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趨勢01：

強化學習：引領大模型推理和行動能力新突破

強化學習正在大語言模型領域引發(fā)深刻的范式變革，從人類反饋強化學習（RLHF）向基于可驗證獎勵的強化學習（RLVR）大規(guī)模演進。RLVR將獎勵信號直接綁定到客觀、可驗證的結果上，推動大模型從“聽起來正確”向“確實正確”轉變，顯著提升其核心推理能力。強化學習還賦能大模型實現(xiàn)智能體飛躍，使其能夠與物理及數(shù)字世界交互并自主行動。

趨勢02：

原生多模態(tài)生成：統(tǒng)一感知與生成的新時代

原生多模態(tài)模型從架構設計之初就將多種模態(tài)視為一個統(tǒng)一的輸入空間，通過共享或緊密耦合的表示層，實現(xiàn)跨模態(tài)信息的深度交互、對齊與融合。這種設計讓模型能在單一框架內同時完成多模態(tài)的聯(lián)合感知，并基于模態(tài)間深度關聯(lián)的理解進行多模態(tài)生成，推動AI從“看懂”“聽懂”到“合成表達”的一體化躍遷。

趨勢03：

聲音模型廣進化：邁向通情達義的情感智能

語音合成技術從機械化的文本朗讀轉向基于語境理解的情感化表達，支持多語種、方言和情感化表達，展現(xiàn)出強大的本土化適應能力。音樂生成技術從片段創(chuàng)作向完整作品生成轉變，支持高保真度和情感表達豐富的人聲演唱。聲音智能與多模態(tài)技術的深度融合開啟了全新的應用范式，實現(xiàn)了從單純的聲音生成向跨模態(tài)理解與匹配生成的技術躍升。

趨勢04：

智能體雙軌進化：編排類與端到端的分途并進

AI Agent分化為編排類Agent和端到端Agent模型。編排類Agent采用“外掛式”架構，通過預定義的代碼路徑編排LLM與外部工具、API的交互，實現(xiàn)復雜任務的分解與執(zhí)行。端到端Agent模型采用“內化式”架構，通過強化學習等技術將推理、規(guī)劃、工具使用等能力直接訓練到模型內部，讓模型能夠動態(tài)指導自己的過程和工具使用。

趨勢05：

LifeOS：AI成為個性化生活的操作系統(tǒng)

AI正從單一任務的工具轉變?yōu)樨灤┯脩粢簧闹悄馨閭H，整合用戶的多模態(tài)數(shù)據(jù)，形成一個持續(xù)進化的“數(shù)字自我”。這種個性化的操作系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的需求動態(tài)調整行為，優(yōu)化工作與生活安排，實現(xiàn)“共生”而非單向服務。

趨勢06：

智力即服務：智能化工作流賦能產業(yè)升級

AI的能力正從“算力驅動”邁向“智力驅動”，Agent逐步成為企業(yè)知識系統(tǒng)、流程結構與組織角色的原生組成。企業(yè)不再部署AI功能，而是部署具備行為責任的“數(shù)字崗位”，推動從數(shù)字化到智能化的關鍵躍遷。

趨勢07：

游戲智能體：AI在虛擬世界的沉浸式進化

游戲智能體通過強化學習、大語言模型和多模態(tài)感知等技術，能夠理解復雜的游戲環(huán)境、學習玩家行為模式，并生成個性化的互動內容。這種沉浸式進化使得AI成為推動游戲敘事、創(chuàng)造涌現(xiàn)式玩法、構建動態(tài)社交網(wǎng)絡的核心驅動力。

趨勢08：

具身智能的“GPT-2時刻”：基礎模型、數(shù)據(jù)工程與軟件平臺的協(xié)同進化

具身智能領域正通過規(guī)模效應蓄積飛躍動能，2025年可能成為具身智能領域的“GPT-2時刻”。強大的端到端多模態(tài)基礎模型、大規(guī)模的真實與合成數(shù)據(jù)以及跨模態(tài)跨本體的軟件平臺正在協(xié)同進化，推動具身智能從特定任務邁向更通用、更智能、更具自主性的未來。

趨勢09：

空間智能：從會聊天到真正懂世界

空間智能使AI具備了理解和處理三維世界的核心能力，包括3D環(huán)境的感知、推理、交互和生成。這一技術突破正在重塑自動駕駛、機器人制造、XR混合現(xiàn)實、醫(yī)療手術、建筑設計和智慧城市等領域的工作方式，為AI邁向通用人工智能（AGI）補全了關鍵的物理常識和因果推理能力。

趨勢10：

測試轉量產，應用推動具身智能本體加速成熟

具身智能本體——機器人正從實驗室走向產業(yè)化，迎來從測試到量產的關鍵轉折點。隨著技術突破和應用場景的不斷拓展，具身智能本體的硬件配置、能力提升和產業(yè)影響三個維度的發(fā)展趨勢日益明顯，推動具身智能加速走向成熟。

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來源：騰訊研究院