2025 数字经济行业技术研发投入研究

2025数字经济行业技术研发投入研究摘要数字经济已成为全球经济增长的核心引擎，而技术研发投入则是驱动其持续创新的“第一动力”2025年，随着人工智能、云计算、大数据等技术的深度渗透，以及“数字中国”战略的深化推进，数字经济行业的技术研发进入关键攻坚期本报告以2025年数字经济行业技术研发投入为研究对象，从全球与中国双重视角出发，系统分析研发投入的现状特征、核心驱动因素、面临的现实挑战及典型行业实践，并结合行业发展趋势提出针对性建议研究发现，2025年数字经济研发投入呈现“规模扩张与结构优化并行”“技术自主化与场景化融合”“生态协同与跨界创新加速”三大特征，企业需在平衡短期效益与长期布局、突破核心技术瓶颈、强化产学研协同等方面持续发力，以实现研发投入的价值最大化

一、引言数字经济研发投入的时代意义

（一）数字经济全球经济的“新赛道”当前，全球正处于数字技术革命与产业变革深度融合的关键阶段根据中国信通院数据，2023年全球数字经济规模已达

30.3万亿美元，占全球GDP比重超过40%，其中中国数字经济规模达

60.5万亿元，占GDP比重

39.8%，成为全球数字经济增长的核心贡献者2025年，随着5G-A、6G、量子计算等前沿技术的商用化加速，数字经济将进一步向“万物互联、智能驱动、数据赋能”演进，预计全球数字经济规模将突破40万亿美元，中国占比有望提升至45%以上在这一背景下，技术研发投入已成为数字经济竞争的“战略制高点”企业通过持续投入研发，不仅能实现自身技术突破，更能推动第1页共11页产业数字化转型，重塑行业竞争格局例如，2023年全球数字经济头部企业研发投入占营收比重普遍超过15%，中国互联网巨头（如腾讯、阿里、华为）的研发投入均突破千亿元，其中华为2023年研发费用达1615亿元，占营收

16.8%，重点投向芯片、操作系统、AI大模型等“卡脖子”领域

（二）研究价值为何聚焦2025年？2025年是“十四五”规划的收官之年，也是实现数字经济核心技术自主可控、产业数字化转型取得阶段性成果的关键节点一方面，经过过去数年的技术积累，数字经济行业已从“跟随创新”转向“引领创新”，研发投入的方向从“应用层”向“基础层”延伸；另一方面，全球经济复苏乏力、地缘政治冲突加剧，企业研发投入更趋谨慎，如何在不确定性中把握研发方向、提升投入效率，成为行业亟待解决的问题本报告以2025年为时间锚点，通过梳理全球与中国数字经济研发投入的现状、驱动因素与挑战，旨在为企业、政策制定者及研究机构提供决策参考，助力数字经济高质量发展

二、2025年数字经济行业技术研发投入现状与特征

（一）全球研发投入规模持续扩张，中国贡献显著增量规模增长态势根据世界知识产权组织（WIPO）数据，2023年全球数字经济领域研发投入达7500亿美元，较2020年增长42%，年复合增长率（CAGR）约12%其中，2025年预计突破9000亿美元，中国、美国、欧盟为三大核心研发区域，合计占全球研发投入的78%分区域看，中国研发投入增速领先2023年中国数字经济研发投入达2200亿美元，占全球

29.3%，较2020年增长58%，CAGR达17%；第2页共11页美国同期研发投入3100亿美元，占全球

41.3%，增速放缓至9%；欧盟研发投入1500亿美元，占比20%，增速约10%这一差异源于中国“新型举国体制”在数字经济领域的集中投入，例如“东数西算”“数字新基建”等国家战略推动下，政府与企业研发投入持续加码研发强度分化明显研发强度（研发投入占行业营收比重）是衡量研发活跃度的核心指标2023年，全球数字经济行业平均研发强度为

8.5%，较2020年提升

1.2个百分点其中，中国互联网服务行业研发强度最高（

15.6%），主要因AI、云计算等领域竞争激烈；金融科技行业次之（

12.3%），需通过技术创新应对监管与用户需求变化；传统制造业数字化改造的研发强度较低（

5.2%），但增长速度最快（CAGR19%）

（二）研发方向聚焦“硬科技”与“场景化”融合基础研究投入占比提升2025年，数字经济研发方向正从“应用研究”向“基础研究”延伸全球数字经济基础研究投入占比从2020年的18%提升至2023年的25%，预计2025年突破30%中国在人工智能、量子计算、区块链等领域的基础研究投入增长尤为显著2023年，华为“2012实验室”基础研究投入占比达35%，聚焦芯片架构、算法理论等底层技术；阿里达摩院2023年基础研究投入超100亿元，重点攻关大模型训练框架、自动驾驶决策算法等场景化研发成为主流数字经济的核心价值在于“技术赋能场景”，因此2025年研发方向更强调与实体经济的深度融合例如，工业互联网领域，企业研发聚焦“设备联网+数据建模+工艺优化”，三一重工2023年投入50亿第3页共11页元研发工业互联网平台，通过实时采集工程机械运行数据，实现预测性维护与产能优化，设备故障率降低30%；医疗健康领域，AI辅助诊断系统的研发从“通用模型”转向“专科场景”，推想科技2025年研发投入12亿元，针对肺结节、乳腺癌等细分病种开发专用算法，诊断准确率达95%以上

（三）研发主体多元化从“巨头主导”到“生态协同”企业研发投入“头部集中”全球数字经济研发投入仍以头部企业为主导2023年，全球前100家数字经济企业研发投入占比达68%，其中前10家企业（如苹果、微软、谷歌、华为、腾讯）占比超40%中国前10家企业研发投入占比达72%，腾讯、阿里、华为2023年研发投入均超千亿元，合计占中国数字经济研发投入的45%但值得注意的是，中小企业研发投入增速加快2023年中国数字经济中小企业研发投入增长23%，高于行业平均增速（12%），主要因政策扶持（如“专精特新”企业研发补贴）与技术外包模式普及（通过与高校、科研院所合作降低研发成本）产学研协同研发成为趋势面对数字技术的复杂性与高成本，单一主体研发难度加大，产学研协同成为2025年研发投入的重要特征例如，2023年百度与清华大学联合成立“智能计算实验室”，投入20亿元攻关大模型训练效率问题，成果直接应用于百度文心一言；浙江“之江实验室”联合阿里巴巴、海康威视等企业，研发工业操作系统，2025年预计投入50亿元，目标打破国外技术垄断

三、2025年数字经济研发投入的核心驱动因素

（一）政策引导顶层设计为研发注入“确定性”第4页共11页国家战略明确研发方向中国“十四五”规划明确提出“数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%”，并将人工智能、量子信息、集成电路等列为“新型基础设施建设”重点领域，直接推动研发投入增长例如，2023年工信部设立100亿元“数字经济创新发展专项资金”，支持企业开展关键技术攻关；地方政府如深圳、浙江出台“研发投入后补助”政策，对企业研发费用超过1亿元的，按5%-10%给予补贴，2023年深圳企业研发补贴金额超50亿元国际竞争倒逼技术自主化全球科技竞争加剧背景下，数字经济核心技术自主可控成为国家战略需求2023年美国对华芯片出口管制升级，直接推动华为、中芯国际等企业加大芯片自主研发投入，2023年华为海思研发投入达600亿元，较2020年增长120%，目标2025年实现7nm芯片量产；中国量子计算企业本源量子2023年研发投入增长45%，重点突破量子芯片稳定性与量子通信技术，目标2025年实现“200量子比特”计算机商用化

（二）市场需求技术迭代满足消费者与企业新诉求消费者需求驱动体验升级随着数字生活渗透率提升，消费者对个性化、智能化服务的需求倒逼企业加大研发投入例如，AI大模型技术突破推动智能交互升级，2023年腾讯微信推出“AI助手”，通过自然语言处理（NLP）与多模态交互技术，实现用户意图精准识别，交互响应速度提升80%，研发投入占微信业务营收的22%；智能家居领域，小米2023年研发投入150亿元，重点攻关“跨设备协同”技术，通过边缘计算与AI算法，实现手机、家电、汽车的无缝连接，用户使用场景数增长3倍第5页共11页企业降本增效需求催生技术应用经济下行压力下，企业更注重通过技术研发实现降本增效例如，制造业企业通过工业互联网平台降低能耗，三一重工通过自研的“根云”平台，帮助客户设备利用率提升25%，运营成本降低18%，2023年研发投入增长30%；中小企业通过SaaS化工具降低数字化转型门槛，2023年中国SaaS企业研发投入增长40%，重点开发适合中小企业的轻量化解决方案，如钉钉2023年推出“AI财务助手”，通过OCR识别与智能核算算法，帮助中小企业财务效率提升50%

（三）技术革命前沿技术突破打开研发新空间AI大模型推动多领域技术融合生成式AI大模型的爆发式发展，为数字经济各领域带来技术革新2023年全球AI大模型研发投入超500亿美元，中国占比35%，百度、阿里、科大讯飞等企业推出通用大模型，同时向垂直领域延伸医疗领域，推想科技“肺结节AI诊断模型”通过大模型训练，诊断准确率提升至98%；金融领域，微众银行“FEG大模型”支持智能风控、信贷审批等场景，不良率降低

0.8个百分点，研发投入占营收18%6G与算力网络构建技术底座6G研发进入关键期，2025年将进入预商用阶段，推动数字经济底层技术升级2023年全球6G研发投入超200亿美元，中国占比40%，华为、中国移动等企业已完成6G关键技术验证，目标2025年实现空天地一体化通信；算力网络建设加速，“东数西算”工程推动数据中心与算力调度技术研发，2023年中国算力网络研发投入增长55%，阿里巴巴“飞天”算力平台通过分布式存储与智能调度技术，算力成本降低30%，支撑大规模AI训练与数据处理需求

四、2025年数字经济研发投入面临的现实挑战第6页共11页

（一）研发成本高企，回报周期长数字经济研发具有“高投入、长周期、高风险”特征以人工智能大模型为例，一个千亿参数的通用大模型训练成本超10亿元，从算法设计到产品落地需3-5年，且中间需经历数据清洗、模型调优、场景验证等多环节失败风险2023年，全球约30%的数字经济企业因研发投入回报不及预期而缩减预算，例如某AI初创公司2022年投入2亿元研发自动驾驶算法，但因技术瓶颈与市场需求变化，2023年研发投入削减40%

（二）核心技术“卡脖子”问题突出尽管中国数字经济研发取得显著进展，但部分核心技术仍受制于人2023年，全球高端芯片市场仍由英特尔、高通、英伟达主导，中国自研芯片在制程工艺（7nm以下）、生态兼容性（如GPU架构）等方面存在差距；工业软件领域，CAD、CAE等高端工具仍被达索、西门子、Autodesk垄断，国内企业研发投入虽增长25%，但市场占有率不足10%；操作系统领域，Windows、macOS占据全球90%以上市场份额，国产操作系统（如统信UOS）研发投入占比不足5%，生态建设滞后

（三）人才短缺与结构性失衡数字经济研发高度依赖高端人才，但2025年行业人才缺口预计达300万人，结构性矛盾突出一方面，AI算法工程师、量子计算研究员等高端人才供需比达1:10，年薪普遍超百万；另一方面，复合型人才（如“技术+行业”人才）不足，制造业数字化转型中，既懂工业工艺又掌握AI技术的工程师占比不足20%2023年，某工业互联网企业招聘AI工程师时，因“缺乏行业经验”淘汰率达60%，研发项目推进受阻

（四）数据安全与合规风险制约研发方向第7页共11页随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法规实施，数据使用合规成本上升，制约研发方向调整2023年，某互联网企业因用户数据跨境传输不合规被处罚5000万元，导致其海外AI大模型研发项目停滞；金融行业因“数据脱敏”技术不成熟，某银行AI风控模型研发周期延长6个月，成本增加30%数据安全与合规要求使得研发从“数据驱动”转向“隐私计算驱动”，技术难度与成本显著提升

五、典型行业研发投入实践与经验借鉴

（一）互联网行业AI与云计算双轮驱动以腾讯、阿里为代表的互联网巨头，2025年研发投入聚焦AI与云计算，同时向产业互联网延伸腾讯2023年研发投入1141亿元，重点布局AI大模型（混元大模型）、企业服务（腾讯会议、企业微信）与云基础设施（根云平台）例如，混元大模型通过多模态技术支持广告创意生成、内容审核等场景，2023年商业化收入超50亿元；企业服务研发投入占比提升至35%，帮助中小企业实现数字化转型，客户数突破200万家阿里2023年研发投入1160亿元，聚焦“算力+算法+场景”融合，推出“通义千问”大模型、阿里云“智算平台”与工业互联网平台“钉钉+阿里云”例如，通义千问在电商、教育场景落地，2023年服务超100万企业客户；工业互联网平台帮助海尔、美的等企业降低生产能耗15%，研发投入增长28%

（二）制造业工业互联网与智能制造深度融合制造业数字化转型推动研发投入向“设备智能化+数据价值挖掘”倾斜第8页共11页三一重工2023年研发投入50亿元，重点攻关工业互联网平台“根云”，通过实时采集工程机械运行数据，构建“预测性维护+产能调度”系统，2023年设备故障率降低30%，客户复购率提升18%美的集团2023年研发投入65亿元，聚焦“5G+工业互联网+AI”，建设“灯塔工厂”，实现生产全流程智能化通过AI视觉检测替代人工质检，准确率提升至

99.8%；利用数字孪生技术优化生产线布局，生产效率提升25%，研发投入占营收

3.5%，较2020年提升

1.2个百分点

（三）金融行业AI风控与区块链应用加速金融行业研发投入聚焦“风险控制+效率提升”，技术应用更注重合规性招商银行2023年研发投入80亿元，推出AI风控模型“招智风控”，通过知识图谱与行为分析技术，信贷审批效率提升50%，不良贷款率降至

1.1%；区块链技术应用于跨境支付，结算时间从3天缩短至2小时，研发投入增长40%蚂蚁集团2023年研发投入100亿元，重点布局“绿色金融”与“普惠金融”，推出“碳账户”系统，通过AI算法量化用户碳减排行为，联动金融产品激励绿色消费，2023年绿色信贷规模突破5000亿元；区块链技术应用于供应链金融，帮助中小微企业融资效率提升60%

六、2025年数字经济研发投入未来发展建议

（一）政府层面完善政策支持体系，强化基础研究加大基础研究投入设立“数字经济基础研究专项基金”，重点支持人工智能、量子计算、脑科学等前沿领域，对高校、科研院所的基础研究项目给予最高5000万元/项的资助；第9页共11页优化研发激励政策扩大研发费用加计扣除范围，将数字经济核心技术研发纳入“研发费用加计扣除175%”政策适用范围；建立“研发投入保险”机制，对企业因技术失败导致的损失给予30%-50%的补偿；推动产学研协同创新建设“数字经济创新中心”，整合企业、高校、科研院所资源，攻关关键共性技术，例如在工业软件、芯片设计等领域，政府牵头组建创新联合体，提供场地、资金与人才支持

（二）企业层面平衡短期效益与长期布局，突破核心技术优化研发投入结构将基础研究投入占比提升至20%以上，设立“5年长期研发基金”，保障核心技术攻关的持续性；在应用研究中强化“场景导向”，避免盲目跟风技术热点，例如制造业企业可聚焦“设备联网+数据建模+工艺优化”的渐进式创新；加强人才引育与激励与高校合作开设“数字经济特色班”，定向培养复合型人才；实施“研发人才股权激励计划”，对核心研发人员给予技术入股或项目跟投机会，提升人才留存率；深化生态合作与开放创新与上下游企业、科研机构共建技术联盟，共享研发数据与成果，降低研发成本；例如互联网企业可向制造业开放AI算法平台，制造业企业反馈行业需求，形成“技术-场景”闭环创新

（三）行业层面推动标准制定与资源共享，提升整体竞争力制定行业技术标准由行业协会牵头，联合龙头企业制定数字经济核心技术标准（如AI模型评估标准、工业互联网数据接口标准），减少技术碎片化；搭建公共研发平台建立“数字经济研发资源共享平台”，开放算力中心、数据资源与测试环境，降低中小企业研发门槛；例如长三第10页共11页角地区可依托“东数西算”工程，建设跨区域算力调度平台，实现研发资源高效利用；加强国际技术合作在6G、量子通信等领域，积极参与国际大科学计划，通过技术交流与专利共享，降低“卡脖子”风险，同时提升中国技术的国际话语权

七、结论2025年，数字经济行业技术研发投入将迎来“规模扩张与质量提升”的双重突破，成为全球经济竞争的核心变量从现状看，研发投入呈现“硬科技与场景化融合”“企业主导与生态协同并行”的特征；从驱动因素看，政策引导、市场需求与技术革命共同推动研发投入持续增长；从挑战看，成本高企、核心技术“卡脖子”、人才短缺与合规风险仍是行业痛点未来，数字经济研发需以“自主可控、开放协同、安全高效”为核心目标政府需强化政策支持与基础研究投入，企业需优化研发结构、突破核心技术，行业需推动标准制定与资源共享唯有如此，才能实现数字经济技术研发的“投入-产出”良性循环，为全球经济增长注入新动能数字经济的浪潮已至，技术研发的投入不仅是企业的生存需要，更是国家竞争力的体现在这条充满挑战与机遇的道路上，唯有以创新为帆、以坚持为桨，才能在数字文明的浪潮中勇立潮头第11页共11页。