飛象網(wǎng)訊 人工智能技術(shù)加速向縱深演進(jìn)，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大、應(yīng)用場(chǎng)景不斷拓展，正由輔助性工具轉(zhuǎn)變?yōu)榫邆浣换�學(xué)習(xí)能力的智能伙伴。在技術(shù)突破、行業(yè)落地與安全治理協(xié)同推進(jìn)的背景下，人工智能已成為驅(qū)動(dòng)新質(zhì)生產(chǎn)力形成和賦能經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵力量。12月13日，在“2026中國(guó)信通院深度觀察報(bào)告會(huì)”上，針對(duì)當(dāng)前人工智能技術(shù)演進(jìn)趨勢(shì)、行業(yè)應(yīng)用成效及安全治理進(jìn)展等核心議題，中國(guó)信息通信研究院人工智能研究所所長(zhǎng)魏凱系統(tǒng)闡述了2025年人工智能發(fā)展的全新圖景。

2025年人工智能技術(shù)快速迭代，三大方向成效顯著

2025年，人工智能技術(shù)快速迭代，處在從技術(shù)創(chuàng)新向現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。魏凱表示，2024年，我國(guó)人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過9000億元，增速達(dá)24%，初步測(cè)算預(yù)計(jì)2025年有望超過1.2萬億元。

在技術(shù)層面，基礎(chǔ)大模型不斷迭代升級(jí)。他指出，今年以來，從信通院的大模型測(cè)試數(shù)據(jù)看，模型在語言和多模態(tài)理解能力上提升顯著，綜合能力分別提升了30%和50%，推理、編程等能力實(shí)現(xiàn)了“又好又快”的發(fā)展。大模型不斷進(jìn)步的背后，是技術(shù)的持續(xù)性創(chuàng)新，線性注意力機(jī)制（一種提升計(jì)算效率的技術(shù)）進(jìn)一步提升計(jì)算效率，面向環(huán)境的強(qiáng)化學(xué)習(xí)極大提升了模型工具使用能力。同時(shí)，業(yè)界針對(duì)自主學(xué)習(xí)、長(zhǎng)期記憶等大模型能力短板也提出了初步方案。技術(shù)的不斷迭代，為大模型實(shí)用化打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

智能體成為大模型應(yīng)用落地的主要形式，展現(xiàn)出“數(shù)字勞動(dòng)力”的雛形。一方面，以Genspark、Manus、Minmax Agent、扣子為代表的通用智能體，在網(wǎng)頁(yè)交互、信息整合、調(diào)查研究等場(chǎng)景中的表現(xiàn)令人印象深刻，據(jù)中國(guó)信通院測(cè)試顯示，高度封裝的通用智能體產(chǎn)品可以獲得比頂級(jí)大模型更好的性能表現(xiàn)。另一方面，針對(duì)編程、法律、人力資源等垂直場(chǎng)景的專用智能體聚焦特定行業(yè)或任務(wù)，強(qiáng)化專業(yè)適配能力，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用落地的精準(zhǔn)破局。但總體上，無論是專用還是通用，To B還是To C，智能體還處在發(fā)展初期，其任務(wù)規(guī)劃的可靠性、與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接的復(fù)雜性，以及權(quán)責(zé)界定等難題依然突出。真正形成強(qiáng)大生產(chǎn)力，不僅有賴于基礎(chǔ)模型的進(jìn)一步進(jìn)化，更需與領(lǐng)域?qū)Ｓ袛?shù)據(jù)和流程進(jìn)行深度結(jié)合。

他進(jìn)一步指出，具身智能作為大模型與機(jī)器人結(jié)合的產(chǎn)物，今年在政策與資本的推動(dòng)下快速發(fā)展，融資金額超400億元，產(chǎn)業(yè)上下游企業(yè)達(dá)350多家。今年以來，具身智能機(jī)器人在運(yùn)動(dòng)控制能力上進(jìn)步顯著，在物流分揀、應(yīng)急救援、迎賓導(dǎo)覽、零售等細(xì)分場(chǎng)景上取得了初步的點(diǎn)狀突破。多家科研機(jī)構(gòu)研究證明端到端具身大模型也存在擴(kuò)展定律，提升具身大腦的智能水平，當(dāng)前主要途徑是提升訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)與量。為此全國(guó)已建設(shè)27家數(shù)據(jù)采集場(chǎng)，為具身智能模型訓(xùn)練提供源源不斷的高價(jià)值數(shù)據(jù)。未來具身智能從實(shí)驗(yàn)室的“點(diǎn)狀突破”到商業(yè)化的“全面普及”，仍需跨越可靠性、場(chǎng)景適應(yīng)能力與泛化能力等多重障礙。

人工智能加速行業(yè)落地，催生新業(yè)態(tài)與組織變革

2025年，人工智能行業(yè)應(yīng)用持續(xù)深化落地，同時(shí)也暴露出應(yīng)用深水區(qū)的結(jié)構(gòu)性挑戰(zhàn)。魏凱表示，人工智能的應(yīng)用有改良和變革兩種模式。從改良角度看，我們分析了數(shù)百個(gè)大模型在工業(yè)中的應(yīng)用案例，其在價(jià)值鏈中的分布仍呈現(xiàn)“兩端高、中間低”的微笑曲線態(tài)勢(shì)，這反映出研發(fā)設(shè)計(jì)與營(yíng)銷服務(wù)環(huán)節(jié)更易獲得AI賦能。但一個(gè)積極的信號(hào)是，今年生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)已展現(xiàn)出明顯抬高趨勢(shì)，案例占比由去年的19.9%增長(zhǎng)至25.9%。這一變化表明，AI正在向價(jià)值創(chuàng)造的核心環(huán)節(jié)滲透，但其滲透速度仍受限于工業(yè)數(shù)據(jù)的獲取難度、工藝知識(shí)的封裝水平以及對(duì)可靠性的極致要求。

與此同時(shí)，大模型也催生大量具有變革意義的“智能原生”新業(yè)態(tài)新模式。市場(chǎng)上涌現(xiàn)出如字節(jié)的扣子、騰訊的ima、百度的秒搭等AI原生軟件，也出現(xiàn)了豆包手機(jī)、夸克眼鏡等AI原生硬件，為AI落地開辟了新路。在這樣的背景下，人工智能驅(qū)動(dòng)企業(yè)組織方式深刻變革，緊密的人機(jī)協(xié)同、極致的數(shù)據(jù)飛輪成為AI原生企業(yè)的鮮明標(biāo)簽。典型的智能原生企業(yè)展現(xiàn)出人“少”價(jià)值“高”、業(yè)務(wù)高度垂直聚焦等新特征。部分領(lǐng)先企業(yè)甚至實(shí)現(xiàn)了從創(chuàng)立之初（“Day 1”）就盈利的模式，這使得One Person Company（OPC，單人公司）成為北京、上海等地培育的重點(diǎn)。“智能原生”模式究竟如何發(fā)展，還需要進(jìn)一步研究探索。

人工智能安全治理體系加快構(gòu)建，技管融合筑牢發(fā)展底線

隨著人工智能應(yīng)用的深化與潛在風(fēng)險(xiǎn)的顯化，安全治理已成為與技術(shù)發(fā)展并行的另一條主線。2025年，應(yīng)對(duì)模型幻覺、虛假信息、數(shù)據(jù)安全、智能體安全等現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)迫在眉睫。同時(shí)，越來越多的研究也揭示出前沿模型存在自我復(fù)制、拒絕關(guān)閉、主動(dòng)逃避、欺騙威脅等潛在風(fēng)險(xiǎn)，這些可能向現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化，需要引起高度重視。他指出，要把人工智能安全治理落到實(shí)處，產(chǎn)業(yè)主體需要行動(dòng)起來，構(gòu)建面向人工智能風(fēng)險(xiǎn)管控的“PDCA”（計(jì)劃-執(zhí)行-檢查-處理）循環(huán)。只有企業(yè)內(nèi)部都能形成自閉環(huán)的敏捷治理機(jī)制，才能有效控制不斷出現(xiàn)的AI風(fēng)險(xiǎn)，確保AI發(fā)展行穩(wěn)致遠(yuǎn)。

談及未來人工智能安全治理工作將如何開展，他強(qiáng)調(diào)，下一步中國(guó)信通院將持續(xù)推動(dòng)人工智能產(chǎn)業(yè)安全能力建設(shè)，建設(shè)人工智能安全漏洞庫(kù)，完善安全治理標(biāo)準(zhǔn)體系，持續(xù)開展人工智能安全測(cè)試，與產(chǎn)業(yè)伙伴緊密攜手，以實(shí)際行動(dòng)踐行國(guó)家提出的“以人為本、智能向善”的發(fā)展理念。