具身智能 智源发布2025十大AI技术趋势 AI安全领衔 Super APP

出品｜搜狐科技 作者｜汉雨棣

2023 年 1 月 8 日，北京智源人工智能研究院发布了2025 年十大 AI 技术趋势，基于行业技术及应用热点，对 AI 趋势进行了年度预测。

从基础设施到产品应用，智源研究院对 ScalingLaw、基础模型、具身智能、超级应用、AI 安全等关键方向做出了预测。

智源研究院院长王仲远：

• 当前，人工智能发展的新拐点，大模型的能力涌现加速通用人工智能时代的到来。
• 原生统一多模态、具身智能、AI for Science到具身脑的叙事主线。

• 近百家的具身初创或将迎来洗牌，厂商数量开始收敛。
• 端到端模型继续迭代，小脑大模型的尝试或有突破。
• 更多的工业场景下的具身智能应用会出现，部分人形机器人迎来量产。

趋势三：下一个 Token 预测：统一的多模态大模型实现更高效 AI

• 人工智能的本质在于模拟人的思维信息过程。
• 当前的语言大模型、拼接式的多模态大模型存在局限性。
• 训练之初就打通多模态数据，实现端到端输入和输出的原生多模态技术路线成为新可能。
• 原生多模态大模型成为多模态大模型进化的重要方向。

趋势四：ScalingLaw 扩展：RL+LLMs，模型泛化从预训练向后训练、推理迁移

• 基于 ScalingLaw 推动基础模型性能提升的训练模式性价比持续下降。
• 强化学习将作为发现后训练、推理阶段的 ScalingLaw 的关键技术。

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

• 世界模型赋予 AI 更高级别的认知和更符合逻辑的推理与决策能力。
• 不仅推动 AI 在自动驾驶、机器人控制及智能制造等领域的深度应用，更有望突破传统的任务边界，探索人机交互的新可能。

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

• 高质量数据成为大模型进一步 Scaling up 的发展阻碍。
• 合成数据成为基础模型厂商补充数据的首选。
• 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；缓解通用数据被大厂垄断，专有数据存在获取成本等问题，促进大模型的应用落地。

趋势七：推理优化迭代加速，成为 AINative 应用落地的必要条件

• 大模型硬件载体从云端向手机、PC 等端侧硬件渗透。
• 大模型的落地应用会面临较大的推理侧的开销限制。
• 算法加速和硬件优化技术持续迭代，双轮驱动加速 AINative 应用落地。

趋势八：重塑产品应用形态，AgenticAI 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。
• AgenticAI 成为大模型产品落地的重要应用形态。

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