研判2025！中国自然语言处理行业产业链、相关政策及市场规模分析：技术突破推动行业增长，低成本算力与小样本学习加速技术落地[图]

内容概况：近年来，自然语言处理技术取得了显著突破，尤其是预训练语言模型（如GPT、ERNIE等）的出现，极大地提升了语言理解、文本生成等任务的性能，有效带动行业规模的增长。2024年，中国自然语言处理行业市场规模约为126亿元，同比增长14.55%。同时，模型训练成本因“东数西算”工程提供的低成本算力而大幅降低。而小样本学习框架的普及使训练数据需求减少90%，加速了技术落地。例如，实在智能的TARS大模型结合智能屏幕语义理解技术，已在金融、电商等领域实现自动化操作。

相关上市企业：科大讯飞（002230）、拓尔思（300229）、云从科技（688327）、汉王科技（002362）、神州泰岳（300002）、百度集团（09888）、阿里巴巴（09988）、腾讯控股（00700）

相关企业：中科寒武纪科技股份有限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司、海天瑞声科技股份有限公司、星环信息科技（上海）股份有限公司、实在智能科技（杭州）有限公司、云从科技集团股份有限公司、神州泰岳软件股份有限公司、佳都科技集团股份有限公司、竞业达数码科技股份有限公司、云知声智能科技股份有限公司、

关键词：自然语言处理、自然语言处理市场规模、自然语言处理行业现状、自然语言处理发展趋势

一、行业概述

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解、解释、生成人类语言，并实现人机之间的自然交互。自然语言处理融合了语言学、计算机科学和数学，是计算语言学与人工智能的交叉领域，广泛应用于搜索、翻译、语音交互等场景。自然语言处理的技术类型主要分为基于规则的方法、统计方法和深度学习方法三大类。

二、行业发展历程

中国自然语言处理行业发展主要经历了四个阶段。20世纪50年代至60年代的萌芽期，该阶段，以机器翻译为起点，基于简单规则实现单词级处理。二战后，计算机在密码破译中的成功应用催生早期机器翻译研究。1954年，美国乔治城实验首次实现基于规则的俄英机器翻译系统，但仅能处理简单句子。中国科学家同期开展类似研究，受限于计算能力（如真空管计算机）和数据规模，系统仅支持单词级翻译及基础语法分析。

20世纪70年代至80年代的规则主导期，该阶段，手工构建复杂规则系统，涉及语法分析与引用处理。70年代，基于规则的NLP系统涌现，如数据库查询系统LUNAR，可处理复杂语法结构。80年代，语言学理论发展推动系统复杂性提升，例如区分陈述性语言知识及其处理过程，但规则灵活性不足问题显现。

20世纪90年代至2012年的统计学习期，该阶段，统计模型与机器学习结合，利用大规模语料库提升性能。90年代，隐马尔可夫模型（HMM）和最大熵模型在语音识别、文本分类中应用，标志统计NLP兴起。2001年，Bengio等提出首个神经语言模型，引入词嵌入概念，为深度学习奠定基础。2008年，Collobert等将多任务学习引入NLP，共享词嵌入矩阵，提升模型泛化能力。

2013年至今的深度学习期，该阶段，深度学习模型（如RNN、LSTM、Transformer）与预训练语言模型（如BERT、GPT）主导。2013年，RNN与LSTM在序列数据处理中突破，解决长期依赖问题。2017年，Transformer架构提出，彻底改变NLP工作模式，成为后续模型基石。2018年，BERT与GPT发布，实现上下文语义深度理解，推动NLP性能跃升。2020年后，GPT-3、ChatGPT等超大模型涌现，推动NLP向通用人工智能迈进，应用扩展至内容生成、代码编写等领域。

三、行业产业链

自然语言处理行业产业链上游主要包括硬件设备、数据服务、开源模型、云服务等，其中硬件设备包括高性能服务器、GPU、TPU等专业芯片，这些硬件设施为复杂的NLP模型训练提供强大计算力支撑。产业链中游为自然语言处理技术研发环节。产业链下游应用领域包括金融、医疗、教育、智能制造等行业。

相关报告：智研咨询发布的《中国自然语言处理行业市场发展态势及投资潜力研判报告》

随着近几年企业数字化转型的加速，云服务市场规模得到不断攀升。2024年，中国整体云服务市场规模约为5326.5亿元，同比增长11.95%。越来越多的企业将业务迁移至云端，以提升运营效率、降低成本并支持创新。特别是在金融、制造、医疗等垂直行业，云服务的渗透率持续提升，成为行业数字化转型的基础设施。而云服务供应商为自然语言处理行业研发企业提供弹性计算、存储和网络资源，降低企业的IT成本。

四、相关政策

自然语言处理行业在国家政策的强力支持、积极引导与严格规范下蓬勃发展。2025年3月，教育部、国家语委、中央网信办印发《关于加强数字中文建设 推进语言文字信息化发展的意见》，提出到2027年，国家数字中文建设行动取得重要成效，语言文字数据要素价值有效释放。基本形成“政府主导、部门协同、社会参与、共建共享”的语言文字信息化工作机制；基本建成国家语言文字大数据中心，初步建成国家关键语料库和国家战略语言资源信息库；语言文字信息化标准、前沿语言技术、优质语言资源、新型语言服务等基础支撑能力显著增强。到2035年，中文在全球数字空间、网络空间以及生成式人工智能等关键应用场景中的使用占比显著提高；语言文字信息化有力支撑国家语言能力建设、语言文字事业和经济社会高质量发展，整体水平位居世界前列。这不仅为自然语言处理行业提供了数据、标准、场景等全方位支持，更赋予其“支撑国家语言能力建设”“服务经济社会高质量发展”的战略使命。在政策护航下，中国自然语言处理行业正从“技术驱动”向“价值驱动”转型。

五、市场规模

近年来，自然语言处理技术取得了显著突破，尤其是预训练语言模型（如GPT、ERNIE等）的出现，极大地提升了语言理解、文本生成等任务的性能，有效带动行业规模的增长。2024年，中国自然语言处理行业市场规模约为126亿元，同比增长14.55%。同时，模型训练成本因“东数西算”工程提供的低成本算力而大幅降低。而小样本学习框架的普及使训练数据需求减少90%，加速了技术落地。例如，实在智能的TARS大模型结合智能屏幕语义理解技术，已在金融、电商等领域实现自动化操作。

六、重点企业经营情况

中国自然语言处理（NLP）行业企业竞争格局呈现多元化与分层化特征，以技术实力、市场份额、应用场景深耕为核心，形成龙头企业引领、新兴企业崛起、创新企业差异化竞争的态势。百度凭借深厚的技术积累与广泛的商业化落地，稳居行业首位。其自然语言处理技术不仅在智能客服、机器翻译等领域深度应用，更通过百度智能云输出至金融、政务等垂直行业，市场份额连续多年保持第一。科大讯飞则以智能语音技术为根基，在语音识别、机器翻译等场景形成差异化优势，尤其在教育、医疗领域实现规模化落地，如AI学习机、智医助理等产品市场占有率领先。阿里巴巴依托达摩院等研发机构，在机器阅读理解、自然语言理解等前沿领域取得突破，其自然语言处理技术已深度融入电商、金融、物流等场景，支撑智能导购、风险控制等核心业务。

拓尔思作为NLP技术深耕者，聚焦智能风控、智能消保等金融场景，通过“软件产品+大数据服务+订阅SaaS服务”模式，覆盖5大国有银行及众多股份制商业银行，形成技术壁垒。海天瑞声则以高质量训练数据服务为核心，为NLP模型训练提供多语种、多模态数据支持，助力算法优化。此外，众多初创企业聚焦医疗、法律等细分领域，通过定制化解决方案满足特定场景需求，推动行业创新。

拓尔思信息技术股份有限公司成立于1993年，是中国最早从事自然语言处理（NLP）技术研发的企业之一。公司以“语义智能+”为核心战略，构建了覆盖数据全生命周期的技术体系，涵盖自然语言处理、大数据管理、知识图谱、深度学习等领域。其自主研发TRS中文全文检索系统，支持海量非结构化数据的快速检索与分析，日均处理数据量超3.5亿条，累计数据资产超2000亿条，覆盖新闻、政策、社交等多模态数据。2025年一季度，拓尔思营业收入为1.25亿元，同比下降29.89%；归母净利润为-0.23亿元，同比下降184.14%。

百度集团股份有限公司作为全球人工智能领军企业，在NLP领域的技术积累与商业化应用均处于行业前沿。其核心技术体系包括预训练语言模型、跨模态语义理解、机器翻译、深度学习框架等，其中预训练语言模型领域，公司发布“文心”系列大模型，其中文心ERNIE 3.0首次在百亿级模型中引入知识图谱，刷新54个中文NLP任务基准，并在全球权威榜单SuperGLUE上排名第一。在跨模态语义理解领域，公司突破跨模态交互瓶颈，实现语言、视觉、听觉的统一认知，在视觉常识推理、跨模态检索等任务中刷新世界纪录。在机器翻译领域，公司支持203种语言互译，每日翻译量超千亿字符，服务数亿用户。在深度学习框架领域，公司打造飞桨（PaddlePaddle）平台，服务406万开发者，支撑NLP模型的高效训练与部署。2024年，百度集团总营收为1331亿元，同比下降1.11%；毛利为670.23亿元，同比下降3.66%。

七、行业发展趋势

1、大模型与多模态融合引领技术突破

中国自然语言处理（NLP）行业的技术创新正沿着大模型与多模态融合的方向加速演进。首先，预训练语言模型（如百度的“文心”、华为的“盘古NLP”）的参数量级已从亿级跃升至万亿级，模型性能显著提升。例如，文心ERNIE 3.0在跨模态交互任务中刷新了多项世界纪录，展现出强大的语言理解与生成能力。其次，跨模态语义理解技术成为研发重点。通过融合语言、视觉、听觉等多模态数据，NLP系统能够更精准地捕捉用户意图。例如，实在智能的TARS大模型已实现“你说PC做”的交互体验，支持复杂场景下的多轮对话。此外，轻量化与高效能模型技术也取得突破。模型压缩、边缘计算等技术降低了NLP模型的部署成本，提升了实时性。例如，拓尔思的私有化部署方案已覆盖30余个国家部委，确保数据安全与高效处理。最后，个性化与自适应学习技术逐步成熟。通过联邦学习、强化学习等技术，NLP系统能够根据用户行为动态调整模型参数，提供定制化服务。例如，智能客服系统已实现从“标准问答”向“个性化推荐”的升级，用户满意度显著提升。

2、垂直领域深化与智能硬件融合加速落地

中国NLP行业的行业应用正呈现垂直领域深化与智能硬件融合的双重趋势。在垂直领域深化方面，NLP技术已深度融入医疗、金融、教育等行业。例如，科大讯飞的AI辅助诊断系统已接入3000家医院，诊断建议采纳率超85%；拓尔思的智能风控平台覆盖5大国有银行，助力金融机构降本增效。在智能硬件与物联网融合方面，NLP技术正成为智能音箱、车载系统、机器人等硬件的核心交互方式。例如，小度智能屏已支持语音购物、家居控制等功能，用户渗透率达62%。此外，全球化与本地化结合也成为行业应用的新方向。通过多语言模型与本地化适配，NLP技术正助力中国企业出海。例如，阿里巴巴的跨境电商平台已支持20余种语言的商品描述自动生成，覆盖“一带一路”沿线国家。最后，NLP技术正与区块链、数字孪生等前沿技术结合，拓展至元宇宙、数字人等新兴场景。例如，腾讯的虚拟数字人已实现语音驱动面部表情生成，交互自然度大幅提升。

3、数据安全与伦理规范驱动可持续发展

中国NLP行业的政策与标准制定正围绕数据安全、伦理规范与国际合作展开。首先，数据安全与隐私保护成为政策重点。《数据安全法》与《个人信息保护法》构建了数据合规使用框架，推动NLP企业建立数据审计与脱敏机制。例如，拓尔思已通过等保三级认证，确保政务数据的安全处理。其次，伦理规范与可解释性要求逐步提升。网信办要求NLP企业披露算法偏见、数据泄露等风险，推动技术向“可信AI”演进。例如，百度的“文心一言”已支持模型解释性报告生成，提升技术透明度。此外，国际合作与标准统一也成为行业共识。通过参与IEEE、ISO等国际标准制定，中国NLP企业正推动技术互操作性与全球竞争力。例如，华为联合中科院推出小样本学习框架，降低技术门槛，加速全球普及。最后，政策还鼓励NLP技术与实体经济深度融合。通过“东数西算”工程提供低成本算力，支持中小企业技术创新。例如，实在智能的TARS大模型已助力数百家企业实现自动化升级，推动产业数字化转型。

以上数据及信息可参考智研咨询（www.chyxx.com）发布的《中国自然语言处理行业市场发展态势及投资潜力研判报告》。智研咨询是中国领先产业咨询机构，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。您可以关注【智研咨询】公众号，每天及时掌握更多行业动态。