文 | 大模型之家
2025年，站在新的歷史起點上，人工智能產(chǎn)業(yè)將迎來怎樣的發(fā)展態(tài)勢？大模型技術(shù)又將如何引領(lǐng)AI的下一輪變革？為此，大模型之家特別推出了《2025人工智能行業(yè)趨勢報告》，旨在通過深入剖析當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，結(jié)合最前沿的技術(shù)動態(tài)和市場趨勢，描繪一幅清晰的人工智能產(chǎn)業(yè)未來圖景。
多模態(tài)將引領(lǐng)AIGC爆發(fā)的新章
近年來，隨著深度學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機視覺等技術(shù)的快速發(fā)展，多模態(tài)技術(shù)取得了顯著進展。商湯秒畫、Sora、可靈等文生圖、文生視頻等模型產(chǎn)品的推出，讓AI生成的內(nèi)容更加豐富多彩，極大地豐富了用戶體驗和應(yīng)用場景。
此外，為了滿足多模態(tài)應(yīng)用對算力的巨大需求，算力供給方將不斷探索新的硬件架構(gòu)和算力調(diào)度策略，提高算力的供給效率和靈活性。同時，算法優(yōu)化也將成為解決算力瓶頸的重要途徑，通過優(yōu)化算法結(jié)構(gòu)和計算流程，降低算力消耗，提高計算效率。
值得一提的是，多模態(tài)生成幻覺的消除，將成為行業(yè)新的探索方向，將進一步提升多模態(tài)生成的可用性。通過研究和實施新的技術(shù)和方法來消除這些幻覺，可以確保生成的內(nèi)容更加準(zhǔn)確和可靠，從而提高用戶的信任度和滿意度。
空間智能將構(gòu)建AI的三維世界認(rèn)知基石
空間智能是指機器在三維空間中的感知、理解和交互能力。它超越了傳統(tǒng)二維視覺的局限，使機器能夠像人類一樣在復(fù)雜的三維環(huán)境中進行導(dǎo)航、操作和決策。這一能力不僅涉及對空間結(jié)構(gòu)的深度認(rèn)知，還包括對空間關(guān)系的理解和應(yīng)用。讓AI對于世界的認(rèn)知維度全面升級，成為走向AGI的必經(jīng)之路。
空間智能和世界模型共同構(gòu)成了機器理解和操作三維世界的基礎(chǔ)，促進了人工智能技術(shù)的跨界融合�？臻g智能和世界模型的發(fā)展還有助于推動人工智能向更高層次邁進。逐步實現(xiàn)通用人工智能的愿景。
具身智能讓AI技術(shù)向更為復(fù)雜的物理交互領(lǐng)域邁進
具身智能時代，人工智能系統(tǒng)不僅能夠認(rèn)識和理解世界，還能夠具有通過物理實體（如機器人）在物理世界中給予反饋和進行互動的能力。
具身智能的發(fā)展對于人工智能行業(yè)具有深遠的意義。首先，它推動了AI技術(shù)從認(rèn)知層面向物理交互層面的拓展，使AI系統(tǒng)能夠更全面地理解和應(yīng)對復(fù)雜環(huán)境。近年來，人形機器人作為具身智能的重要載體，受到了廣泛的關(guān)注和研究。未來，具身智能的發(fā)展將依賴于多種技術(shù)的融合與創(chuàng)新，將推動具身智能向更高層次發(fā)展。
AI慢思考探索智能決策的深度與廣度
所謂AI的“慢思考”，就是AI在遇到復(fù)雜問題時，通過多步推理和深入思考，采取的一種更加細致、全面的分析和決策方式，并最終得出答案的過程。慢思考的方式大幅優(yōu)化了AI的回答精準(zhǔn)度，特別是在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)尤為突出。
通過平衡速度與準(zhǔn)確性，AI系統(tǒng)能夠在保證效率的同時，不斷提升其智能化水平。因此，慢思考作為一種重要的決策模式，逐漸受到AI研究者和從業(yè)者的關(guān)注。
智能體工作流推動AI實時自動決策在產(chǎn)業(yè)中的融合與發(fā)展
智能體工作流，是指在AI系統(tǒng)中，通過集成多個智能體（Agent），并定義它們之間的交互規(guī)則和流程，以實現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的自動化和智能化處理。這種工作流模式充分利用了智能體的自主性和協(xié)作性，使得AI系統(tǒng)能夠更高效地應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境和需求。
AI產(chǎn)業(yè)中，工作流通常涉及數(shù)據(jù)的采集、處理、分析和決策等多個環(huán)節(jié)，是實現(xiàn)自動化和智能化業(yè)務(wù)流程的關(guān)鍵。
增強型工作集成先進技術(shù)，優(yōu)化工作流程
增強型工作即利用人工智能、機器學(xué)習(xí)和自動化等技術(shù)來增強員工的表現(xiàn)，使他們能夠更高效地完成任務(wù)。增強型工作的重要意義在于它能夠提高生產(chǎn)效率、降低成本、推動創(chuàng)新，并幫助員工專注于需要人類獨特技能的任務(wù)。顯著提升了生產(chǎn)效率與工作質(zhì)量，同時有助于成本控制，減少對人工的依賴，優(yōu)化流程與資源分配，降低運營與維修成本。實現(xiàn)“以用代練”促進技術(shù)創(chuàng)新，推動新技術(shù)與方法的應(yīng)用。
端到端AI構(gòu)建一體化的人工智能系統(tǒng)
隨著深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)等技術(shù)的快速發(fā)展，端到端人工智能逐漸成為AI領(lǐng)域的研究熱點。傳統(tǒng)的AI系統(tǒng)往往需要將任務(wù)分割成多個模塊，每個模塊分別進行設(shè)計和優(yōu)化。端到端人工智能的引入，打破了這一局限，使得AI系統(tǒng)能夠以整體最優(yōu)的方式完成任務(wù)。
端到端人工智能的推廣和應(yīng)用，提高了AI系統(tǒng)的效率和準(zhǔn)確性，使得AI系統(tǒng)能夠更快速地適應(yīng)復(fù)雜多變的環(huán)境和任務(wù)。同時，端到端人工智能降低了AI系統(tǒng)的開發(fā)和維護成本，因為不再需要分別優(yōu)化多個模塊，而是可以對整個系統(tǒng)進行統(tǒng)一的優(yōu)化和調(diào)試，為自動駕駛、智能制造、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域的發(fā)展注入了新的動力。
新的大模型訓(xùn)練技術(shù)呼之欲出
Scaling Law因OpenAI的“大力出奇跡”推出GPT而在近年來被大模型領(lǐng)域奉為圭臬。然而隨著Scaling Law逐漸逼近“邊際效應(yīng)”，模型性能的提升開始顯著減緩，而資源投入的成本則持續(xù)增加。這使得傳統(tǒng)上依賴增大模型規(guī)模和數(shù)據(jù)量以提升AI能力的策略逐漸失去效用。
這也迫使研究人員尋求新的技術(shù)路徑和創(chuàng)新方法，以突破Scaling Law所帶來的技術(shù)瓶頸。合成數(shù)據(jù)、增強推理模型、鏈?zhǔn)酵评恚–hain of Thought, CoT）、思維偏好優(yōu)化（Thinking Preference Optimization, TPO）、分布式大集群等方式，將探索新的大模型訓(xùn)練迭代路徑。
基建、能源、資源將成為大模型決賽圈門票
隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù)的迅猛發(fā)展，算力需求呈現(xiàn)出爆炸式增長。這一現(xiàn)象背后，不僅是技術(shù)層面的激烈角逐，更依賴于能源與資源的堅實保障。
因此，要維持當(dāng)前的發(fā)展態(tài)勢，實現(xiàn)全面且高效的算力資源利用，避免資源浪費，算力平臺化已逐漸成為行業(yè)的共識。與此同時，邊緣計算作為云計算的重要補充，通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署計算節(jié)點，實現(xiàn)了對算力需求的快速響應(yīng)與高效處理。此外，量子計算等新興計算技術(shù)的興起，也將為未來算力供給提供新的模式。
AI治理相關(guān)問題凸顯，版權(quán)、驗證、倫理以及ESG規(guī)范引導(dǎo)呼之欲出
隨著AI技術(shù)的泛應(yīng)用，AI治理相關(guān)問題凸顯，對人工智能技術(shù)的研發(fā)、應(yīng)用和管理進行全面、系統(tǒng)的規(guī)范和引導(dǎo)，以確保其健康、有序、可持續(xù)發(fā)展，包括版權(quán)、驗證、倫理以及環(huán)境、社會和治理（ESG）等方面。
因此，需要建立完善的AI科技發(fā)展治理體系，厘清科技開發(fā)應(yīng)用、科技倫理設(shè)定、法律規(guī)則介入三者之間的關(guān)系，尋求科技發(fā)展、倫理引導(dǎo)及法律實現(xiàn)之間的平衡點。
展望2025，在這個充滿挑戰(zhàn)與機遇的時代，讓我們一同探索人工智能的未來，見證科技行業(yè)的發(fā)展。
