智源研究院預(yù)測2025十大AI技術(shù)趨勢，具身智能、AI安全成焦點

2025-1-9 09:28| 發(fā)布者: admin| 查看: 72| 評論: 0

摘要: 中新網(wǎng)北京1月8日電 (記者夏賓)北京智源人工智能研究院(下稱“智源研究院”)8日在京發(fā)布“2025十大AI技術(shù)趨勢”。今年的十大AI趨勢是智源研究院根據(jù)行業(yè)技術(shù)及應(yīng)用熱點，給出的年度AI趨勢預(yù)測。從基礎(chǔ)設(shè)施到產(chǎn)品應(yīng) ...

中新網(wǎng)北京1月8日電 (記者夏賓)北京智源人工智能研究院(下稱“智源研究院”)8日在京發(fā)布“2025十大AI技術(shù)趨勢”。今年的十大AI趨勢是智源研究院根據(jù)行業(yè)技術(shù)及應(yīng)用熱點，給出的年度AI趨勢預(yù)測。從基礎(chǔ)設(shè)施到產(chǎn)品應(yīng)用，智源對Scaling Law(規(guī)模定律)、基礎(chǔ)模型、具身智能、超級應(yīng)用、AI安全等關(guān)鍵方向作出預(yù)測。

北京智源人工智能研究院8日在京發(fā)布“2025十大AI技術(shù)趨勢”。主辦方供圖。

具體看，趨勢一是“科學(xué)的未來：AI4S(AI for Science)驅(qū)動科學(xué)研究范式變革”。趨勢二是“具身智能元年：具身大小腦和本體的協(xié)同進化”。趨勢三是“下一個Token預(yù)測：統(tǒng)一的多模態(tài)大模型實現(xiàn)更高效AI”。趨勢四是“Scaling Law擴展：RL+ LLMs，模型泛化從預(yù)訓(xùn)練向后訓(xùn)練、推理遷移”。趨勢五是“世界模型加速發(fā)布，有望成為多模態(tài)大模型的下一階段”。

趨勢六是“合成數(shù)據(jù)將成為大模型迭代與應(yīng)用落地的重要催化劑”。趨勢七是“推理優(yōu)化迭代加速，成為AI Native應(yīng)用落地的必要條件”。趨勢八是“重塑產(chǎn)品應(yīng)用形態(tài)，Agentic AI成為產(chǎn)品落地的重要模式”。趨勢九是“AI應(yīng)用熱度漸起，Super App花落誰家猶未可知”。趨勢十是“模型能力提升與風(fēng)險預(yù)防并重，AI安全治理體系持續(xù)完善”。

在發(fā)布會現(xiàn)場，來自清華等高校和企業(yè)界的領(lǐng)域?qū)＜?，以及智源相關(guān)研究中心負責(zé)人對每項趨勢進行了分析和點評。在十大趨勢的代表案例中，不乏中國自研技術(shù)和產(chǎn)品的身影。

在多模態(tài)領(lǐng)域，智源研究院發(fā)布完全自研的基于自回歸技術(shù)的原生多模態(tài)世界模型Emu3，實現(xiàn)了視頻、圖像、文本三種模態(tài)的統(tǒng)一理解和生成。

在模型應(yīng)用領(lǐng)域，豆包月活躍用戶數(shù)于2024年12月達到了7116萬，在國內(nèi)和全球均處領(lǐng)先位置。在服務(wù)類智能體賽道，螞蟻集團旗下支小寶、螞小財?shù)认盗蠥I管家產(chǎn)品，重塑了AI產(chǎn)品形態(tài)。

智源研究院院長王仲遠說，當(dāng)前，我們處在人工智能發(fā)展的新拐點，大模型的能力涌現(xiàn)加速通用人工智能時代的到來，原生統(tǒng)一多模態(tài)、具身智能、AI for Science，將進一步深化人工智能對世界的感知、理解與推理，連接數(shù)字世界與物理世界，驅(qū)動科學(xué)研究創(chuàng)新突破。

在具身智能方面，業(yè)內(nèi)專家認為，2025年的具身智能，將繼續(xù)從本體擴展到具身腦的敘事主線，可從三方面有更多期待。在行業(yè)格局上，近百家的具身初創(chuàng)或?qū)⒂瓉硐磁?，廠商數(shù)量開始收斂；在技術(shù)路線上，端到端模型繼續(xù)迭代，小腦大模型的嘗試或有突破；在商業(yè)變現(xiàn)上也將看到更多的工業(yè)場景下的具身智能應(yīng)用，部分人形機器人迎來量產(chǎn)。

在AI安全方面，與會專家稱，大模型作為復(fù)雜系統(tǒng)，其特有的涌現(xiàn)結(jié)果不可預(yù)測、循環(huán)反饋等特有屬性也對傳統(tǒng)工程的安全防護機制帶來了挑戰(zhàn)?；A(chǔ)模型在自主決策上的持續(xù)進步帶來了潛在的失控風(fēng)險，如何引入新的技術(shù)監(jiān)管方法、如何在人工監(jiān)管上平衡行業(yè)發(fā)展和風(fēng)險管控？這對參與AI的各方來說，都是一個值得持續(xù)探討的議題。(完)