报告丨2025十大AI技术趋势报告

·聚焦:人工智能、芯片等行业

欢迎各位客官关注、转发

趋势一：科学的未来: Al4S驱动科学研究范式变革
AI4S 驱动科学研究进入新阶段，大模型凭借强大的跨领域知识整合与创新假设能力，重塑科研格局。如 2024 年俄亥俄州立大学、DeepMind 等发布的相关模型在化学、蛋白质研究领域取得突破，国内也有气象、生物智能模拟等方面的成果。2025 年，多模态大模型将进一步助力科学研究。

趋势二：“具身智能元年”:具身大小脑和本体的协同进化
2024 年具身智能竞争激烈，中美领先。行业格局、技术路线和商业变现方面在 2025 年都将有新变化，如厂商或迎来洗牌，端到端模型持续迭代，工业场景应用增加等。国内外厂商和机构推出多种具身模型成果，推动技术发展。

趋势三：“下一个Token预测" :统一的多模态大模型实现更高效Al
原生多模态大模型成为重要方向，海外厂商积极布局且取得成效，如 OpenAI 的 GPT - 4o、Meta 的 Chameleon 等。国内也在探索，北京智源研究院发布了相关模型。其优势在于提升多模态融合能力，更好地模拟人类思维过程。

趋势四：Scaling Law扩展: RL + LLMs,模型泛化从预训练向后训练、推理迁移

Scaling Law 对大模型训练至关重要，虽预训练提升放缓，但仍在发展。强化学习在模型泛化从预训练向其他阶段迁移过程中作用凸显，国内外企业积极应用和创新，如 OpenAI、国内的 Moonshot 等。

趋势五：世界模型加速发布，有望成为多模态大模型的下一阶段

世界模型有助于 AI 精准决策与预测，虽处于早期，但发展迅速。2024 年国内外多项成果发布，如 Google 的 Genie2、北京智源研究院的 Emu3 等。2025 年路线之争仍将继续，商业变现与技术投入的平衡是重要议题。

趋势六：合成数据将成为大模型迭代与应用落地的重要催化剂

高质量数据短缺使合成数据成为关键，可降低成本、提升多样性，促进大模型应用落地。微软、Anthropic、智源研究院等在模型训练中广泛使用合成数据，其重要性日益提升。

趋势七：推理优化迭代加速，成为Al Native应用落地的必要条件

大模型应用扩展面临推理开销挑战，推理优化技术分为算法加速和硬件优化两个方向。国内外厂商在长文本、复杂交互、边缘部署等场景积极推动迭代，以平衡成本与用户体验。

趋势八：重塑产品应用形态，Agentic AI成为产品落地的重要模式

更通用、自主的智能体将重塑产品应用形态，成为重要落地模式。OpenAI、Anthropic 等布局相关产品，理论和技术不断发展，2025 年将有更多智能体应用落地。

趋势九：Al应用热度渐起，Super App花落谁家犹未可知

生成式模型能力提升、推理优化等推动 AI 应用发展，虽 C 端尚未爆发，但超级应用形态已现。终端设备厂商和基础模型厂商积极打造相关产品，如苹果的 Apple Inteligence、OpenAI 的 ChatGPT 等。

趋势十：模型能力提升与风险预防并重，AI安全治理体系持续完善

大模型发展带来安全挑战，各国和组织积极探索。OpenAI、Google 等公布安全措施，国内也有多项成果，如蚂蚁集团的安全标准和解决方案，北京智源研究院的相关研究与合作等。

以下是《2025十大AI技术趋势报告》部分内容：

公众号后台回复《2025十大AI技术趋势报告》，即可获得完整报告。