决胜时刻。

　　AI大模型在狂奔两年后，即将迎来关键的第三个年头，对于2025年AI大模型的走向，智源研究院做出了预判。

　　1月8日，北京智源人工智能研究院发布了“2025十大AI技术趋势”，从基础设施到产品应用，智源对Scaling Law、基础模型、具身智能、超级应用、AI安全等关键方向作出预测。

　　“当前，我们处在人工智能发展的新拐点，大模型的能力涌现加速通用人工智能时代的到来。”智源研究院院长王仲远表示，原生统一多模态、具身智能、AI for Science，将进一步深化人工智能对世界的感知、理解与推理，连接数字世界与物理世界，驱动科学研究创新突破。

　　趋势一 科学的未来：AI4S驱动科学研究范式变革

　　大模型引领下的AI4S（AI for Science），已成为推动科学研究范式变革的关键力量。2024年，科研人员使用AI的比例快速增加，AI对科学研究方法和流程的变革效应也开始显现。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。

　　趋势二 “具身智能元年”：具身大小脑和本体的协同进化

　　2025年的具身智能，将继续从本体扩展到具身脑的叙事主线，我们可以从三方面有更多期待。在行业格局上，近百家的具身初创或将迎来洗牌，厂商数量开始收敛；在技术路线上，端到端模型继续迭代，小脑大模型的尝试或有突破；在商业变现上，我们也必将看到更多的工业场景下的具身智能应用，部分人形机器人迎来量产。

　　趋势三 “下一个Token预测”：统一的多模态大模型实现更高效AI

　　人工智能的本质在于对人的思维的信息过程的模拟。当前的语言大模型、拼接式的多模态大模型，在对人类思维过程的模拟存在天然的局限性。从训练之初就打通多模态数据，实现端到端输入和输出的原生多模态技术路线给出了多模态发展的新可能。基于此，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，构建原生多模态大模型成为多模态大模型进化的重要方向。

　　趋势四 Scaling Law扩展：RL + LLMs，模型泛化从预训练向后训练、推理迁移

　　基于Scaling Law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。强化学习作为发现后训练、推理阶段的Scaling Law的关键技术，也将会得到更多的应用和创新使用。

　　趋势五 世界模型加速发布，有望成为多模态大模型的下一阶段

　　更注重“因果”推理的世界模型赋予AI更高级别的认知和更符合逻辑的推理与决策能力，这种能力不仅能推动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，更有望突破传统的任务边界，探索人机交互的新可能。

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