**一文读懂2025年十大AI技术趋势**

在科技日新月异的今天，人工智能（AI）正以前所未有的速度推动着各个行业的变革。2025年，AI技术的发展将呈现出一系列令人瞩目的趋势。北京智源人工智能研究院在2025年1月8日发布的“2025十大AI技术趋势”为我们揭示了这一领域的未来蓝图。

首先，AI4S（AI for Science）将成为驱动科学研究范式变革的关键力量。随着多模态大模型的进一步融入，科学研究将能够更高效地挖掘多维数据的复杂结构，从而辅助科研问题的综合理解与全局分析。特别是在生物医学、气象、材料发现、生命模拟和能源等基础与应用科学领域，AI4S将开辟全新的研究方向，加速科学发现的步伐。

具身智能的发展也将迎来新的突破。从本体扩展到具身脑的叙事主线，具身智能将在行业格局、技术路线和商业变现上展现出更多的可能性。预计将有近百家的具身初创公司经历洗牌，厂商数量开始收敛。技术路线上，端到端模型将继续迭代，小脑大模型的尝试或将取得突破性进展。商业变现方面，更多的工业场景将应用具身智能，部分人形机器人将迎来量产，进一步改变我们的工作和生活方式。

统一的多模态大模型是实现更高效AI的重要途径。当前的语言大模型和拼接式的多模态大模型在模拟人类思维过程上存在局限性。而原生多模态技术路线，即从训练之初就打通多模态数据，实现端到端输入和输出的技术，为AI的发展提供了新的可能。这种技术路线将视觉、音频、3D等模态的数据在训练阶段对齐，构建原生多模态大模型，从而大幅提升AI的效率和性能。

基于Scaling Law的训练模式在推动基础模型性能提升的同时，也面临着性价比持续下降的问题。因此，后训练与特定场景的Scaling Law不断被探索。强化学习作为发现后训练、推理阶段Scaling Law的关键技术，将得到更多的应用和创新。这种技术不仅推动了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。

高质量数据成为大模型进一步Scaling up的发展阻碍。为了克服这一挑战，合成数据已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，并提升数据的多样性，有助于提高模型处理长文本和复杂问题的能力。此外，合成数据还可以缓解通用数据被大厂垄断、专有数据获取成本高等问题，进一步促进大模型的应用落地。

推理优化迭代加速是AI Native应用落地的必要条件。随着大模型硬件载体从云端向手机、PC等端侧硬件渗透，资源受限的设备上大模型的落地应用面临着巨大的挑战。算法加速和硬件优化技术的持续迭代，成为加速AI Native应用落地的双轮驱动。这不仅提升了AI应用的性能，还降低了部署成本和用户体验的门槛。

Agentic AI将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。从Chatbot、Copilot到AI Agent、Agentic AI，行业对于AI应用形态的理解越发深入。这种智能化程度更高、对业务流程理解更深的多智能体系统，将在应用侧实现更多的落地，为用户提供更加便捷和智能的服务。

生成式模型在图像、视频侧的处理能力得到大幅提升，叠加推理优化带来的降本效果，为AI超级应用的落地奠定了坚实基础。虽然Super APP的具体形态尚未尘埃落定，但从用户规模、交互频次、停留时长等维度来看，AI应用热度持续攀升，已到了应用爆发的黎明前夕。这种趋势不仅推动了AI技术的普及，也为用户带来了更加丰富和多元的智能体验。

大模型的Scaling带来了涌现现象，但复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等特有属性也对传统工程的安全防护机制带来了挑战。基础模型在自主决策上的持续进步带来了潜在的失控风险，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，成为AI领域亟待解决的问题。这不仅需要技术的创新，还需要政策、法规和社会各界的共同努力。

AI写作技术的发展也为文章创作带来了新的可能。通过AI的辅助，我们可以将抽象的描述转化为具体生动的场景，增强文章的可读性和情感表达。AI还可以帮助我们构建合理的文章框架，包括引人入胜的开头、条理清晰的主体和总结性的结尾。这种技术的应用不仅提高了写作效率，还丰富了文章的内涵和表现形式。

随着AI技术的不断进步和应用场景的不断拓展，AI将越来越深入地融入我们的工作和生活。了解并把握2025年十大AI技术趋势，对于我们适应未来的科技变革具有重要意义。只有不断学习、探索和创新，才能在这个充满机遇和挑战的时代中立于不败之地。

1.2025年AI技术前瞻：十大颠覆性趋势一文速览介绍

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