深度 | 2026年AI系列專題2：強化學習應用落地場景與商業價值

核心觀點：

• 得益于人工智能技術的普及以及各行業對智能化解決方案需求的增加，我國強化學習行業的市場規模從2018年的約35億元增長到2024年的260億元，年均復合增長率達37%，預計2025年，中國強化學習行業的市場規模進一步擴大至380億元左右。
  
• 全球強化學習市場是一個由科技巨頭主導、學術機構與初創公司積極創新的動態生態系統。國內市場競爭格局呈現出“兩超多強”的態勢，“兩超”指的是百度和阿里云這兩家巨頭企業，“多強”包括華為、騰訊、科大訊飛等多家知名企業。
  
• 未來，隨著計算能力提升、數據積累及算法創新，強化學習正逐步突破理想化實驗環境的局限，在自動駕駛決策、智能制造調度、智慧能源優化、生物醫藥分子設計等高價值場景中展現實用價值，成為全球科技競爭的戰略制高點，發展前景廣闊且蘊含顛覆性潛力。
  

在現階段的人工智能浪潮中，強化學習作為機器學習的重要分支，憑借其在序貫決策、環境交互與自主學習方面的獨特優勢，正展現出解決復雜現實問題的巨大潛力。

（1）行業定義及發展歷程

1）定義及分類

機器學習的本質是通過算法讓計算機從數據或經驗中自動學習規律，對未知數據進行預測或決策。

按照不同學習模式，機器學習又可分為監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習等分支。其中，強化學習聚焦于智能體與環境的動態交互——智能體通過觀察環境狀態、執行動作，獲得即時或延遲的獎勵信號，逐步優化自身策略，最終學會在復雜、不確定的環境中自主做出最大化長期累積回報的決策。

圖表1 機器學習的分類

信息來源：融中咨詢

圖表2強化學習核心機制示意圖

信息來源：融中咨詢

2）發展歷程

強化學習的發展可追溯至人工智能早期，歷經理論奠基、算法發展與理論深化、技術崛起、廣泛應用與產業化四大階段：

1954-1989年的理論奠基階段，其思想源于心理學行為主義理論，先后有赫布理論、感知機、馬爾可夫決策過程等理論成果問世，1989年Q-Learning算法的提出更成為該分支獨立成型的關鍵，為后續發展奠定基礎；

1989-2013年的算法發展與理論深化階段，Q-Learning、SARSA等表格類方法成為主流，時序差分學習等構成核心算法框架，策略梯度方法被提出，馬爾可夫決策過程也進一步拓展出部分可觀測形式，完善了強化學習的核心概念與理論體系；

2013-2018年是強化學習的崛起階段，DeepMind將深度神經網絡與Q-Learning結合提出DQN，實現了Atari游戲的超人類控制水平，后續TRPO、PPO等優化算法相繼出現，AlphaGo、AlphaZero更是憑借深度強化學習在棋類博弈中取得重大突破，印證了其在復雜策略決策中的能力；

2018年至今，強化學習步入廣泛應用與產業化階段，不僅在機器人控制、策略游戲、推薦系統、金融、能源管理等多個領域開展應用探索，還持續推進算法與訓練效率的提升，聚焦離線、多智能體等技術分支，2020年以來更與大語言模型融合，RLHF成為大模型訓練的關鍵技術，其與生成式AI、多模態學習的結合也成為行業前沿發展方向。

（2）行業現狀分析

1）政策梳理及發展方向

近年來，為推動人工智能高質量發展，我國密集出臺一系列針對性政策，覆蓋技術研發、學科建設與產業規范等關鍵領域。政策發展方向從單點算法突破轉向理論、數據、模型、應用的全鏈條布局，推動AI從示范場景向中小企業低成本落地延伸，并不斷強化標準規范，推動人工智能產業可持續發展。

圖表3強化學習相關政策梳理

信息來源：融中研究整理

2）技術發展進程

強化學習可分為深度強化學習、多智能體強化學習、遷移強化學習、安全強化學習、離線強化學習、分層強化學習等技術分支，各分支在發展水平、研發成本、應用瓶頸上差異顯著。在發展水平方面，深度強化學習最為成熟，多智能體強化學習、分層強化學習正處于快速發展期，安全強化學習、離線強化學習因場景剛需成新興熱點，遷移強化學習則聚焦垂直領域適配。

圖表4強化學習技術分支

信息來源：融中研究整理

（3）市場規模及競爭格局

1）行業市場規模

根據Global Information, Inc.發布的數據，全球強化學習市場從2024年的104.9億美元成長到2025年的134.3億美元，主要歸功于運算能力的提升、數據可用性的提高、特定產業應用、開放原始碼框架以及在實際應用中取得的成功。

預計到2029年全球強化學習市場將達到362.7億美元，2025-2029年間復合年增長率為28.2%。預測期內的成長可歸因于演算法的持續進步、對自主系統需求的不斷增長、與邊緣運算的整合、強化學習在醫療保健領域的擴展，以及對可解釋性和可理解性的重視等。

圖表5全球強化學習市場規模（億美元）

信息來源：Global Information, Inc.，融中咨詢

國內方面，我國強化學習行業的市場規模從2018年的約35億元增長到2024年的260億元，年均復合增長率達37%；到2025年，我國強化學習行業的市場規模將進一步擴大至380億元。2018年至2020年間，強化學習主要應用于游戲和模擬環境中；到了2021年，隨著算法優化和技術突破，應用場景開始向工業自動化、智能交通等領域擴展，市場規模也首次突破了100億元大關，預計2025年，中國強化學習行業的市場規模進一步擴大至380億元左右。

圖表6中國強化學習市場規模（億元）

信息來源：融中咨詢整理

2）競爭格局

全球強化學習市場是一個由科技巨頭主導、學術機構與初創公司積極創新的動態生態系統。全球范圍內，強化學習第一梯隊廠商主要有Microsoft、SAP、IBM和Amazon；第二梯隊廠商包括SAS Institute、Google、Baidu和RapidMiner等；此外，全球范圍內涌現出大量專注于強化學習的初創公司，在特定垂直領域提供比科技巨頭更靈活、更專業的解決方案。

國內市場競爭格局呈現出“兩超多強”的態勢。“兩超”指的是百度和阿里云這兩家巨頭企業。百度憑借其強大的技術研發實力，在算法優化、平臺建設等方面處于領先地位；而阿里云則依托阿里巴巴集團豐富的應用場景資源，在商業化落地方面表現突出。2024年，兩家公司在該領域的總收入分別為80億元和70億元，市占率分別為31%和27%。

除了上述兩大巨頭之外，“多強”包括華為、騰訊、科大訊飛等多家知名企業，在各自擅長的細分領域內也取得了不錯的成績。華為在硬件支持方面優勢明顯，2024年相關業務收入約為30億元，市占率達11%；騰訊在游戲場景下的強化學習應用較為成熟，同年實現收入25億元，市占率達10%；科大訊飛則專注于語音識別與自然語言處理方向，2024年該部分業務收入為20億元，市占率達8%。隨著越來越多初創企業的加入，強化學習行業的創新活力不斷增強。2024年中國強化學習領域新增注冊企業數量超過500家，較2023年增加了近一倍。這些新興力量雖然單個規模較小，但往往能夠針對特定問題提供更具針對性的解決方案，在某些垂直賽道上展現出較強的競爭力。

圖表7中國強化學習主要企業市占率

信息來源：融中研究整理

（4）產業鏈圖譜

強化學習產業的基礎層主要為硬件與設施，包括AI計算芯片與硬件、數據與傳感器等。技術層主要為算法與核心，包括算法研發與創新、仿真引擎與環境等。平臺層主要為工具與系統，包括云平臺與RL即服務、開源框架與庫、專用仿真平臺、研究機構等。應用層主要是行業解決方案，涉及游戲與仿真、機器人、自動駕駛、工業與能源優化、金融科技等多個領域。

圖表8強化學習產業鏈圖譜

信息來源：融中研究整理

強化學習的本質是通過動態決策優化創造價值，其商業邏輯主要依賴于場景適配能力、技術落地能力和生態協同能力。強化學習的盈利模式則主要包括直接產品銷售、定制化解決方案、效果分成模式、平臺/工具訂閱、數據增值服務等。

圖表9強化學習盈利模式對比

信息來源：融中研究整理

（1）游戲與仿真應用分析

憑借試錯、優化的決策機制，強化學習在游戲與仿真領域率先實現規模化落地。游戲為強化學習提供了低成本、高可控的訓練環境，仿真則提供了虛擬策略向物理世界遷移的通道，二者共同構成了強化學習技術驗證與商業化的先導場景。

1）商業模式梳理

AI驅動的游戲內容生成與NPC智能提升：向游戲開發商授權強化學習驅動的NPC行為引擎、智能內容生成工具，或通過SaaS平臺按調用量/DAU計費。

游戲測試與平衡性驗證服務：為游戲廠商提供基于強化學習的自動化測試服務，覆蓋BUG挖掘、數值平衡性評估、難度曲線建模，以項目制或長期運維合同收費。

競技類AI陪練與電競輔助決策系統：為職業戰隊、高端玩家提供強化學習驅動的陪練AI、戰術復盤與實時策略推薦，以定制化部署、數據服務收費。

教育與培訓仿真系統：結合VR、AR構建強化學習交互式教學場景，如虛擬實驗室、飛行訓練器等，面向學校、機構、政府項目投標，以軟硬件一體化銷售、課程授權、教師培訓服務等方式收費。

2）場景痛點及用戶需求梳理

游戲領域中，傳統腳本式NPC因行為模式機械，常導致玩家體驗單一，亟需具備長期記憶與情感反饋能力的智能NPC，以支持多輪對話、協作及對抗策略的動態調整；同時，人工測試覆蓋率偏低，面對復雜交互場景時易出現BUG漏測，因此需要能模擬千萬級玩家行為路徑的自動化測試工具，實時定位數值失衡問題；此外，游戲關卡與數值設計高度依賴策劃經驗，迭代周期冗長，亟需引入AI輔助工具，自動優化關卡難度與獎勵分布。

仿真領域中，一方面，真實環境試錯成本高昂，因而需要低成本虛擬訓練場，并覆蓋暴雨、設備故障等極端場景；另一方面，針對仿真環境建模精度不足、跨場景策略遷移能力較弱的問題，則需通過還原真實世界物理規律，依托高保真物理引擎與域隨機化技術，提升策略泛化性。

3）解決方案梳理

智能NPC與自適應交互系統：基于深度強化學習，訓練多智能體協作和對抗策略，結合記憶網絡實現長期目標追蹤。

自動化游戲測試與平衡分析平臺：自動生成覆蓋全狀態空間的測試用例，通過獎勵函數引導測試方向。

AI陪練與戰術優化系統：采用自博弈和種群訓練機制，持續進化戰術。

沉浸式教育仿真系統：結合VR、AR與多智能體強化學習，構建化學反應動態模擬、手術操作訓練等交互場景，實時反饋錯誤操作并推薦修正方案。

4）企業展示

DeepMind是Google旗下的人工智能公司，是強化學習應用在游戲與仿真領域的標桿企業。其開發的AlphaGo、AlphaStar分別在圍棋和即時戰略游戲星際爭霸II中達到超人類水平，證明了強化學習在復雜信息不完全環境中的強大決策能力。目前，DeepMind已將其在模擬環境中訓練智能體的核心能力整合進Google Cloud AI平臺，為機器人控制、新材料發現等需要高保真仿真的科學研究與工業應用提供解決方案，形成了從前沿研究到云服務商業化的閉環。根據Google的母公司Alphabet發布的財報，Google Cloud業務在2025年第三季度營收達152億美元，同比增長34%；業務訂單積壓環比激增46%至1,550億美元，顯示出旺盛的市場需求。

（2）工業優化應用分析

工業領域因流程復雜、變量耦合度高、試錯成本昂貴，已成為強化學習替代傳統規則引擎的核心場景。強化學習通過狀態感知、動作決策、反饋優化的閉環，可實現生產調度、能耗控制、設備維護等環節的動態優化。

1）商業模式梳理

智能排產與動態調度服務：提供生產計劃優化系統，按工廠數量/產線規模收軟件許可費或SaaS訂閱費。

能耗管理與智能控制平臺：提供能耗優化系統，以軟硬件一體化交付或節能分成收費。

智能倉儲與AGV路徑優化：提供多智能體倉儲調度系統，按機器人節點數或效率提升ROI分成收費。

預測性維護與設備壽命優化：提供設備維護決策系統，收SaaS訂閱費或按維護成本降低比例分成。

2）場景痛點及用戶需求梳理

當前工業生產的多個環節存在顯著痛點與優化需求。首先，生產調度復雜度高，傳統APS在訂單插單、設備故障等擾動下響應遲緩，導致交期延誤率高，亟需分鐘級動態重調度與多目標優化能力。其次，能源消耗占比較大，傳統單設備控制難以實現跨工序協同節能，需要建立全局優化策略以降低能耗與碳排放。同時，倉儲物流中機器人數量增多時，集中式調度延遲與路徑沖突問題突出，需要實現分布式自主決策與局部感知全局協調相結合。此外，設備維護依賴定期檢修，帶來高成本的同時又無法避免突發故障，因此需要基于實時狀態的預測性維護策略，以平衡可靠性與成本。

3）解決方案梳理

智能排產與動態調度服務：采用深度強化學習算法構建動態調度系統，通過實時數據與仿真預訓練實現分鐘級重排產，提升訂單交付率并降低庫存。

能耗管理與智能控制平臺：利用強化學習對鍋爐、空調等關鍵設備進行端到端優化控制，結合機理模型與安全約束，實現跨工序的協同節能。

智能倉儲與AGV路徑優化：部署基于多智能體強化學習的調度系統，通過仿真訓練與5G邊緣計算實現局部協同與全局優化，提升倉儲運作效率。

預測性維護與設備壽命優化：融合狀態估計與強化學習，構建預測性維護策略，通過數據驅動模型輸出維護決策，降低維護成本。

4）企業展示

華為云是華為技術有限公司于2005年推出的云計算服務品牌，基于ICT領域技術積累提供彈性計算、分布式存儲、智能數據庫等200多項核心產品，形成IaaS、PaaS、SaaS三層架構解決方案。2024年，華為實現營業收入8,620億元，同比增長22.42%，其中云計算服務實現營收達385億元，同比增長8.47%。其于推出的Fusion Plant工業互聯網平臺提供了包含生產調度與能效管理強化學習模塊在內的AI優化套件，已服務超20000+企業，170+園區，可為汽車、煙草、電子元件、半導體、設備制造等多個行業提供解決方案。該平臺的盈利模式包括入駐費、增值服務訂閱費等。

（3）金融領域應用分析

金融行業數據密集、決策序列性強、風險收益量化明確。強化學習在資產配置、交易執行、風險管理等場景中展現了超越傳統模型的適應性，在非穩態市場中仍能學習穩健策略。

1）商業模式梳理

智能投顧與資產配置優化：向機構和個人客戶提供動態資產配置建議，收取訂閱費、策略定制費等。

報價策略優化：為券商、交易所會員提供自動報價服務，提升報價競爭力與庫存周轉率，收取策略服務費。

風險管理與動態對沖：為金融機構提供自適應對沖策略，收取SaaS訂閱費或按風險敞口降低比例分成。

信貸審批與動態定價：在消費貸、小微貸中用強化學習優化授信額度與利率，按貸款發放量收費或壞賬率降低分成。

2）場景痛點及用戶需求梳理

當前金融領域面臨一系列因市場環境變化與技術限制帶來的挑戰與轉型需求。首先，市場環境日趨非平穩，傳統靜態模型在極端事件中回撤巨大，亟需能夠實時捕捉市場狀態切換并動態調整風險的學習框架。其次，做市商在高波動環境中面臨庫存與信息不對稱風險，其需求已從固定報價轉向能實時感知訂單簿與波動率、動態調整價差與掛單量的智能化策略。同時，衍生品風險因子的非線性耦合使得傳統近似對沖方法在跳變市場中成本高昂，金融機構需要基于實際盈虧反饋的自適應對沖策略。此外，信貸客戶風險隨時間動態演變，靜態評分模型的滯后性凸顯，機構需要能夠動態觀測用戶行為、實時調整信貸策略的解決方案。這些需求共同指向了實時性、自適應與數據驅動的智能化金融決策系統的發展方向。

3）解決方案梳理

智能投顧與資產配置優化：采用強化學習優化長期風險調整收益，融合宏觀與市場情緒指標的實時狀態，并結合在線微調機制，使系統能自適應市場變化，提升夏普比率并控制回撤。

報價策略優化：利用深度強化學習設計多目標獎勵策略，通過微觀結構仿真預訓練與實盤迭代，動態優化報價與庫存，提升市場份額并高效周轉庫存。

風險管理與動態對沖：將投資組合價值變化建模為序列決策過程，并采用帶安全約束的強化學習進行訓練，構建能自適應市場跳變、有效降低風險并提升資本效率的對沖系統。

信貸審批與動態定價：應用強化學習進行聯合建模，依據用戶動態行為與外部數據實時調整策略，在提升審批通過率的同時降低壞賬率的平衡。

4）企業展示

阿里云作為全球領先的云服務與人工智能提供商，是強化學習應用于金融領域的典型企業。其聯合數鑰網絡技術有限公司，基于CPT+冷啟動+SFT+RL多階段訓練框架與超長文本訓練優化技術，成功構建具備復雜決策能力的風控大模型，實現風控準確率86.83%、推理鏈路還原度98.51%，證明了強化學習在規則高度耦合、對抗激烈且需持續迭代的金融風控場景中，實現智能決策與策略自優化的能力。目前，該實踐的核心能力已被整合進阿里云金融AI解決方案體系，為金融機構提供從智能信貸審批到實時反欺詐的AI決策服務，形成了從前沿算法研究、生產級場景驗證到規模化云服務輸出的完整商業閉環。2025年第三季度，阿里巴巴云智能集團收入同比增長34%至人民幣398.24億元，其中AI相關產品成為拉動收入增長的重要引擎。

（1）應用場景的變化趨勢

隨著算法、算力和數據的持續突破，強化學習應用場景的數量與深度雙升，新場景不斷涌現并呈現四大發展趨勢：一從虛擬向現實延伸，從游戲、仿真等低成本試錯場景，加速落地智能制造、自動駕駛等物理世界高價值場景，集成傳感與控制系統形成仿真訓練到在線控制的閉環；二從單一任務向系統優化發展，從單任務應用轉向工廠全域調度、城市交通流控制等復雜系統的多目標、多約束協同優化；三從數據豐富領域向數據稀缺領域滲透，依托離線強化學習、遷移學習等技術，進入生物醫藥、醫療診斷等數據稀缺或試錯成本高的領域；四從通用模型向行業專用智能體演進，融合大語言模型與強化學習，催生具備行業知識、可自然交互的專用智能體，實現客服、研發等場景決策與生成一體化。

（2）行業或產品走向

未來幾年，強化學習行業將從技術、產品、生態多維度協同演進，加速向規模化應用轉型。技術上，其與生成式AI、大語言模型深度融合，結合多模態等技術形成復合架構，提升模型性能；產品端走向平臺化與低代碼化，打造企業級全流程平臺，降低應用門檻，推動技術產業化落地；算力層面，專用AI芯片、異構計算架構持續涌現，邊緣計算融合助力模型輕量化部署。同時行業標準化推進，開源社區深化產學研用協作，構建健康生態。多趨勢聯動發力，推動強化學習向更易用、高效、普惠發展，為產業智能化注入新動能。

（3）行業趨勢風險研判

盡管前景廣闊，強化學習行業的發展仍需警惕以下風險與挑戰：

首先，技術成熟度不足是強化學習行業的首要瓶頸，樣本效率低、訓練不穩定性及泛化能力弱等核心問題尚未突破，導致其在自動駕駛、醫療等安全關鍵場景的應用存在隱患；同時，離線強化學習、安全強化學習等新興分支技術仍處探索期，難以滿足高可靠、高安全場景的嚴苛需求。其次，數據與算法安全風險亦不容忽視，海量交互數據易引發泄露、惡意攻擊與對抗樣本威脅，尤其在金融、醫療等敏感領域，模型決策若遭操縱可能造成重大經濟或人身損失。此外，倫理與監管挑戰則更為復雜，智能體自主決策中不可解釋的行為可能觸發責任認定模糊、算法偏見、隱私侵犯等爭議，加之監管框架的缺位，進一步推高了合規成本與不確定性。最后，人才結構性短缺同樣掣肘發展，兼具算法深度與行業知識的復合型人才嚴重匱乏，因而限制技術向垂直場景的深度滲透。