AI商业化元年：2024年技术突破与2025年十大趋势

AI商业化元年：2024年技术突破与2025年十大趋势

2024年，人工智能（AI）技术迎来了井喷式的爆发。从年初OpenAI发布的文生视频大模型Sora，到年底“美众议院提交1547页预算被AI精简到116页”，AI正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。

这一年，AI技术在多个领域取得了显著进展。生成式AI、自动驾驶、医疗AI等应用纷纷落地，展现出强大的发展潜力。

生成式AI的突破尤为引人注目。Sora通过对内容对齐的文本句子和图像/视频数据之间关联关系学习，具备模拟和重建物理世界视频所刻画复杂现象的能力，将人工智能内容生成从文本内容生成跃升到多模态内容生成，被喻为“视频世界模拟器”。同时，AI写作、AI图像生成等工具在设计、广告、娱乐等行业广泛应用，提升了品牌和客户之间的互动质量。

自动驾驶技术也在2024年迎来了新的发展里程碑。各大自动驾驶公司（如Waymo、百度Apollo、特斯拉等）已在多个城市开展自动驾驶出租车服务，且技术的成熟度不断提高。AI被广泛应用于城市交通管理，自动化调度、交通流量优化、事故预警等系统的部署，使得交通更加智能和高效。

医疗AI的加速普及，特别是在诊断支持和个性化治疗方面的进展，也令人瞩目。AI被用于图像识别，帮助医生更快速地诊断疾病，尤其是在肿瘤检测、眼科、皮肤病等方面的表现显著。AI在药物研发、基因组学分析以及个性化治疗方案的制定中发挥了重要作用。

随着AI技术的成熟，商业模式的创新也层出不穷。根据Gartner的调查，生成式AI（GenAI）已成为组织中部署的第一大人工智能解决方案。在企业应用中，将GenAI嵌入现有应用程序（如Microsoft的Copilot for 365或Adobe Firefly）是最主要的使用方式，占比高达34%。

AI Agent的商业模式呈现出多样化的特点：

• 软件即服务（SaaS）：AI Agent以在线服务的形式提供，用户通过订阅或按使用量付费。这种模式下，AI Agent可以是多功能的智能助手，能够执行各种任务，如自动化数据输入、销售预测、营销优化等。

• Agent即服务（AaaS）：这是一种新兴的云计算服务模式，允许用户基于需求和预算选择订阅服务或按实际使用量支付费用。其核心优势在于高度的灵活性和可伸缩性。

• 平台即服务（PaaS）：为开发者提供AI应用开发的平台，支持定制化开发和API调用，降低开发门槛。

• 基础设施即服务（IaaS）：提供AI所需的计算资源和存储服务，支持大规模数据处理和模型训练。

这些商业模式的创新，不仅推动了AI技术的普及，也为各行各业带来了新的发展机遇。

站在2025年的起点，智源研究院提出了10个人工智能技术及应用趋势，为我们揭示了AI发展的未来方向。

1. AI4S驱动科学研究范式变革：AI for Science（AI4S）已成为推动科学研究范式变革的关键力量。2025年，多模态大模型将进一步融入科学研究，为生物医学、气象、材料发现、生命模拟、能源等领域的研究开辟新方向。

2. “具身智能元年”：具身智能将继续从本体扩展到具身脑的叙事主线。在行业格局上，近百家的具身初创或将迎来洗牌，厂商数量开始收敛；在技术路线上，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，我们也必将看到更多的工业场景下的具身智能应用，部分人形机器人迎来量产。

3. 统一的多模态大模型实现更高效AI：基于端到端的原生多模态技术路线，训练阶段即对齐视觉、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成为多模态大模型进化的重要方向。

4. RL + LLMs：模型泛化从预训练向后训练、推理迁移：强化学习作为发现后训练、推理阶段的Scaling Law的关键技术，也将会得到更多的应用和创新使用。

5. 世界模型加速发布：更注重“因果”推理的世界模型赋予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。

6. 合成数据将成为大模型迭代与应用落地的重要催化剂：合成数据可以降低人工治理和标注的成本，缓解对真实数据的依赖，不再涉及数据隐私问题；提升数据的多样性，有助于提高模型处理长文本和复杂问题的能力。

7. 推理优化迭代加速：算法加速和硬件优化技术持续迭代，双轮驱动加速AI Native应用落地。

8. 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。

9. AI应用热度渐起：生成式模型在图像、视频侧的处理能力得到大幅提升，叠加推理优化带来的降本，Agent/RAG框架、应用编排工具等技术的持续发展，为AI超级应用的落地积基树本。

10. 模型能力提升与风险预防并重：作为复杂系统，大模型的Scaling带来了涌现，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了挑战。

大数据和AI的结合，正在开启一个全新的科技时代。从技术突破到商业创新，再到未来趋势，我们看到了一个充满希望的图景。但同时，我们也面临着数据鸿沟、算力差异、能源消耗等挑战。如何在推动技术发展的同时，确保公平、安全和可持续，将是未来我们需要共同面对的重要课题。

站在科技的肩膀上，我们有能力触及更高的星辰。大数据和AI的结合，不仅将改变我们的生活方式，更将为人类文明注入新的活力，推动我们向更美好的未来迈进。