摘要

本文主要介紹2024年AI領(lǐng)域的發(fā)展，并展望2025年AI應(yīng)用技術(shù)的發(fā)展趨勢。首先，文章回顧了2024年AI技術(shù)的迭代與突破，重點涵蓋了深度學(xué)習(xí)、大模型、算法創(chuàng)新和模型進化，尤其是大語言模型和多模態(tài)模型的迅猛發(fā)展。這些技術(shù)創(chuàng)新不僅提升了模型在理解和生成多任務(wù)、多模態(tài)內(nèi)容的能力，也推動了AI在多個領(lǐng)域的應(yīng)用。其次，本文分析了2024年AI應(yīng)用的落地情況，探討了AI技術(shù)如何在行業(yè)中得到實際應(yīng)用，特別是在醫(yī)療、自動駕駛和智能家居等領(lǐng)域的深度滲透。最后，展望了2025年AI的未來趨勢，預(yù)測了技術(shù)創(chuàng)新的進一步突破，行業(yè)應(yīng)用的深入發(fā)展，以及對AI安全與倫理問題的關(guān)注。

2024年AI技術(shù)的迭代與突破

2024年，深度學(xué)習(xí)和大模型技術(shù)迎來了重要突破，推動了人工智能（AI）從單一任務(wù)智能向多模態(tài)、多任務(wù)智能的跨越。基于Transformer架構(gòu)的大模型，借助大數(shù)據(jù)和算力的提升，不僅在文本處理方面取得了顯著進展，還能夠跨越圖像、視頻、語音等多模態(tài)任務(wù)，展現(xiàn)出前所未有的能力。這些進展使得AI能夠在自動駕駛、醫(yī)療影像、金融等領(lǐng)域提供更加精準(zhǔn)的智能解決方案。

大語言模型（LLM）在理解、推理和生成方面展現(xiàn)出了巨大的能力。通過擴展上下文窗口、增強知識密度和采用混合專家架構(gòu)（MoE），這些模型能夠處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)并提升推理能力。此外，AI的領(lǐng)域適應(yīng)性也在不斷增強，模型通過增量訓(xùn)練和微調(diào)等技術(shù)，能夠精準(zhǔn)執(zhí)行醫(yī)學(xué)、法律、金融等領(lǐng)域的專業(yè)任務(wù)。

多模態(tài)模型的快速發(fā)展，尤其是在理解和生成能力上的突破，使得AI能夠在更復(fù)雜的場景中提供智能支持。例如，AI能夠同時處理文本、圖像和語音，推動智能助手、自動駕駛和個性化教育等領(lǐng)域的發(fā)展。未來，AI將不僅僅是單一任務(wù)的專家，而是跨多個領(lǐng)域的綜合智能體，深度融入人們的日常生活，推動社會生產(chǎn)力和生活質(zhì)量的提升。

深度學(xué)習(xí)與大模型

2024年，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在多個領(lǐng)域取得了顯著進展，特別是在自動駕駛、計算機視覺、語音識別和多模態(tài)任務(wù)處理等方面。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展，尤其是大模型的持續(xù)突破，標(biāo)志著人工智能技術(shù)進入了新的發(fā)展階段。從最初的單任務(wù)智能到如今的多任務(wù)智能，AI的應(yīng)用場景更加廣泛且復(fù)雜，模型的能力也呈現(xiàn)出前所未有的可塑性。

其中，基于Transformer架構(gòu)的大模型在2024年取得了巨大的進展。借助大數(shù)據(jù)和算力的加持，這些模型逐步實現(xiàn)了從單一任務(wù)的處理向多任務(wù)、多模態(tài)智能的跨越。大模型的顯著特征包括其規(guī)模的可擴展性、多任務(wù)的適應(yīng)性以及能力的可塑性。模型的規(guī)模不僅通過參數(shù)的增加得到擴展，更依賴于高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的提供和計算能力的提升。隨著算力集群的增強，即使在保持模型參數(shù)規(guī)模不變的情況下，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量和規(guī)模也能夠顯著增強模型的復(fù)雜性和處理能力。

大模型的能力可塑性同樣在2024年得到了重要的提升。通過增量預(yù)訓(xùn)練、監(jiān)督微調(diào)、知識圖譜等技術(shù)，AI可以將專業(yè)領(lǐng)域的知識和數(shù)據(jù)注入模型中，提升其在特定領(lǐng)域的應(yīng)用能力。例如，利用基于領(lǐng)域的知識強化，AI能夠在醫(yī)學(xué)、法律、金融等行業(yè)中執(zhí)行高度專業(yè)化的任務(wù)，提供更加精準(zhǔn)的決策支持。同時，推理階段通過引入檢索增強生成、提示詞工程等技術(shù)，AI能夠引入更豐富的上下文信息，處理更加復(fù)雜的推理任務(wù)，從而優(yōu)化其表現(xiàn)。

另一方面，大模型在多任務(wù)適應(yīng)性方面展現(xiàn)了巨大的潛力。2024年，AI不再局限于文本對話，而是可以處理更復(fù)雜的多模態(tài)任務(wù)，如圖像與文本的聯(lián)合理解與生成。以O(shè)penAI的 GPT-4 和 Claude 系列為代表，這些大模型不僅能理解文本，還能夠生成視頻、圖片和其他形式的內(nèi)容，支持跨模態(tài)的任務(wù)執(zhí)行。這一進展使得AI能夠在更加多樣的應(yīng)用場景中發(fā)揮作用，從醫(yī)療影像分析到自動化駕駛，再到復(fù)雜的科學(xué)計算，AI的任務(wù)處理能力已經(jīng)實現(xiàn)了質(zhì)的飛躍。

算法演進與模型創(chuàng)新

大模型的持續(xù)創(chuàng)新離不開算法架構(gòu)的進化。2024年，研究者們繼續(xù)深入挖掘現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的潛力，探索如何進一步提升理解與推理能力，同時提高訓(xùn)練效率。一方面，Transformer架構(gòu)繼續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位，但同時也有越來越多的創(chuàng)新結(jié)合其他算法路線，尋求更優(yōu)的性能表現(xiàn)。例如，通過擴大上下文窗口和改進思維鏈推理，大模型能夠更好地理解長文檔、復(fù)雜推理任務(wù)和多階段問題，提升其在現(xiàn)實世界任務(wù)中的應(yīng)用效果。

此外，非Transformer模型也在2024年取得了顯著進展。基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）的模型如 GraphCast 和 GNoME 已在氣象和材料領(lǐng)域取得了突破性成果，能夠處理更加復(fù)雜的物理和環(huán)境數(shù)據(jù)。與此同時，基于物理約束的 PINN 網(wǎng)絡(luò)和基于傅里葉變換的 FNO 網(wǎng)絡(luò)，已成為求解偏微分方程（PDEs）和物理模擬中的重要工具，推動了科學(xué)計算領(lǐng)域的進展。這些新型網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)，使得AI在處理科學(xué)、工程等高度復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題時，表現(xiàn)出比傳統(tǒng)方法更高的效率和精度。

大語言模型的飛速發(fā)展現(xiàn)狀

2024年，深度學(xué)習(xí)和大模型技術(shù)繼續(xù)經(jīng)歷快速的迭代與突破，尤其是在語言、視覺和多模態(tài)能力的快速發(fā)展方面。自2022年 ChatGPT 的發(fā)布引發(fā)大模型浪潮以來，2023年國內(nèi)外大模型的能力得到大幅提升，并且逐漸從單一模態(tài)（如文本處理）擴展到多模態(tài)理解與生成的復(fù)雜場景。在此背景下，基礎(chǔ)模型的能力快速提升，逐步進入實際應(yīng)用的落地階段。

當(dāng)前，大型語言模型（LLM）在語義理解、推理和生成等方面展現(xiàn)出了巨大的能力?；贠penAI等公司提出的 縮放定律，模型的能力提升與計算資源、數(shù)據(jù)規(guī)模和模型參數(shù)量密切相關(guān)。借助這一定律，AI研究者在模型設(shè)計和計算資源分配上取得了優(yōu)化，推動了模型的進一步創(chuàng)新。

從2023年到2024年，全球大模型的能力已經(jīng)實現(xiàn)了階躍式提升，尤其在以下幾個關(guān)鍵領(lǐng)域：

• 上下文窗口長度的擴展：現(xiàn)代大語言模型，如 GPT-4 和 Claude 2 等，已能夠處理高達 128k 字符的上下文，極大增強了模型的全局理解能力。擴展的上下文窗口使得模型可以一次性處理大量文本，生成更加連貫、準(zhǔn)確的長文本內(nèi)容。
• 知識密度的增強：隨著大模型參數(shù)的增加和數(shù)據(jù)集的擴展，模型的知識儲備顯著提高。例如，2024年 MiniCPM-2.4B 模型，通過優(yōu)化算法和結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)了參數(shù)規(guī)模的壓縮，但保持了與更大模型相同的性能，知識密度增強約86倍，顯示了大模型在保持性能的同時對計算和數(shù)據(jù)使用的更高效利用。
• 混合專家架構(gòu)（MoE）：模型架構(gòu)的演進也成為了大模型發(fā)展的關(guān)鍵。MoE（混合專家架構(gòu)）通過稀疏激活不同的專家子模型，提高了推理的效率和準(zhǔn)確性。Gemini-1.5 Pro和Mistral 8x7B等頂級大模型采用了這種架構(gòu)，顯著提高了多任務(wù)處理能力和計算效率。
• 強化學(xué)習(xí)與思維鏈的應(yīng)用：在大模型的推理能力上，OpenAI推出的o1 系列通過將思維鏈（CoT）與強化學(xué)習(xí)（RL）技術(shù)相結(jié)合，顯著提升了模型在復(fù)雜推理任務(wù)中的表現(xiàn)，尤其在數(shù)學(xué)、物理、編程等領(lǐng)域的應(yīng)用。思維鏈的內(nèi)化使得模型能夠模擬人類的思維過程，解決更為復(fù)雜和抽象的問題。

大模型列表（中國信通院-自人工智能發(fā)展報告）

多模態(tài)模型的突破與融合

2024年，隨著計算力和算法的進步，多模態(tài)大模型的技術(shù)能力持續(xù)突破，能夠同時處理文本、圖像、語音等多種數(shù)據(jù)，展現(xiàn)出強大的交叉模態(tài)理解與生成能力。多模態(tài)大模型的主要發(fā)展可以分為兩條路徑：多模態(tài)理解和多模態(tài)生成。

多模態(tài)理解模型多模態(tài)理解模型的目標(biāo)是實現(xiàn)不同模態(tài)之間的統(tǒng)一理解。例如，微軟的 Visual ChatGPT 將 OpenAI 的 ChatGPT 與 22 種不同的視覺基礎(chǔ)模型（VFM）相結(jié)合，突破了傳統(tǒng)語言限制，能夠進行圖像編輯、視覺問答等復(fù)雜任務(wù)。這種基于語言模型的多模態(tài)理解不僅提高了文本和視覺的交互能力，還使得AI能夠更精準(zhǔn)地理解復(fù)雜場景中的語境。

谷歌的 PaLM-E 采用現(xiàn)有的語言大模型（LLM）和語言嵌入方法，通過將連續(xù)的多模態(tài)輸入轉(zhuǎn)化為 LLM 可識別的向量特征，實現(xiàn)了多模態(tài)任務(wù)，如視覺問答和語言問答。這種技術(shù)能夠深度融合視覺和語言模態(tài)的知識，使得AI在跨模態(tài)理解上展現(xiàn)出了前所未有的潛力。

OpenAI 的 CLIP 模型，作為一種典型的多模態(tài)理解模型，通過對比學(xué)習(xí)方法，將圖像和文本的編碼向量對齊，在向量空間中實現(xiàn)圖像與文本之間的關(guān)聯(lián)，從而應(yīng)用于圖像檢索、視覺問答等任務(wù)。這一方法的突破使得AI能夠在圖像和語言之間建立更為精確的語義聯(lián)系，推動了跨模態(tài)推理和理解的進步。

多模態(tài)生成模型在多模態(tài)生成模型方面，2024年也涌現(xiàn)出了一系列突破性進展，特別是在視頻、圖像、語音的生成能力上。 DiT（Diffusion Transformer） 架構(gòu)結(jié)合了擴散模型和Transformer的優(yōu)勢，成為視頻生成任務(wù)中的主流架構(gòu)。與傳統(tǒng)的擴散模型相比，Transformer在處理上下文信息時具備更強的理解能力，使得生成的視頻質(zhì)量和一致性大幅提升。OpenAI 的 Sora 和谷歌的 Veo 已實現(xiàn)超1分鐘的高清視頻生成，并且支持1080P高清輸出，為高質(zhì)量的視頻生成奠定了基礎(chǔ)。

另一方面，端到端的多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu) 也在快速發(fā)展。以 OpenAI 的 GPT-4o 和谷歌的 Gemini 為代表，這些大模型通過融合文本、圖像和語音等不同模態(tài)，實現(xiàn)了更為精準(zhǔn)的跨模態(tài)生成與實時交互能力。例如，GPT-4o不僅支持與用戶進行基于文本的對話，還能夠理解手機拍攝的視覺信息，并作出相應(yīng)的多模態(tài)反饋。通過這種方式，AI能夠在“聽、看、說”三種模態(tài)下與用戶進行高效的互動，拓寬了AI應(yīng)用的邊界。

2024年AI應(yīng)用落地

2024年AI應(yīng)用的賦能特征展現(xiàn)了專用智能與通用智能在多個行業(yè)的協(xié)同作用，推動了從生產(chǎn)到消費的全面創(chuàng)新。

同時，國內(nèi)AI應(yīng)用的競爭也愈演愈烈，不僅僅是技術(shù)層面的對抗，更多的是運營模式的競爭，尤其是在如何通過優(yōu)化產(chǎn)品體驗、提高用戶粘性和長期價值來取得市場份額。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和市場環(huán)境的變化，未來的競爭格局可能會發(fā)生快速變化，AI應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者可能由單純的技術(shù)創(chuàng)新者轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蜢`活運營、快速適應(yīng)市場需求的全能型企業(yè)。

2024年AI賦能特征：專用智能與通用智能協(xié)同發(fā)展

2024年，人工智能在各個行業(yè)的應(yīng)用逐步深化，呈現(xiàn)出“專用智能”與“通用智能”并行發(fā)展的趨勢。在這個過程中，AI賦能的特征呈現(xiàn)出多樣化的特點，既體現(xiàn)在小模型與行業(yè)應(yīng)用的深度融合，也體現(xiàn)在大模型推動產(chǎn)業(yè)變革的潛力上。以下是AI賦能的幾個主要特征。

專用智能應(yīng)用深入行業(yè)場景

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，專用小模型在各行各業(yè)中逐漸成熟，特別是在特定領(lǐng)域的應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大潛力。小模型通常包括傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)的小模型（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN）和小參數(shù)預(yù)訓(xùn)練模型。這些模型由于其規(guī)模較小、訓(xùn)練與推理成本較低，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像識別、語音識別等任務(wù)，并逐步接近人類水平。

例如，在 醫(yī)療影像 領(lǐng)域，AI小模型能夠精確識別CT圖像中的病變，輔助醫(yī)生進行早期診斷。在 語音識別 中，經(jīng)過深度優(yōu)化的小模型能夠準(zhǔn)確識別和轉(zhuǎn)化不同語言、方言的語音，為多語言語音助手提供支持。隨著“人工智能+”政策的推動，AI小模型在長尾場景中的應(yīng)用也逐漸增多，能夠針對不同企業(yè)和行業(yè)的具體需求進行定制，優(yōu)化各類下游任務(wù)的處理效率，進一步提升了行業(yè)的自動化和智能化水平。

大模型推動行業(yè)變革

與專用智能的小模型不同，大模型憑借其更強大的分析、預(yù)測和交互能力，在多個行業(yè)中實現(xiàn)了突破性應(yīng)用。大模型不僅能夠處理復(fù)雜的跨模態(tài)任務(wù)，還能夠應(yīng)對更加靈活和多變的業(yè)務(wù)場景，逐漸成為推動行業(yè)創(chuàng)新的核心動力。

目前，大模型在工業(yè)生產(chǎn)和研發(fā)設(shè)計等環(huán)節(jié)的應(yīng)用已開始顯現(xiàn)其變革性影響。例如，在 藥物研發(fā) 中，AI大模型可以幫助科研人員快速篩選分子化合物，大大縮短藥物研發(fā)周期。在 工業(yè)設(shè)計 中，AI大模型能夠通過分析海量的歷史設(shè)計數(shù)據(jù)，生成更加符合需求的設(shè)計方案，提升設(shè)計效率和質(zhì)量。

此外，大模型在 生產(chǎn)管控 方面的潛力也不容忽視。通過結(jié)合智能制造、物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)分析，大模型能夠在生產(chǎn)線的實時監(jiān)控、質(zhì)量管理等環(huán)節(jié)中提供智能決策支持，提高生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如，在 TCL 通過視覺技術(shù)實現(xiàn)液晶面板缺陷檢測的案例中，AI大模型幫助將生產(chǎn)周期縮短了60%，缺陷檢測準(zhǔn)確率超過90%，顯示出大模型在實際生產(chǎn)環(huán)節(jié)的巨大應(yīng)用潛力。

“大小模型協(xié)同”助力全面發(fā)展

盡管大模型在多個領(lǐng)域展現(xiàn)出了強大的能力，但它們并非完全替代小模型，而是與小模型形成了協(xié)同發(fā)展的格局。未來，AI應(yīng)用將呈現(xiàn)出“大小模型協(xié)同”的發(fā)展態(tài)勢，二者相輔相成，互為補充。

在某些 實時生產(chǎn)環(huán)節(jié) 中，尤其是那些對計算要求較高但不需要極度復(fù)雜推理的場景，小模型仍然占據(jù)著重要地位。例如，在 智能家居 領(lǐng)域，AI小模型能夠高效地完成設(shè)備的控制和監(jiān)測任務(wù)，而無需依賴龐大的大模型進行推理計算。同樣，在 客戶服務(wù) 場景中，傳統(tǒng)的小型AI模型仍然可以高效處理大量基礎(chǔ)查詢和常見問題，大模型則在處理復(fù)雜任務(wù)時提供決策支持，確保服務(wù)質(zhì)量和響應(yīng)速度。

這種“大小模型協(xié)同”不僅提升了效率，還能夠根據(jù)不同應(yīng)用場景的需求進行靈活的資源配置，在保證性能的同時有效降低成本。因此，無論是面向 企業(yè) 還是 消費側(cè)，AI模型將根據(jù)任務(wù)的復(fù)雜度和規(guī)模，動態(tài)選擇最合適的模型進行賦能。

通用智能驅(qū)動企業(yè)與消費側(cè)創(chuàng)新

在面向 企業(yè)側(cè) 的應(yīng)用中，AI的賦能更加注重專業(yè)定制和效益反饋。大模型在企業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)、研發(fā)設(shè)計等領(lǐng)域快速落地，并顯著提升了各類任務(wù)的執(zhí)行效率和創(chuàng)新能力。特別是在 軟件開發(fā) 和 數(shù)據(jù)分析 領(lǐng)域，基于大模型的解決方案已經(jīng)成為提高企業(yè)效益和推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新的關(guān)鍵工具。

例如，在 醫(yī)療健康領(lǐng)域，AI大模型通過結(jié)合患者數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像、實驗結(jié)果等多個模態(tài)的信息，能夠提供精準(zhǔn)的個性化診療方案，大大提升了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。此外，AI大模型還在智能客服、智能營銷等服務(wù)密集型行業(yè)中取得了顯著成效，幫助企業(yè)提供更加定制化和高效的服務(wù)。

在 消費側(cè)，AI的賦能則更多體現(xiàn)在個性化體驗和創(chuàng)意生成上。2024年，生成式AI已經(jīng)不再僅限于文本生成，越來越多的消費者開始使用AI來生成個性化的圖像、視頻、音樂和語音內(nèi)容。這種創(chuàng)新應(yīng)用在創(chuàng)意工具和設(shè)計領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，推動了AI在娛樂、藝術(shù)、教育等行業(yè)的滲透。

向全行業(yè)滲透：從知識密集型到生產(chǎn)環(huán)節(jié)

大模型的賦能展現(xiàn)了不同產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的差異化應(yīng)用。產(chǎn)業(yè)鏈兩端的 研發(fā)設(shè)計 和 運營服務(wù) 等知識密集型、服務(wù)密集型環(huán)節(jié)，已經(jīng)實現(xiàn)了大模型的較快落地。而在生產(chǎn)制造等中間環(huán)節(jié)，盡管大模型的應(yīng)用進展相對較慢，但在視覺檢測、質(zhì)量監(jiān)控等領(lǐng)域，已經(jīng)有了成熟的應(yīng)用模式。

例如，AI可以通過視覺識別技術(shù)進行 液晶面板缺陷檢測，或在 智能制造 中優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度與流程管理，提高生產(chǎn)效率。在 科研研發(fā) 方面，大模型通過智能化的實驗設(shè)計和數(shù)據(jù)分析，加速了新藥研發(fā)、新材料探索等領(lǐng)域的進展，進一步提升了行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力。

2024年AI應(yīng)用格局：第一輪洗牌完成，聚焦20個賽道與5大核心場景

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，尤其是大模型的逐步成熟，國內(nèi)AI產(chǎn)品的應(yīng)用格局已逐漸成型，并在多個領(lǐng)域展開了激烈的競爭。量子位智庫的研究表明，400余款代表性AI產(chǎn)品可以細(xì)分為20個賽道，包括AI智能助手、AI陪伴、AI相機、AI寫作、AI修圖、AI視頻、AI教育等各類工具，形成了多個不同的發(fā)展趨勢和特點。

其中，AI智能助手無疑是當(dāng)前最為突出的賽道。作為AI原生類產(chǎn)品，AI智能助手不僅體現(xiàn)了大模型自研廠商的技術(shù)實力，還在市場中表現(xiàn)出強勁的增長動力。當(dāng)前，AI智能助手賽道內(nèi)部已出現(xiàn)明顯的梯隊劃分，豆包憑借強大的技術(shù)積累和用戶粘性，已取得了斷層式領(lǐng)先，成為市場的主導(dǎo)者。

然而，AI陪伴賽道盡管備受關(guān)注，但整體增長乏力。即便是像星野、貓箱等頭部產(chǎn)品與一些潛力較大的Killer APP之間，仍存在較大差距，未能形成爆發(fā)性增長。這一點反映了AI陪伴應(yīng)用在真正滿足用戶情感需求和提供高度個性化體驗上的挑戰(zhàn)。

AI搜索已經(jīng)成為新的業(yè)務(wù)布局重點，尤其是在秘塔AI搜索等原生AI搜索產(chǎn)品的推動下，AI搜索在提升信息獲取效率和精準(zhǔn)度方面展現(xiàn)了巨大潛力。此外，AI加強搜索也逐漸得到重視，像納米搜索、夸克瀏覽器等通過AI技術(shù)對傳統(tǒng)搜索引擎進行增強，提升了搜索結(jié)果的智能化和個性化。

根據(jù)使用場景劃分，當(dāng)前的AI應(yīng)用場景可以大致分為五大類別：

• 全使用場景：提升整體效率，適用于大范圍的日常生活、工作任務(wù)。
• 工作提效場景：在數(shù)據(jù)處理、文檔協(xié)作等領(lǐng)域，AI應(yīng)用能夠大幅度提高工作效率。
• 創(chuàng)意生成場景：預(yù)計在2025年有望顯著突破，尤其在內(nèi)容創(chuàng)作、設(shè)計生成等創(chuàng)意性工作中，AI的賦能將引領(lǐng)創(chuàng)新潮流。
• 休閑娛樂場景：面對合規(guī)性和隱私等挑戰(zhàn)，AI在娛樂、社交等領(lǐng)域的應(yīng)用仍需謹(jǐn)慎推進。
• 日常生活場景：涉及到用戶生活中的個性化服務(wù)，如智能家居、AI助手等。
• AI應(yīng)用競爭：多領(lǐng)域競速，運營大于技術(shù)，AI助手成兵家必爭之地。

隨著國內(nèi)AI市場競爭的加劇，產(chǎn)品的運營和用戶粘性逐漸成為決定市場成敗的關(guān)鍵。量子位智庫通過對國內(nèi)AI產(chǎn)品的用戶規(guī)模、新增速度、活躍度和用戶粘性等四個維度的統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)目前AI應(yīng)用的競爭已不再單純依賴技術(shù)創(chuàng)新，而更為注重運營和市場拓展。

來自量子位-《2024年度AI十大趨勢報告》

在APP端，盡管AI技術(shù)逐步成熟，但仍未出現(xiàn)像互聯(lián)網(wǎng)時代的“殺手級”應(yīng)用。目前，國內(nèi)AI產(chǎn)品與海外同類產(chǎn)品的差距依然明顯，尤其是在用戶規(guī)模和產(chǎn)品粘性方面，國內(nèi)產(chǎn)品普遍落后于國際同行。在歷史下載量方面，共有56款A(yù)I產(chǎn)品的下載量超過百萬，8款產(chǎn)品下載量超過千萬，夸克和豆包的歷史總下載量已突破億次，成為市場的領(lǐng)導(dǎo)者。盡管如此，從整體趨勢來看，國內(nèi)市場仍然缺乏能夠在全球范圍內(nèi)破圈的AI應(yīng)用。

在月新增用戶方面，夸克、豆包和Kimi智能助手等AI產(chǎn)品的月增長率達到千萬級，表現(xiàn)強勁。而在日活躍用戶（DAU）方面，夸克DAU已超過2600萬，豆包、Kimi智能助手等DAU也超百萬，這反映出市場中一些領(lǐng)先產(chǎn)品已經(jīng)形成了強大的用戶粘性和活躍度。

相比之下，Web端的AI產(chǎn)品競爭則顯得更加激烈且不穩(wěn)定。除了AI智能助手賽道外，AI搜索、AI寫作、AI生圖等賽道的頭部產(chǎn)品出現(xiàn)了活躍度下滑的趨勢，甚至在某些場景下，產(chǎn)品的月活躍用戶（MAU）也出現(xiàn)了回落。

例如，在AI搜索領(lǐng)域，雖然夸克、百度文庫、騰訊文檔等產(chǎn)品在月總訪問量上超過千萬，但競爭依然十分激烈，尤其是在產(chǎn)品的創(chuàng)新和用戶體驗上，國內(nèi)廠商尚未取得明顯的突破性進展。

未來，AI應(yīng)用競爭將愈加激烈，尤其是在AI智能助手和AI搜索賽道上，運營和技術(shù)的競爭將成為制勝的關(guān)鍵。隨著市場逐步細(xì)分，企業(yè)不僅需要在技術(shù)上不斷創(chuàng)新，還需要加強產(chǎn)品的運營能力，提升用戶粘性和活躍度。

• AI助手賽道將繼續(xù)是“兵家必爭之地”，各大廠商將在技術(shù)創(chuàng)新、個性化服務(wù)、用戶體驗等方面展開全面競爭。
• AI搜索的競爭也將更加激烈，尤其是在信息檢索的精準(zhǔn)性、實時性以及個性化方面，廠商將不斷優(yōu)化算法和搜索策略，以提升用戶滿意度。
• 內(nèi)容創(chuàng)作和生成領(lǐng)域的AI應(yīng)用將在2025年迎來大爆發(fā)，創(chuàng)新性工具和個性化內(nèi)容生成的需求將持續(xù)增長。

因此，國內(nèi)AI應(yīng)用的競爭不僅僅是技術(shù)層面的對抗，更多的是運營模式的競爭，尤其是在如何通過優(yōu)化產(chǎn)品體驗、提高用戶粘性和長期價值來取得市場份額。隨著AI技術(shù)的不斷發(fā)展和市場環(huán)境的變化，未來的競爭格局可能會發(fā)生快速變化，AI應(yīng)用的領(lǐng)導(dǎo)者可能由單純的技術(shù)創(chuàng)新者轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蜢`活運營、快速適應(yīng)市場需求的全能型企業(yè)。

2025年AI發(fā)展趨勢

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用場景的逐步拓展，2025年將成為AI產(chǎn)業(yè)格局的重要轉(zhuǎn)折點。AI的核心技術(shù)和應(yīng)用模式將迎來關(guān)鍵性突破，推動產(chǎn)業(yè)向更高的智能化水平發(fā)展。我們可以從三個方面對2025年的AI發(fā)展趨勢進行分析：技術(shù)突破與創(chuàng)新、行業(yè)應(yīng)用的深化與擴展、以及AI安全與倫理的治理進展。

技術(shù)突破與創(chuàng)新：邁向通用智能和多模態(tài)交互的新紀(jì)元

到2025年，人工智能將迎來一系列技術(shù)性突破，尤其是在大模型、推理能力、多模態(tài)交互等方面的進展。

增強語言大模型能力，推理和推理優(yōu)化成為核心方向隨著大模型技術(shù)的不斷成熟，尤其是語言大模型的推理能力將成為2025年AI技術(shù)演進的重要方向。在此階段，AI大模型將不再僅僅依賴于龐大的數(shù)據(jù)量和訓(xùn)練，更多的技術(shù)研發(fā)將聚焦于提升模型的復(fù)雜邏輯推理能力。為了應(yīng)對推理能力的挑戰(zhàn)，“慢思考”模型將成為一種新的技術(shù)范式，提升模型在推理時的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。同時，推理階段的算法優(yōu)化與低成本的硬件支持將極大地減少大模型的能耗和計算成本，為通用智能的實現(xiàn)奠定基礎(chǔ)。

多模態(tài)大模型加速突破，圖文、視頻與語音的無縫融合2025年，AI的多模態(tài)技術(shù)將經(jīng)歷重要的突破。從以文本為主的單一輸入模式轉(zhuǎn)向支持圖像、視頻、音頻等多種輸入方式的多模態(tài)大模型，將極大拓寬AI的應(yīng)用場景。通過優(yōu)化圖文理解和跨模態(tài)交互能力，AI將能夠更好地處理視覺、聽覺、語言等多元信息，進而為用戶提供更加豐富和智能的體驗。尤其是在自動駕駛、醫(yī)療影像分析等高技術(shù)領(lǐng)域，多模態(tài)模型將推動AI技術(shù)的進一步應(yīng)用。

具身智能與自我優(yōu)化能力的提升具身智能作為AI發(fā)展中的重要方向，將成為通用人工智能實現(xiàn)的關(guān)鍵一環(huán)。通過賦予AI智能體“身體”，使其能夠與物理世界進行交互、獲取經(jīng)驗并改進行為，具身智能將在2025年得到快速發(fā)展。特別是在工業(yè)自動化、機器人、虛擬助手等應(yīng)用領(lǐng)域，具身智能將提升AI的自主學(xué)習(xí)與決策能力，使其能夠在更加復(fù)雜的環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)。預(yù)計通過自我優(yōu)化與強化學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，具身智能將逐步走向商業(yè)化，打破當(dāng)前許多領(lǐng)域?qū)鹘y(tǒng)人工智能的限制。

行業(yè)應(yīng)用深化與擴展：智能化加速，跨行業(yè)協(xié)同成為新趨勢

AI技術(shù)將在多個行業(yè)中得到廣泛應(yīng)用，并進入更深層次的場景實現(xiàn)。2025年，AI將不再局限于智能助手或單一的行業(yè)，而是將推動跨行業(yè)融合，帶來全新的生產(chǎn)力提升。

行業(yè)大模型的普及與定制化發(fā)展2025年，隨著行業(yè)數(shù)據(jù)集的不斷完善，行業(yè)大模型將逐步發(fā)展成為通用型的技術(shù)平臺。企業(yè)將在此基礎(chǔ)上進行定制化開發(fā)，針對不同行業(yè)的需求推出專業(yè)化的AI解決方案。這些定制化的行業(yè)模型將不僅提供基礎(chǔ)的預(yù)測與決策支持，還能根據(jù)具體業(yè)務(wù)流程進行深度優(yōu)化和智能化操作。例如，在金融領(lǐng)域，行業(yè)大模型將結(jié)合金融數(shù)據(jù)，提升智能風(fēng)控、反欺詐等功能；在醫(yī)療領(lǐng)域，將通過大數(shù)據(jù)分析優(yōu)化診斷與治療方案。行業(yè)大模型的廣泛普及將大大降低企業(yè)應(yīng)用AI的門檻，推動智能化的普及。

AI在核心生產(chǎn)環(huán)節(jié)的深度賦能未來AI不僅僅在信息處理、文檔管理等基礎(chǔ)性功能中提供支持，還將深入到生產(chǎn)流程的優(yōu)化和核心環(huán)節(jié)中。2025年，AI將在產(chǎn)品設(shè)計、供應(yīng)鏈管理、制造流程等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。通過結(jié)合多模態(tài)數(shù)據(jù)分析與實時決策支持，AI將有助于提升生產(chǎn)效率、降低成本，并為制造業(yè)提供智能化的優(yōu)化建議。例如，智能制造領(lǐng)域的AI系統(tǒng)能夠通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式優(yōu)化設(shè)備維護、調(diào)度與生產(chǎn)線配置，減少停機時間，提高生產(chǎn)率。

人機交互方式的變革與普及到2025年，AI的人機交互將迎來革命性變化。從傳統(tǒng)的文本交互向語音、圖像甚至腦機接口（BCI）等多元交互方式過渡，使得人與AI的互動更加自然、直觀。語音助手的普及將進一步降低技術(shù)門檻，使AI更加廣泛地應(yīng)用于普通用戶的日常生活中。此外，隨著腦機接口技術(shù)的發(fā)展，AI的控制方式將更加高效、精確，極大地拓展了AI在醫(yī)療、娛樂和教育等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

AI安全與倫理：全球治理體系的深化與完善

隨著AI技術(shù)不斷進步，安全治理和倫理問題將成為全球范圍內(nèi)的共同挑戰(zhàn)。2025年，AI的安全和倫理治理將進入深水區(qū)，治理機制、法規(guī)體系和技術(shù)保障將不斷完善。

AI安全治理機制的深化與全球合作到2025年，全球各國將加強對AI安全風(fēng)險的識別和治理。特別是AI技術(shù)的應(yīng)用日益滲透到經(jīng)濟社會的各個領(lǐng)域，人工智能可能帶來的安全風(fēng)險已經(jīng)不容忽視。各國政府將加強AI安全法律法規(guī)的制定，推動國際間的合作，建立更為完善的AI風(fēng)險評估機制。AI安全治理將從單一的技術(shù)防護擴展到全方位、多層次的管理體系，包括算法的透明度、安全性、抗攻擊能力等方面的評估。

技術(shù)倫理與隱私保護的法律框架建立隨著AI的廣泛應(yīng)用，倫理問題和隱私保護將成為重中之重。2025年，全球范圍內(nèi)的人工智能倫理標(biāo)準(zhǔn)和隱私保護法律框架將逐步完善。特別是在醫(yī)療、金融、教育等高度敏感領(lǐng)域，政府和企業(yè)將共同推動AI技術(shù)合規(guī)性的發(fā)展，確保AI技術(shù)的應(yīng)用不會侵犯用戶隱私、數(shù)據(jù)安全和公平性。同時，全球范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)隱私法律將趨于統(tǒng)一和嚴(yán)格，為AI技術(shù)的合規(guī)應(yīng)用創(chuàng)造更為規(guī)范的環(huán)境。

AI技術(shù)透明度與可解釋性要求的提升為了增強公眾對AI技術(shù)的信任，AI技術(shù)的可解釋性將成為重點研究領(lǐng)域。2025年，AI行業(yè)將加強算法模型的透明度，通過更加清晰的解釋方式讓用戶了解AI的決策過程，避免黑箱效應(yīng)的產(chǎn)生。在此過程中，政府和監(jiān)管機構(gòu)將出臺相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，推動AI技術(shù)的可解釋性發(fā)展，確保AI系統(tǒng)在決策和執(zhí)行過程中能夠提供足夠的透明信息，以增強其可靠性和社會認(rèn)同度。

總結(jié)

本文綜述了2024年AI技術(shù)的最新發(fā)展，并對2025年AI技術(shù)趨勢進行了展望。文章首先深入探討了2024年AI領(lǐng)域的重大進展，包括深度學(xué)習(xí)的進一步突破、大模型的持續(xù)演化、創(chuàng)新算法的引入以及大語言模型和多模態(tài)模型的飛速發(fā)展。這些技術(shù)的突破不僅顯著提升了AI系統(tǒng)在多任務(wù)、多模態(tài)處理上的能力，也為各行各業(yè)的實際應(yīng)用提供了強大支持。接著，本文分析了2024年AI應(yīng)用的落地情況，特別是在醫(yī)療、自動駕駛、金融等領(lǐng)域，AI技術(shù)的深入實踐與實際效益逐步顯現(xiàn)。最后，文章展望了2025年AI的發(fā)展趨勢，提出未來AI將在技術(shù)創(chuàng)新、行業(yè)應(yīng)用深化以及AI安全和倫理方面迎來新的挑戰(zhàn)與機遇。

參考

??《人工智能發(fā)展報告 (2024年)》??

??《2024年度AI十大趨勢報告》??

??《2024年度AI十大趨勢報告》??

作者介紹

崔皓，51CTO社區(qū)編輯，資深架構(gòu)師，擁有18年的軟件開發(fā)和架構(gòu)經(jīng)驗，10年分布式架構(gòu)經(jīng)驗。