2025年人工智能产业十大趋势展望

2024年，在资本和政策大力推动下，以生成式大模型为核心的人工智能产业加速发展，多模态大模型、COT、端侧大模型、AI手机等技术和产品不断突破，AI+的重塑重构作用持续显现，同时，人工智能安全问题也引发了社会更大关注和担忧。面向2025年，全球人工智能产业会呈现哪些新的变化？有哪些突破值得期待？天翼智库为您呈现人工智能产业十大趋势展望。

趋势一：全球将加强AI控制性、对齐性和可解释性方面的监管

2024年全球人工智能的发展速度已经超过现有监管政策的优化速度。2024年12月，美国生命未来研究所对全球6 家领先的人工智能公司（Anthropic、DeepMind、Meta 、OpenAI、x.AI、智谱）安全实践评测结果显示，目前没有任何一家公司能够确保高级人工智能系统可控并符合人类价值观。2025年全球AI治理仍有很大的提升空间。预计全球将继续加强AI控制性、对齐性和可解释性方面的监管，包括加强AI开发安全框架事前监管、AI风险阈值事中监管和分类敏捷治理等制度建设，加强即时监管措施执行力度，避免出现AI监管滞后于技术发展步伐，进一步提高AI的安全性和可靠性。

趋势二：龙头企业力挽大模型第一性原理Scaling Law训练效果放缓趋势

2024年12月，OpenAI、谷歌、Anthropic三家公司的下一代大模型旗舰产品（Orion、Gemini和Claude 3.5 Opus）的性能并没有实现质的飞跃，参数规模和投入算力的大幅提升换取的迭代改进幅度明显缩小，大模型Scaling Law作为大模型预训练第一性原理可能失效引发业内担忧。预计2025年，大模型领军企业在多个方向寻求大模型技术突破。 一是在数据合成和数据治理领域寻求方法。 通过数据合成消除行业数据壁垒等方式满足高质量训练数据的匮乏问题。 二是通过提升计算精度取得突破。 通过计算精度不断调优、现实世界数据与合成数据对照验证技术提升数据准确率等方式，取得模型性能的继续提升。 三是将Scaling Law适用范围拓宽。 即从模型的训练阶段延伸到后期的推理与生成阶段，包括强化学习、人类反馈、AI 反馈等，形成新的 Inference Scaling Law 。

趋势三：OpenAI将继续引领多模态推理能力显著提升

2024年OpenAI的o1模型在科学、编程和数学等领域的推理能力方面显著超越了GPT-4o等传统的LLM，归因于采用“隐式思维链”架构，采用自我对弈强化学习机制模仿人类高智商群体认知事物的过程，增强模型推理深度。然而该模型在多模态解析方面仍存在显著的局限性，主要表现为无法处理多模态数据、推理过程“预思考”时间较长影响其在多模态任务表现。预计2025年，随着OpenAI公司通过架构设计和训练方法的进一步升级，可实现多模态思维链（Multimodal-CoT）捕捉不同模态数据之间的深层次关联，融合语言和视觉信息，增加在工业制造、医疗保健等多模态场景的复杂推理应用能力。

趋势四：空间智能等技术发展推动具身智能高精准度规模商用

2024年12月，智元公司开始规模量产具身智能机器人，空间智能是智元机器人高级别具身智能的关键性技术之一。随着 Sim2Real AI 物理仿真合成数据技术和空间智能技术快速发展，AI机器人企业可在不同的商业场景中模拟环境变化、机器人构型和传感器信息，利用大规模空间数据分析来进行精准建模。预计2025年具身智能可在多个商业场景中，实现以100%的合成数据，达到99.9%以上的毫米级别精准操作 ¹ 。

趋势五：端侧模型技术快速成熟，带动更多类型的移动终端走向繁荣

2024年端云协同和端侧模型技术快速发展，一方面模型压缩技术突破，端侧模型轻量化同时推理效果良好，如压缩到iPhone设备上的3B参数AppleOn-Device模型，运行表现媲美Mistral-7B；另一方面端侧模型多模态幻觉率显著下降，拓宽了应用边界。预计2025年除手机外的移动终端如AI眼镜、耳机，具备便携性和佩戴基础，有望成为端侧AI发展的重要领域，通过AI Agent方式充分发挥语音和视野这两种人类最为重要的交互入口作用，在低功耗环境下提供实时翻译、路线导航等多模态应用，2025年全球出货量很有可能超越千万级别。

趋势六：AI办公领域跨应用、跨系统和跨终端应用加速

2024年Claude 3.5 Sonnet、Ferret-UI 2、OmniParser等多款模型及工具发布，显示大模型终端操作能力迎来持续突破，如实现精准屏幕解析和像人类一样操作终端设备。展望2025年，大模型终端使用能力将可能实现：一是人机交互能力、非结构化数据处理能力和内容生成能力继续提升，可提高办公效率30%以上。二是终端感知和交互过程向自动化方向发展，可应用于智慧城市自动搜集报警信息等场景。三是跨应用整合能力得到显著提升，实现大模型跨应用、跨系统、跨终端操作终端设备，随意在手机、电脑和智能眼镜等终端进行切换。

趋势七：人+AI协作模式将向更深入、更广泛、更高效方向发展

2024年全球多智能体系统研究取得重要进展，人+AI协作方式正在从AI辅助向AI融入（AI/Human in loop）方向迈进，如OpenAI推出Swarm多智能体框架，微软发布Magentic-One系统。预计2025年，人+AI协作将取得三大进展。 一是实际任务执行力提升。 通过数据闭环方案解决长尾等问题，智能体实际执行任务成功率提升50%，人类5%的日常工作决策将可由代理型AI自主做出。 二是精准度达到商用水平。 通过支持端到端的学习简化架构减少误差、利用先进的感知算法来构建周围世界的三维模型，精准导航和避障准确率达到99%，商业应用范围将进一步扩大。 三是群体协作水平更高。 多个智能体、具身机器人之间能够共享信息、协调行动，共同完成复杂的任务，在网络中形成集体智慧，AI协作效率将平均上升一倍。

趋势八：物理AI技术和应用将取得关键突破

2024年底以英伟达、智源为首的机构将物理AI视为迈向AGI的必由之路。黄仁勋在COMPUTEX 2024上表示：“AI 的新一波浪潮是物理 AI，AI 能够理解物理定律，物理 AI 正在成为现实”。物理学与AI的融合，预计2025年相关硬件和算法领域取得突破。一是插槽式GPU即将面世，这一改变将大幅简化物理设备组件和插槽制造流程。二是针对 3D 世界开发的全新深度学习框架、仿真工厂、多模态世界模型等技术将快速升级演化。三是物理AI应用将从自动驾驶领域蔓延进入医疗护理、低空经济等物理领域。

趋势九：全球算力服务价格继续大幅下降

2024年，全球智算算力成本呈现急剧下降趋势，01.AI（零一万物）和DeepSeek（深度求索）等初创公司通过专注于较小的数据集来训练AI模型推动算力服务价格下降，阿里巴巴、百度和字节跳动大模型价格平均下降90%以上。预计2025年，一方面随着算力技术的发展，如避开密集模型、GPU性能不断升级、MOE技术发展、软硬件融合等，另一方面大模型商借助低价算力服务加大客户引流需要，推动全球算力服务价格继续大幅下降。

趋势十：AI原生应用规模商业化，AI广告商业收入将成为关键

2024年，基础大模型厂商相继提供AI原生应用开发平台和应用商店，加速AI原生应用从概念向规模化商业化跨越。谷歌等公司的后向AI搜索收入成为增收重要来源，OpenAI等公司也将进入AI广告市场，生成式AI工具如ChatGPT、DALL-E等正在通过优化广告效果和提高转化率来提升广告收入。预计，2025年AI初创企业将大举进入AI搜索等商业市场，通过利用AI技术优化广告投放、提高营销效率和投资回报率等方式来实现商业突破，将有10%的社交媒体广告由AI自动生成。另外，预计AI原生企业将在人力密集型和知识密集型服务业爆发，律师、会计、编辑和程序员等传统人力资源外包型业务将被服务型AI应用所替代。

注释

1.数据来源：2024年跨维智能已经实现使用优质合成数据，准确识别<3mm精度物体，抓取成功率可达 99.9%。

硕士，长期从事数字产业发展和政策研究，近年来专注于数字产业、合规管理、数字出海业务研究等领域。

西安交通大学企业管理硕士，长期从事数字产业和企业战略研究与咨询，近年来主要专注于AI大模型产业研究。

高级经济师，硕士，长期从事通信行业竞争分析、数字经济产业及前沿技术跟踪研究等工作。