智源研判AI十大趨勢：世界模型成大模型演進新方向
引言
1月8日，北京智源人工智能研究院發布2025人工智能十大技術趨勢，為業界描繪了人工智能未來發展的藍圖。其中，世界模型被認為是大模型演進的下一階段，成為備受矚目的焦點。
趨勢一：AI4S驅動科學研究范式變革
大模型領銜的AI4S（AI for Science）成為推動科學研究范式變革的關鍵力量。多模態大模型賦能科學研究，挖掘多維數據的復雜結構，輔助科研問題的綜合理解和全局分析。
趨勢二：具身大小腦和本體的協同進化
具身智能將從本體擴展到具身腦，端到端模型持續迭代，小腦大模型有望取得突破。同時，洗牌洗牌在即，廠商數量開始收斂，部分人形機器人進入量產階段。
趨勢三：統一的多模態大模型實現更高效AI
原生多模態大模型成為多模態大模型進化的重要方向。從訓練之初就打通多模態數據，實現端到端輸入和輸出，構建統一的多模態大模型，模擬人類的多模態信息交互和處理。
趨勢四：Scaling Law擴展，模型泛化從預訓練向后訓練、推理遷移
基于Scaling Law推動基礎模型性能提升的訓練模式持續優化，后訓練和特定場景的Scaling Law被探索。強化學習成為發現后訓練、推理階段Scaling Law的關鍵技術。
趨勢五：世界模型加速發布，有望成為多模態大模型的下一階段
注重因果推理的世界模型賦予AI更高級別的認知能力，突破傳統任務邊界，探索人機交互的新可能。世界模型有望成為多模態大模型的下一階段，推動自動駕駛、機器人控制等領域的深度應用。
趨勢六：合成數據將成為大模型迭代與應用落地的重要催化劑
高質量數據成為大模型進一步發展的障礙，合成數據成為補充首選。合成數據降低成本，緩解真實數據依賴，提升多樣性，緩解通用數據壟斷和專有數據獲取難等問題。
趨勢七：推理優化迭代加速，成為AI Native（AI原生）應用落地的必要條件
算法加速和硬件優化技術持續迭代，推動AI算力提升，降低大模型推理側開銷限制，加速AI Native應用落地。
趨勢八：重塑產品應用形態，Agentic AI成為產品落地的重要模式
更通用、更自主的智能體將重塑產品應用形態，深入工作與生活場景。Agentic AI成為產品落地的重要模式，智能化程度和業務流程理解不斷提升。
趨勢九：AI應用熱度漸起，超級App花落誰家猶未可知
生成式模型能力大幅提升，疊加推理優化，推動AI超級應用落地。雖然誰將問鼎超級App尚未定論，但AI應用熱度持續攀升，已到應用爆發的黎明前夕。
趨勢十：模型能力提升與風險預防并重，AI安全治理體系持續完善
大模型的Scaling帶來涌現和不確定性，傳統安全防護機制面臨挑戰。基礎模型的自主決策能力帶來失控風險，亟需引入新的技術監管方法，平衡發展和風險管理。
總結
智源研判的十大趨勢為AI未來發展指明了方向，世界模型、原生多模態大模型、具身智能協同進化等技術突破將深刻改變AI的應用范疇和能力。同時，AI安全治理體系的完善將確保AI技術健康發展，造福人類社會。