人工智能行业发展趋势 - 2025年世界人工智能大会(WAIC 2025)采用"问题驱动、深度对话"的创新思辨形式，围绕量子模拟、数字孪生脑、AI for Science等前沿议题展开讨论 [1] - 人工智能正从"能看会说"的感知智能迈向"能想会做"的决策智能，迎来历史性转折点 [9] - 具身智能与强化学习结合，推动AI从理论优势转化为产业动能，在智能仓库、无人驾驶、应急救援等领域展现广阔前景 [7] 智能体安全挑战 - 现代智能体具备自主决策能力，但存在严重安全缺陷，可能导致服务器崩溃、数据泄露及企业核心系统渗透 [2] - 专家提出沙盒环境测试、安全对齐技术等解决方案，强调需构建全链条防护体系 [2] - 智能体安全是关乎未来人机信任的关键命题，需将安全考量前置到设计源头 [2] AI for Science应用突破 - AI打破学科壁垒，在量子物理领域识别量子纠缠模式，在材料科学中加速新型超导体发现，在生物医学领域破解蛋白质折叠奥秘 [3] - AI全面覆盖生命科学全流程，从病理研究到分子分析，如GNoME系统发现数百万新晶体材料 [5] - 交大人工智能学院开发全球首个推理型罕见病智能体诊断系统，解决小样本难题 [5] 数字孪生脑技术 - 数字孪生脑通过构建人脑虚拟模型，模拟大脑活动、预测神经疾病发展及测试药物效果 [6] - 该技术为阿尔茨海默症、帕金森病等神经退行性疾病治疗带来新曙光 [6] - 引发关于"思想隐私"边界及人类意识与AI模拟关系的伦理思考 [6] 具身智能发展瓶颈 - 数据短缺是制约具身智能发展的关键瓶颈，人形机器人数据回流明显不足 [8] - 模拟生成仿真数据存在视觉和物理效果质量控制难题 [8] - "模仿+强化"混合学习范式成为突破数据瓶颈的希望之路 [8] 多模态技术挑战 - AI大模型在数学竞赛表现良好但在物理竞赛中吃力，需提升图形理解能力 [4] - 关键挑战在于将符号逻辑与神经网络结合，使AI理解科学规律背后的物理意义 [4] - 多模态技术是提升AI科学能力的潜在方向 [4]