中國信通院工業互聯網與物聯網研究所發布《數據智能服務產業圖譜（2025年）》

　　2025年12月13日，由中國信息通信研究院(簡稱“中國信通院”)主辦的2026中國信通院深度觀察報告會——數據智能產業創新發展專題報告會在北京成功舉辦。會上，中國信通院工業互聯網與物聯網所發布《數據智能服務產業圖譜(2025年)》，圖譜系統性梳理了數據智能服務產業相關企業的分布情況，分析了數據智能服務產業產品、平臺及服務的市場現狀，洞察了數據智能服務產業發展情況及未來發展趨勢。圖譜收錄數據智能服務產業上、中、下游代表性企業300余家，覆蓋16個典型行業領域。

　　本次數據智能服務產業圖譜編制工作，經前期調研、訪談等形式收集和梳理了數據智能服務產業各領域各環節成熟的廠商、平臺、機構、產品。《數據智能服務產業圖譜(2025年)》由基礎層、技術層、應用層和支撐層四部分組成，其中基礎層包括算力設施、數據基礎設施、數據治理服務，為中下游的創新與應用提供“糧草”與“地基”;技術層包括底層開發框架、中間件與工具鏈、算法模型、模型服務與開發平臺，將上游資源轉化為算法模型，實現數據向智能躍升;應用層包括軟硬件智能產品、行業解決方案，主要實現產業鏈價值閉環;支撐層包括人才培養、標準制定、資本服務、產業載體和安全合規，保障產業的良性循環與可持續發展。

　　圖譜核心部分解讀如下：

　　一、上游基礎層：產業鏈的“核心資源”

　　1. 算力設施：提供面向AI大規模訓推的高性能計算集群。

　　2. 數據基礎設施：包括數場、數據空間、數聯網、數據元件、區塊鏈、隱私計算6條技術路線，主要解決數據流通與價值化。

　　3. 數據治理服務：提供數據標注、數據合成與增強、數據治理，主要解決AI數據質量及訓練數據不足的難題。

　　二、中游技術層：產業鏈的“加工廠”

　　1. 底層開發框架：包括人工智能開發框架、推理加速引擎、編譯器與算子庫，是構建自主可控AI底層生態的關鍵。

　　2. 中間件和工具鏈：包括提示詞工程工具、對齊工具、部署運維工具，為AI工程化提供所需的能力棧。

　　3. 算法模型：包括基礎大模型與行業大模型雙軌并行。

　　4. 模型服務和開發平臺：包括模型即服務、應用開發平臺，有效降低AI技術的使用門檻。

　　三、下游應用層：產業鏈的“價值出口”

　　1. 智能產品：包括消費智能硬件、具身智能、人形機器人、智能體、數字人、智能助手、智能搜索，產品形態覆蓋從純數字軟件到物理硬件。

　　2. 行業解決方案：覆蓋科學研究、工業制造、現代農業、智慧能源、交通運輸、金融服務、醫療衛生等16個行業，通過AI技術與深刻的行業知識相結合，推動行業變革與場景閉環。

　　四、支撐層：產業鏈的“重要保障”

　　1. 人才培育：提供職業培訓、在線教育、學科建設等多層次人才服務，為產業鏈的持續發展注入智力支撐。

　　2. 標準制定：聯合行業協會、科研機構及龍頭企業，共同制定技術標準與規范，推動產業健康有序發展。

　　3. 資本支持：引導社會資本和產業資本投入，為產業發展提供資金支持。

　　4. 產業載體：涵蓋數據標注基地、AI中試基地、人工智能先導區等產業載體，提供產業載體通過集聚資源、優化配置，形成了良好的產業生態。

　　5. 安全合規：加強安全監管與合規性審查，確保產業發展安全、合規、穩定。

　　下一步，中國信通院工業互聯網與物聯網研究所將不斷推進數據智能服務產業發展，迭代更新數據智能服務產業圖譜，歡迎各企業積極參與，共同推動數智服務產業生態繁榮發展。