研判2025！中國自然語言處理行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈、相關(guān)政策及市場規(guī)模分析：技術(shù)突破推動行業(yè)增長，低成本算力與小樣本學習加速技術(shù)落地[圖]

內(nèi)容概況：近年來，自然語言處理技術(shù)取得了顯著突破，尤其是預(yù)訓練語言模型（如GPT、ERNIE等）的出現(xiàn)，極大地提升了語言理解、文本生成等任務(wù)的性能，有效帶動行業(yè)規(guī)模的增長。2024年，中國自然語言處理行業(yè)市場規(guī)模約為126億元，同比增長14.55%。同時，模型訓練成本因“東數(shù)西算”工程提供的低成本算力而大幅降低。而小樣本學習框架的普及使訓練數(shù)據(jù)需求減少90%，加速了技術(shù)落地。例如，實在智能的TARS大模型結(jié)合智能屏幕語義理解技術(shù)，已在金融、電商等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動化操作。

相關(guān)上市企業(yè)：科大訊飛（002230）、拓爾思（300229）、云從科技（688327）、漢王科技（002362）、神州泰岳（300002）、百度集團（09888）、阿里巴巴（09988）、騰訊控股（00700）

相關(guān)企業(yè)：中科寒武紀科技股份有限公司、浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司、海天瑞聲科技股份有限公司、星環(huán)信息科技（上海）股份有限公司、實在智能科技（杭州）有限公司、云從科技集團股份有限公司、神州泰岳軟件股份有限公司、佳都科技集團股份有限公司、競業(yè)達數(shù)碼科技股份有限公司、云知聲智能科技股份有限公司、

關(guān)鍵詞：自然語言處理、自然語言處理市場規(guī)模、自然語言處理行業(yè)現(xiàn)狀、自然語言處理發(fā)展趨勢

一、行業(yè)概述

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是計算機科學與人工智能領(lǐng)域的重要分支，旨在使計算機能夠理解、解釋、生成人類語言，并實現(xiàn)人機之間的自然交互。自然語言處理融合了語言學、計算機科學和數(shù)學，是計算語言學與人工智能的交叉領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于搜索、翻譯、語音交互等場景。自然語言處理的技術(shù)類型主要分為基于規(guī)則的方法、統(tǒng)計方法和深度學習方法三大類。

二、行業(yè)發(fā)展歷程

中國自然語言處理行業(yè)發(fā)展主要經(jīng)歷了四個階段。20世紀50年代至60年代的萌芽期，該階段，以機器翻譯為起點，基于簡單規(guī)則實現(xiàn)單詞級處理。二戰(zhàn)后，計算機在密碼破譯中的成功應(yīng)用催生早期機器翻譯研究。1954年，美國喬治城實驗首次實現(xiàn)基于規(guī)則的俄英機器翻譯系統(tǒng)，但僅能處理簡單句子。中國科學家同期開展類似研究，受限于計算能力（如真空管計算機）和數(shù)據(jù)規(guī)模，系統(tǒng)僅支持單詞級翻譯及基礎(chǔ)語法分析。

20世紀70年代至80年代的規(guī)則主導(dǎo)期，該階段，手工構(gòu)建復(fù)雜規(guī)則系統(tǒng)，涉及語法分析與引用處理。70年代，基于規(guī)則的NLP系統(tǒng)涌現(xiàn)，如數(shù)據(jù)庫查詢系統(tǒng)LUNAR，可處理復(fù)雜語法結(jié)構(gòu)。80年代，語言學理論發(fā)展推動系統(tǒng)復(fù)雜性提升，例如區(qū)分陳述性語言知識及其處理過程，但規(guī)則靈活性不足問題顯現(xiàn)。

20世紀90年代至2012年的統(tǒng)計學習期，該階段，統(tǒng)計模型與機器學習結(jié)合，利用大規(guī)模語料庫提升性能。90年代，隱馬爾可夫模型（HMM）和最大熵模型在語音識別、文本分類中應(yīng)用，標志統(tǒng)計NLP興起。2001年，Bengio等提出首個神經(jīng)語言模型，引入詞嵌入概念，為深度學習奠定基礎(chǔ)。2008年，Collobert等將多任務(wù)學習引入NLP，共享詞嵌入矩陣，提升模型泛化能力。

2013年至今的深度學習期，該階段，深度學習模型（如RNN、LSTM、Transformer）與預(yù)訓練語言模型（如BERT、GPT）主導(dǎo)。2013年，RNN與LSTM在序列數(shù)據(jù)處理中突破，解決長期依賴問題。2017年，Transformer架構(gòu)提出，徹底改變NLP工作模式，成為后續(xù)模型基石。2018年，BERT與GPT發(fā)布，實現(xiàn)上下文語義深度理解，推動NLP性能躍升。2020年后，GPT-3、ChatGPT等超大模型涌現(xiàn)，推動NLP向通用人工智能邁進，應(yīng)用擴展至內(nèi)容生成、代碼編寫等領(lǐng)域。

三、行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

自然語言處理行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈上游主要包括硬件設(shè)備、數(shù)據(jù)服務(wù)、開源模型、云服務(wù)等，其中硬件設(shè)備包括高性能服務(wù)器、GPU、TPU等專業(yè)芯片，這些硬件設(shè)施為復(fù)雜的NLP模型訓練提供強大計算力支撐。產(chǎn)業(yè)鏈中游為自然語言處理技術(shù)研發(fā)環(huán)節(jié)。產(chǎn)業(yè)鏈下游應(yīng)用領(lǐng)域包括金融、醫(yī)療、教育、智能制造等行業(yè)。

相關(guān)報告：智研咨詢發(fā)布的《中國自然語言處理行業(yè)市場發(fā)展態(tài)勢及投資潛力研判報告》

隨著近幾年企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，云服務(wù)市場規(guī)模得到不斷攀升。2024年，中國整體云服務(wù)市場規(guī)模約為5326.5億元，同比增長11.95%。越來越多的企業(yè)將業(yè)務(wù)遷移至云端，以提升運營效率、降低成本并支持創(chuàng)新。特別是在金融、制造、醫(yī)療等垂直行業(yè)，云服務(wù)的滲透率持續(xù)提升，成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)設(shè)施。而云服務(wù)供應(yīng)商為自然語言處理行業(yè)研發(fā)企業(yè)提供彈性計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源，降低企業(yè)的IT成本。

四、相關(guān)政策

自然語言處理行業(yè)在國家政策的強力支持、積極引導(dǎo)與嚴格規(guī)范下蓬勃發(fā)展。2025年3月，教育部、國家語委、中央網(wǎng)信辦印發(fā)《關(guān)于加強數(shù)字中文建設(shè) 推進語言文字信息化發(fā)展的意見》，提出到2027年，國家數(shù)字中文建設(shè)行動取得重要成效，語言文字數(shù)據(jù)要素價值有效釋放?；拘纬伞罢鲗?dǎo)、部門協(xié)同、社會參與、共建共享”的語言文字信息化工作機制；基本建成國家語言文字大數(shù)據(jù)中心，初步建成國家關(guān)鍵語料庫和國家戰(zhàn)略語言資源信息庫；語言文字信息化標準、前沿語言技術(shù)、優(yōu)質(zhì)語言資源、新型語言服務(wù)等基礎(chǔ)支撐能力顯著增強。到2035年，中文在全球數(shù)字空間、網(wǎng)絡(luò)空間以及生成式人工智能等關(guān)鍵應(yīng)用場景中的使用占比顯著提高；語言文字信息化有力支撐國家語言能力建設(shè)、語言文字事業(yè)和經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展，整體水平位居世界前列。這不僅為自然語言處理行業(yè)提供了數(shù)據(jù)、標準、場景等全方位支持，更賦予其“支撐國家語言能力建設(shè)”“服務(wù)經(jīng)濟社會高質(zhì)量發(fā)展”的戰(zhàn)略使命。在政策護航下，中國自然語言處理行業(yè)正從“技術(shù)驅(qū)動”向“價值驅(qū)動”轉(zhuǎn)型。

五、市場規(guī)模

近年來，自然語言處理技術(shù)取得了顯著突破，尤其是預(yù)訓練語言模型（如GPT、ERNIE等）的出現(xiàn)，極大地提升了語言理解、文本生成等任務(wù)的性能，有效帶動行業(yè)規(guī)模的增長。2024年，中國自然語言處理行業(yè)市場規(guī)模約為126億元，同比增長14.55%。同時，模型訓練成本因“東數(shù)西算”工程提供的低成本算力而大幅降低。而小樣本學習框架的普及使訓練數(shù)據(jù)需求減少90%，加速了技術(shù)落地。例如，實在智能的TARS大模型結(jié)合智能屏幕語義理解技術(shù)，已在金融、電商等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)自動化操作。

六、重點企業(yè)經(jīng)營情況

中國自然語言處理（NLP）行業(yè)企業(yè)競爭格局呈現(xiàn)多元化與分層化特征，以技術(shù)實力、市場份額、應(yīng)用場景深耕為核心，形成龍頭企業(yè)引領(lǐng)、新興企業(yè)崛起、創(chuàng)新企業(yè)差異化競爭的態(tài)勢。百度憑借深厚的技術(shù)積累與廣泛的商業(yè)化落地，穩(wěn)居行業(yè)首位。其自然語言處理技術(shù)不僅在智能客服、機器翻譯等領(lǐng)域深度應(yīng)用，更通過百度智能云輸出至金融、政務(wù)等垂直行業(yè)，市場份額連續(xù)多年保持第一?？拼笥嶏w則以智能語音技術(shù)為根基，在語音識別、機器翻譯等場景形成差異化優(yōu)勢，尤其在教育、醫(yī)療領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)規(guī)?；涞?，如AI學習機、智醫(yī)助理等產(chǎn)品市場占有率領(lǐng)先。阿里巴巴依托達摩院等研發(fā)機構(gòu)，在機器閱讀理解、自然語言理解等前沿領(lǐng)域取得突破，其自然語言處理技術(shù)已深度融入電商、金融、物流等場景，支撐智能導(dǎo)購、風險控制等核心業(yè)務(wù)。

拓爾思作為NLP技術(shù)深耕者，聚焦智能風控、智能消保等金融場景，通過“軟件產(chǎn)品+大數(shù)據(jù)服務(wù)+訂閱SaaS服務(wù)”模式，覆蓋5大國有銀行及眾多股份制商業(yè)銀行，形成技術(shù)壁壘。海天瑞聲則以高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)服務(wù)為核心，為NLP模型訓練提供多語種、多模態(tài)數(shù)據(jù)支持，助力算法優(yōu)化。此外，眾多初創(chuàng)企業(yè)聚焦醫(yī)療、法律等細分領(lǐng)域，通過定制化解決方案滿足特定場景需求，推動行業(yè)創(chuàng)新。

拓爾思信息技術(shù)股份有限公司成立于1993年，是中國最早從事自然語言處理（NLP）技術(shù)研發(fā)的企業(yè)之一。公司以“語義智能+”為核心戰(zhàn)略，構(gòu)建了覆蓋數(shù)據(jù)全生命周期的技術(shù)體系，涵蓋自然語言處理、大數(shù)據(jù)管理、知識圖譜、深度學習等領(lǐng)域。其自主研發(fā)TRS中文全文檢索系統(tǒng)，支持海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的快速檢索與分析，日均處理數(shù)據(jù)量超3.5億條，累計數(shù)據(jù)資產(chǎn)超2000億條，覆蓋新聞、政策、社交等多模態(tài)數(shù)據(jù)。2025年一季度，拓爾思營業(yè)收入為1.25億元，同比下降29.89%；歸母凈利潤為-0.23億元，同比下降184.14%。

百度集團股份有限公司作為全球人工智能領(lǐng)軍企業(yè)，在NLP領(lǐng)域的技術(shù)積累與商業(yè)化應(yīng)用均處于行業(yè)前沿。其核心技術(shù)體系包括預(yù)訓練語言模型、跨模態(tài)語義理解、機器翻譯、深度學習框架等，其中預(yù)訓練語言模型領(lǐng)域，公司發(fā)布“文心”系列大模型，其中文心ERNIE 3.0首次在百億級模型中引入知識圖譜，刷新54個中文NLP任務(wù)基準，并在全球權(quán)威榜單SuperGLUE上排名第一。在跨模態(tài)語義理解領(lǐng)域，公司突破跨模態(tài)交互瓶頸，實現(xiàn)語言、視覺、聽覺的統(tǒng)一認知，在視覺常識推理、跨模態(tài)檢索等任務(wù)中刷新世界紀錄。在機器翻譯領(lǐng)域，公司支持203種語言互譯，每日翻譯量超千億字符，服務(wù)數(shù)億用戶。在深度學習框架領(lǐng)域，公司打造飛槳（PaddlePaddle）平臺，服務(wù)406萬開發(fā)者，支撐NLP模型的高效訓練與部署。2024年，百度集團總營收為1331億元，同比下降1.11%；毛利為670.23億元，同比下降3.66%。

七、行業(yè)發(fā)展趨勢

1、大模型與多模態(tài)融合引領(lǐng)技術(shù)突破

中國自然語言處理（NLP）行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新正沿著大模型與多模態(tài)融合的方向加速演進。首先，預(yù)訓練語言模型（如百度的“文心”、華為的“盤古NLP”）的參數(shù)量級已從億級躍升至萬億級，模型性能顯著提升。例如，文心ERNIE 3.0在跨模態(tài)交互任務(wù)中刷新了多項世界紀錄，展現(xiàn)出強大的語言理解與生成能力。其次，跨模態(tài)語義理解技術(shù)成為研發(fā)重點。通過融合語言、視覺、聽覺等多模態(tài)數(shù)據(jù)，NLP系統(tǒng)能夠更精準地捕捉用戶意圖。例如，實在智能的TARS大模型已實現(xiàn)“你說PC做”的交互體驗，支持復(fù)雜場景下的多輪對話。此外，輕量化與高效能模型技術(shù)也取得突破。模型壓縮、邊緣計算等技術(shù)降低了NLP模型的部署成本，提升了實時性。例如，拓爾思的私有化部署方案已覆蓋30余個國家部委，確保數(shù)據(jù)安全與高效處理。最后，個性化與自適應(yīng)學習技術(shù)逐步成熟。通過聯(lián)邦學習、強化學習等技術(shù)，NLP系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶行為動態(tài)調(diào)整模型參數(shù)，提供定制化服務(wù)。例如，智能客服系統(tǒng)已實現(xiàn)從“標準問答”向“個性化推薦”的升級，用戶滿意度顯著提升。

2、垂直領(lǐng)域深化與智能硬件融合加速落地

中國NLP行業(yè)的行業(yè)應(yīng)用正呈現(xiàn)垂直領(lǐng)域深化與智能硬件融合的雙重趨勢。在垂直領(lǐng)域深化方面，NLP技術(shù)已深度融入醫(yī)療、金融、教育等行業(yè)。例如，科大訊飛的AI輔助診斷系統(tǒng)已接入3000家醫(yī)院，診斷建議采納率超85%；拓爾思的智能風控平臺覆蓋5大國有銀行，助力金融機構(gòu)降本增效。在智能硬件與物聯(lián)網(wǎng)融合方面，NLP技術(shù)正成為智能音箱、車載系統(tǒng)、機器人等硬件的核心交互方式。例如，小度智能屏已支持語音購物、家居控制等功能，用戶滲透率達62%。此外，全球化與本地化結(jié)合也成為行業(yè)應(yīng)用的新方向。通過多語言模型與本地化適配，NLP技術(shù)正助力中國企業(yè)出海。例如，阿里巴巴的跨境電商平臺已支持20余種語言的商品描述自動生成，覆蓋“一帶一路”沿線國家。最后，NLP技術(shù)正與區(qū)塊鏈、數(shù)字孿生等前沿技術(shù)結(jié)合，拓展至元宇宙、數(shù)字人等新興場景。例如，騰訊的虛擬數(shù)字人已實現(xiàn)語音驅(qū)動面部表情生成，交互自然度大幅提升。

3、數(shù)據(jù)安全與倫理規(guī)范驅(qū)動可持續(xù)發(fā)展

中國NLP行業(yè)的政策與標準制定正圍繞數(shù)據(jù)安全、倫理規(guī)范與國際合作展開。首先，數(shù)據(jù)安全與隱私保護成為政策重點?！稊?shù)據(jù)安全法》與《個人信息保護法》構(gòu)建了數(shù)據(jù)合規(guī)使用框架，推動NLP企業(yè)建立數(shù)據(jù)審計與脫敏機制。例如，拓爾思已通過等保三級認證，確保政務(wù)數(shù)據(jù)的安全處理。其次，倫理規(guī)范與可解釋性要求逐步提升。網(wǎng)信辦要求NLP企業(yè)披露算法偏見、數(shù)據(jù)泄露等風險，推動技術(shù)向“可信AI”演進。例如，百度的“文心一言”已支持模型解釋性報告生成，提升技術(shù)透明度。此外，國際合作與標準統(tǒng)一也成為行業(yè)共識。通過參與IEEE、ISO等國際標準制定，中國NLP企業(yè)正推動技術(shù)互操作性與全球競爭力。例如，華為聯(lián)合中科院推出小樣本學習框架，降低技術(shù)門檻，加速全球普及。最后，政策還鼓勵NLP技術(shù)與實體經(jīng)濟深度融合。通過“東數(shù)西算”工程提供低成本算力，支持中小企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。例如，實在智能的TARS大模型已助力數(shù)百家企業(yè)實現(xiàn)自動化升級，推動產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

以上數(shù)據(jù)及信息可參考智研咨詢（www.techappsinsider.com）發(fā)布的《中國自然語言處理行業(yè)市場發(fā)展態(tài)勢及投資潛力研判報告》。智研咨詢是中國領(lǐng)先產(chǎn)業(yè)咨詢機構(gòu)，提供深度產(chǎn)業(yè)研究報告、商業(yè)計劃書、可行性研究報告及定制服務(wù)等一站式產(chǎn)業(yè)咨詢服務(wù)。您可以關(guān)注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業(yè)動態(tài)。