2025人工智能行業趨勢報告｜大模型之家年度專題_風聞

2025年，站在新的歷史起點上，人工智能產業將迎來怎樣的發展態勢？大模型技術又將如何引領AI的下一輪變革？為此，大模型之家特別推出了《2025人工智能行業趨勢報告》，旨在通過深入剖析當前AI產業的發展現狀，結合最前沿的技術動態和市場趨勢，描繪一幅清晰的人工智能產業未來圖景。

01 多模態將引領AIGC爆發的新章

近年來，隨着深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術的快速發展，多模態技術取得了顯著進展。商湯秒畫、Sora、可靈等文生圖、文生視頻等模型產品的推出，讓AI生成的內容更加豐富多彩，極大地豐富了用户體驗和應用場景。

此外，為了滿足多模態應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和算力調度策略，提高算力的供給效率和靈活性。同時，算法優化也將成為解決算力瓶頸的重要途徑，通過優化算法結構和計算流程，降低算力消耗，提高計算效率。

值得一提的是，多模態生成幻覺的消除，將成為行業新的探索方向，將進一步提升多模態生成的可用性。通過研究和實施新的技術和方法來消除這些幻覺，可以確保生成的內容更加準確和可靠，從而提高用户的信任度和滿意度。

02 空間智能將構建AI的三維世界認知基石

空間智能是指機器在三維空間中的感知、理解和交互能力。它超越了傳統二維視覺的侷限，使機器能夠像人類一樣在複雜的三維環境中進行導航、操作和決策。這一能力不僅涉及對空間結構的深度認知，還包括對空間關係的理解和應用。讓AI對於世界的認知維度全面升級，成為走向AGI的必經之路。

空間智能和世界模型共同構成了機器理解和操作三維世界的基礎，促進了人工智能技術的跨界融合。空間智能和世界模型的發展還有助於推動人工智能向更高層次邁進。逐步實現通用人工智能的願景。

03****具身智能讓AI技術向更為複雜的物理交互領域邁進

具身智能時代，人工智能系統不僅能夠認識和理解世界，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。

具身智能的發展對於人工智能行業具有深遠的意義。首先，它推動了AI技術從認知層面向物理交互層面的拓展，使AI系統能夠更全面地理解和應對複雜環境。近年來，人形機器人作為具身智能的重要載體，受到了廣泛的關注和研究。‌未來，具身智能的發展將依賴於多種技術的融合與創新，將推動具身智能向更高層次發展。

04 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在遇到複雜問題時，通過多步推理和深入思考，採取的一種更加細緻、全面的分析和決策方式，並最終得出答案的過程。慢思考的方式大幅優化了AI的回答精準度，特別是在複雜推理任務中的表現尤為突出。

通過平衡速度與準確性，AI系統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研究者和從業者的關注。

05 智能體工作流推動AI即時自動決策在產業中的融合與發展

智能體工作流，是指在AI系統中，通過集成多個智能體（Agent），並定義它們之間的交互規則和流程，以實現複雜任務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作性，使得AI系統能夠更高效地應對複雜多變的環境和需求。

AI產業中，工作流通常涉及數據的採集、處理、分析和決策等多個環節，是實現自動化和智能化業務流程的關鍵。

06 增強型工作集成先進技術，優化工作流程

增強型工作即利用人工智能、機器學習和自動化等技術來增強員工的表現，使他們能夠更高效地完成任務。增強型工作的重要意義在於它能夠提高生產效率、降低成本、推動創新，並幫助員工專注於需要人類獨特技能的任務。顯著提升了生產效率與工作質量，同時有助於成本控制，減少對人工的依賴，優化流程與資源分配，降低運營與維修成本。實現“以用代練”促進技術創新，推動新技術與方法的應用。

07 端到端AI構建一體化的人工智能系統

隨着深度學習、強化學習等技術的快速發展，端到端人工智能逐漸成為AI領域的研究熱點。傳統的AI系統往往需要將任務分割成多個模塊，每個模塊分別進行設計和優化。端到端人工智能的引入，打破了這一侷限，使得AI系統能夠以整體最優的方式完成任務。

端到端人工智能的推廣和應用，提高了AI系統的效率和準確性，使得AI系統能夠更快速地適應複雜多變的環境和任務。同時，端到端人工智能降低了AI系統的開發和維護成本，因為不再需要分別優化多個模塊，而是可以對整個系統進行統一的優化和調試，為自動駕駛、智能製造、智慧醫療等領域的發展注入了新的動力。

08 新的大模型訓練技術呼之欲出

Scaling Law因OpenAI的“大力出奇跡”推出GPT而在近年來被大模型領域奉為圭臬。然而隨着Scaling Law逐漸逼近“邊際效應”，模型性能的提升開始顯著減緩，而資源投入的成本則持續增加。這使得傳統上依賴增大模型規模和數據量以提升AI能力的策略逐漸失去效用，從而迫使研究人員尋求新的技術路徑和創新方法，以突破Scaling Law所帶來的技術瓶頸。合成數據、增強推理模型、鏈式推理（Chain of Thought, CoT）、思維偏好優化（Thinking Preference Optimization, TPO）、分佈式大集羣等方式，將探索新的大模型訓練迭代路徑。

09 基建、能源、資源將成為大模型決賽圈門票

隨着大數據、人工智能等前沿技術的迅猛發展，算力需求呈現出爆炸式增長。這一現象背後，不僅是技術層面的激烈角逐，更依賴於能源與資源的堅實保障。

因此，要維持當前的發展態勢，實現全面且高效的算力資源利用，避免資源浪費，算力平台化已逐漸成為行業的共識。與此同時，邊緣計算作為雲計算的重要補充，通過在網絡邊緣部署計算節點，實現了對算力需求的快速響應與高效處理。此外，量子計算等新興計算技術的興起，也將為未來算力供給提供新的模式。

10 AI治理相關問題凸顯，版權、驗證、倫理以及ESG規範引導呼之欲出

隨着AI技術的廣泛應用，AI治理相關問題凸顯，對人工智能技術的研發、應用和管理進行全面、系統的規範和引導，以確保其健康、有序、可持續發展，包括版權、驗證、倫理以及環境、社會和治理（ESG）等方面。因此，需要建立完善的AI科技發展治理體系，釐清科技開發應用、科技倫理設定、法律規則介入三者之間的關係，尋求科技發展、倫理引導及法律實現之間的平衡點。展望2025，在這個充滿挑戰與機遇的時代，讓我們一同探索人工智能的未來，見證科技行業的發展。