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工人智能前沿技术当下背景 1

人工智能前沿技术百花齐放局面 1

全球发展情况日新月异 1

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当前，全球人工智能呈现多技术路径并进、加速融合创新的发展态势。智能算力、基础大模型、智能体、具身智能、aiforscience等各领域创新活跃，人工智能技术前沿走向广受各界关注。在12月7日举办的2025年大湾区科学论坛人工智能分论坛上，中国科学技术信息研究所发布《人工智能前沿技术趋势报告2025》（见图一），来自清华大学、北京航空航天大学、北京理工大学、北京邮电大学、西安交通大学等高校，中国科学院自动化所、北京智源人工智能研究院、上海人工智能实验室等科研机构，以及华为、科大讯飞等领军企业的专家参与了报告研究。报告回顾2025年全球人工智能前沿领域主要技术进步及亮点成效，并展望了未来技术走向及前沿发展趋势。

图1

人工智能前沿技术百花齐放局面

_{----未来讲渗入我们生活的方方面面}

在智能算力领域，高带宽内存、新型芯片架构、制程工艺微缩和chiplet等技术创新活跃，持续激发智能芯片算力潜能。除了芯片自身进步，模型与芯片更加深度的软硬协同，系统级优化有望持续驱动智能算力能效升级。异地异构算力资源协同计算迈出重要步伐，人工智能正在加速智能芯片设计、调度与运维全链条智能化。

在大模型领域，尽管预训练规模定律显现边际效益递减迹象，但后训练技术的快速崛起推动大模型能力进一步摸高。知识蒸馏、量化技术加速推理模型轻量化，拓展大模型落地空间。未来更高效的多模态统一框架和训练算法将持续提升模型智能密度和认知水平，规模定律从预训练向多阶段拓展，进一步推高大模型技术路线的能力边界。

在智能体领域，思维链显著增强了智能体的推理与规划能力，以智能体为核心的新型软件快速涌现，多智能体架构和几项关键通信协议的突破性进展，打开工具使用和智能体协作空间，为智能体加速产品创新和生态构建奠定基础。展望未来，智能体将不断增强自学习与自进化能力，推动操作系统与人机交互模式变革，并从独立任务执行迈向大规模智能体互联网。

在具身智能领域，2025年机器人复杂运动技能和平衡控制能力突飞猛进，vla视觉语言动作模型成为年度新亮点，打通感知到行动闭环，初步显现具身大模型雏形。未来，仿生感知的进步将进一步提升机器人精细操作和空间协作能力，空间智能的三维感知推理以及世界模型的因果机理能力正在搭建具身大脑核心，推动具身智能与真实世界交互，跨平台跨机体的通用具身基座大模型将加速具身智能规模化落地。

图2

全球发展情况日新月异

_{---一场信息战争的较量}

数字化浪潮的席卷之下，生成式人工智能（artificialintelligence generatedcontent，简称aigc）的崛起成为备受瞩目的焦点与议题。在此期间，chatgpt凭借其强大的自然语言处理能力和独特的对话生成机制，引发了教育界对于aigc未来的教育潜力与影响的广泛讨论。近年来，我国高度重视人工智能的技术发展与产业结合，自2017年国务院印发《新一代人工智能发展规划》以来，一批相关政策相继出台，人工智能成为提升国家竞争力与维护国家安全的战略性技术。党和国家一贯高度重视高层次人才培养，强调人才是第一资源，认为只有高质量教育才能培育出高素质人才。2022年教育部印发的《人工智能领域研究生指导性培养方案（试行）》，从基础理论、共性技术、支撑应用与社会治理等维度明确了人工智能领域高层次人才的培养方向，致力于构建人工智能复合型人才培养体系.

国际上，美国政府自2016开始，发布了多份人工智能领域的国家战略报告，旨在从宏观层面确立国家人工智能研究战略方案，以保证美国在全球人工智能领域保持竞争优势[1]。2023年美国教育部教育技术办公室发布的《人工智能与教学的未来：见解与提议》，从学习、教学、评价和研发四大层面提出7条政策建议，认为人工智能在改善自适应学习、教学流程、教师专业发展、形成性评估等方面有巨大潜能[2]。其他国家诸如英国的《国家人工智能战略》、德国的《人工智能行动计划》、日本的《人工智能战略2022》等，都将人工智能视为制定数字世界标准和规则的核心技术。当前，人工智能领域的发展如火如荼，随着aigc的兴起，人工智能的第三次浪潮已然到来。

图3

英国2021年人工智能行情报告

gai辅助编程：工具与实战速览

gai技术正重塑编程生态，国内外工具形成差异化布局。国外以**githubcopilotx为代表，依托gpt-4模型深度绑定github生态，支持多语言代码生成与项目全局逻辑解析；**cursor**作为ai原生ide，可灵活切换大模型，实现多文件同步重构。

国内则更侧重本土化适配，字节跳动的**trae**创新多智能体协作模式，文心一言编程助手深耕微信小程序、鸿蒙开发等本土场景，**chatppt**能直接将需求文档转化为api接口代码。实战层面，国外shopify借助copilotx优化大促订单峰值处理，系统响应速度提升40%；国内银行通过私有化部署的tabnine，将核心模块开发周期压缩超60%。日常开发中，开发者用gai生成数据处理函数、搭建flask项目，效率提升数倍。需注意的是，使用gai辅助编程需精准描述需求，做好代码验证与隐私保护，才能真正发挥技术价值。

图4