智源研究院发布2025十大AI技术趋势：推动科学变革与智能升级

在2025年之初，智源研究院发布了对未来人工智能技术及应用趋势的十大预测，旨在深入剖析科技发展轨迹，洞察未来发展趋势，并预测推动社会进步的关键动力。这些趋势不仅涵盖了人工智能在科学研究中的应用，还涉及了具身智能、多模态大模型、强化学习、合成数据、推理优化、智能体应用形态、超级应用以及模型安全治理等多个方面。

趋势一：AI4S驱动科学研究范式变革
大模型引领下的AI4S（AI for Science）正在迅速改变科学研究的方式。预计到2025年，AI将更深入地融入生物医学、气象、材料发现、生命模拟、能源等基础和应用科学研究中，为这些领域带来新的研究方向和突破。

趋势二：具身智能的协同进化
2025年，具身智能将继续发展，从本体扩展到具身脑，我们期待在行业格局、技术路线和商业变现方面看到更多进展。具身智能在工业场景中的应用将逐渐增多，部分人形机器人有望实现量产。

趋势三：统一的多模态大模型
人工智能模拟人类多模态、跨模态的信息处理能力至关重要。原生多模态技术路线，即在训练阶段就打通视觉、音频、3D等多模态数据，构建统一的多模态大模型，将成为多模态大模型进化的重要方向。

趋势四：Scaling Law扩展
随着基础模型性能提升的训练模式“性价比”下降，后训练与特定场景的Scaling law将得到更多探索。强化学习作为发现后训练、推理阶段Scaling law的关键技术，将得到更广泛的应用和创新。

趋势五：世界模型的加速发布
更注重“因果”推理的世界模型将赋予AI更高级别的认知和更符合逻辑的推理与决策能力，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，并探索人机交互的新可能。

趋势六：合成数据的重要作用
高质量数据将成为大模型进一步发展的阻碍。合成数据作为补充数据的首选，可以降低成本，缓解对真实数据的依赖，提高数据的多样性和模型处理复杂问题的能力，并促进大模型的应用落地。

趋势七：推理优化迭代加速
随着大模型硬件载体向手机、PC等端侧硬件渗透，推理侧的开销限制对部署资源、用户体验和经济成本提出了巨大挑战。算法加速和硬件优化技术的持续迭代，将双轮驱动AI Native应用的落地。

趋势八：Agentic AI成为产品落地的模式
2025年，更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，进一步深入工作和生活场景，成为大模型产品落地的重要应用形态。AI超级应用的落地将受到生成式模型技术、推理优化和应用编排工具发展的推动。

趋势九：AI应用热度渐起
生成式模型在图像、视频处理能力上的大幅提升，以及Agent/RAG框架、应用编排工具等技术的发展，为AI超级应用的落地奠定了基础。尽管超级应用的具体形态尚未确定，但AI应用的热度将持续攀升，预示着应用爆发的黎明。

趋势十：模型能力提升与风险预防并重
随着大模型能力的提升，复杂系统特有的涌现结果不可预测、循环反馈等属性对传统安全防护机制提出了挑战。如何在推动技术发展的同时，确保模型安全和风险管控，是业界持续探讨的议题。

这些趋势预示着人工智能技术将在未来几年中经历深刻变革，为人类社会带来前所未有的智能升级和科学突破。随着技术的不断进步和创新，我们正站在科技的肩膀上，共同见证和推动人类文明向前发展。