城市年鉴2025｜科技产业：“速度”和 “泡沫”中找平衡

文章通过对2025年新闻媒体头条数据的量化分析发现，2025年最受关注的三大领域——人工智能、具身智能和新能源汽车，其舆论焦点集中于技术快速迭代与泡沫风险之间的张力。文章从比较视角分析“速度”与“泡沫”在不同产业中的作用机制，并结合三位行业专家观点，讨论泡沫的表现形式、成因及应对思路。

2025年10月，在《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》中，“创新”出现61次，“科技”出现46次，“产业”出现56次。“建设现代化产业体系”仍然是“十五五”期间最重要的战略目标之一。

澎湃研究所研究员结合澎湃新闻网、36kr、第一财经、人民日报、经济日报等媒体数据，爬取2025年1月1日到12月15日共计6460条新闻头条信息，梳理2025年科技产业领域热点。

2025年科技产业热点主要集中在人工智能、具身智能和新能源汽车，分别对应327条、171条和211条头条。语料分析显示，2025年中国新兴科技产业在“速度”与“泡沫”之间挣扎。

本文涉及14个城市2025年科技产业大事，2025年12月到2026年1月，研究员采访了中欧国际工商学院亿纬锂能经济学与决策科学教席教授方跃、澳大利亚国立大学亚太学院助理教授陆风鸣、上海中创产业创新研究院理事长杨宏伟。

人工智能：大模型突飞猛进，企业回报仍偏低

2025年，中国大模型竞争加速，AI用户破5亿。年初，DeepSeek以低成本、高性能“出圈”，被视为中国AI的重要突破。截至7月27日，中国已发布1509个大模型，数量居全球首位；中国互联网络信息中心报告称，2025年6月中国生成式AI用户达5.15亿，半年新增2.66亿。

企业“人工智能+”使用率提升，但投入产出还不明显。DeepSeek出圈后，企业密集布局：2月国资委部署央企“AI+”行动，3月发布通用AI代理Manus，4月猿辅导推出“小猿AI”，6月小米发布AI眼镜，11月阿里宣布“千问”进军To C，等等。

然而，AI应用的投入产出回报不明显。MIT报告显示，“尽管企业在生成 AI 上已花费了 300 至 400 亿美元，但 95% 的公司迄今并未能获得商业回报”。“AI泡沫论”甚嚣尘上，但国内整体AI+投资情绪仍然积极。

各地竞相出台人工智能产业政策，中央提醒防止“一拥而上”“无序竞争”。国家方面，《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》《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等促进人工智能赋能千行百业的政策频出。

地方层面，自3月起，广东、深圳、杭州、北京、成都、苏州等地方政府纷纷发布本地的人工智能产业扶持计划。其中，北京依托科研优势，聚焦科学智能前沿技术研发和深度应用；上海定位国际科创中心，7月成功举办世界人工智能大会；苏州立足产业优势，提出要打造20个市级人工智能产业园区。

8月，国家发展改革委高技术司副司长张铠麟表示，发展“人工智能+”要坚持因地制宜，将推动各地立足区位特点、资源禀赋和产业基础，科学确定发展重点，形成各具特色、各展实效、优势互补的发展态势，坚决避免无序竞争和一拥而上。

AI席卷市场带来乱象，人工智能呼唤敏捷治理。AI被用于造谣、诈骗等违法行为：新华网披露AI诈骗案例，12月律师起诉百度AI生成虚假犯罪信息侵权，广州警方通报“小鹏汽车不雅视频事件”为AI伪造谣言。

对此，2025年国家出台《人脸识别技术应用安全管理办法》《人工智能生成合成内容标识办法》，并于4月开展“清朗·整治AI技术滥用”专项行动；9月，市场监管总局披露已发布30项AI国家标准，另有84项正在制定。

具身智能：投资和产量上升，而商业场景还模糊

2025年，具身智能迎来爆发，政策地位显著抬升。2025年政府工作报告首次提出建立未来产业投入增长机制，将具身智能纳入重点培育方向；“十五五”规划建议进一步将其列为新的经济增长点。年内，上海、深圳、北京、苏州等地相继出台具身智能相关产业政策。

具身智能成投资热土，“大厂”加速布局机器人。2月蚂蚁自研具身智能机器人、宁德时代组建团队研发机器人本体；3月京东入局并组建多支研发团队，中国移动、华为、乐聚发布5G-A人形机器人；5月荣耀确认进军机器人；10月小米第三代人形机器人完成版权登记。

当前具身智能仍以展示性应用为主，人形机器人多以跳舞、跑步、翻跟头“出圈”。2025年春晚，16个来自杭州宇树科技的人形机器人表演秧歌舞。4月，北京亦庄举办全球首个人形机器人半程马拉松。11月，上海智元远征A2人形机器人从苏州走到上海106公里创吉尼斯世界纪录。同年，上海智元机器人的韦伯斯特空翻、杭州宇树机器人的侧空翻、深圳众擎机器人的前空翻成为热点。

具身智能的商业化落地仍存不确定性。人形机器人能否被市场接受，关键在于交付后的产品和技术是否真正“值钱”。专家指出，工业、危险及交互场景或将率先实现量产落地。《北京具身智能行动计划（2025—2027年）》明确推动机器人在分拣、焊接等复杂和危险作业中应用。

在资本与政策推动下，具身智能交付量上升，价格战隐忧浮现。澎湃新闻报道，2025年下半年起，机器人订单规模由千万元级跃升至亿元级；9月优必选获2.5亿元采购合同，7月宇树科技披露出货量明显增长，12月智元机器人累计下线超5000台。订单激增的同时，部分机型开始降价，业内呼吁警惕“价格战”。

对此，国家发改委提醒企业，要避免急于“上车”作“表面功夫”。国家发展改革委表态：随着新兴资本加速入场，中国目前已有超过150家人形机器人企业，这个数量还在不断增加，其中半数以上为初创或“跨行”入局，“这对鼓励创新来讲是一件好事，但也要着力防范重复度高的产品‘扎堆’上市、研发空间被压缩等风险。

业内人士提醒人形机器人领域投资有泡沫。12月，求是网转发经济日报文章指出，资本若过度追逐“讲故事”，忽视基础研发和场景深耕，恐难以夯实产业根基；10月，MIT计算机科学与人工智能实验室主任罗德尼·布鲁克斯亦警示，人形机器人尚不具备灵巧操作能力，实际价值有限，引发广泛关注。

为提升技术与适用性，2025年政企加快推进标准、数据与训练基础设施建设。1月上海启用全国首个异构人形机器人训练场，2月“麒麟”训练场启动，3月上海、北京、深圳、合肥、四川的相关代表和企业联合参与人形机器人国标制定；9月上海发布ITU具身智能标准化展望和数据集标准，同月全国最大人形机器人训练场落地北京石景山。

新能源汽车：产销规模持续扩大，盈利还在历史低位

2025年，中国新能源汽车产销持续增长，利润仍偏低。1-10月，据汽车工业协会，中国新能源汽车产量1301.5万辆、销量1294.3万辆，同比分别增33.1%和32.7%，其中出口201.4万辆，增90.4%；新车销量占比46.7%，去年同期为39.6%。同期，国内汽车行业利润率仅4.4%，处于历史次低位。

产销增长背后，购车补贴和车企“出海”热情支撑。上海个人购新能源车一次性补贴1.5万元，杭州报废燃油车购新能源车补贴2万元，深圳、北京等地亦有类似措施。海外方面，关税、反补贴调查及绿色贸易壁垒等政策和合规挑战常态化，使车企出海进入深水区。

自动驾驶研发持续推进，“车路云一体化”试点加速。1月南京率先印发三年规划；4月《北京市自动驾驶汽车条例》落地；中央及商务部支持常州、郑州、海南等地项目扩展。9月七部门联合推动“AI+交通运输”，12月工信部发放首批L3自动驾驶准入许可，北京、重庆试点。尽管政策密集升温，媒体指出应用落地、车企参与度及商业模式仍存挑战。

辅助驾驶安全性引关注，国家加快标准制定。3月，小米SU7在德上高速发生严重事故；4月工信部强调不得夸大自动驾驶能力；6月公示《智能网联汽车组合驾驶辅助系统安全要求》征求意见；10月市场监管总局推动新能源汽车火灾事故企业报告制度落地。

新能源产业链三大问题凸显，国家全力改善竞争秩序。针对供应商货款支付账期长问题，6月约20家车企将账期统一至60天内，工信部多次调研落实情况。针对价格战问题，中央展开“反内卷”调研，7月第四指导组关注非理性竞争，商务部严控“零公里”二手车变相降价出口。针对汽车行业网络乱象，9月出台《关于开展汽车行业网络乱象专项整治行动的通知》，集中整治非法牟利、虚假宣传、恶意诋毁等行为。

如何理解“泡沫”？

澎湃新闻：您认为当前科技产业存在泡沫吗？

陆风鸣：从资本市场来看，当前科技产业确实存在一定泡沫。这里很重要的一个指标是上市企业的数量和股价情况。现在私募股权投资中，最终能顺利退出的企业只占少数，A股门槛高、港股容量有限，退出空间是个问题。

而很多企业排队上市后，真正能成功并稳定维持股价的很少。尤其是港股，即便近期整体回暖，解禁后股价下跌的情况仍不少，这说明市场承接能力有限。这种结构性矛盾让泡沫风险更明显。

方跃：从市场终端来看，是否存在“泡沫”关键看价值是否支撑价格——如果投入最终能转化为生产力，那我们现在观察到的只是一种波动；而如果缺乏真实价值支撑、价格与价值长期脱钩，才是危险的“泡沫” 。

比如AI 行业过去两年投入巨大——从芯片到数据中心，甚至能源基础设施都大规模建设，但实际产出仍不明朗。MIT 的报告显示，企业在生成式 AI 上投入 300 到 400 亿美元，但 95% 的公司还未获得商业回报。

当前AI板块的上涨主要集中在技术和基础设施环节，部分企业的市值规模已明显脱离其所承载的现实应用需求。但关键不在于估值模型是否成立，而在于AI应用能否落地并形成真实付费场景。若应用端推进缓慢，而基础设施估值持续上涨，泡沫几乎不可避免。

澎湃新闻：您认为科技产业的泡沫是怎么形成的？

方跃：泡沫主要源于商业竞争机制。以当前最热的AI产业为例，投资热潮背后是投资方对技术大幅提升生产力的乐观预期。有的“大厂”明知存在泡沫风险，也清楚“钱可能打水漂”，但在技术窗口期，不投入本身风险更大，因为错过关键节点就可能被对手甩开一大截市场份额。所以，对大厂来说，这是“做了未必赢，不做几乎必输”的局面。

同时，资本和大厂最先投入模型、算力和基础设施，而真正能赚钱、能规模化的应用推进慢。一些垂直、易用的应用先抢走用户和收入，而通用大模型还在“等未来”。当投入和估值先涨起来，而用户付费的应用跟不上时，泡沫就被一点点吹大。资本先行、大厂跟进、应用和政策滞后，这是技术革命中典型路径。

相比美国，中国AI泡沫风险也许相对较小。从AI投资看，美国远远领先中国和其他国家。美国的大模型公司最烧钱、最依赖技术突破，而中国更多通过工程化、系统集成和规模化应用落地。相较追求最先进的模型，很多中国企业更重视“能用、好用、用得起”。只要应用持续落地、企业愿意付费，技术投入就容易被消化，风险更多体现在发展节奏，而非资本泡沫。

杨宏伟：在市场机制的基础上，我认为一些地方政府的行为也放大了泡沫。当前高科技产业是国家重点发展方向，各级政府响应中央号召，纷纷出台政策围绕前沿产业打造先进集群，进一步加速了企业和资本的投入，放大了市场行为。近期国家强调因地制宜、不要一哄而上，也显示中央已注意到过热风险，开始踩刹车；地方政府从配合到调整策略，节奏在慢慢回归理性。

陆风鸣：目前状态是市场逻辑与政府战略的某种叠加——市场在推，政府也在推。但我想说的是，政府推的力度比以前小，市场和政府的共振模式有所变化。

一是一是财力有限。过去，地方政府动辄投入数十亿、甚至上百亿元押注“未来产业”，但在财政约束下，这种大规模直投模式难以持续。《公平竞争审查条例》《关于加强政府投资基金布局规划和投向指导的工作办法》以及《政府投资基金投向评价管理办法》也大大限制了返投比例和对产业的过度补贴。

二是问责更严格。投资责任和问责机制收紧，客观上抑制了地方政府进行高风险、长周期产业投资的意愿。

三是考核模式不适配。未来产业对固定资产投资和短期GDP拉动有限，难以满足地方政府以“产业落地—产出回报”为核心的传统考核逻辑。单纯用落地项目衡量投资成效的方法，已不再适用。

四是企业依赖下降。尤其是早期科技企业，对政府资金的依赖正在减弱。一方面，政府资金附带条件多，强调产业落地和本地化；另一方面，这些约束未必符合企业发展节奏和技术路径。

澎湃新闻：您怎么看科技“泡沫”的影响呢？中欧国际工商学院兰小欢教授指出，中国经济的“结构性冗余”可以防止被单一技术路径锁定，并加快学习与知识扩散。这种高冗余，即西方所谓的“产能过剩”和“重复建设”，正形成中国独特的进化法则。您怎么看到这个说法？

杨宏伟：兰教授的观点不无道理，但有一点值得商榷。从经济学角度来说，科技泡沫是经济周期的一部分，常出现在经济向好、科技快速发展的时期，比如第二次工业革命带来的20世纪20年代的美国收音机的普及和汽车产业大发展，都是经济繁荣时出现的科技泡沫。但中国当前科技投资的泡沫有些特殊：宏观经济整体供强需弱，国际形势复杂，却在AI、机器人、自动驾驶等领域局部过热。

这种逆周期的局部泡沫可能带来的问题不容忽视。首先，资源有限，钱都集中在少数热门行业的大公司手里，它们不停做新技术、新产品，但普通消费者买得不多，这让市场看起来很热，但实际上缺乏价值基础，扩大的产能没有人买单，会造成浪费。其次，虽然支持大企业做创新有利于宏观经济数据增长，但如果政府过多支持热门行业的大企业，也可能会造成行业垄断，影响更多有潜力的中小微企业创新，也会让其他比较困难的行业很难获得政府的资源支持。我们需要在更大范围的市场效率和市场平等中做更好的权衡。

澎湃新闻：您认为应该如何在“泡沫”和“发展”中保持更加健康的节奏，特别是政府，应该如何作为？

方跃：我认为，政府应将更多注意力放在科技产品终端用户的激励上，无论是 ToC 还是 ToB。所谓“控制泡沫”，关键不在于压制技术热度，而在于引导热度走向应用。

模型、算力、数据中心、电力和人才等方面的投入，只有在应用端实现规模化落地、让企业和社会为价值买单，才能真正转化为生产力；否则，市场可能重演 2000 年前后的互联网泡沫。

要扩大 AI 的应用规模，首要前提是鼓励企业真正使用 AI。只有当企业在使用过程中实现生产力提升，泡沫的担忧才会自然消解。因此，政府的战略重点应落在激励企业用好 AI 上。

具体而言，可以分为两步：第一，持续推动企业数字化转型，积累并打通行业数据，为 AI 发挥作用夯实基础。对数字化水平滞后的企业而言，必须尽快把“该补的课”补上。第二，推动 AI 在各行业的大规模落地，引导企业认识到，AI 不仅是辅助工具，更是一种新的生产力形态。在这一过程中，政府应重点扶持一批“样板”企业，尤其是那些在组织变革方面走在前面的企业。

与以往不同，企业推进 AI 转型时，不应仅把 AI 当作一项技术来“部署”，而应将其视为一种新型“人才”来培养，通过制度、流程和组织调整，探索人机协同的价值创造新模式。未来几年，汽车电子和软件仍会有显著增长，特别是由人工智能驱动的领域。

在其他行业也是一样，比如具身智能突破商业化落地瓶颈的关键，是需要通过世界模型构建物理直觉，并利用闭环学习实现自我迭代，让机器人真正具备在复杂真实环境中可靠、低成本作业的能力。只有终端用户响应，泡沫才会烟消云散。

杨宏伟：我很认可方教授的看法，但我认为政府在协助企业拓展市场时，应注意避免替代或扭曲。现在企业经常问政府要“应用场景”，一些政府机关、国企开放测试场景，如人脸识别、行政服务大厅的机器人，为企业提供技术测试和优化机会。

这种做法能缓解企业早期发展瓶颈，也为政府提供鼓励创新的方式。但如果企业过度依赖政府“要场景”，容易变成拼政策的游戏，而非技术推广。尤其是面向消费端的产品，应直接面对市场：卖不出去是技术或商业模式问题，不是政府问题。政府提供场景可作为有限扶持和实验，但不能替代市场验证，否则易导致资源错配，不利科技落地。

陆风鸣：地方政府在布局未来产业时，应立足自身产业基础、区位条件和比较优势，选择差异化发展方向。这样更可能在不扭曲市场的情况下让产业政策发挥效果。投资决策不应仅凭短期政策或政治需求，而应回归商业可行性和产业规律。过度“跟文件投”、追逐中央政策热点，可能放大风险。未来产业投资成败关键在于与本地产业体系、要素禀赋和区域功能匹配，在具备条件和优势的区域推进，才能形成可持续发展路径。

“泡沫”还是“争先”，关键看市场如何回应技术

2025年，中国科技产业发展始终处在两股力量的拉扯之中：一端是新技术与资本投入，另一端是市场反馈与安全监管。其中，前者可以通过政策快速驱动，但应对来自后者的挑战却复杂得多——内需复苏缓慢、外需不确定性上升，“好货”卖不出去恐成“泡沫”；安全监管必须达到敏捷治理，既要及时回应技术风险，又不能因噎废食、拖慢创新节奏。

12月11日,《新华每日电讯》针对具身智能行业的产品“扎堆”上市现象发表评论指出：“‘速度’与‘泡沫’一直是前沿产业发展过程中需要把握和平衡的问题”。2025年，以人工智能、人形机器人和新能源汽车为代表的关键新兴产业，正是在这一张力结构中不断寻找平衡点。

关键在于终端市场的回应。12月召开的中央经济工作会议将提振消费作为2026年全国经济工作的首要任务，体现了内需对新兴产业长期发展起支撑作用的认识。只有当消费者有购买力、认可创新产品，企业才能挣到钱、愿意投入创新。为此，应持续提高居民收入、改善预期，同时强化售后和安全保障，增强消费者信心。

在这一过程中，政府的角色也需从“推项目、抢赛道”逐步转向“增收入、稳预期、建规则”，通过透明且可预期的制度环境，引导技术创新与消费信任同步成长，避免在狂热的加速度和地方竞争中透支未来。

海报设计 白浪

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