深度 | 2026年AI系列专题2：强化学习应用落地场景与商业价值

核心观点：

• 得益于人工智能技术的普及以及各行业对智能化解决方案需求的增加，我国强化学习行业的市场规模从2018年的约35亿元增长到2024年的260亿元，年均复合增长率达37%，预计2025年，中国强化学习行业的市场规模进一步扩大至380亿元左右。
• 全球强化学习市场是一个由科技巨头主导、学术机构与初创公司积极创新的动态生态系统。国内市场竞争格局呈现出“两超多强”的态势，“两超”指的是百度和阿里云这两家巨头企业，“多强”包括华为、腾讯、科大讯飞等多家知名企业。
• 未来，随着计算能力提升、数据积累及算法创新，强化学习正逐步突破理想化实验环境的局限，在自动驾驶决策、智能制造调度、智慧能源优化、生物医药分子设计等高价值场景中展现实用价值，成为全球科技竞争的战略制高点，发展前景广阔且蕴含颠覆性潜力。

在现阶段的人工智能浪潮中，强化学习作为机器学习的重要分支，凭借其在序贯决策、环境交互与自主学习方面的独特优势，正展现出解决复杂现实问题的巨大潜力。

（1）行业定义及发展历程

1）定义及分类

机器学习的本质是通过算法让计算机从数据或经验中自动学习规律，对未知数据进行预测或决策。

按照不同学习模式，机器学习又可分为监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等分支。其中，强化学习聚焦于智能体与环境的动态交互——智能体通过观察环境状态、执行动作，获得即时或延迟的奖励信号，逐步优化自身策略，最终学会在复杂、不确定的环境中自主做出最大化长期累积回报的决策。

图表1 机器学习的分类

信息来源：融中咨询

图表2强化学习核心机制示意图

信息来源：融中咨询

2）发展历程

强化学习的发展可追溯至人工智能早期，历经理论奠基、算法发展与理论深化、技术崛起、广泛应用与产业化四大阶段：

1954-1989年的理论奠基阶段，其思想源于心理学行为主义理论，先后有赫布理论、感知机、马尔可夫决策过程等理论成果问世，1989年Q-Learning算法的提出更成为该分支独立成型的关键，为后续发展奠定基础；

1989-2013年的算法发展与理论深化阶段，Q-Learning、SARSA等表格类方法成为主流，时序差分学习等构成核心算法框架，策略梯度方法被提出，马尔可夫决策过程也进一步拓展出部分可观测形式，完善了强化学习的核心概念与理论体系；

2013-2018年是强化学习的崛起阶段，DeepMind将深度神经网络与Q-Learning结合提出DQN，实现了Atari游戏的超人类控制水平，后续TRPO、PPO等优化算法相继出现，AlphaGo、AlphaZero更是凭借深度强化学习在棋类博弈中取得重大突破，印证了其在复杂策略决策中的能力；

2018年至今，强化学习步入广泛应用与产业化阶段，不仅在机器人控制、策略游戏、推荐系统、金融、能源管理等多个领域开展应用探索，还持续推进算法与训练效率的提升，聚焦离线、多智能体等技术分支，2020年以来更与大语言模型融合，RLHF成为大模型训练的关键技术，其与生成式AI、多模态学习的结合也成为行业前沿发展方向。

（2）行业现状分析

1）政策梳理及发展方向

近年来，为推动人工智能高质量发展，我国密集出台一系列针对性政策，覆盖技术研发、学科建设与产业规范等关键领域。政策发展方向从单点算法突破转向理论、数据、模型、应用的全链条布局，推动AI从示范场景向中小企业低成本落地延伸，并不断强化标准规范，推动人工智能产业可持续发展。

图表3强化学习相关政策梳理

信息来源：融中研究整理

2）技术发展进程

强化学习可分为深度强化学习、多智能体强化学习、迁移强化学习、安全强化学习、离线强化学习、分层强化学习等技术分支，各分支在发展水平、研发成本、应用瓶颈上差异显著。在发展水平方面，深度强化学习最为成熟，多智能体强化学习、分层强化学习正处于快速发展期，安全强化学习、离线强化学习因场景刚需成新兴热点，迁移强化学习则聚焦垂直领域适配。

图表4强化学习技术分支

信息来源：融中研究整理

（3）市场规模及竞争格局

1）行业市场规模

根据Global Information, Inc.发布的数据，全球强化学习市场从2024年的104.9亿美元成长到2025年的134.3亿美元，主要归功于运算能力的提升、数据可用性的提高、特定产业应用、开放原始码框架以及在实际应用中取得的成功。

预计到2029年全球强化学习市场将达到362.7亿美元，2025-2029年间复合年增长率为28.2%。预测期内的成长可归因于演算法的持续进步、对自主系统需求的不断增长、与边缘运算的整合、强化学习在医疗保健领域的扩展，以及对可解释性和可理解性的重视等。

图表5全球强化学习市场规模（亿美元）

信息来源：Global Information, Inc.，融中咨询

国内方面，我国强化学习行业的市场规模从2018年的约35亿元增长到2024年的260亿元，年均复合增长率达37%；到2025年，我国强化学习行业的市场规模将进一步扩大至380亿元。2018年至2020年间，强化学习主要应用于游戏和模拟环境中；到了2021年，随着算法优化和技术突破，应用场景开始向工业自动化、智能交通等领域扩展，市场规模也首次突破了100亿元大关，预计2025年，中国强化学习行业的市场规模进一步扩大至380亿元左右。

图表6中国强化学习市场规模（亿元）

信息来源：融中咨询整理

2）竞争格局

全球强化学习市场是一个由科技巨头主导、学术机构与初创公司积极创新的动态生态系统。全球范围内，强化学习第一梯队厂商主要有Microsoft、SAP、IBM和Amazon；第二梯队厂商包括SAS Institute、Google、Baidu和RapidMiner等；此外，全球范围内涌现出大量专注于强化学习的初创公司，在特定垂直领域提供比科技巨头更灵活、更专业的解决方案。

国内市场竞争格局呈现出“两超多强”的态势。“两超”指的是百度和阿里云这两家巨头企业。百度凭借其强大的技术研发实力，在算法优化、平台建设等方面处于领先地位；而阿里云则依托阿里巴巴集团丰富的应用场景资源，在商业化落地方面表现突出。2024年，两家公司在该领域的总收入分别为80亿元和70亿元，市占率分别为31%和27%。

除了上述两大巨头之外，“多强”包括华为、腾讯、科大讯飞等多家知名企业，在各自擅长的细分领域内也取得了不错的成绩。华为在硬件支持方面优势明显，2024年相关业务收入约为30亿元，市占率达11%；腾讯在游戏场景下的强化学习应用较为成熟，同年实现收入25亿元，市占率达10%；科大讯飞则专注于语音识别与自然语言处理方向，2024年该部分业务收入为20亿元，市占率达8%。随着越来越多初创企业的加入，强化学习行业的创新活力不断增强。2024年中国强化学习领域新增注册企业数量超过500家，较2023年增加了近一倍。这些新兴力量虽然单个规模较小，但往往能够针对特定问题提供更具针对性的解决方案，在某些垂直赛道上展现出较强的竞争力。

图表7中国强化学习主要企业市占率

信息来源：融中研究整理

（4）产业链图谱

强化学习产业的基础层主要为硬件与设施，包括AI计算芯片与硬件、数据与传感器等。技术层主要为算法与核心，包括算法研发与创新、仿真引擎与环境等。平台层主要为工具与系统，包括云平台与RL即服务、开源框架与库、专用仿真平台、研究机构等。应用层主要是行业解决方案，涉及游戏与仿真、机器人、自动驾驶、工业与能源优化、金融科技等多个领域。

图表8强化学习产业链图谱

信息来源：融中研究整理

强化学习的本质是通过动态决策优化创造价值，其商业逻辑主要依赖于场景适配能力、技术落地能力和生态协同能力。强化学习的盈利模式则主要包括直接产品销售、定制化解决方案、效果分成模式、平台/工具订阅、数据增值服务等。

图表9强化学习盈利模式对比

信息来源：融中研究整理

（1）游戏与仿真应用分析

凭借试错、优化的决策机制，强化学习在游戏与仿真领域率先实现规模化落地。游戏为强化学习提供了低成本、高可控的训练环境，仿真则提供了虚拟策略向物理世界迁移的通道，二者共同构成了强化学习技术验证与商业化的先导场景。

1）商业模式梳理

AI驱动的游戏内容生成与NPC智能提升：向游戏开发商授权强化学习驱动的NPC行为引擎、智能内容生成工具，或通过SaaS平台按调用量/DAU计费。

游戏测试与平衡性验证服务：为游戏厂商提供基于强化学习的自动化测试服务，覆盖BUG挖掘、数值平衡性评估、难度曲线建模，以项目制或长期运维合同收费。

竞技类AI陪练与电竞辅助决策系统：为职业战队、高端玩家提供强化学习驱动的陪练AI、战术复盘与实时策略推荐，以定制化部署、数据服务收费。

教育与培训仿真系统：结合VR、AR构建强化学习交互式教学场景，如虚拟实验室、飞行训练器等，面向学校、机构、政府项目投标，以软硬件一体化销售、课程授权、教师培训服务等方式收费。

2）场景痛点及用户需求梳理

游戏领域中，传统脚本式NPC因行为模式机械，常导致玩家体验单一，亟需具备长期记忆与情感反馈能力的智能NPC，以支持多轮对话、协作及对抗策略的动态调整；同时，人工测试覆盖率偏低，面对复杂交互场景时易出现BUG漏测，因此需要能模拟千万级玩家行为路径的自动化测试工具，实时定位数值失衡问题；此外，游戏关卡与数值设计高度依赖策划经验，迭代周期冗长，亟需引入AI辅助工具，自动优化关卡难度与奖励分布。

仿真领域中，一方面，真实环境试错成本高昂，因而需要低成本虚拟训练场，并覆盖暴雨、设备故障等极端场景；另一方面，针对仿真环境建模精度不足、跨场景策略迁移能力较弱的问题，则需通过还原真实世界物理规律，依托高保真物理引擎与域随机化技术，提升策略泛化性。

3）解决方案梳理

智能NPC与自适应交互系统：基于深度强化学习，训练多智能体协作和对抗策略，结合记忆网络实现长期目标追踪。

自动化游戏测试与平衡分析平台：自动生成覆盖全状态空间的测试用例，通过奖励函数引导测试方向。

AI陪练与战术优化系统：采用自博弈和种群训练机制，持续进化战术。

沉浸式教育仿真系统：结合VR、AR与多智能体强化学习，构建化学反应动态模拟、手术操作训练等交互场景，实时反馈错误操作并推荐修正方案。

4）企业展示

DeepMind是Google旗下的人工智能公司，是强化学习应用在游戏与仿真领域的标杆企业。其开发的AlphaGo、AlphaStar分别在围棋和即时战略游戏星际争霸II中达到超人类水平，证明了强化学习在复杂信息不完全环境中的强大决策能力。目前，DeepMind已将其在模拟环境中训练智能体的核心能力整合进Google Cloud AI平台，为机器人控制、新材料发现等需要高保真仿真的科学研究与工业应用提供解决方案，形成了从前沿研究到云服务商业化的闭环。根据Google的母公司Alphabet发布的财报，Google Cloud业务在2025年第三季度营收达152亿美元，同比增长34%；业务订单积压环比激增46%至1,550亿美元，显示出旺盛的市场需求。

（2）工业优化应用分析

工业领域因流程复杂、变量耦合度高、试错成本昂贵，已成为强化学习替代传统规则引擎的核心场景。强化学习通过状态感知、动作决策、反馈优化的闭环，可实现生产调度、能耗控制、设备维护等环节的动态优化。

1）商业模式梳理

智能排产与动态调度服务：提供生产计划优化系统，按工厂数量/产线规模收软件许可费或SaaS订阅费。

能耗管理与智能控制平台：提供能耗优化系统，以软硬件一体化交付或节能分成收费。

智能仓储与AGV路径优化：提供多智能体仓储调度系统，按机器人节点数或效率提升ROI分成收费。

预测性维护与设备寿命优化：提供设备维护决策系统，收SaaS订阅费或按维护成本降低比例分成。

2）场景痛点及用户需求梳理

当前工业生产的多个环节存在显著痛点与优化需求。首先，生产调度复杂度高，传统APS在订单插单、设备故障等扰动下响应迟缓，导致交期延误率高，亟需分钟级动态重调度与多目标优化能力。其次，能源消耗占比较大，传统单设备控制难以实现跨工序协同节能，需要建立全局优化策略以降低能耗与碳排放。同时，仓储物流中机器人数量增多时，集中式调度延迟与路径冲突问题突出，需要实现分布式自主决策与局部感知全局协调相结合。此外，设备维护依赖定期检修，带来高成本的同时又无法避免突发故障，因此需要基于实时状态的预测性维护策略，以平衡可靠性与成本。

3）解决方案梳理

智能排产与动态调度服务：采用深度强化学习算法构建动态调度系统，通过实时数据与仿真预训练实现分钟级重排产，提升订单交付率并降低库存。

能耗管理与智能控制平台：利用强化学习对锅炉、空调等关键设备进行端到端优化控制，结合机理模型与安全约束，实现跨工序的协同节能。

智能仓储与AGV路径优化：部署基于多智能体强化学习的调度系统，通过仿真训练与5G边缘计算实现局部协同与全局优化，提升仓储运作效率。

预测性维护与设备寿命优化：融合状态估计与强化学习，构建预测性维护策略，通过数据驱动模型输出维护决策，降低维护成本。

4）企业展示

华为云是华为技术有限公司于2005年推出的云计算服务品牌，基于ICT领域技术积累提供弹性计算、分布式存储、智能数据库等200多项核心产品，形成IaaS、PaaS、SaaS三层架构解决方案。2024年，华为实现营业收入8,620亿元，同比增长22.42%，其中云计算服务实现营收达385亿元，同比增长8.47%。其于推出的Fusion Plant工业互联网平台提供了包含生产调度与能效管理强化学习模块在内的AI优化套件，已服务超20000+企业，170+园区，可为汽车、烟草、电子元件、半导体、设备制造等多个行业提供解决方案。该平台的盈利模式包括入驻费、增值服务订阅费等。

（3）金融领域应用分析

金融行业数据密集、决策序列性强、风险收益量化明确。强化学习在资产配置、交易执行、风险管理等场景中展现了超越传统模型的适应性，在非稳态市场中仍能学习稳健策略。

1）商业模式梳理

智能投顾与资产配置优化：向机构和个人客户提供动态资产配置建议，收取订阅费、策略定制费等。

报价策略优化：为券商、交易所会员提供自动报价服务，提升报价竞争力与库存周转率，收取策略服务费。

风险管理与动态对冲：为金融机构提供自适应对冲策略，收取SaaS订阅费或按风险敞口降低比例分成。

信贷审批与动态定价：在消费贷、小微贷中用强化学习优化授信额度与利率，按贷款发放量收费或坏账率降低分成。

2）场景痛点及用户需求梳理

当前金融领域面临一系列因市场环境变化与技术限制带来的挑战与转型需求。首先，市场环境日趋非平稳，传统静态模型在极端事件中回撤巨大，亟需能够实时捕捉市场状态切换并动态调整风险的学习框架。其次，做市商在高波动环境中面临库存与信息不对称风险，其需求已从固定报价转向能实时感知订单簿与波动率、动态调整价差与挂单量的智能化策略。同时，衍生品风险因子的非线性耦合使得传统近似对冲方法在跳变市场中成本高昂，金融机构需要基于实际盈亏反馈的自适应对冲策略。此外，信贷客户风险随时间动态演变，静态评分模型的滞后性凸显，机构需要能够动态观测用户行为、实时调整信贷策略的解决方案。这些需求共同指向了实时性、自适应与数据驱动的智能化金融决策系统的发展方向。

3）解决方案梳理

智能投顾与资产配置优化：采用强化学习优化长期风险调整收益，融合宏观与市场情绪指标的实时状态，并结合在线微调机制，使系统能自适应市场变化，提升夏普比率并控制回撤。

报价策略优化：利用深度强化学习设计多目标奖励策略，通过微观结构仿真预训练与实盘迭代，动态优化报价与库存，提升市场份额并高效周转库存。

风险管理与动态对冲：将投资组合价值变化建模为序列决策过程，并采用带安全约束的强化学习进行训练，构建能自适应市场跳变、有效降低风险并提升资本效率的对冲系统。

信贷审批与动态定价：应用强化学习进行联合建模，依据用户动态行为与外部数据实时调整策略，在提升审批通过率的同时降低坏账率的平衡。

4）企业展示

阿里云作为全球领先的云服务与人工智能提供商，是强化学习应用于金融领域的典型企业。其联合数钥网络技术有限公司，基于CPT+冷启动+SFT+RL多阶段训练框架与超长文本训练优化技术，成功构建具备复杂决策能力的风控大模型，实现风控准确率86.83%、推理链路还原度98.51%，证明了强化学习在规则高度耦合、对抗激烈且需持续迭代的金融风控场景中，实现智能决策与策略自优化的能力。目前，该实践的核心能力已被整合进阿里云金融AI解决方案体系，为金融机构提供从智能信贷审批到实时反欺诈的AI决策服务，形成了从前沿算法研究、生产级场景验证到规模化云服务输出的完整商业闭环。2025年第三季度，阿里巴巴云智能集团收入同比增长34%至人民币398.24亿元，其中AI相关产品成为拉动收入增长的重要引擎。

（1）应用场景的变化趋势

随着算法、算力和数据的持续突破，强化学习应用场景的数量与深度双升，新场景不断涌现并呈现四大发展趋势：一从虚拟向现实延伸，从游戏、仿真等低成本试错场景，加速落地智能制造、自动驾驶等物理世界高价值场景，集成传感与控制系统形成仿真训练到在线控制的闭环；二从单一任务向系统优化发展，从单任务应用转向工厂全域调度、城市交通流控制等复杂系统的多目标、多约束协同优化；三从数据丰富领域向数据稀缺领域渗透，依托离线强化学习、迁移学习等技术，进入生物医药、医疗诊断等数据稀缺或试错成本高的领域；四从通用模型向行业专用智能体演进，融合大语言模型与强化学习，催生具备行业知识、可自然交互的专用智能体，实现客服、研发等场景决策与生成一体化。

（2）行业或产品走向

未来几年，强化学习行业将从技术、产品、生态多维度协同演进，加速向规模化应用转型。技术上，其与生成式AI、大语言模型深度融合，结合多模态等技术形成复合架构，提升模型性能；产品端走向平台化与低代码化，打造企业级全流程平台，降低应用门槛，推动技术产业化落地；算力层面，专用AI芯片、异构计算架构持续涌现，边缘计算融合助力模型轻量化部署。同时行业标准化推进，开源社区深化产学研用协作，构建健康生态。多趋势联动发力，推动强化学习向更易用、高效、普惠发展，为产业智能化注入新动能。

（3）行业趋势风险研判

尽管前景广阔，强化学习行业的发展仍需警惕以下风险与挑战：

首先，技术成熟度不足是强化学习行业的首要瓶颈，样本效率低、训练不稳定性及泛化能力弱等核心问题尚未突破，导致其在自动驾驶、医疗等安全关键场景的应用存在隐患；同时，离线强化学习、安全强化学习等新兴分支技术仍处探索期，难以满足高可靠、高安全场景的严苛需求。其次，数据与算法安全风险亦不容忽视，海量交互数据易引发泄露、恶意攻击与对抗样本威胁，尤其在金融、医疗等敏感领域，模型决策若遭操纵可能造成重大经济或人身损失。此外，伦理与监管挑战则更为复杂，智能体自主决策中不可解释的行为可能触发责任认定模糊、算法偏见、隐私侵犯等争议，加之监管框架的缺位，进一步推高了合规成本与不确定性。最后，人才结构性短缺同样掣肘发展，兼具算法深度与行业知识的复合型人才严重匮乏，因而限制技术向垂直场景的深度渗透。