文 | 大模型之家
2025年，站在新的历史起点上，人工智能产业将迎来怎样的发展态势？大模型技术又将如何引领AI的下一轮变革？为此，大模型之家特别推出了《2025人工智能行业趋势报告》，旨在通过深入剖析当前AI产业的发展现状，结合最前沿的技术动态和市场趋势，描绘一幅清晰的人工智能产业未来图景。
多模态将引领AIGC爆发的新章
近年来，随着深度学习、自然语言处理、计算机视觉等技术的快速发展，多模态技术取得了显著进展。商汤秒画、Sora、可灵等文生图、文生视频等模型产品的推出，让AI生成的内容更加丰富多彩，极大地丰富了用户体验和应用场景。
此外，为了满足多模态应用对算力的巨大需求，算力供给方将不断探索新的硬件架构和算力调度策略，提高算力的供给效率和灵活性。同时，算法优化也将成为解决算力瓶颈的重要途径，通过优化算法结构和计算流程，降低算力消耗，提高计算效率。
值得一提的是，多模态生成幻觉的消除，将成为行业新的探索方向，将进一步提升多模态生成的可用性。通过研究和实施新的技术和方法来消除这些幻觉，可以确保生成的内容更加准确和可靠，从而提高用户的信任度和满意度。
空间智能将构建AI的三维世界认知基石
空间智能是指机器在三维空间中的感知、理解和交互能力。它超越了传统二维视觉的局限，使机器能够像人类一样在复杂的三维环境中进行导航、操作和决策。这一能力不仅涉及对空间结构的深度认知，还包括对空间关系的理解和应用。让AI对于世界的认知维度全面升级，成为走向AGI的必经之路。
空间智能和世界模型共同构成了机器理解和操作三维世界的基础，促进了人工智能技术的跨界融合。空间智能和世界模型的发展还有助于推动人工智能向更高层次迈进。逐步实现通用人工智能的愿景。
具身智能让AI技术向更为复杂的物理交互领域迈进
具身智能时代，人工智能系统不仅能够认识和理解世界，还能够具有通过物理实体（如机器人）在物理世界中给予反馈和进行互动的能力。
具身智能的发展对于人工智能行业具有深远的意义。首先，它推动了AI技术从认知层面向物理交互层面的拓展，使AI系统能够更全面地理解和应对复杂环境。近年来，人形机器人作为具身智能的重要载体，受到了广泛的关注和研究。未来，具身智能的发展将依赖于多种技术的融合与创新，将推动具身智能向更高层次发展。
AI慢思考探索智能决策的深度与广度
所谓AI的“慢思考”，就是AI在遇到复杂问题时，通过多步推理和深入思考，采取的一种更加细致、全面的分析和决策方式，并最终得出答案的过程。慢思考的方式大幅优化了AI的回答精准度，特别是在复杂推理任务中的表现尤为突出。
通过平衡速度与准确性，AI系统能够在保证效率的同时，不断提升其智能化水平。因此，慢思考作为一种重要的决策模式，逐渐受到AI研究者和从业者的关注。
智能体工作流推动AI实时自动决策在产业中的融合与发展
智能体工作流，是指在AI系统中，通过集成多个智能体（Agent），并定义它们之间的交互规则和流程，以实现复杂任务的自动化和智能化处理。这种工作流模式充分利用了智能体的自主性和协作性，使得AI系统能够更高效地应对复杂多变的环境和需求。
AI产业中，工作流通常涉及数据的采集、处理、分析和决策等多个环节，是实现自动化和智能化业务流程的关键。
增强型工作集成先进技术，优化工作流程
增强型工作即利用人工智能、机器学习和自动化等技术来增强员工的表现，使他们能够更高效地完成任务。增强型工作的重要意义在于它能够提高生产效率、降低成本、推动创新，并帮助员工专注于需要人类独特技能的任务。显著提升了生产效率与工作质量，同时有助于成本控制，减少对人工的依赖，优化流程与资源分配，降低运营与维修成本。实现“以用代练”促进技术创新，推动新技术与方法的应用。
端到端AI构建一体化的人工智能系统
随着深度学习、强化学习等技术的快速发展，端到端人工智能逐渐成为AI领域的研究热点。传统的AI系统往往需要将任务分割成多个模块，每个模块分别进行设计和优化。端到端人工智能的引入，打破了这一局限，使得AI系统能够以整体最优的方式完成任务。
端到端人工智能的推广和应用，提高了AI系统的效率和准确性，使得AI系统能够更快速地适应复杂多变的环境和任务。同时，端到端人工智能降低了AI系统的开发和维护成本，因为不再需要分别优化多个模块，而是可以对整个系统进行统一的优化和调试，为自动驾驶、智能制造、智慧医疗等领域的发展注入了新的动力。
新的大模型训练技术呼之欲出
Scaling Law因OpenAI的“大力出奇迹”推出GPT而在近年来被大模型领域奉为圭臬。然而随着Scaling Law逐渐逼近“边际效应”，模型性能的提升开始显著减缓，而资源投入的成本则持续增加。这使得传统上依赖增大模型规模和数据量以提升AI能力的策略逐渐失去效用。
这也迫使研究人员寻求新的技术路径和创新方法，以突破Scaling Law所带来的技术瓶颈。合成数据、增强推理模型、链式推理（Chain of Thought, CoT）、思维偏好优化（Thinking Preference Optimization, TPO）、分布式大集群等方式，将探索新的大模型训练迭代路径。
基建、能源、资源将成为大模型决赛圈门票
随着大数据、人工智能等前沿技术的迅猛发展，算力需求呈现出爆炸式增长。这一现象背后，不仅是技术层面的激烈角逐，更依赖于能源与资源的坚实保障。
因此，要维持当前的发展态势，实现全面且高效的算力资源利用，避免资源浪费，算力平台化已逐渐成为行业的共识。与此同时，边缘计算作为云计算的重要补充，通过在网络边缘部署计算节点，实现了对算力需求的快速响应与高效处理。此外，量子计算等新兴计算技术的兴起，也将为未来算力供给提供新的模式。
AI治理相关问题凸显，版权、验证、伦理以及ESG规范引导呼之欲出
随着AI技术的广泛应用，AI治理相关问题凸显，对人工智能技术的研发、应用和管理进行全面、系统的规范和引导，以确保其健康、有序、可持续发展，包括版权、验证、伦理以及环境、社会和治理（ESG）等方面。
因此，需要建立完善的AI科技发展治理体系，厘清科技开发应用、科技伦理设定、法律规则介入三者之间的关系，寻求科技发展、伦理引导及法律实现之间的平衡点。
展望2025，在这个充满挑战与机遇的时代，让我们一同探索人工智能的未来，见证科技行业的发展。