中国工程院院士何友：人工智能加速迈向产业融合 赋能千行百业数字化转型

预训练大模型是当前前沿核心，主要包括语言大模型、多模态大模型和推理大模型。语言大模型拥有超大规模参数，在理解、推理与生成方面能力强大。2020年GPT-3开启大模型时代，随后ChatGPT引发广泛关注，GPT-4、o1、o3、GPT-5.2等相继问世。国内也涌现出智谱清言、通义千问、文心一言、星火、DeepSeek-V3.2等产品。多模态大模型能同时处理图像、文本、音频等多种数据，突破了以往单一模态模型的局限，使得机器在理解和生成复杂信息方面更加接近人类的能力。2025年3月以来，Meta、阿里巴巴、Google等机构发布了Llama4、千问3、Gemini3等新模型，而以多模态大模型为核心的具身智能技术也在驱动机器人智能水平提升。推理大模型擅长复杂推理，2024年OpenAI发布o1模型，开启AI通用复杂推理新篇章。近期，推理大模型的实用性持续增强。以2025年12月16日发布的Gemini3Flash为例，该模型采用稀疏混合专家+蒸馏技术，兼顾了毫秒级的响应速度和复杂逻辑推理能力。当前大模型正朝多模态、强推理、善交互等维度综合发展，加速从“演示品”转变为重塑工作生活的“基础引擎”。但其发展仍需解决偏见、幻觉及数据质量等问题。

无监督学习是通往更高效人工智能的重要方向，旨在减少对大量人工标注数据的依赖。对比学习是其分支，核心是让模型学会区分数据相似与差异，Meta于2025年开源的DINOv3是代表成果。掩码学习则通过遮盖部分输入让模型预测，以学习数据内在规律，已广泛应用于视频、医学图像等领域。

生成模型方面，机器学习模型可分为生成式与判别式。扩散模型与自回归模型是生成式模型的两类重要方法。扩散模型经2020年改进后成为图像、视频生成的主流方法之一；自回归模型作为GPT系列核心，在文本及图像生成方面表现突出。相关概念包括生成式人工智能（GAI）、通用人工智能（AGI）及人工智能生成内容（AIGC）。在视频生成应用上，OpenAI、Meta、Google、快手、智谱AI、Runway等单位已发布Sora2、MovieGen、Veo3.1、可灵2.5、智谱清影2.0、Gen-4.5等模型。

博弈智能领域，从AlphaGo到AlphaZero再到AlphaStar，人机博弈不断取得里程碑式突破，代表了智能决策领域的发展。对于未来态势进行推演和预测是博弈智能的核心技术之一，世界模型作为实现该技术的前沿方法，受到了自动驾驶等领域研究者的广泛关注。2025年10月，特斯拉正式官宣了其研发的“世界模拟器”，该系统可构建高度逼真的虚拟场景，使AI每天可学习相当于人类500年的驾驶经验。

自动驾驶是AI重要应用领域，涵盖从硬件到软件的全链条技术。当前中国正研发测试L4级技术，量产应用从L2向L3级别过渡。海外方面，特斯拉于2025年6月通过其完全自动驾驶系统（FSD）实现首次自动交付，该系统主要依赖神经网络，并同期推出无人驾驶出租车试点服务，并计划在年底前投入1500辆运营车辆。

智能体是具备感知、思考、行动自主能力的AI实体。在金融领域，AI应用正从基础客服向“智能投研”“深度风控”等核心业务跨越。2025年5月，摩根大通推出投资研究智能体“Ask David”，能自动化查询数据并生成报告，提升决策效率。

人工智能与科学计算的结合正形成科研新范式，AI能解决复杂问题并优化实验设计。2025年11月，美国启动“创世纪任务”计划以加速AI在科学发现中的应用。在数学领域，AI助力寻找表达式、发现规律及完成证明。2025年11月，数学家陶哲轩宣布借助ChatGPT完成一道数学问题的形式化证明，引发了关于数学研究方式变革的讨论。

从中美对比来看：美国AI厂商众多，软硬实力兼具，大型厂商综合布局，创业公司活跃于各层；中国则以AI“国家队”和创业独角兽为主，“国家队”多综合布局，创业公司深耕垂直领域。中美拥有全球绝大多数AI独角兽企业。2024年，美国发布了40个知名的机器学习模型，中国发布了15个。由于模型复杂度增加、训练开销上升，相较2023年，中美欧发布的模型数量均有下降，许多企业转向研发行业或垂直大模型。根据知名模型数量排名，美国机构优势显著，中国的阿里巴巴、字节跳动、DeepSeek、腾讯和智谱AI等企业上榜。在深度学习框架方面，PyTorch和TensorFlow广泛使用，中国的百度飞桨、清华计图、华为昇思也逐渐成熟。Hugging Face、LangChain等平台亦降低了AI应用开发门槛。

当前AI产业呈现五大趋势：一是AI底层核心要素算力提升；二是AI模型从单模态到多模态大模型发展；三是AI高阶推理成为焦点；四是AI加速向数据量庞大的应用场景渗透；五是AI厂商的安全意识与自主能力大幅上升。

智能算力产业持续发展。截至2025年6月底，中国算力基础设施规模与水平不断提升。业界正积极探索下一代技术范式，如智能算网和太空算力。智能算网旨在实现算力的全局智能调度，以应对能耗、效率与区域均衡挑战。太空算力则探索将数据中心部署于卫星，以突破能源与散热瓶颈。2025年12月，美国初创公司StarCloud宣布已在搭载AI芯片的卫星上成功完成小型语言模型的训练任务。总而言之，人工智能的发展未来不可限量。