2025十大AI技术趋势报告：从科学研究到安全治理
2025十大AI技术趋势报告：从科学研究到安全治理
2025年，人工智能领域将迎来哪些重要技术趋势？智源研究院最新发布的《2025十大AI技术趋势报告》为我们揭示了未来一年AI发展的关键方向。从基础设施到产品应用，从科学研究到安全治理，这份报告全面预测了AI领域的十大技术趋势。
趋势一：科学的未来：AI4S驱动科学研究范式变革
AI4S（AI for Science）正在推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，正在重塑科研格局。2024年，俄亥俄州立大学、DeepMind等机构发布的相关模型在化学、蛋白质研究领域取得突破，国内在气象、生物智能模拟等方面也取得了重要成果。预计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，具身智能领域的竞争异常激烈，中美两国处于领先地位。预计2025年，该领域在行业格局、技术路线和商业变现方面都将迎来新的变化，如厂商可能迎来洗牌，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AI
原生多模态大模型已成为重要发展方向。海外厂商积极布局且取得成效，如OpenAI的GPT-4、Meta的Chameleon等。国内也在积极探索，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，虽然预训练提升速度放缓，但仍在不断发展。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实现精准决策与预测，虽然仍处于早期阶段，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AI 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：AI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，虽然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 Intelligence、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。