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未來人工智能將成為我們生活中的核心組成部分。屆時，人工智能的存在將不再引起特別關注，而是被視為理所當然的存在。我們也不再會主動“操縱”人工智能，而是自然地生活在一個由人工智能深度賦能的智能世界里，一切都變得更為高效、精準與直觀。背后支撐這一切的，是強大且精密的算法與技術架構。

當前，越來越多的企業(yè)在各類應用場景中部署大規(guī)模語言模型（LLM）。盡管LLM展現出了巨大應用潛力，但其并非適用于所有業(yè)務需求。為此，許多企業(yè)正在探索使用小型語言模型和開源解決方案，以便能夠在更小、更精確的數據集上進行訓練，從而更好地滿足特定需求。

與此同時，隨著多模態(tài)模型和基于AI的模擬技術的發(fā)展，企業(yè)正在構建一個更加個性化和定制化的AI生態(tài)系統(tǒng)，使得企業(yè)能夠根據具體任務選擇最合適的模型類型，從而實現更加精細化的應用。這不僅限于傳統(tǒng)的“問答型”AI，還包括能夠執(zhí)行復雜任務、提供決策支持和優(yōu)化流程的智能系統(tǒng)。

隨著AI在執(zhí)行層面的應用不斷深入，可能即將迎來代理AI（Agent-based AI）的新時代。在這一新時代，AI將不僅僅是一個輔助工具，而是充當“副駕駛”角色，深度融入消費者和企業(yè)的日常運營中，幫助他們更高效地決策、工作和生活。通過這種智能化的協(xié)同合作，AI有望徹底改變人類的工作方式和生活體驗。

技術創(chuàng)新

• 基礎模型持續(xù)演進：語言大模型在上下文窗口長度、知識密度提升、推理能力優(yōu)化等多維度持續(xù)進化，如通過引入強化學習算法改進推理側。多模態(tài)大模型由早期子任務模型組合轉向端到端跨模態(tài)統(tǒng)一特征表示，實現原生多模支持。
• 算法與架構深度耦合：大模型的發(fā)展高度依賴先進的軟硬件協(xié)同技術生態(tài)體系?？蚣軐用?，強調對大模型原生支持能力，大規(guī)模分布式訓練成為框架的新發(fā)力點。芯片層面，呈現芯片架構向定制化演進、存儲與互聯(lián)重要性日益提升、強調軟硬協(xié)同升級釋放硬件計算潛力等趨勢。
• 工程化技術發(fā)展：大模型開發(fā)及應用工具鏈快速發(fā)展，加速了大模型技術的迭代，顯著提升了訓練效率，降低了推理成本，拓展了大模型應用范圍，增強了系統(tǒng)的擴展性，降低了應用門檻。
• 高質量數據受重視：高質量、大規(guī)模、多樣化的數據集成為大模型發(fā)展的關鍵戰(zhàn)略要素，多模態(tài)詞元向量融合、新一代高水平數據標注、面向人工智能的數據集質量評估以及合成數據等新興技術快速發(fā)展。

應用賦能

• 賦能新型工業(yè)化：呈現 “大小模型協(xié)同”“兩端快、中間慢” 等階段特征。以大模型為代表的通用智能應用處于初步探索階段，消費側應用迭代加速，對話式搜索、智能助理等革新功能不斷涌現，端側加速落地；生產側應用與行業(yè)場景融合不斷深入。
• 重點行業(yè)深入融合：在裝備制造行業(yè)，可優(yōu)化研發(fā)制造流程；在消費品行業(yè)，能助力創(chuàng)新與精準營銷；在原材料行業(yè)，可實現生產過程的智能管控等。各行業(yè)積極探索大模型應用，推動行業(yè)智能化變革。

安全治理

• 國際合作加強：聯(lián)合國發(fā)揮主渠道作用，經濟合作與發(fā)展組織、金磚國家等密集推出人工智能治理舉措，人工智能安全峰會等提供全球對話平臺。
• 各經濟體治理體系漸趨明晰：各主要經濟體旨在維護本土產業(yè)發(fā)展需要，完善自身的治理體系。
• 產業(yè)實踐積極：產業(yè)各方積極發(fā)揮技術研究和治理協(xié)同優(yōu)勢，發(fā)布治理框架、制定標準規(guī)范、推出測試平臺、迭代評估工具，加速探索模型間對抗新范式、模型水印算法等前瞻技術研究，提升人工智能安全治理能力。

產業(yè)發(fā)展

• 企業(yè)數量與規(guī)模增長：全球人工智能產業(yè)規(guī)模增長，大模型拉動投融資上揚，創(chuàng)業(yè)企業(yè)發(fā)展創(chuàng)新高。如中國人工智能企業(yè)數量超過 4500 家，核心產業(yè)規(guī)模已接近 6000 億元人民幣。
• 模型與應用多元化：百度文心一言、商湯日日新等大模型不斷發(fā)展，在作詩、辦公、視頻制作等領域發(fā)揮作用，同時，具身智能本體跳舞機器人等新應用場景不斷涌現

• 人性化 AI 普及：自然語言和語音界面將不斷發(fā)展，使幾乎沒有受過技術培訓的操作員也能與各種類型的 AI 進行更緊密的互動，推動數據驅動決策的民主化，全面釋放競爭優(yōu)勢。
• AI 與工業(yè)軟件深度融合：AI 將被整合作為工業(yè)軟件系統(tǒng)的 “前端”，用戶可以直接向系統(tǒng)請求生成定制報告或設計特定資產的控制界面，提高生產力、簡化工作流程和縮短價值實現時間。
• 行業(yè)垂類大模型應用：通過借助行業(yè)工藝數據對通用大模型進行微調，形成垂直領域大模型，能夠深入分析行業(yè)工藝數據，推動工藝制程的優(yōu)化和升級，顯著提升生產效率和產品質量。
• 生成式 AI 助力設計與創(chuàng)新：生成式人工智能將通過支持個性化的需求，推動工業(yè)企業(yè)實現高度定制化產品生產，優(yōu)化工業(yè)設計流程，如材料選擇和工藝參數設置，并通過持續(xù)學習和調整，確保產品的高質量和一致性，滿足市場上不斷變化的需求。
• 云邊端一體化加速：人工智能將加速云邊端一體化，提升邊緣設備的實時數據處理能力，減少對云平臺的依賴，AI 賦能的智能算力調度使計算更加高效，助力企業(yè)在復雜環(huán)境中快速決策。
• 具身智能機器人發(fā)展：具身智能技術賦予工業(yè)機器人真正的智能，減少對傳統(tǒng)工裝和夾具的依賴，實現快速切換生產任務，大幅降低工業(yè)機器人的部署成本，推動其在智能制造中的廣泛應用。
• 人機協(xié)作深化：隨著 AI 智能體感知、決策能力的提升，工業(yè)生產中的人機交互模式被重塑，AI 不僅承擔重復性任務，還通過自主化系統(tǒng)提供實時決策支持和流程優(yōu)化，使工人從操作層面轉向監(jiān)督與管理角色，提升生產效率和安全性。