2025十大AI技术趋势:大模型持续进化,AI热度不断攀升

爱分析ifenxi 2025-01-20 18:06


2024年对于AI的发展是里程碑式的一年,短短一年我们见证了太多AI技术变革带来的惊艳。2025年初,北京智源人工智能研究院发布了《2025十大AI技术趋势》,揭示了2025年AI的发展正面临新拐点,多模态技术、具身智能将进一步深化AI对世界的认知、理解与推理能力。文章深入剖析了未来科技的发展方向,总结出以下十点趋势。
注:本篇内容来自智源研究院《2025十大AI技术趋势》


趋势一:AI4S驱动科学研究范式变革

AI4SAI for Science)已成为推动科学研究范式变革的核心力量,未来随着多模态大模型进一步融入科学研究,AI将提升科学研究效率,推动科学研究从聚焦优化特定任务向更复杂、更动态、更交叉的问题发展,也为应用科学的研究开辟新方向。

趋势二:具身智能落地元年

2025年随着具身大小脑和本体的协同进化,具身智能应用成熟化,会有以下三点趋势:
  • 从行业来说,近百家的具身初创将迎来洗牌,厂商数量减少;
  • 从技术路线出发,端到端模型继续迭代,小脑大模型的尝试或有突破;
  • 在商业变现上,具身智能将应用在更多的工业场景下,部分人形机器人迎来量产。
趋势三:统一的多模态大模型实现更高效
AI人工智能的本质是对人的思维信息过程进行模拟,当前的AI局限于语言和视觉数据,下一代多模态大模型将在训练阶段就对齐视觉、音频、3D等模态的数据,实现多模态的统一,构建原生多模态大模型,提升AI在实际应用中的效率和准确性。
趋势四:Scaling Law步入新时代
Scaling Law推动基础模型性能提升的训练模式性价比持续下降,训练与特定场景的Scaling law不断被探索。强化学习作为发现后训练、推理阶段的关键技术,将会得到更多的应用和创新使用。
趋势五:世界模型加速发布,因果推理提升
世界模型将赋予AI更高级别的认知和更符合逻辑的推理与决策能力,这种能力不仅能推动AI在自动驾驶、机器人控制及智能制造等前沿领域的深度应用,更有望突破传统的任务边界,探索人机交互的新可能。
趋势六:合成数据崛起
合成数据已经成为基础模型厂商补充数据的首选,它能够降低人工治理和标注的成本,缓解数据隐私与治理问题的压力,并且减少通用数据被大厂垄断,专有数据存在获取成本的问题,促进大模型应用落地。
趋势七:推理优化成为AI Native应用落地的必要条件
在资源受限的设备上,大模型的落地应用会面临较大的开销限制,对部署资源、用户体验、经济成本均带来巨大挑战。未来算法加速和硬件优化技术将持续迭代,双轮驱动加速AI Native应用落地,提升AI的实际应用效果
趋势八:Agentic AI成为产品落地的重要模式
2025年,更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态,进一步深入工作与生活场景,成为大模型产品落地的重要应用形态。从ChatbotCopilotAI AgentAgentic AI,未来将实现更多智能化程度更高、对业务流程理解更深的多智能体系统在应用侧落地。
趋势九:AI应用热度持续攀升
近一年时间,生成式模型的图像与视频处理能力提升,叠加推理优化带来降本,Agent/RAG框架、应用编排工具等技术持续发展,为超级应用的落地奠定基础,将带来Super APP的爆发。
趋势十:AI安全治理体系仍需完善
大模型Scaling的复杂性带来许多潜在风险,给传统工程的安全防护机制带来了挑战。如何引入新的技术监管方法,如何在人工监管上平衡行业发展和风险管控?这对参与AI的各方来说,都是需要探讨的问题。
前我们正在经历第四次科技革命,人工智能迅速渗透到我们的生活和工作中,未来会有更多的技术实现落地。在科技发展的洪流中充满了机遇与变革,我们作为亲历者要保持理性与包容,共同推动人类文明的边界向更高更远处延伸发展。
注:点击左下角“阅读原文”下载本篇内容。



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