來源：北京商報

2025年AI正從“工具時代”邁向“伙伴時代”，2026年的AI發(fā)展態(tài)勢漸漸清晰。12月10日，量子位智庫發(fā)布《2025年度AI十大趨勢報告》（以下簡稱《報告》）。《報告》基于基礎設施、模型進化、應用版圖等四部分進行總結，其中有關應用的趨勢占有四席，分別涉及流量入口、多模態(tài)、AI硬件和AGI（通用人工智能）。來自學術和產(chǎn)業(yè)一線的參與者對具身智能等熱門領域做了復盤和展望，可以說AI的上半場屬于想象力，下半場屬于執(zhí)行力。

算力經(jīng)濟成引擎

芯片、云、模型、終端等關鍵環(huán)節(jié)，構成了當下AI產(chǎn)業(yè)最具代表性的全棧力量，各個環(huán)節(jié)的發(fā)展相互作用。

在基礎設施方面，《報告》聚焦算力和芯片。

算力經(jīng)濟是智能產(chǎn)業(yè)第一大引擎，全球范圍內(nèi)，對AI算力的需求正以前所未有的速度增長，這直接推動了超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的建設。這些數(shù)據(jù)中心不再只是傳統(tǒng)意義上的服務器托管場所，而是演變?yōu)閱蝹�AI公司主導的、集成了海量計算、存儲和網(wǎng)絡資源的算力工廠。

云計算廠商的投資重點從傳統(tǒng)的通用計算資源向滿足AI需求的專用算力基礎設施傾斜，云廠商與AI企業(yè)的合作模式從簡單的資源租賃關系，演變?yōu)樯疃冉壎ǖ膽?zhàn)略合作關系。

相應地，越來越多的AI原生需求正在重塑芯片創(chuàng)新，大市場大生態(tài)打開了時代“芯機遇”。具體體現(xiàn)在，GPU（圖形處理器）主導地位受到挑戰(zhàn)，NPU（嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡處理器）在端側普及，ASIC（定制集成電路）/FPGA（現(xiàn)場可編程門陣列）迎來增長。

中國正加速構建自主可控的算力生態(tài)，國產(chǎn)“芯片+SDK+框架”方案已在千億級模型訓練中得到驗證，DeepSeek等模型針對昇騰芯片深度優(yōu)化，標志著全棧國產(chǎn)化能力邁入新階段。

需求倒逼模型創(chuàng)新

在模型方面，預訓練決定大模型格局梯隊，架構創(chuàng)新決定預訓練水平。模型架構持續(xù)突破，在算力約束下，混合專家模型成為主流選擇。這種“大參數(shù)、小激活”的設計讓模型可以在不顯著增加成本的情況下擴充容量。中國頭部模型團隊正普遍采用這一思路。

同時，2025年，大模型落地進入“推理時間”。模型在多模態(tài)深度推理、自適應推理、邊緣推理加速等方面持續(xù)突破，任務復雜度推動推理框架持續(xù)進化。

物理AI與具身智能迎來研發(fā)熱潮，世界模型與VLA（視覺—語言—動作）框架成為技術焦點，具身智能正從小規(guī)模商業(yè)訂單走向更廣泛的應用探索。

就在《報告》發(fā)布的當天，優(yōu)必選宣布一項新的訂單合作，與國內(nèi)AI大模型公司簽訂人形機器人(17.710,0.10,0.57%)銷售合同，總金額超過5000萬元。

根據(jù)協(xié)議，除了提供先進的機器人硬件，優(yōu)必選還將開放必要的機器人數(shù)據(jù)接口與技術能力，支持合作方將其自有AI大模型與機器人本體進行集成與二次開發(fā)，并分階段推進技術交付與支持計劃，涵蓋從基礎控制、多模態(tài)感知到高級任務規(guī)劃等多個層面的協(xié)同開發(fā)。

作為較早進入具身智能賽道的企業(yè)，11月中旬，優(yōu)必選工業(yè)人形機器人Walker S2啟動量產(chǎn)與交付，首批數(shù)百臺已投入產(chǎn)業(yè)一線應用，覆蓋汽車制造、智能制造、智慧物流、具身智能數(shù)據(jù)中心等領域。目前，Walker S2產(chǎn)能每月已超過300臺，預期全年交付量將超過500臺。

北京智源人工智能研究院（以下簡稱“智源研究院”）在具身智能、多模態(tài)技術路線的探索上都有積累。智源研究院院長王仲遠也相信，“人工智能在未來的幾年里，會從語言學習進入多模態(tài)、世界學習的新階段”，智源研究院發(fā)布的多模態(tài)模型Emu3.5就是世界模型的基座。

談到構建物理世界基礎模型，自變量機器人創(chuàng)始人王潛認為，虛擬世界與物理世界存在本質(zhì)不同，本體和物理世界的隨機性導致現(xiàn)實世界機器人操作控制極其困難，而物理接觸的復雜性決定了端到端的必要性。目前，自變量機器人自主研發(fā)的“Great Wall”模型系列已實現(xiàn)從感知到高精度操作的端到端控制，在復雜任務中展現(xiàn)出了強大的泛化能力。

應用版圖擴大

根據(jù)報告，AI正在重塑流量入口。Agent從“人找服務”轉向“服務找人”，成為下一代交互范式。AI智能體具備感知、規(guī)劃、決策、執(zhí)行的閉環(huán)能力，正逐步取代傳統(tǒng)App，操作系統(tǒng)亦向超級Agent演進。構建這類智能助手的關鍵之一，在于其對用戶個性化知識的理解與調(diào)用。

新一代AI系統(tǒng)能夠同時處理和理解文本、圖像、聲音、視頻等多種信息類型，實現(xiàn)了跨模態(tài)的關聯(lián)理解和生成。這不僅提升了AI在復雜場景下的表現(xiàn)，也為創(chuàng)意內(nèi)容生成、智能交互等應用開辟了新可能。

這些應用的關鍵價值在于釋放高價值勞動力，將人類精力轉移到具有實質(zhì)性價值的核心任務和戰(zhàn)略性工作上。當一項技術被證明能顯著提升勞動生產(chǎn)率時，它就會從“競爭優(yōu)勢”變?yōu)椤吧�存必需品”。報告預測，未來2—3年內(nèi)，隨著技術能力的成熟，AI會成為這些產(chǎn)業(yè)的標準工具。

AI硬件賽道也被關注。輕量化模型和邊緣計算技術成熟，推動AI能力向手機、汽車、IoT設備等終端普及。越來越多的智能設備開始具備本地AI處理能力，端側AI的興起解決了數(shù)據(jù)隱私、網(wǎng)絡延遲和成本效率三大核心問題。這些設備能夠在不依賴云端連接的情況下，實時響應用戶請求，提供個性化的智能服務。