2025十大AI技术趋势：大模型持续进化，AI热度不断攀升

2024年对于AI的发展是里程碑式的一年，短短一年我们见证了太多AI技术变革带来的惊艳。2025年初，北京智源人工智能研究院发布了《2025十大AI技术趋势》，揭示了2025年AI的发展正面临新拐点，多模态技术、具身智能将进一步深化AI对世界的认知、理解与推理能力。文章深入剖析了未来科技的发展方向，总结出以下十点趋势。

注：本篇内容来自智源研究院《2025十大AI技术趋势》

趋势一：AI4S驱动科学研究范式变革

AI4S（AI for Science）已成为推动科学研究范式变革的核心力量，未来随着多模态大模型进一步融入科学研究，AI将提升科学研究效率，推动科学研究从聚焦优化特定任务向更复杂、更动态、更交叉的问题发展，也为应用科学的研究开辟新方向。

趋势二：具身智能落地元年‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

2025年随着具身大小脑和本体的协同进化，具身智能应用成熟化，会有以下三点趋势：

从行业来说，近百家的具身初创将迎来洗牌，厂商数量减少；

从技术路线出发，端到端模型继续迭代，小脑大模型的尝试或有突破；

在商业变现上，具身智能将应用在更多的工业场景下，部分人形机器人迎来量产。

趋势三：统一的多模态大模型实现更高效‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

AI人工智能的本质是对人的思维信息过程进行模拟，当前的AI局限于语言和视觉数据，下一代多模态大模型将在训练阶段就对齐视觉、音频、3D等模态的数据，实现多模态的统一，构建原生多模态大模型，提升AI在实际应用中的效率和准确性。

趋势四：Scaling Law步入新时代

Scaling Law推动基础模型性能提升的训练模式“性价比”持续下降，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、推理阶段的关键技术，将会得到更多的应用和创新使用。

趋势五：世界模型加速发布，因果推理提升

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，这种能力不仅能推动AI在自动驾驶、机器人控制及智能制造等前沿领域的深度应用，更有望突破传统的任务边界，探索人机交互的新可能。

趋势六：合成数据崛起

合成数据已经成为基础模型厂商补充数据的首选，它能够降低人工治理和标注的成本，缓解数据隐私与治理问题的压力，并且减少通用数据被大厂垄断，专有数据存在获取成本的问题，促进大模型应用落地。

趋势七：推理优化成为AI Native应用落地的必要条件

在资源受限的设备上，大模型的落地应用会面临较大的开销限制，对部署资源、用户体验、经济成本均带来巨大挑战。未来算法加速和硬件优化技术将持续迭代，双轮驱动加速AI Native应用落地，提升AI的实际应用效果。

趋势八：Agentic AI成为产品落地的重要模式

2025年，更通用、更自主的智能体将重塑产品应用形态，进一步深入工作与生活场景，成为大模型产品落地的重要应用形态。从Chatbot、Copilot到AI Agent、Agentic AI，未来将实现更多智能化程度更高、对业务流程理解更深的多智能体系统在应用侧落地。

趋势九：AI应用热度持续攀升

近一年时间，生成式模型的图像与视频处理能力提升，叠加推理优化带来降本，Agent/RAG框架、应用编排工具等技术持续发展，为超级应用的落地奠定基础，将带来Super APP的爆发。

趋势十：AI安全治理体系仍需完善

大模型Scaling的复杂性带来许多潜在风险，给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，如何在人工监管上平衡行业发展和风险管控？这对参与AI的各方来说，都是需要探讨的问题。

当前我们正在经历第四次科技革命，人工智能迅速渗透到我们的生活和工作中，未来会有更多的技术实现落地。在科技发展的洪流中充满了机遇与变革，我们作为亲历者要保持理性与包容，共同推动人类文明的边界向更高更远处延伸发展。