【北京智源人工智能研究院】2025十大AI技术趋势

北京智源人工智能研究院近日发布了《2025十大AI技术趋势》报告，该报告深入分析了未来几年人工智能技术的演进轨迹，并预测了哪些核心技术将成为关键驱动力、哪些新兴技术将蓬勃发展，以及它们将如何创新地指引人类社会迈向更加智能、美好与互联的未来。报告中不仅涵盖了科学研究范式变革、具身智能的发展、多模态大模型的进化等多个前沿领域，还特别强调了AI安全治理体系的重要性。这份报告是一份深入了解人工智能未来发展趋势的宝贵资料，对研究人员、政策制定者以及对AI感兴趣的读者来说，提供了丰富的洞见和深刻的行业分析。

人工智能的浪潮正以前所未有的速度席卷全球，而北京智源人工智能研究院发布的《2025十大AI技术趋势》报告为我们揭示了未来人工智能的发展方向。这份报告不仅提供了行业洞察，更为我们描绘了一个智能技术驱动的未来世界。

报告指出，大模型的持续进化正在重塑我们对人工智能的理解。这些模型不仅能够处理文本，还能处理视觉、音频、3D数据，实现了感知与认知能力的全面升级。这意味着机器将具备更加细腻丰富的理解能力，人机交互也将焕发新的活力。例如，2024年诺贝尔物理学奖和化学奖的获得者，他们的成就就得益于AI技术在科学研究中的应用。这表明，AI技术已经成为推动科学研究范式变革的关键力量。

具身智能的发展也是报告中的一个亮点。2024年，全球范围内的具身智能竞争白热化，中美两国在该领域领先。国内已发布或在研的人形机器人接近100家，融资规模超100亿元。具身智能的加速落地，将进一步塑造机器的物理形态，从感知到决策再到控制执行，端到端的智能系统正在崛起。

报告还强调了多模态大模型的重要性。人类对信息的处理是多模态的，而当前的语言大模型在这方面存在局限性。因此，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。例如，OpenAI发布的GPT-40模型，通过单一统一的神经网络处理所有输入，显著提升了多模态融合能力。

在大模型训练方面，ScalingLaw（规模定律）作为大模型领域的“第一性原理”，强调模型性能与模型参数量、数据量和计算量的正相关关系。但随着预训练ScalingLaw的幂律关系客观存在，通过预训练实现模型性能提升的门槛在不断提高。因此，强化学习在后训练、推理等更多训练阶段的应用将成为关键。

世界模型的构建也是AI技术发展的一个重要方向。通过构建对外部世界的模拟，AI系统能够完成对世界的内部表征，在复杂多变的环境中实现更为精准的决策与预测。例如，Google发布的Genie2能够基于单张照片或文字描述，快速生成复杂、可交互的虚拟3D环境。

合成数据在大模型训练中的作用不容忽视。随着真实数据的耗尽，合成数据在模型训练的占比将持续提高，成为大模型性能迭代与应用落地的重要催化剂。例如，微软发布的Phi-4模型使用了不少于50个合成数据集来训练，共约4000亿Token，该模型在GPQAandMATH两个Benchmark上击败了GPT-4o和Llama3.3。

推理优化技术的发展成为AINative应用落地的必要条件。随着大模型在各类生成任务上的表现愈发突出，其应用外延持续扩展，催生出各类人工智能应用。例如，Meta与麻省理工团队通过对模型层的智能化裁剪，在去除多达一半的模型层数下，依然维持了基准测试性能。

AgenticAl成为产品落地的重要模式。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。例如，微软的研究显示，近70%的财富500强企业员工已开始使用AI工具处理累项任务。

AI应用的热度正在攀升，SuperApp的形态或已初现端倪。终端设备厂商基于硬件设备重构AIOS生态，基础模型及垂直应用赛道厂商深度结合大模型能力打造AIAPP。例如，苹果正式发布Apple Intelligence，从系统层级对手机应用进行重构。

最后，报告强调了AI安全治理体系的重要性。随着AI技术的发展，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，这是一个值得持续探讨的议题。例如，OpenAI在第二届全球人工智能安全峰会上公布了公司正在实施的10大AI安全措施。

这篇文章的灵感来自于北京智源人工智能研究院发布的《2025十大AI技术趋势》报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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