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[4] - 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][4] - 智能体成为大模型应用的主要形态，正在加速形成智能体经济[1][5] - 开源模型发展激活公有云、一体机等AI市场，极大降低了大模型落地应用门槛[5] 模型能力增强方向 - 语言基础超级模型深度集成多种能力，模型推理能力成为重要指标，通过路由融合和Agentic RL技术提升效率与场景表现[7] - 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成熟[7] - 世界模型加速构建数据生成、动作解释等四类核心能力，未来通用世界模型将成为AI通向AGI的关键基石[9][10] - 具身智能以突破具身图灵测试为目标，通过数据-模型-本体联合设计实现生物级感觉运动能力[10] 智能体技术发展 - 智能体是数字员工的初级形态，能自主完成复杂任务且性能优于单一模型，但能力仍有很大提升空间[2][7] - 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，智能体完成任务的长度大约每7个月翻一番[2][14] - 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并解决数据孤岛问题[14] - 未来智能体将能独立完成需人类数天或数周的任务，加速开启智能原生应用时代[14] 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，率先在互联网等数字原生领域规模化应用[15] - 人工智能正逐步向金融、医疗、交通等数字化程度较高的行业渗透，并在自动驾驶等领域实现新突破[16] - 行业渗透深度存在差异是客观现实，受数字化转型基础、资源供给能力等因素影响[2][16] - 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个方面的协调统一，坚持市场驱动并因业施策[2][16] 未来技术路径展望 - 未来可能看到强化学习等机器学习技术取得重大突破，世界模型技术路径逐步清晰[12] - 可能出现效率更高、性能更好或可信水平更高的非Transformer新模型架构[13] - 光计算、类脑计算、量子计算等新兴计算技术一旦投入实用，将带来人工智能技术体系的重构[13]