AGI技术演进 - AI从单一文本生成向多模态、具身智能全面演进，技术突破集中在五大关键路径[2] - 基于扩散模型与DiT架构的AI视频生成技术通过时空联合建模，正逼近物理真实的三维世界模拟[3][25] - CoT+MoE+反思验证+过程监督大幅提升复杂决策成功率与可解释性，A2A/MCP+任务编排+持久记忆实现跨系统流程自动化可审计[3][4] - VLA统一视觉-语言-动作，世界模型支撑仿真与反事实推演，为AGI奠定坚实基础[4] 中美AI竞争格局 - 在50个AI关键竞争领域中，美国26个领先，中国13个领先，另有11个领域势均力敌[5] - 中国在人脸识别、工业机器人、服务机器人、无人机、智慧城市等领域领先，偏向"应用落地与产业集成"逻辑[6] - 美国在基础模型训练、AI专用芯片、云端AI服务、自然语言处理等领域领先，优势集中在"底层突破与原理创新"[6] - 闭源模型比开源模型性能领先约9个月，中美差异领域将逐渐收敛，竞争核心在于跨层级整合能力[7][25] 巨头企业战略布局 - OpenAI、Google DeepMind、DeepSeek等八大巨头构成AI圈核心力量，正从模型竞争转向生态竞争[8][31] - 各公司不再一味追求超大规模，而是强调高效推理、低延迟、多模态集成[9][32] - Meta、DeepSeek倾向开源策略，OpenAI、Anthropic、xAI维持闭源策略，阿里、字节在开源与商业闭环间寻找平衡[11] - GPT-5在美国数学邀请赛中得分96.7，在GPQA常识推理中得分88.4，展现强劲实力[11][37] 行业应用落地 - AIGC正在重构内容生产、教育、医疗、制造等各行各业，带来效率指数级提升[12] - 团队累计创作超一万首AI音乐作品，纯写作15小时完成80余万字长篇小说《光影穿梭者》[13] - AI推动教育从"低能到高能、单能到多能、多能到超能、超能到异能"的四级跃升[14] - AI癌症辅助诊疗平台整合影像、血检、基因组和文本信息，为患者构建"数字孪生"[15] 智能体发展路径 - 智能体正从简单工具向具备自主性合作伙伴演进，2025-2030年间经历四阶段跃迁[16] - 从L1辅助自动化到L5完全自动化，最终目标不是完全自动化而是"共生化"[17][51] - 2025年工具化阶段AI学会分组任务，2027年场景化阶段APP与智能体合一，2030年具身化阶段智能体进入物质世界[21] 未来技术趋势 - AI将获得更稳定长期记忆与可调控人格，解决遗忘与随机性问题[10][26] - 机器人、传感器与虚拟现实等物理接口与AI深度融合，使智能体从虚拟空间走向现实世界[10][26] - AI将能够自主学习、提出并验证新科学假说，不再局限于总结已有知识[10][26] - 经济学正从"稀缺学"走向"意义学"，社会关注点从"生产更多"转向"生活得更有意义"[19]