2024年對于AI的發(fā)展是里程碑式的一年，短短一年我們見證了太多AI技術(shù)變革帶來的驚艷。2025年初，北京智源人工智能研究院發(fā)布了《2025十大AI技術(shù)趨勢》，揭示了2025年AI的發(fā)展正面臨新拐點，多模態(tài)技術(shù)、具身智能將進一步深化AI對世界的認(rèn)知、理解與推理能力。文章深入剖析了未來科技的發(fā)展方向，總結(jié)出以下十點趨勢。

注：本篇內(nèi)容來自智源研究院《2025十大AI技術(shù)趨勢》

趨勢一：AI4S驅(qū)動科學(xué)研究范式變革

AI4S（AI for Science）已成為推動科學(xué)研究范式變革的核心力量，未來隨著多模態(tài)大模型進一步融入科學(xué)研究，AI將提升科學(xué)研究效率，推動科學(xué)研究從聚焦優(yōu)化特定任務(wù)向更復(fù)雜、更動態(tài)、更交叉的問題發(fā)展，也為應(yīng)用科學(xué)的研究開辟新方向。

趨勢二：具身智能落地元年??????????????

2025年隨著具身大小腦和本體的協(xié)同進化，具身智能應(yīng)用成熟化，會有以下三點趨勢：

• 從行業(yè)來說，近百家的具身初創(chuàng)將迎來洗牌，廠商數(shù)量減少；

• 從技術(shù)路線出發(fā)，端到端模型繼續(xù)迭代，小腦大模型的嘗試或有突破；

• 在商業(yè)變現(xiàn)上，具身智能將應(yīng)用在更多的工業(yè)場景下，部分人形機器人迎來量產(chǎn)。

趨勢三：統(tǒng)一的多模態(tài)大模型實現(xiàn)更高效???????????

AI 人工智能的本質(zhì)是對人的思維信息過程進行模擬，當(dāng)前的 AI 局限于語言 和視覺數(shù)據(jù)，下一代多模態(tài)大模型將在訓(xùn)練階段就對齊視覺、音頻、 3D 等模態(tài)的數(shù)據(jù)，實現(xiàn) 多模態(tài)的統(tǒng)一，構(gòu)建原生多模態(tài)大模型，提升 AI 在實際應(yīng)用中的效率和準(zhǔn)確性。

趨勢四：Scaling Law步入新時代

Scaling Law 推動基礎(chǔ)模型性能提升的訓(xùn)練模式 “ 性價比 ” 持續(xù)下降，訓(xùn)練與特定場 景的 Scaling law 不斷被探索。強化學(xué)習(xí)作為發(fā)現(xiàn)后訓(xùn)練、推理階段的關(guān)鍵技術(shù)，將會得到更多的應(yīng)用和創(chuàng)新使用。

趨勢五：世界模型加速發(fā)布，因果推理提升

世界模型將賦予 AI 更高級別的認(rèn)知和更符合邏輯的推理與決策能力 ，這種能力不僅能推動 AI 在自動駕駛、機器人控制及智能制造等前沿領(lǐng)域的深度應(yīng)用，更有望突破傳統(tǒng) 的任務(wù)邊界，探索人機交互的新可能。

趨勢六：合成數(shù)據(jù)崛起

合成數(shù)據(jù)已經(jīng)成為基礎(chǔ)模型廠商補充數(shù)據(jù)的首選，它能夠降低人工治理和標(biāo)注的成本，緩解數(shù)據(jù)隱私與治理問題的壓力，并 且減少通用數(shù)據(jù)被大廠壟斷，專有數(shù)據(jù)存在獲取成本的問題，促進大模型應(yīng)用落地。

趨勢七：推理優(yōu)化成為AI Native應(yīng)用落地的必要條件

在資源受限的設(shè)備上，大模型的落地應(yīng)用會面臨較大的開銷限制，對部 署資源、用戶體驗、經(jīng)濟成本均帶來巨大挑戰(zhàn)。未來算法加速和硬件優(yōu)化技術(shù)將持續(xù)迭代， 雙輪驅(qū)動加速 AI Native 應(yīng)用落地，提升 AI 的實際應(yīng)用效果 。

趨勢八：Agentic AI成為產(chǎn)品落地的重要模式

2025 年，更通用、更自主的智能體將重塑產(chǎn)品應(yīng)用形態(tài)，進一步深入工作與生活場景，成為大模型產(chǎn)品落地的重要應(yīng)用形態(tài)。從 Chatbot 、 Copilot 到 AI Agent 、 Agentic AI ，未來將 實現(xiàn)更多智能化程度更高、對業(yè)務(wù)流程理解更深的多智能體系統(tǒng)在應(yīng)用側(cè)落地。

趨勢九：AI應(yīng)用熱度持續(xù)攀升

近一年時間，生成式模型的圖像與視頻處理能力提升，疊加推理優(yōu)化帶來降本， Agent/RAG 框架、應(yīng)用編排工具等技術(shù)持續(xù)發(fā)展，為超級應(yīng)用的落地奠定基礎(chǔ)，將 帶來 Super APP 的爆發(fā)。

趨勢十：AI安全治理體系仍需完善

大模型 Scaling 的復(fù)雜性帶來許多潛在風(fēng)險，給傳統(tǒng)工程的安全防護機制帶來了挑戰(zhàn)。如何引入新的技 術(shù)監(jiān)管方法，如何在人工監(jiān)管上平衡行業(yè)發(fā)展和風(fēng)險管控？這對參與 AI 的各方來說，都是需要探討的問題。

當(dāng) 前我們正在經(jīng)歷第四次科技革命，人工智能迅速滲透到我們 的生活和工作中，未來會有更多的技術(shù)實現(xiàn)落地。在科技發(fā)展的洪流中充滿了機遇與變革，我們作為親歷者要保持理性與包容，共同推動人類文明的邊界向更高更遠(yuǎn)處延伸發(fā)展。