內容概況：近年來，自然語言處理技術取得了顯著突破，尤其是預訓練語言模型（如GPT、ERNIE等）的出現，極大地提升了語言理解、文本生成等任務的性能，有效帶動行業規模的增長。2024年，中國自然語言處理行業市場規模約為126億元，同比增長14.55%。同時，模型訓練成本因“東數西算”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據需求減少90%，加速了技術落地。例如，實在智能的TARS大模型結合智能屏幕語義理解技術，已在金融、電商等領域實現自動化操作。

相關上市企業：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）

相關企業：中科寒武紀科技股份有限公司、浪潮電子信息產業股份有限公司、海天瑞聲科技股份有限公司、星環信息科技（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、競業達數碼科技股份有限公司、云知聲智能科技股份有限公司、

關鍵詞：自然語言處理、自然語言處理市場規模、自然語言處理行業現狀、自然語言處理發展趨勢

一、行業概述

自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是計算機科學與人工智能領域的重要分支，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、計算機科學和數學，是計算語言學與人工智能的交叉領域，廣泛應用于搜索、翻譯、語音交互等場景。自然語言處理的技術類型主要分為基于規則的方法、統計方法和深度學習方法三大類。

二、行業發展歷程

中國自然語言處理行業發展主要經歷了四個階段。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，基于簡單規則實現單詞級處理。二戰后，計算機在密碼破譯中的成功應用催生早期機器翻譯研究。1954年，美國喬治城實驗首次實現基于規則的俄英機器翻譯系統，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）和數據規模，系統僅支持單詞級翻譯及基礎語法分析。

20世紀70年代至80年代的規則主導期，該階段，手工構建復雜規則系統，涉及語法分析與引用處理。70年代，基于規則的NLP系統涌現，如數據庫查詢系統LUNAR，可處理復雜語法結構。80年代，語言學理論發展推動系統復雜性提升，例如區分陳述性語言知識及其處理過程，但規則靈活性不足問題顯現。

20世紀90年代至2012年的統計學習期，該階段，統計模型與機器學習結合，利用大規模語料庫提升性能。90年代，隱馬爾可夫模型（HMM）和最大熵模型在語音識別、文本分類中應用，標志統計NLP興起。2001年，Bengio等提出首個神經語言模型，引入詞嵌入概念，為深度學習奠定基礎。2008年，Collobert等將多任務學習引入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）與預訓練語言模型（如BERT、GPT）主導。2013年，RNN與LSTM在序列數據處理中突破，解決長期依賴問題。2017年，Transformer架構提出，徹底改變NLP工作模式，成為后續模型基石。2018年，BERT與GPT發布，實現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，推動NLP向通用人工智能邁進，應用擴展至內容生成、代碼編寫等領域。

三、行業產業鏈

自然語言處理行業產業鏈上游主要包括硬件設備、數據服務、開源模型、云服務等，其中硬件設備包括高性能服務器、GPU、TPU等專業芯片，這些硬件設施為復雜的NLP模型訓練提供強大計算力支撐。產業鏈中游為自然語言處理技術研發環節。產業鏈下游應用領域包括金融、醫療、教育、智能制造等行業。

相關報告：智研咨詢發布的《中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告》

隨著近幾年企業數字化轉型的加速，云服務市場規模得到不斷攀升。2024年，中國整體云服務市場規模約為5326.5億元，同比增長11.95%。越來越多的企業將業務遷移至云端，以提升運營效率、降低成本并支持創新。特別是在金融、制造、醫療等垂直行業，云服務的滲透率持續提升，成為行業數字化轉型的基礎設施。而云服務供應商為自然語言處理行業研發企業提供彈性計算、存儲和網絡資源，降低企業的IT成本。

四、相關政策

自然語言處理行業在國家政策的強力支持、積極引導與嚴格規范下蓬勃發展。2025年3月，教育部、國家語委、中央網信辦印發《關于加強數字中文建設 推進語言文字信息化發展的意見》，提出到2027年，國家數字中文建設行動取得重要成效，語言文字數據要素價值有效釋放。基本形成“政府主導、部門協同、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據中心，初步建成國家關鍵語料庫和國家戰略語言資源信息庫；語言文字信息化標準、前沿語言技術、優質語言資源、新型語言服務等基礎支撐能力顯著增強。到2035年，中文在全球數字空間、網絡空間以及生成式人工智能等關鍵應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、語言文字事業和經濟社會高質量發展，整體水平位居世界前列。這不僅為自然語言處理行業提供了數據、標準、場景等全方位支持，更賦予其“支撐國家語言能力建設”“服務經濟社會高質量發展”的戰略使命。在政策護航下，中國自然語言處理行業正從“技術驅動”向“價值驅動”轉型。

五、市場規模

近年來，自然語言處理技術取得了顯著突破，尤其是預訓練語言模型（如GPT、ERNIE等）的出現，極大地提升了語言理解、文本生成等任務的性能，有效帶動行業規模的增長。2024年，中國自然語言處理行業市場規模約為126億元，同比增長14.55%。同時，模型訓練成本因“東數西算”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據需求減少90%，加速了技術落地。例如，實在智能的TARS大模型結合智能屏幕語義理解技術，已在金融、電商等領域實現自動化操作。

六、重點企業經營情況

中國自然語言處理（NLP）行業企業競爭格局呈現多元化與分層化特征，以技術實力、市場份額、應用場景深耕為核心，形成龍頭企業引領、新興企業崛起、創新企業差異化競爭的態勢。百度憑借深厚的技術積累與廣泛的商業化落地，穩居行業首位。其自然語言處理技術不僅在智能客服、機器翻譯等領域深度應用，更通過百度智能云輸出至金融、政務等垂直行業，市場份額連續多年保持第一。科大訊飛則以智能語音技術為根基，在語音識別、機器翻譯等場景形成差異化優勢，尤其在教育、醫療領域實現規模化落地，如AI學習機、智醫助理等產品市場占有率領先。阿里巴巴依托達摩院等研發機構，在機器閱讀理解、自然語言理解等前沿領域取得突破，其自然語言處理技術已深度融入電商、金融、物流等場景，支撐智能導購、風險控制等核心業務。

拓爾思作為NLP技術深耕者，聚焦智能風控、智能消保等金融場景，通過“軟件產品+大數據服務+訂閱SaaS服務”模式，覆蓋5大國有銀行及眾多股份制商業銀行，形成技術壁壘。海天瑞聲則以高質量訓練數據服務為核心，為NLP模型訓練提供多語種、多模態數據支持，助力算法優化。此外，眾多初創企業聚焦醫療、法律等細分領域，通過定制化解決方案滿足特定場景需求，推動行業創新。

拓爾思信息技術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）技術研發的企業之一。公司以“語義智能+”為核心戰略，構建了覆蓋數據全生命周期的技術體系，涵蓋自然語言處理、大數據管理、知識圖譜、深度學習等領域。其自主研發TRS中文全文檢索系統，支持海量非結構化數據的快速檢索與分析，日均處理數據量超3.5億條，累計數據資產超2000億條，覆蓋新聞、政策、社交等多模態數據。2025年一季度，拓爾思營業收入為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軍企業，在NLP領域的技術積累與商業化應用均處于行業前沿。其核心技術體系包括預訓練語言模型、跨模態語義理解、機器翻譯、深度學習框架等，其中預訓練語言模型領域，公司發布“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任務基準，并在全球權威榜單SuperGLUE上排名第一。在跨模態語義理解領域，公司突破跨模態交互瓶頸，實現語言、視覺、聽覺的統一認知，在視覺常識推理、跨模態檢索等任務中刷新世界紀錄。在機器翻譯領域，公司支持203種語言互譯，每日翻譯量超千億字符，服務數億用戶。在深度學習框架領域，公司打造飛槳（PaddlePaddle）平臺，服務406萬開發者，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、行業發展趨勢

1、大模型與多模態融合引領技術突破

中國自然語言處理（NLP）行業的技術創新正沿著大模型與多模態融合的方向加速演進。首先，預訓練語言模型（如百度的“文心”、華為的“盤古NLP”）的參數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在跨模態交互任務中刷新了多項世界紀錄，展現出強大的語言理解與生成能力。其次，跨模態語義理解技術成為研發重點。通過融合語言、視覺、聽覺等多模態數據，NLP系統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“你說PC做”的交互體驗，支持復雜場景下的多輪對話。此外，輕量化與高效能模型技術也取得突破。模型壓縮、邊緣計算等技術降低了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，確保數據安全與高效處理。最后，個性化與自適應學習技術逐步成熟。通過聯邦學習、強化學習等技術，NLP系統能夠根據用戶行為動態調整模型參數，提供定制化服務。例如，智能客服系統已實現從“標準問答”向“個性化推薦”的升級，用戶滿意度顯著提升。

2、垂直領域深化與智能硬件融合加速落地

中國NLP行業的行業應用正呈現垂直領域深化與智能硬件融合的雙重趨勢。在垂直領域深化方面，NLP技術已深度融入醫療、金融、教育等行業。例如，科大訊飛的AI輔助診斷系統已接入3000家醫院，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，助力金融機構降本增效。在智能硬件與物聯網融合方面，NLP技術正成為智能音箱、車載系統、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，全球化與本地化結合也成為行業應用的新方向。通過多語言模型與本地化適配，NLP技術正助力中國企業出海。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技術正與區塊鏈、數字孿生等前沿技術結合，拓展至元宇宙、數字人等新興場景。例如，騰訊的虛擬數字人已實現語音驅動面部表情生成，交互自然度大幅提升。

3、數據安全與倫理規范驅動可持續發展

中國NLP行業的政策與標準制定正圍繞數據安全、倫理規范與國際合作展開。首先，數據安全與隱私保護成為政策重點。《數據安全法》與《個人信息保護法》構建了數據合規使用框架，推動NLP企業建立數據審計與脫敏機制。例如，拓爾思已通過等保三級認證，確保政務數據的安全處理。其次，倫理規范與可解釋性要求逐步提升。網信辦要求NLP企業披露算法偏見、數據泄露等風險，推動技術向“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，提升技術透明度。此外，國際合作與標準統一也成為行業共識。通過參與IEEE、ISO等國際標準制定，中國NLP企業正推動技術互操作性與全球競爭力。例如，華為聯合中科院推出小樣本學習框架，降低技術門檻，加速全球普及。最后，政策還鼓勵NLP技術與實體經濟深度融合。通過“東數西算”工程提供低成本算力，支持中小企業技術創新。例如，實在智能的TARS大模型已助力數百家企業實現自動化升級，推動產業數字化轉型。

以上數據及信息可參考智研咨詢（www.szxuejia.com）發布的《中國自然語言處理行業市場發展態勢及投資潛力研判報告》。智研咨詢是中國領先產業咨詢機構，提供深度產業研究報告、商業計劃書、可行性研究報告及定制服務等一站式產業咨詢服務。您可以關注【智研咨詢】公眾號，每天及時掌握更多行業動態。