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近日，北京智源人工智能研究院正式发布了《十大人工智能技术及应用趋势》报告，详细阐述了当前人工智能领域的最新技术动态和未来发展方向。该报告涵盖了包括“具身智能”、世界模型、合成数据等在内的多项前沿技术趋势，旨在剖析科技演进的轨迹。
智源研究院院长王仲远在发布会上指出，当前正处于AI发展的新拐点，大模型的快速发展正加速通用人工智能（AGI）时代的到来。原生统一多模态、具身智能以及AI在科学研究中的应用（AI for Science），将进一步深化人工智能对世界的感知、理解与推理，连接数字世界与物理世界，推动科学研究取得创新突破。智源研究院作为专注于AI领域的新型研发机构，希望通过这份报告为AI技术的发展指明方向。
智源研究院副院长兼总工程师林咏华在会上表示，虽然人们普遍期待AI能够超越人类智力，实现通用人工智能，并从数字世界走向物理世界，但在这一过程中可能会出现多种路径和方法，目前尚无法确定哪条路径能够成功，以及距离真正实现AGI还有多远。
报告中的十大AI技术趋势之一是AI for Science（AI4S）驱动科学研究范式变革。据统计，2024年，科研人员使用AI的比例显著增加，接近半数的科研人员认为AI将对其工作领域产生积极影响。AI对科学研究方法和流程的变革效应已经显现，特别是在生物医学、气象、材料发现等领域。
报告还指出，2025年将是“具身智能元年”。具身智能将从本体扩展到具身脑，国内近100家具身初创公司或将迎来洗牌，技术路线上端到端模型将继续迭代，商业变现方面也将看到更多工业场景下的具身智能应用。
在圆桌对话环节，蚂蚁集团大模型对齐负责人温祖杰表示，多模态技术的发展不仅限于视频生成，还包括图文多模态、OCR多模态等能力。蚂蚁集团的“探一探”产品通过视觉能力和多模态能力实现了多轮对话式的互动交流，为用户提供了更加符合真实体验的产品感知。
报告中的另一趋势是统一的多模态大模型将实现更高效的AI。当前的语言大模型和拼接式的多模态大模型在对人类思维过程的模拟上存在局限性，而原生多模态技术路线则为多模态发展提供了新的可能。训练阶段即对齐视觉、音频、3D等模态的数据，构建原生多模态大模型成为重要方向。
报告还提到了强化学习（RL）与大型语言模型（LLMs）的结合，将推动模型泛化从预训练向后训练、推理迁移。世界模型的加速发布有望成为多模态大模型的下一阶段，其注重“因果”推理作用，赋予AI更高级别的认知和逻辑推理能力。
在数据方面，高质量数据成为大模型进一步扩展的障碍，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，提升数据的多样性，有助于模型处理长文本和复杂问题的能力。
报告还强调了推理优化迭代加速对于AI应用落地的重要性。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较大挑战。算法加速和硬件优化技术的持续迭代成为AI应用落地的必要条件。
智源研究院行业研究组负责人倪贤豪表示，从Chatbot到Copilot，再到Agent与Agentic AI，行业对于AI应用形态的理解越发深入。2025年，更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，成为大模型产品落地的重要应用形态。
最后，报告指出，AI安全治理体系的持续完善也是未来发展的重要方向。大模型的复杂性和涌现结果不可预测性对传统工程的安全防护机制带来了挑战，如何引入新的技术监管方法、平衡行业发展和风险管控成为各方需要探讨的议题。
