中国信通院副院长王志勤解读2025信息通信业（ICT）十大趋势，从零基础到精通，收藏这篇就够了！

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原创最新推荐文章于 2026-11-10 11:05:49 发布 2.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

一次实时数据链路丢数排查：从 MQTT 队列积压到 SQL 统计开销本文通过一次实时数据链路压测，排查了从MQTT到ClickHouse的端到端数据丢失问题。核心方法是为每条消息添加序号，建立独立观察点（MQTT订阅端、Kafka消费者），结合转发服务阶段统计与线程栈分析，定位到下游处理速度不足源于Druid SQL合并统计的高开销。优化措施包括关闭SQL合并、扩容代理队列、增强生产侧失败处理，并验证15分钟内实现全链路对账一致，显著缓解积压与丢包。关键收获：数据可对账、明确各阶段“成功”定义、关注客户端队列状态。阅读详情

12月23日，中国信息通信研究院主办的“2025中国信通院深度观察报告会”主论坛在京举办。中国信通院副院长王志勤以“ICT技术引领创新前沿，为新质生产力蓄势赋能”为题发布了2025信息通信业（ICT）十大趋势。

信息通信业（ICT）十大趋势为：一、ICT产业创新发展开新局，制造业服务业交替上升；二、大模型多维度快速演进，微笑曲线两端率先发力；三、AI终端开启变革新浪潮，端侧软硬生态变革重塑；四、智能算力步入万卡时代，全盘调度提升计算效率；五、网络智能双向融合赋能，智算推动网络演进创新；六、5G-A无线技术集成创新，通感智融合拓展新空间；七、网络防御转向协同实战，智能安全范式加速形成；八、数字技术全面规模赋能，点线面系统化推进转型；九、数实融合释放需求潜力，全要素生产率持续提升；十、治理体系改革持续深化，国际治理合作大有可为。

中国信通院认为，未来3到5年，ICT产业发展环境将持续向好，创新效能日益彰显，基于大模型的人工智能技术快速演进，将全面驱动ICT技术升级，推动智能终端、智能算力、智能网络融合创新，拓展智能化新场景新空间，带动产业生态重塑及网络安全治理变革；数字技术全面赋能，数实融合向更高水平发展，充分释放需求潜力拉动全要素生产率持续提升；国内国际数字治理体系改革持续深化，治理能力不断增强。

数智化带动赋能效益凸显

对于2025年信息通信领域十大趋势的亮点，王志勤在接受记者采访时指出，从整体来看，数字化智能化的浪潮带动赋能效益更加显现。

一是整体来看，ICT产业正在迎来一个持续向好的发展环境，未来三年预计我国ICT增长率将保持8%，服务业占比56%，产业价值向软件和应用服务领域转移。人工智能的驱动作用从算力需求带动制造业增长向智能应用带动服务业增长演进。2024年ICT制造业收获了第一波的红利（7.8%，扭转了2023年下降局面），AI带来芯片、终端、算力、网络产业发展与变革，并进一步带动服务业发展，形成了制造业与服务业的交替上升。

二是AI终端革新浪潮的到来，AI技术与终端深度融合，极大拓展了手机、PC、机器人等终端的能力边界，提升交互体验，给产业注入新的动能。市场方面，手机、PC两大消费电子产品率先入局，预计未来三年，我国AI手机和AI PC市场渗透率将分别突破50%和80%。技术层面，由于端侧本地难以高效处理大模型密集计算需求，端云协同的模型部署和推理模式渐成主流。同时，深度整合操作系统与大模型、增强终端NPU芯片计算效能、构建系统级AI能力成为当前重要突破点。应用层面，短期将实现基于大模型的应用功能增强，长期有望迈向以智能体为核心的应用模式。

三是数实融合高水平发展，带动数字经济发展。数字技术走向智能、泛在与高效，推动数实融合更高水平发展。数字技术与工业互联网的融合创新日益提速，并持续带动工业技术产业基于平台、数据驱动及开放化的体系变革。王志勤表示，从未来3—5年年看，工业互联网将持续通过“点线面” 加速数字化转型普及。在“点”方面，持续推动前沿制造模式创新探索与系统推广。预计未来带动超过6万家工厂创新推广。在“线”方面，行业及中小企业链式转型纵深推进，行业骨干企业完成数字化基础改造，智能化整体水平实现指数级提升。重点领域“小巨人”企业改造全覆盖。在“面”方面，重点产业园区数字化应用能力提升，未来3年建成200个左右数字园区。

伴随着数实融合，制度不断完善、产业实践更加深入，预计到2030年，我国数字经济规模将超过80万亿元。数字技术全要素生产率将持续提升。新质生产力发展的核心标志是全要素生产率的提升，预计“十五五”期间，数字技术全要素生产率对经济增长的平均贡献将由过去4年的22.5%提升至23.2%，成为加快培育新质生产力的重要动力。

人工智能将迎来哪些新变化？

“人工智能领域在技术、应用等方面都在迎来很大变化。”王志勤表示。技术方面，大模型创新与工程创新齐头并进。大模型创新方面，持续探索规模扩展的道路，从单一模态到多模态，从浅思考到深思考，从通用模型到专业模型。在工程化方面，通过工程方法提升效果，保障应用效果的确定性。存在多种方式，其中智能体融合思考、规划与工具调用能力，提升复杂问题解决能力。RAG有效融合检索与生成。大模型+小模型+工具的系统化AI成为落地应用的主要途径。

在应用方面，王志勤表示，微笑曲线两端率先发力，大模型在工业领域研发设计、营销运营环节率先突破，但生产制造环节的突破相对较慢，呈现“两端快、中间慢”的微笑曲线特征。两端先行，既符合大模型能力特点，也与我国工业智能化升级的迫切需求相适应。

对于“人工智能+”行动如何推进落地，王志勤指出，通过“人工智能+”行动，可以利用人工智能的优势为传统行业带来新的发展机遇和创新模式。例如，软件、研发、医疗、自动驾驶等领域，“人工智能+医疗”可以实现疾病的早期诊断、精准治疗和医疗资源的优化配置；“人工智能+制造业”可以优化生产流程、提高生产效率和产品质量；“人工智能+交通”有助于改善交通拥堵、提升交通安全等。在落实“人工智能+”行动方面，也需要各方共同发力、协同共进。例如，可以增加对人工智能基础研究和应用研究的资金支持，鼓励高校、科研机构和企业开展合作研发，突破关键技术瓶颈；选择一些具有代表性的行业和地区，开展“人工智能+”的试点示范项目，总结成功经验并加以推广；积极参与国际人工智能领域的合作与交流，引进先进技术和管理经验，提升我国在“人工智能+”领域的国际竞争力等。

编辑：肖夏于莉莉

监制：刘金良