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大模型引领下的AI4S（AI for Science）将成为推动科学研究范式变革的关键力量。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。
2025年被专家称为“具身智能元年”。具身智能将继续从本体扩展到具身脑的叙事主线，近百家具身初创企业或将迎来洗牌，厂商数量开始收敛。端到端模型继续迭代，小脑大模型的尝试或有突破，更多工业场景下的具身智能应用将出现，部分人形机器人迎来量产。
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，世界模型有望成为多模态大模型的下一阶段。
基于Scaling Law（尺度定律）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。
世界模型的发布将加速，有望成为多模态大模型的下一阶段，进一步提升模型的泛化能力和应用范围。
合成数据将在大模型的迭代和应用落地中发挥重要作用，提供更多的训练数据和更丰富的应用场景。
推理优化迭代将加速，成为AI Native应用落地的必要条件，提升应用的效率和性能。
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，2023年以来行业对于AI应用形态的理解越发深入。
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。大模型应用从功能点升级，渗透到AI原生的应用构建及AI OS的生态重塑。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。
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，模型能力提升与风险预防并重。AI安全治理体系将持续完善，确保AI系统的安全、可靠和合规。
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更新日期：2025.1.1-2025.12.31
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