01 前言

近年来人工智能大模型技术取得了突破性进展，从备受质疑到成为通往AGI的最佳路径，大模型的应用全面爆发。2025年，大模型技术继续引领科技潮流，推动科研创新、具身智能、多模态融合等领域的突破，并带来更高效、更安全的AI应用体验。

02 AI4S：大模型驱动科学研究新范式

诺贝尔奖的授予，标志着主流科学界对AI技术潜力的认可。AI4S（AI for Science）已成为推动科学研究范式变革的关键力量，它以海量数据训练为基础，具备强大的跨领域知识整合能力，能够捕捉高维数据中的复杂结构和模式，并对复杂科学问题进行整体理解和全局综合分析。AI4S已在生物医学、气象、材料发现、生命模拟、能源等基础与应用科学的研究中展现出巨大潜力，并为探索大脑与行为之间的神经机制提供重要研究平台。

03 具身智能元年：大小脑与本体协同进化

具身智能竞争日益激烈，中美两国在该领域领先。具身智能的三大组成部分——具身大脑、具身小脑和本体，正在协同进化，推动人形机器人、机器狗等具身智能产品的研发和应用落地。端到端模型和分层决策模型是目前具身大模型的主流技术路线，预计端到端模型规模将持续迭代，小脑大模型的尝试也将取得突破。

04 多模态融合：原生多模态大模型崛起

传统多模态模型存在多模态信息损失和割裂的问题，原生多模态大模型通过训练阶段即对齐视觉、音频、3D等模态的数据，实现多模态的统一，构建了更高效、更准确的多模态融合模型。OpenAI的GPT和Meta的Gemini等原生多模态大模型，在多模态融合能力方面取得了显著进展。国内原生多模态大模型也处于探索阶段，北京智源人工智能研究院的Emu3-8B模型是国内首个全自研原生多模态大模型，展现出在大规模训练和推理上的潜力。

05 Scaling Law扩展：强化学习提升模型泛化能力

Scaling Law 作为大模型训练的黄金经验法则，正从预训练阶段扩展到后训练、推理等其他阶段。强化学习在其中发挥着重要作用，OpenAI的o1和o3等模型通过利用强化学习在训练和推理时的规模定律，提高了找到最佳推理路径的可能性和效果。强化学习将在发现后训练、推理阶段的Scaling Law中发挥更大的作用。

06 世界模型：迈向全面智能的关键一步

世界模型通过构建对外部世界的模拟，赋予AI更高级别的认知、适应和决策能力，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。Google的Genie、World Labs的AI系统、Meta的NWM等世界模型成果纷纷发布，展现出世界模型在生成复杂、可交互的虚拟环境、自主导航等方面的潜力。北京智源人工智能研究院的Emu3和See3D等国内世界模型成果也展现出在大规模训练和推理上的潜力。

07 合成数据：大模型迭代与应用落地的重要催化剂

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。微软的Phi-4、OpenAI的o1、智源研究院的Infinity-Instruct等模型都利用了合成数据进行训练，取得了显著进展。

08 推理优化：AI Native 应用落地的必要条件

大模型应用落地面临着硬件限制的挑战，模型推理优化技术日益成为产研侧关注重点。算法加速和硬件优化是推理优化的两个主要研究方向，Meta、微软、潞晨科技、Cerebras等国内外厂商在推理优化方面取得了显著进展。

09 Agentic AI：重塑产品应用形态

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。从Chatbot、Copilot 到AI Agent、Agentic AI，行业对AI应用形态的理解越发深入。OpenAI、Anthropic等头部模型厂商积极布局智能体产品与技术，微软的研究显示，近70%的财富500强企业员工已开始使用AI工具处理繁琐任务。

10 AI 应用热度渐起，Super App 花落谁家

生成式模型能力提升、推理优化、Agent/RAG 框架等技术发展为AI 超级应用的落地奠定了基础。终端设备厂商和基础模型及垂直应用赛道厂商正在积极探索AI OS 和AI APP 的构建。尽管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。

11 AI安全治理体系持续完善

大模型的涌现带来了潜在的安全风险，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，是参与AI的各方需要持续探讨的议题。OpenAI、Google、Anthropic等国外厂商积极采取AI安全措施，联合国科技大会发布了两项大模型安全标准，蚂蚁集团、华为、北京智源人工智能研究院等国内机构也在AI安全方面取得了显著进展。

12 结语

未来大模型技术将继续引领科技潮流，推动科研创新、具身智能、多模态融合等领域的突破，并带来更高效、更安全的AI应用体验。我们期待着大模型技术为人类社会带来更多惊喜和改变！