当前，生成式人工智能(AIGC)正加速融入日常生活与生产领域，成为推动社会数字化、智能化转型的重要引擎。
2026年2月5日，第57次《中国互联网络发展状况统计报告》(简称《报告》)正式发布。《报告》显示，截至2025年12月，中国生成式人工智能用户规模已飙升至6.02亿人，较2024年底实现了141.7%的惊人增长；其普及率亦达到42.8%，同比大幅跃升25.2个百分点。
生成式人工智能的核心在于通过学习海量数据模式，自主生成全新的、原创性的文本、代码、图像、音频、视频乃至多模态内容。它不同于仅能进行分类或预测的传统AI，具备了某种程度的“创造力”，从而将人机交互从“执行指令”推向“协同创作”的新阶段。
随着用户规模的快速增长和应用场景的持续深化，生成式人工智能正从技术探索阶段迈向规模化、深层次融合的新周期。在政策引导与市场驱动的双重作用下，中国生成式人工智能生态呈现出应用场景多元化、技术栈自主化、治理机制协同化的鲜明特征。
在行业应用层面，生成式人工智能已渗透至内容创作、教育医疗、科研辅助、工业设计、金融服务等多个关键领域。在制造业，基于生成式AI的仿真设计大幅缩短产品研发周期；在医疗领域，AI生成辅助诊断建议与个性化治疗方案，提升医疗服务效率与精度。这些实践不仅优化了传统工作流程，也催生了人机协作的新型生产范式。
技术自主创新步伐同步加快。国内科研机构与企业持续加大在大型模型算法训练、高性能AI芯片、开源框架等底层技术上的投入，推动生成式AI技术栈的国产化与可控化。同时，通过建设公共数据集、算力共享平台与评测基准，产业协同效应逐步显现，为技术普惠与可持续发展奠定基础。
然而，蓬勃发展的同时也伴随着挑战。生成内容的真实性、知识产权归属、数据安全与隐私保护、算法偏见等问题逐渐凸显。对此，《生成式人工智能服务管理暂行办法》确立了“发展与安全并重”的治理原则，推动建立涵盖内容审核、安全评估、伦理规范在内的综合治理体系。行业组织与领先企业也积极展开自律实践，探索使用水印技术、来源追溯等手段，促进生成内容可信可控。
展望未来，生成式人工智能将进一步与物联网、机器人、虚拟现实等技术融合，推动“智能体”逐步融入物理世界，在智慧城市、个性化服务、科学发现等更复杂场景中发挥创造性作用。与此同时，深化国际合作、参与全球技术治理与标准制定，将是中国生成式人工智能生态健康发展和提升国际竞争力的关键路径。
可以预见，在创新驱动与规范引导的双轮推动下，生成式人工智能将继续重塑产业形态与生活方式，为社会数字化、智能化转型注入持久而深刻的动力。
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