进入2025年,全球AI产业会呈现哪些新的变化?

进入2025年,全球AI产业会呈现哪些新的变化?
2025年01月09日 18:36 智能制造网

导读

AI“复活”亲人、大模型帮写年度总结、无人驾驶汽车接送上下班、豆包月活跃用户数超7000万……

随着AI企业在大模型端的持续发力和成熟,2024年AI更多向应用侧尝试落地。 

进入2025年,全球AI产业会呈现哪些新的变化?有哪些突破值得期待?AI超级应用是否会出现?从基础设施到产品应用,北京智源人工智能研究院给出了2025年度AI趋势预测,或可提供一些参考。

1.AI将改变未来科研范式

当前,AI已经在许多不同的科研领域取得成就。除了与诺奖相关的AlphaFold外,还包括诸如DeepMind利用AI技术在核聚变-托克马克装置中控制等离子体形状等。

2025年,多模态大模型将进一步融入科学研究,赋能多维数据的复杂结构挖掘,辅助科研问题的综合理解与全局分析,为生物医学、气象、材料发现、生命模拟、能源等基础与应用科学的研究开辟新方向。

2.具身智能元年:小脑大模型的尝试或有突破

在刚刚过去的2024年,具身智能成为最吸金的科技赛道之一,从北美到中国均掀起了空前的融资热潮。

智源人工智能研究院预测,2025年的具身智能,将继续从本体扩展到具身脑的叙事主线可以从三方面有更多期待:

在行业格局上,近百家的具身初创或将迎来洗牌,厂商数量开始收敛;

在技术路线上,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,我们也必将看到更多的工业场景下的具身智能应用,部分人形机器人(19.460, -0.36, -1.82%)迎来量产。

3.统一的多模态大模型实现更高效AI

2024年,各家大模型厂商不再是简单竞争参数规模,而是将兼具文字、图片、视频等不同能力的多模态作为重要发力点。构建原生多模态大模型成为多模态大模型进化的重要方向。

4.Scaling Law扩展,模型泛化从预训练向后训练、推理迁移

2024年12月中旬,OpenAI 联合创始人Ilya Sutskever抛出了一个非常犀利的观点:预训练时代即将结束

据外媒报道,越来越多的从业者正在重新评估“Scaling law”的有效性和局限性。

智源人工智能研究院认为,基于Scaling Law推动基础模型性能提升的训练模式“性价比”持续下降,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、推理阶段的Scaling Law的关键技术,也将会得到更多的应用和创新使用。

5.世界模型加速发布,有望成为多模态大模型的下一阶段

近年来,人工智能领域涌现出一种被称为“世界模型”的新概念,被一些业内人士视为AI的下一个重大前沿。

智源人工智能研究院认为,更注重“因果”推理的世界模型赋予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。

6.合成数据将成为大模型迭代与应用落地的重要催化剂

大模型训练和开发对数据尤其是高质量数据的需求量日益增长,但现实世界中大模型训练所需数据量却日渐紧张。智源人工智能研究院认为,高质量数据将成为大模型进一步Scaling up的发展阻碍,合成数据已经成为基础模型厂商补充数据的首选

7.推理优化迭代加速,成为AI Native应用落地的必要条件

业内认为,AI Native赛道正在实现从概念到规模化、商业化的跨越。

智源人工智能研究院指出,大模型硬件载体从云端向手机、PC等端侧硬件渗透。在这些资源受限(AI算力、内存等)的设备上,大模型的落地应用会面临较大的推理侧的开销限制,对部署资源、用户体验、经济成本等均带来巨大挑战。算法加速和硬件优化技术持续迭代,双轮驱动加速AI Native应用落地。

8.Agentic AI成为产品落地的重要模式

2024年,智能体已经开始被各大科技公司重视起来。国内大厂和AI创业公司已纷纷推出自家的智能体平台或应用,比如阿里云ModelScopeGPT、腾讯元器、字节跳动旗下飞书智能伙伴、百度文心智能体、百川旗下百小应、科大讯飞(54.580, 1.80, 3.41%)旗下讯飞友伴、昆仑万维(43.210, 2.06, 5.01%)天工skyAgents等。

智源人工智能研究院认为,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

9. AI应用热度持续攀升,已来到超级应用爆发的黎明前夕

近一年时间,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,Agent/RAG框架、应用编排工具等技术的持续发展,为AI超级应用的落地积基树本。

智源研究院行业研究组负责人倪贤豪表示,“虽然Super APP花落谁家尚未尘埃落定,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,已到应用爆发的黎明前夕。”此外,他进一步指出,大厂更有机会出现AI超级应用,因为它们的渠道建设能力更强,创业公司的难度相对比较大

10.模型能力提升与风险预防并重,AI安全治理体系持续完善

在信息传播速度日益加快的当下,由AI系统引发的偏见、深度伪造、隐私泄漏、版权争议等问题丛生,社会对AI安全的关注度急剧上升

总的来说,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?这对参与AI的各方来说,都是一个值得持续探讨的议题。(周小白)

来源:节选TechWeb、北京智源人工智能研究院

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