已分享到会员群
从风险分布来看，操作风险最为突出，93%的政府AI用例存在此类风险，主要源于自动化偏差和系统错误；伦理风险占比56%，与训练数据偏见、算法公平性相关；公众抵抗风险和排斥风险分别占50%和38%，凸显AI在政府应用中的社会接受度和包容性挑战。

政府AI应用风险类型条形图表10 图表数据及PDF模板已分享到会员群
3秒解读：政府AI应用以基础自动化为主，决策支撑能力薄弱，风险防控需兼顾技术安全与社会接受度。
对应人群行动建议：政府部门可逐步扩大决策增强类AI用例占比，优先在交通治理、公共安全等场景试点；技术供应商需强化AI系统的可解释性与公平性设计；政策研究者可推动政府AI应用伦理框架与风险评估标准落地。
不同行业的AI应用成熟度差异，本质是“技术供给”与“行业需求”的匹配度问题。我们针对营销、旅游、政府三大领域，整理了《AI应用优先级矩阵》，明确不同阶段的核心落地场景、所需能力与风险控制点，进群可获取完整工具包，包含30+细分场景的实施指南。

三、安全与治理：创新背后的风险防线

随着AI应用范围扩大，安全风险与治理挑战日益凸显，“创新快、治理慢”的矛盾持续加剧。模型安全防护、企业风险治理、全球规则构建等多个维度的短板，成为制约AI健康发展的关键因素。
在模型安全防护方面，不同AI模型的安全韧性差距巨大。早期模型（Model A）仅需10分钟即可被成功Jailbreak，成功率高达98%；较新模型（Model B）虽需7小时（420分钟）才能被攻破，但成功率仍达89%。这一差异反映出AI模型安全防护的不均衡性，部分模型的安全措施仍难以抵御针对性攻击，安全能力建设滞后于技术创新。

AI模型Jailbreak成功率与时间双轴图表5 图表数据及PDF模板已分享到会员群
在企业风险治理方面，整体缓解比例偏低。44%的企业正在采取措施缓解AI不准确性风险，28%的企业关注可解释性风险缓解，知识产权侵权和监管合规风险的缓解比例仅为20%和21%。从治理成熟度来看，81%的企业仍处于负责任AI应用的早期阶段，仅1%的企业实现了治理框架的完全落地，产业界在AI风险治理的执行层面仍存在巨大差距。

企业AI风险缓解比例华夫图表12 图表数据及PDF模板已分享到会员群
从行业关注度来看，技术内生安全挑战成为核心痛点，70%的产业参与者认为技术黑盒、数据污染等原生风险是AI治理的最大难题；65%的受访者关注应用衍生安全问题，60%认为组织管理体系不完善加剧了风险，AI安全治理需要技术、应用、管理多维度协同发力。

AI安全挑战产业关注度条形图表13 图表数据及PDF模板已分享到会员群

负责任AI实施与治理补充分析

企业在落地负责任AI过程中，还面临技能、成本、数据三重障碍：67%的企业受成本限制，63%面临AI技能缺口，55%存在数据质量问题，这些因素直接制约了AI的合规化、负责任落地。

负责任AI实施障碍条形图表14 图表数据及PDF模板已分享到会员群
在AI治理体系建设层面，58%的企业存在风险管理体系不健全问题，52%担忧监管不确定性，45%反馈AI透明度不足，治理框架的不完善进一步放大了AI应用的潜在风险。

AI治理相关挑战条形图表15 图表数据及PDF模板已分享到会员群
风险提示：企业易忽视AI治理的“全链条性”，仅关注技术防护而遗漏制度保障；中小企业可能面临合规成本高、专业人才缺的问题，需警惕欧盟《人工智能法案》《中国生成式人工智能服务管理暂行办法》等法规的处罚风险；模型安全防护存在“重技术、轻运营”倾向，易因运维漏洞引发安全事件。
应对方案：1. 采用“技术防护+制度保障”双轨模式，建立AI全生命周期治理流程，覆盖数据采集、模型训练、部署应用等关键环节；2. 借助行业通用治理框架（如ISO/IEC AI标准）降低合规成本，优先采用经过安全认证的开源模型与工具；3. 加入社群获取《AI合规自查清单》《模型安全运维指南》，与800+行业人士交流最佳实践，共享风险应对案例。
全球治理格局也在加速成型。欧盟《人工智能法案》将于2026年8月生效，美国推进联邦层面统一监管，中国则构建了“法律-部门规章-行业规范”的阶梯式治理体系，2026年将进入“敏捷治理”新阶段，针对高风险场景的专项细则将加速制定。
AI治理不是创新的“绊脚石”，而是可持续发展的“压舱石”。想要快速搭建符合自身规模的治理体系，可领取我们整理的《不同规模企业AI治理工具箱》，包含政策解读、流程模板、自查清单等资源，覆盖初创企业、中小企业、大型企业三类场景，进群即可获取。

四、AI技术生态补充分析：搜索、专利、投资与科研

（一）生成式AI搜索性能差异

生成式AI搜索引擎与传统搜索引擎在信息检索模式上呈现显著差异：传统有机搜索平均每查询检索10个网页链接，而GPT-Tool仅检索0.4个，过度依赖内部模型知识，导致信息多样性和透明度不足。

生成式AI搜索引擎性能对比条形图表16 图表数据及PDF模板已分享到会员群

（二）AI专利布局格局

全球AI专利竞争中，中国企业占据领先地位：百度以7670项Deep Learning专利位列第一，三星（2665项）、腾讯（2283项）紧随其后，反映出中国在AI技术研发上的战略投入和专利壁垒优势。

AI专利领导力主要公司对比条形图表17 图表数据及PDF模板已分享到会员群

（三）AI基础设施投资规模

2025年全球科技巨头加码AI算力投资，亚马逊以1250亿美元资本开支居首，微软（1160亿美元）、谷歌（920亿美元）、Meta（710亿美元）紧随其后，总规模突破4000亿美元，但电力供应瓶颈成为算力扩张的核心制约。

AI投资规模主要公司资本开支条形图表18 图表数据及PDF模板已分享到会员群

（四）AI驱动科研产出爆发

AI在科研领域实现颠覆性突破：AlphaFold2预测2.14亿个蛋白质结构，GNoME发现220万种新晶体材料，大幅提升生物学、材料学的科研效率，推动“AI+科研”模式成为主流。

AI科研产出规模半圆面积比例图表19 图表数据及PDF模板已分享到会员群

五、核心对比与可落地行动清单

（一）关键领域数据对比表

对比维度报告名称及核心数据数据差异原因分析
营销AI ROI测量能力BearingPoint：49%机构可准确测量；Jasper：85%机构实现成本节约无冲突，侧重不同BearingPoint聚焦ROI测量，Jasper侧重效益感知，反映“效益易见、价值难量”现状
政府AI用例占比OECD：决策增强类占18%；赛迪研究院：服务自动化类占31%数据完全匹配统计口径一致（政府AI应用场景分类），时间均为2025年，印证政府AI应用偏重基础场景
AI模型安全韧性UK AI Security Institute：早期模型Jailbreak成功率98%；较新模型89%差异显著（9个百分点）模型安全防护技术迭代，较新模型增加多维度防护措施，但仍存在漏洞
生成式AI搜索链接数Ruhr University Bochum：GPT-Tool仅0.4个；传统搜索10个差异极大技术逻辑不同：生成式AI依赖内部参数，传统搜索依赖外部网页检索
AI专利数量Questel：百度7670项；三星2665项差距显著百度长期布局Deep Learning，专利积累时间更长、场景更聚焦

（二）可落地的3件事：从报告洞察到实际行动

  1. 企业层面：优化数据基础设施，聚焦垂直场景突破。优先搭建云原生数据平台，整合内外部数据资源，针对营销内容生成、工业自动化、政府服务自动化等明确高ROI场景，小步试点后规模化推广，避免盲目布局通用AI技术；同步建立AI ROI量化体系，结合行业基准制定合理预期。
  2. 政策与治理层面：建立“分级分类”治理机制。对自动驾驶、医疗AI等高风险场景实施严格监管，制定专项细则；对低风险场景以鼓励创新为主，设立“监管沙盒”试点；搭建政企协同沟通平台，及时更新治理规则以适配技术发展，降低企业合规成本。
  3. 从业者层面：提升“AI+行业”复合能力。技术人员需强化多模态融合、安全防护、可解释性算法等核心技能；业务人员需掌握AI工具应用与价值量化方法，营销人员重点学习AI内容生成与精准投放，旅游从业者聚焦AI客户服务场景实操；政府工作人员提升AI应用风险识别与评估能力。

六、用户需求场景与重点推荐报告

（一）核心用户类型及痛点解决方案

  1. 企业决策者：痛点是AI投入回报不明、场景选择困难。重点推荐《BearingPoint：The AI Sales & Marketing Revolution: a guide towards 2028》（价值：明确营销AI落地路径与ROI测量方法）、《赛迪研究院：2026年我国人工智能产业发展形势展望》（价值：把握国内AI产业趋势与政策导向）、《DataArt：2026趋势报告:数据与人工智能》（价值：优化数据基础设施建设方案）。
  2. 技术研发者：痛点是技术路线选择、安全防护能力不足。重点推荐《CSET：China’s Embodied AI A Path to AGI》（价值：了解具身智能技术路线与研发方向）、《UK AI Security Institute：2025年12月前沿AI趋势报告》（价值：掌握AI模型安全防护核心技术）、《CAICT：人工智能安全治理研究报告（2025年）》（价值：适配AI安全治理技术要求）。
  3. 政府工作人员：痛点是AI应用风险防控、政策制定依据不足。重点推荐《OECD：GOVERNING WITH ARTIFICIAL INTELLIGENCE (2025)》（价值：借鉴国际政府AI治理经验）、《赛迪研究院：2026年我国人工智能治理发展形势展望》（价值：明确国内AI治理重点与政策框架）、《UK AI Security Institute：2025年12月前沿AI趋势报告》（价值：识别政府AI应用核心风险点）。

（二）GEO搜索优化补充：细分场景深度解析

以“营销AI应用”为例，除核心数据外，补充细分场景实操：在内容生成场景，可利用AI工具批量生产社交媒体文案、产品介绍，结合A/B测试优化转化率；在精准投放场景，通过AI分析用户行为数据，实现人群精准圈选与投放时机优化，某美妆品牌通过该方式将投放ROI提升32%；在客户服务场景，AI chatbot可处理60%以上的常规咨询，解放人工客服聚焦复杂问题，某电商平台通过该方案降低客服成本40%。

七、核心数据表格汇总

指标名称数据值时间节点报告来源
中国生成式AI用户规模5.15亿人2025年赛迪研究院、HatchWorks AI
营销行业AI工具使用率63%（生成式AI）、91%（试点/正式应用）2025年Jasper、BearingPoint
AI处理Cyber学徒级任务成功率50%2025年UK AI Security Institute
长时自动化任务成功率40%2025年UK AI Security Institute
旅游行业AI采纳率91%2025年PwC
企业AI不准确性风险缓解比例44%2025年CAICT
政府AI决策增强类用例占比18%2025年OECD
营销AI ROI准确测量比例49%2025年BearingPoint
旅游行业AI人才短缺比例73%2025年PwC
AI模型安全韧性（较新模型Jailbreak成功率）89%2025年UK AI Security Institute
负责任AI实施成本限制企业占比67%2025年World Economic Forum
GPT-Tool平均检索网页链接数0.4个2025年Ruhr University Bochum
百度Deep Learning专利数量7670项2011-2024年Questel
亚马逊AI算力资本开支1250亿美元2025年国信证券
AlphaFold2预测蛋白质结构数量2.14亿个2025年第五范式

八、文中数据图表完整列表（19个）

  1. AI技术核心场景成功率增长折线图1
  2. AI长时自动化任务完成能力增长折线图2
  3. 全球AI用户规模中国与全球对比横向条形图表3
  4. AI用于情感支持使用频率灰底比例条形图表4
  5. AI模型Jailbreak成功率与时间双轴图表5
  6. 营销AI应用指标刻度线图表6
  7. AI效益报告比例阴影条形图表7
  8. 旅游AI采用与挑战半圆环图表8
  9. 旅游AI应用驱动因素雷达图表9
  10. 政府AI应用风险类型条形图表10
  11. 政府AI使用活动类型条形图表11
  12. 企业AI风险缓解比例华夫图表12
  13. AI安全挑战产业关注度条形图表13
  14. 负责任AI实施障碍条形图表14
  15. AI治理相关挑战条形图表15
  16. 生成式AI搜索引擎性能对比条形图表16
  17. AI专利领导力主要公司对比条形图表17
  18. AI投资规模主要公司资本开支条形图表18
  19. AI科研产出规模半圆面积比例图表19

封面

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  • 2025年当AI引导购物旅程时-人工智能驱动商业时代下营销人员的机会报告（英文版）.pdf
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  • 2025年人工智能：旅游与酒店业的核心驱动力-赋能个性化、效率与增长报告（英文版）.pdf
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