人工智能发展趋势 - 基础大模型迭代速度加快，多模态模型理解能力整体提升90%，TOP1模型迭代周期从去年的几个月缩短至几周 [2] - 软硬件深度协同、高效融合成为大模型研发新范式，极致的软硬协同是支撑大模型快速迭代的关键 [1][3] - 智能体成为大模型应用的主要形态，加速形成智能体经济 [1][3] - 开源带动“群体进化”和人工智能普惠发展，极大降低了大模型落地应用的门槛 [3] 模型能力增强方向 - 语言基础超级模型深度集成多种能力，模型推理能力成为衡量模型的重要指标 [5] - 多模态大模型深度融合理解和生成能力，原生多模态架构逐渐走向成熟 [5] - 世界模型加速构建数据生成、动作解释、环境交互、场景重建四类核心能力，是AI通向AGI的关键基石 [5][6] - 具身智能以突破具身图灵测试为目标，实现生物级感觉运动能力 [6] 智能体技术发展 - 智能体是数字员工的初级形态，能够自主完成复杂任务并获得比单一模型更好的性能表现 [2][5] - 推动互联互通和长难任务处理是当前智能体技术创新的主旋律 [2][10] - 智能体完成任务的长度大约每7个月翻一番，未来将能独立完成人类需数天或数周的任务 [11] - 通信协议如MCP、A2A成为智能体与外界交互的“桥梁”，可降低系统集成复杂性 [10] 人工智能行业应用 - 人工智能赋能行业遵循从数字化水平较好领域率先突破，再逐步扩散的规律 [12] - 互联网等数字原生领域凭借数据沉淀和基础设施优势，率先形成AI应用规模化落地 [12] - AI正逐步向金融、医疗、交通等数字化程度较高行业渗透，并在自动驾驶等领域实现新突破 [13] - 推进行业应用需关注行业水平与转型路线、技术能力与实际需求两方面的协调统一 [2][13]