.\l500 Tencent?*ü Research

Institute在過去一年，人工智能技術的迅猛發展正深刻重塑著社會的運行方式。從前沿動態追蹤到實際應用場景，從教育輔導到科研創新，AI已然成為推動社會進步的重要力量。在AI技術快速迭代的背景下，系統性的信息整合與分析變得尤為重要。為降低信息獲取成本，提升學習效率，騰訊研究院開發了一系列專業的AI資訊產品：AI每日速遞，一份高度凝練的日報產品，幫助讀者用3-5分鐘快速掌握AI領域當日十大關鍵進展，在信息過載的時代，為學習與研究“標注”出最有價值的高質量數據；AI每周50關鍵詞，作為周報產品，基于AI速遞內容構建。通過梳理一周熱點關鍵詞并制作可交互索引，為研究者提供便捷的“檢索增強”工具，助力快速定位所需信息；科技九宮格，一檔短視頻欄目，以3-5分鐘視頻形式解讀科技熱點與關鍵技術原理。通過可視化呈現，促進讀者對前沿技術的理解與討論，為團隊內容優化提供重要“反饋”；這些產品的運營過程，恰如大語言模型的迭代優化——持續不斷地吸收新數據，萃取新知識，產生新洞見。在此基礎上，團隊還同步開展了AGI專題分析、AGI線上圓桌、AI&Society高端研討會與AI&Society百人百問等系列研究探討。基于全年研究積累的三十余萬字AI進展數據庫，對當前AI發展進行階段性總結具有重要意義。為了系統呈現AI發展的關鍵技術要點和趨勢，該報告精選了50個年度關鍵詞，覆蓋大模型技術的八大領域：圖像處理、視頻生成、3D生成、編程助手、Agent、端側智能、具身智能和基礎模型；借鑒大模型的思維特征，創新性序言1的通過"快思考"與"慢思考"兩種維度進行分析，形成了50張AI技術圖景卡片。"快思考"維度呈現印象卡片，采用人機協同方式完成。項目團隊研究人員主導提示詞工程與價值判斷，把握內容方向；AI系統負責執行，最終繪制輸出技術定義、圖示與總結語；"慢思考"維度則深入分析技術發展的底層邏輯。重點整合研究團隊在圓桌討論和專題研究中的深度思考，借助AI輔助梳理出邏輯鏈條、本質洞見與趨勢判斷，為讀者勾勒AI發展的脈絡與方向。AI技術呈現持續演進、動態發展的特征。該報告通過50個關鍵詞構建的技術圖景，旨在展現AI發展的重點領域，把握未來關鍵趨勢，為各界提供研究與決策參考。騰訊研究院將持續深化AI&Society領域的探索，并誠摯的邀請各界好友一共關注與參與，一起邁向一個智能共生的時代。2——騰訊研究院院長

司曉3A:

Transformer從文本擴展至其它B:

DiT架構帶來圖像生成質的飛躍C:

Scaling

Law在圖像領域開始生效核心觀察A

→

技術演進：下一個字符

→

下一個像素突破：序列建模能力遷移B

→

架構優勢：替代：U-Net

→

MMDiT（SD3、Flux、混元文生圖）提升：-

空間關系理解

-

復雜提示處理

-

細節還原能力A

+

B

→

C：規模效應參數規模：800M

→

12B涌現能力：-

真實度提升

-

控制力增強

-

細節完善邏輯鏈條圖像生成正從傳統擴散模型走向序列化建模Transformer不同模態的底層范式可以實現遷移圖像領域正在復制語言模型的縮放法則與能力涌現本質洞見DiT架構結合擴散模型和Transformer的架構，用于高質量圖像生成的深度學習模型。擴散變幻，意象成型4A:

圖像控制從文本描述走向精確控制B:

控制方式呈現多層次演進C:

ControlNet實現精確干預能力核心觀察A

→

控制維度演進：Prompt：文本描述引導LoRA：低成本模型微調ControlNet：精確條件控制B

→

技術路徑分化：描述控制：語義理解參數控制：模型微調條件控制：額外輸入引導工作流控制：外部編排C

→

精確控制突破：光影：IC-Light照明控制輪廓：Paints-Undo創作追溯構圖：Omost自動擴展邏輯鏈條控制正從"描述性"向"操作性"演進多層次控制機制形成互補優勢，圖像生成正走向"精工制造"時代AI圖像生成正從粗放生成走向精確控制，這將重塑創作生產流程。本質洞見圖像生成控制通過精確的提示詞、參數和約束條件，引導AI模型生成符合預期的特定圖像內容和風格。參數為筆，意念成像5A:

AI圖像處理已突破1K分辨率門檻B:

高分辨率對圖像生成具有重要商業價值C:

高分辨率對圖像理解同樣關鍵D:

高分辨率處理仍存在多重技術限制核心觀察A

∧

B

→

產業應用擴展生成模型支持1024×1024原生分辨率→

藝術創作/廣告/游戲開發等應用提升A

∧

C

→

專業領域突破醫學影像分辨率需求[256-1024]

∧

模型達到1K處理能力→

專業應用可行D

→

技術演進方向?(高分辨率處理)

→

?(架構創新

∨

性能優化)例:

Pixtral

12B,

Eagle系列針對分辨率優化邏輯鏈條1K分辨率是AI圖像處理由通用向專業化過渡的分水嶺AI圖像價值實現需要技術與產業的雙向驅動，專業需求∧

技術突破

→

應用深化本質洞見高分辨率圖像處理對大尺寸、高精度圖像進行分析、增強和變換，以提取信息、改善質量或適應特定應用需求。細微入毫，尺顯真容6A:

生成式AI具有強大的技術能力和流量吸引力B:

技術能力需要轉化為有效商業閉環C:

AI企業被迫進行商業模式轉型D:

產業整合成為主要出路核心觀察A

∧

?B

→

C

為什么要轉型？技術能力

≠

商業價值流量優勢

≠

變現能力(技術優勢

∧

商業化失敗)

?

尋求轉型C

→

D

案例佐證:Stability

AI:

技術困境

→

視效領域融合Leonardo.ai:

獨立運營

→

平臺整合?(成功轉型案例)→

?(產業鏈整合

∨

場景深耕)原生技術

→

工具產品

→

產業解決方案邏輯鏈條想要跨越鴻溝，要么融入既有產業鏈，要么能夠成功對接具體應用需求AI圖像生成企業將"技術驅動"向"場景驅動"轉變，通過產業整合獲得商業生態位本質洞見AI圖像商業化將人工智能圖像生成技術轉化為可持續的商業服務，實現技術價值與市場需求的良性循環。智造賦能，價值衍生7A:

圖像理解在醫療領域率先實現商業化B:

科技巨頭深耕醫療AI研發C:

學術界取得突破性進展D:

行業權威對醫療AI持積極態度核心觀察A

→

產業成熟度與應用價值圖像理解

>

圖像生成

專業應用

>

通用應用B

∧

C

→

技術進步企業投入:

-

Med-Gemini系列(2D/3D/基因組)學術突破:

-

Mirai(預測診斷)

-

SAT(3D分割)技術突破

→

臨床驗證

→

商業應用?(成功醫療AI)

→

?(專業性

∧

實用性

∧

可靠性)D

→

發展趨勢領域專家認可（Hinton、吳恩達等）?

技術路線可靠性邏輯鏈條多模態識別能力提升，讓AI在專業領域理解、分析應用成為可能醫療AI的成功得益于其深度對接專業場景，以解決實際臨床需求為導向的發展路徑本質洞見醫療AI運用人工智能分析醫學影像、臨床數據，協助醫生診斷決策，實現精準治療增強。慧眼穿透，微顯著知89本報告來源于三個皮匠報告站（）,由用戶Id:262617下載,文檔Id:188180,下載日期:2025-01-07A:

視頻生成相比圖像生成難度提升百倍B:

視頻生成技術發展出自回歸與擴散兩大路線C:

Sora引領DiT架構成為主流方向D:

規模化訓練是實現高質量視頻生成的關鍵核心觀察問題難度躍升

(A)視頻生成/

圖像生成

≈

百倍復雜度：大量連續幀、時序連貫性、主體一致性技術路線探索

(B)自回歸Transformer方案

or

擴散模型

→

規模化訓練技術突破與統一

(B

→

C

→

D)DiT架構整合：融合Transformer與擴散模型優勢引入時空塊編碼創新通過規模化訓練實現性能突破邏輯鏈條視頻生成的技術演進呈現"分散探索→路徑統一"的特征規模化訓練是解決復雜生成任務的通用范式架構創新（DiT）+訓練范式（規模化）的組合是突破性進展的關鍵本質洞見規模化訓練通過擴大模型參數、數據規模和算力投入，在量變中實現質變的訓練范式。以量取勝，躍遷超萃10A:

視頻生成模型的核心在于時序特征處理B:

DiT架構通過擴散過程處理時序關系C:

自回歸方案將視頻離散為可預測的token序列D:

下一幀預測是視頻連續性的關鍵保證核心觀察技術路線分化

(A)擴散模型：噪聲迭代

→

幀序列生成自回歸Transformer模型：token預測

→

幀序列構建實現機制對比

(B

∧

C)DiT方案：整體擴散過程、時空特征同步建模自回歸Transformer方案：視頻token化、序列化預測預測能力

(D)連續性保證：時序特征學習

+

運動規律理解

+

狀態遷移預測邏輯鏈條下一幀預測是視頻生成的核心任務，但不同技術路線有不同實現方式自回歸預測通過將視頻離散化，把復雜的時序預測轉化為token預測問題預測范式的選擇直接影響模型的生成能力與效率權衡本質洞見下一幀預測基于已知視頻幀序列的時空特征，推演預測未來瞬間的畫面內容。窺今以知來，推果溯因11A:

模型廠商通過工具+社區培育創作生態B:

廠商頻繁舉辦各類創作比賽擴大影響C:

與藝術家合作已成為行業標配D:

藝術家參與可反哺模型訓練形成數據飛輪核心觀察生態構建路徑

(A

∧

B)打造工具產品

→

運營社區舉辦比賽活動

→

擴大影響藝術家價值鏈

(C

→

D)前端：優質作品展示中端：專業反饋收集后端：訓練數據優化閉環形成(A∧B∧

C→D)工具應用

→

社區運營

→

藝術家合作

→

數據反饋

→模型優化邏輯鏈條AI視頻生態正在從"工具提供"向"價值共創"演進藝術家在生態中扮演雙重角色：既是內容生產者，也是模型優化的關鍵貢獻者數據飛輪成為商業閉環的核心驅動力，將持續提升AI創作的質量邊界本質洞見藝術家共創人類藝術家與AI模型通過交互式創作，在視頻生成過程中實現創意的雙向激發與融合。天人合一，機藝雙馨12A:

視頻生成模型的交互邏輯比文本模型更復雜B:

模型能力支持多樣化輸入（文本、圖片、視頻）C:

配套工具提供細粒度控制選項D:

AI原生創作工具正在向全流程方向演進核心觀察交互使用難度差異

(A)：文本模型(簡單)

→

視頻模型(復雜)能力擴展

(A

→

B)文生視頻

→

圖生視頻

→

首尾幀控制

→

視頻生視頻控制增強

(B

→

C)精細化控制

=

運鏡控制

+

運動筆刷

+

主體選定

+

...范式升級

(C

→

D)傳統創作工具

→

AI原生創作平臺（多工具集成+工作流適配+專業功能對標）邏輯鏈條視頻生成模型的應用正在從"單一生成"向"創作生態"演進成功的AI創作工具需要在保持AI能力優勢的同時，兼顧傳統創作習慣降低使用門檻與提供專業控制是視頻生成模型應用的雙重任務本質洞見AI原生創作以AI視頻生成模型為核心重構視頻創作的思維范式與工作流智成影像，創意無界13A:

視頻生成模型正向游戲世界模擬方向發展B:

多個研究團隊在游戲生成領域取得突破C:

游戲引擎本質是一種受限的世界模型D:

從游戲模擬到現實世界模擬存在復雜度跨越核心觀察技術演進路徑

(A

→

B)Oasis：Minecraft式開放世界生成Genie-2：通用可交互游戲生成基礎模型概念拓展

(B

→

C)游戲引擎

?

受限世界模型特征：有限世界尺寸、封閉規則系統、可預測狀態轉移仍待探索

(C

→

D)現實世界

=

復雜度指數級增長

+

數據收集成本激增

+狀態空間爆炸邏輯鏈條游戲生成是通向世界模擬的"縮微實驗場"，提供了可控的技術驗證環境從游戲到現實的跨越不僅是量的積累，更需要在模型架構和學習范式上的質變本質洞見生成式游戲通過AI生成技術動態創造游戲內容，實現無限可能的交互敘事與世界構建。無限想象，生生不息14A:

多實驗室主張視頻生成模型是實現世界模擬器的可行路線B:

當前視頻生成模型存在成本高、模態不全、長視頻不穩定等問題C:

游戲生成模型在實時模擬方面取得突破性進展D:

游戲引擎可視為特定范圍的世界模型核心觀察現狀認知

(A

∧

B)技術路線已明確現實困難：成本高、缺模態、不穩定游戲生成帶來希望

(C

→

D)DIAMOND：可交互游戲畫面預測Oasis

開放世界實時模擬演進路徑

(B

∧

C

?

未來發展)游戲模擬

→

受限世界模擬

→

通用世界模擬邏輯鏈條世界模擬器的實現路徑正在從"完整模擬"轉向"分級模擬"游戲生成模型作為受限環境的世界模擬，為解決視頻生成核心問題提供了新思路實現真正的世界模擬器需要解決的根本挑戰是復雜度控制與數據獲取本質洞見世界模擬器一個能夠模擬現實世界物理規律、因果關系與智能行為的計算機系統虛實之間，萬象歸一1516A:

各類技術方案快速涌現B:

性能與效率大幅提升C:

應用場景不斷拓展D:

技術挑戰仍待突破核心觀察A

→

主流技術方案Tripo

2.0:

DiT+U-Net架構GRM:

四視圖transformer重建Unique3D:

多視圖及法線擴散B

∧

C

→

應用價值?(形態還原)

→

?(速度

∧

質量

∧

效率)

廣泛應用：游戲開發:

場景建模

-

影視制作:

特效場景工業設計:

產品迭代

-

VR構建:

虛擬環境D

→

發展挑戰數據積累

∧

模型優化

→

產業賦能當前瓶頸:

-

訓練數據稀缺

-

泛化能力有限未來方向:

-

GANs數據生成

-

遷移學習優化邏輯鏈條圖片、視頻的生成均為幀的疊加，3D生成難度加大，須解決空間幾何難題幾何形態還原技術通過持續創新，推動3D生產效率與應用范圍雙提升本質洞見幾何形態還原從復雜物體中提取基礎幾何特征，重建物體的本質形態結構與空間關系。化繁為簡，歸元返真17A:

紋理生成方法多元化B:

核心技術不斷突破C:

AI賦能加速發展D:

應用場景持續擴展核心觀察邏輯鏈條A

→

基礎方法體系 生成路徑:基于圖像:

紋理映射/無縫拼接基于模型:

細節增強/PBR渲染基于深度學習:

GAN/CNN架構B

→

關鍵技術 技術要素:UV展開與優化

-

程序化生成算法PBR材質系統

-

紋理合成修復C∧

D→發展趨勢算法突破

→

AI賦能

→

應用拓展AI應用:

-

自動生成/轉換

-

風格遷移/增強?(紋理生成)

→

?(自動化

∧

真實感)材質還原跟圖片生成存在不同，比如存在光影問題，需要針對性解決材質生成通過多元技術融合，推動3D內容制作提質增效本質洞見材質還原基于幾何模型的空間結構特征，生成真實感材質與紋理映射。質感重構，真實再現18A:

高斯潑濺是一種實時3D渲染技術B:

使用高斯分布描述三維空間點C:

具備多項技術優勢D:

應用場景廣泛核心觀察A

∧

B

→

技術原理光柵化

∧

高斯函數描述

→

精確場景表達屬性:

位置

∧

協方差

∧

顏色

∧

不透明度C

→

性能三角:高品質渲染((>NeRF)-

實時性能(>100fps@1080p)訓練效率(<1h)創新價值:

-

數據采集簡化

-

優化機制靈活

-

實時渲染提升D

→

應用價值?(高斯潑濺)

→

?(效率

∧

質量

∧

易用性)傳統渲染

→

高斯分布描述

離線處理

→

實時交互VR/AR

→

沉浸體驗 游戲/動畫

→

視覺質量場景重建

→

自動化邏輯鏈條高斯潑濺技術通過創新的數學模型，實現了3D渲染的效率與質量的統一在此基礎上，高斯潑濺適合用于大規模的重建任務，積累3D數字資產本質洞見高斯潑濺采用空間點云數據作為基礎表示，生成柔和連續的三維表面形態。點云彌散，形態重現19A:

3D數據稀缺形成系統性瓶頸B:

獲取成本與應用規模互相制約C:

技術創新尋求突破性解法D:

行業需求驅動發展方向核心觀察A

∧

B

→

困境閉環，3D訓練數據的稀缺性影響:高成本限制應用

-

小規模制約投入

-

低投入加劇稀缺C

→

破局路徑，嘗試中的技術演進:合成數據(Bootstrap3D)

-

多模態融合(ULIP)領域適應(Swin3D++)

-

單圖生成(VFusion3D)構建正向循環:技術創新

→

成本下降

→

規模擴大

→

持續優化D

→

應用牽引，明確的場景需求:自動駕駛(感知安全)機器人(精準控制)建筑工程(數字孿生)邏輯鏈條1.

3D數據生態需要打破成本-規模困局，通過技術創新和場景落地形成良性循環本質洞見3D訓練數據用于訓練空間感知與理解模型的三維數據集，包含幾何、材質與場景語義信息。格物窮理，數據生境20A:

AI改變內容生產范式B:

交互模式發生質變C:

基礎設施智能化升級D:

價值體系重構核心觀察A

→

內容生態重構生產模式轉變:

人工創作

→

AI生成供給特征:

內容稀缺

→

注意力稀缺創作門檻:

專業技能

→

提示工程B

→

交互深度演進功能

→

情感

→

價值，每一維度都需要特定AI能力支撐一階交互:

功能響應

?

二階交互:

情感鏈接

?

三階交互:

價值共創-場景生成-角色互動

-個性適配-情緒共鳴

-協同創作-價值交換C

∧

D

→

系統性升級基礎設施:

-

智能優化(資源分配)

-

自適應調節(負載均衡)價值重構:

內容價值

→

交互價值

→

網絡價值邏輯鏈條?(AI元宇宙發展)

→

?(規模化

∧

個性化)，原有的規模化與個性化成本過高通過重構生產范式、深化交互維度和重塑價值體系，形成全新的數字世界形態本質洞見AI元宇宙由人工智能驅動的虛擬世界生態系統，通過3D生成技術構建無限可能的數字空間。虛實相生，智境無垠21A:

用戶角色邊界重構B:

創作門檻顯著降低C:

創作生態持續演進D:

平臺化趨勢凸顯核心觀察A

→

角色邊界模糊化用戶分層演進-

AI愛好者(技術探索)

-

設計師(效率提升)

-

普通用戶(自我表達)結果:

創作者?消費者邊界模糊?消費者

→

創作者 被動接受

→

主動參與?

案例:

Minecraft/Roblox生態B

→

生產效率提升傳統工作流

→

AI輔助流程應用領域:

-

游戲設計

-

工業設計

-

3D打印C

∧

D

→

未來發展方向工具簡化

∧

社區驅動

→

?(創作生態系統)邏輯鏈條AI提供正循環動力：工具降維(技術門檻)→

場景擴張(應用范圍)

→

生態融合(平臺協同)3D

UGC正從專業工具走向社交平臺，重構創作生態與價值體系本質洞見3D

UGC借助AI技術賦能的3D內容創作生態，實現從專業產出到大眾創作的范式轉變。降維創作，眾智共建2223A:

AI編程工具從代碼補全起步B:

工具功能擴展至全棧代碼生成C:

引入跨文件上下文理解能力D:

開發者仍需把控代碼質量核心觀察功能演進鏈

(A

→

B)代碼補全

→

代碼片段生成

→

完整函數生成

→

全棧應用生成能力擴展鏈

(B

∧

C)前后端代碼理解跨文件上下文關聯工程架構把握自然語言轉換應用深化鏈

(B

→

D)全棧生成促進：開發效率提升、編程門檻降低但仍需要：人工質量監督、規范性把控邏輯鏈條AI編程工具正在從"局部輔助"向"整體構建"轉變技術演進呈現"深度+廣度"雙向發展趨勢人機協作模式正在從"替代性工具"轉向"賦能性伙伴"本質洞見全棧生成AI系統自主完成從需求理解到部署運維的完整軟件開發生命周期智構全鏈，萬物生成24A:

主流AI平臺紛紛推出畫布/工坊功能B:

畫布工坊實現代碼執行和協作功能整合C:

開發工具正向智能化協作方向演進D:

新一代開發環境強調實時交互與協同核心觀察功能整合趨勢

(A

∧

B)ChatGPT

Canvas集成寫作和編程Claude

Artifacts提供專用工作空間技術演進路徑

(B

→

C)傳統IDE

→

AI輔助編程

→

智能協作環境特征：從單一功能向多維協作轉變應用模式升級

(C

→

D)實時代碼建議與反饋多模態內容處理能力高效協作、快速迭代邏輯鏈條"畫布工坊"代表了AI輔助開發從工具向平臺的范式轉變未來開發環境將以"人機協同+團隊協作"為核心特征AI編程工具正在重塑傳統開發流程，形成新的生產力模式本質洞見畫布工坊交互式AI編程環境的創作空間集代碼執行、可視呈現與協同創作于一體方圓之間，演繹造化25A:

云端沙盒為AI代碼生成提供隔離執行環境B:

AI

Agent

需要安全可控的實驗場地C:

沙盒正在向自主智能體運行時平臺演進核心觀察安全基礎設施

(A)代碼隔離執行

+

資源使用限制

+

實時行為監控Agent能力構建

(A

→

B)代碼生成驗證

+

環境狀態模擬

+

交互行為測試

+

錯誤優雅回滾運行時平臺進化

(B

→

C)單次執行→持續運行被動驗證→主動學習獨立沙盒→多智能體協作靜態環境→動態適應邏輯鏈條云端沙盒正從"代碼驗證工具"演進為"AI智能體孵化器""安全邊界

+

能力構建

+

自主進化"構成了AI系統迭代優化的閉環沙盒平臺化趨勢體現了從"受控執行"到"自主協作"的范式轉變本質洞見云端沙盒AI代碼的安全隔離執行環境從代碼驗證到全棧部署的進化容器安全孕育，賦能進化26動態UI基于用戶意圖實時生成和調整的智能化界面呈現系統界面如水，隨心而動A:

傳統UI是靜態預設的界面結構B:

AI代碼生成能力顯著提升C:

UI正在向動態適配方向發展D:

LLM在UI生成中扮演核心角色核心觀察技術基礎演進

(A

∧

B

→

C)靜態UI限制

→

需求痛點浮現AI代碼生成提升

→

技術可能性出現兩者交互

→

促進動態UI發展實現路徑展開

(C

∧

D)生成式設計

+

自適應界面

→

個性化呈現發展趨勢形成

(B

→

D

→

C)設計開發自動化交互方式自然化邏輯鏈條UI正從"預設式"向"生成式"范式轉變界面交互正從"人適應機器"向"機器適應人"演進UI設計正從"靜態產品"向"動態服務"轉型本質洞見27A:

強化學習增強了LLM的推理能力B:

通過長時間推理可解決困難問題C:

推理能力可應用于編程Debug場景核心觀察基礎能力構建

(A)思維鏈

+

強化學習

→

推理能力提升能力延展

(A

→

B)增強推理

→

復雜問題分解、長時深度思考、逐步驗證優化Debug場景應用

(B

→

C)代碼邏輯分析錯誤原因追溯解決方案生成邏輯鏈條AI推理正從"快速響應"向"深度思考"模式轉變Debug過程正在實現從"癥狀處理"到"根因分析"的進化推理型AI正在重構傳統編程的問題解決模式本質洞見推理Debug通過深度推理能力對程序進行診斷和修復，實現智能化的程序調試與優化。循證推理，源流自明2829社會模擬在虛擬空間中構建群體行為與社會關系的映射，觀察個體互動中涌現的集體智慧與復雜模式。萬象生靈，群智涌現A:

AI社會模擬系統由生成式代理、記憶流和反思模塊構成B:

Agent模型正從通用型向個性化方向發展C:

系統開發過程中需要考慮準確性、偏見和倫理問題D:

"Agent

Banks"正在成為社會科學研究的新型工具核心觀察技術基礎構建

(A)生成式代理

∧

記憶流

∧

反思模塊

→

基礎架構形成發展方向演進

(A

→

B)通用模型

→

個性化代理真實數據

→

代理行為塑造簡單交互

→

復雜社會模擬約束與平衡

(B

→

C)準確性要求

?

行為仿真優化偏見問題

?

公平性機制隱私保護

?

倫理框架建立應用價值實現

(C

→

D)Agent

Banks構建

→

社會科學研究工具邏輯鏈條AI社會模擬正在從"技術可行性"向"社會適用性"轉變系統發展面臨技術進步與倫理約束的雙重挑戰本質洞見30智能體協作架構多智能體通過角色分工、信息共享和任務協同，構建具有涌現能力的協作系統。分工有序，協同涌智A:

多智能體系統正從對稱協作轉向非對稱協作模式B:

專門的編排工具正成為管理復雜協作的關鍵C:

通信和數據交換的健壯性日益重要D:

系統的可擴展性和穩定性成為核心關注點核心觀察協作模式演進

(A)對稱協作

→

非對稱協作（允許對立）辯論者-評判者系統 ?

加權投票機制技術支撐體系

(B

∧

C)編排工具提供：工作流定義與管理實時監控與調試可視化調試環境API集成能力系統優化方向

(C

→

D)關注重點：標準化通信協議容錯與錯誤處理邏輯鏈條多智能體系統正在從"平等協作"向"專業分工"轉變系統復雜度的提升推動了配套工具的專業化發展未來的多智能體系統將更注重適應性和可靠性，而非單純的功能擴展本質洞見31智能體應用基于智能體技術構建的實際應用場景，通過感知、決策、執行的閉環能力服務現實任務。智融萬象，悉聽人命A:

Agent技術正在全面進入商業化應用階段B:

多樣化場景需求推動Agent能力持續進化C:

Agent應用呈現專業化、自動化、協作化特征核心觀察技術能力進化

(A

→

B)基礎能力：任務執行

→

決策制定

→

自主學習協作能力：單體運行

→

多智能體協同

→

生態協作專業能力：通用服務

→

垂直領域

→

復雜場景應用場景擴展

(B

→

C)金融交易：支付結算、風險控制醫療服務：診斷咨詢、治療方案科研教育：實驗設計、個性化教學軟件開發：代碼生成、程序測試數據分析：建模預測、見解生成發展特征演進

(C)單一功能→多維協作→生態集成人工輔助→半自動化→全自動化通用服務→專業分工→場景定制邏輯鏈條Agent技術正從"能力積累期"進入"應用爆發期"多智能體協作成為解決復雜問題的主流范式專業化分工與場景深耕是Agent發展的必經之路本質洞見32自主執行智能體自動感知環境并制定決策，持續執行任務并實現目標閉環。擇徑自主，循跡前行A:

AI

Agent正從規則驅動轉向學習驅動模式B:

自主能力由多個核心組件協同支撐C:

多智能體系統(MAS)成為復雜任務解決方案核心觀察技術范式轉變

(A)規則驅動

→

學習驅動數據學習能力動態適應能力不確定性處理核心能力構建

(A

∧

B)決策中樞推理規劃工具調用大規模模型記憶管理執行機制學習系統3.

演進路徑：A

∧

B

→

C

（有機融合）邏輯鏈條Agent技術正經歷從"確定性"到"學習型"的根本性轉變多組件協同架構是實現真正自主能力的關鍵本質洞見33智能體基準評估構建智能體能力評估的統一標準與方法，建立可度量、可對比的評價體系。度衡有據，優劣可鑒A:

評估指標包含多個維度(準確性、響應時間、可靠性等)B:

高級基準測試強調交互性和動態性(τ-bench、AgentBench等)C:

評估趨勢關注用戶滿意度和商業價值核心觀察響應時間

→

執行效率完成率

→

運營效能成本效益

→

經濟可行性基礎評估框架

(A)核心指標體系：準確性

→

輸出正確性可靠性

→

一致性表現錯誤率

→

質量控制高級評估方法

(A

→

B)新型基準測試：τ-bench：動態對話模擬AgentBench：交互環境評估Meta-Benchmarking：自優化能力評估維度擴展

(B

→

C)新增關注點：用戶體驗度量 ?

商業價值評估持續優化能力邏輯鏈條AI智能體評估正從"結果驗證"走向"過程理解"評估維度正在從單一技術指標擴展到人機協作效能自動化評估與人工評估的混合模式將成為主流本質洞見34長期記憶構建深層次的信息存儲與提取機制，實現跨時空的知識關聯與統籌。承前啟后，思維貫通A:

AI系統正從固定上下文窗口向多層次記憶架構演進B:

檢索增強和外部存儲成為擴展記憶的主要方案C:

動態總結和分層管理是處理長期記憶的關鍵技術D:

系統正在發展出類人的記憶形成與遺忘機制核心觀察架構創新

(A

→

B)向量數據庫集成稀疏注意力機制情節式記憶表示記憶分層

(B

→

C)層級劃分：短期工作記憶中期擴展記憶長期知識庫儲存智能管理

(C

→

D)關鍵技術：遞歸摘要生成上下文感知壓縮混合推理機制邏輯鏈條AI記憶系統正從"單一存儲"向"分布式認知"架構演進記憶管理的重點從"信息存取"轉向"智能篩選與整合"真正的AI智能體需要在"記憶"與"遺忘"之間找到平衡本質洞見35自我進化通過持續學習與經驗積累，智能體不斷優化自身能力模型，實現認知邊界的動態擴展。積厚流光，破繭成蝶A:

AgentGym提出智能體自我進化框架B:

AgentEvol實現探索-學習雙循環機制C:

LeanAgent引入數學定理證明的課程學習D:

評估體系從結果導向轉向過程導向核心觀察框架構建

(A)三要素支撐：多樣化環境任務軌跡集知識儲備有效進化方法論實踐應用

(B

→

C)創新特征：基于難度的課程學習動態知識庫管理漸進式訓練平衡評估演進

(C

→

D)新范式建立：過程導向評估中間反饋機制可擴展評價體系邏輯鏈條AI智能體進化正從"靜態訓練"轉向"動態適應"持續學習能力依賴于"探索-反饋-優化"的閉環系統智能體評估標準從"能力驗證"轉向"進化潛力"本質洞見3637A:

7B曾被認為是端側模型的入門門檻B:

Apple

Intelligence實現了3B模型的端側部署C:

Gemma

2

2B將通用端側模型極限推至2.6BD:

小參數量模型可實現與大模型相當的性能核心觀察初始認知

(A)：7B

→

曾被視為端側模型最小可用參數量?一次突破

(A

→

B) Apple

Intelligence通過：專項任務小模型生成適配器動態加載交換端側模型整體量化壓縮?Gemma

2

2B通過：二次突破

(B

→

C)上級模型蒸餾MLX

Swift優化ShieldGemma分類器穩定輸出邏輯鏈條端側部署的技術路線正在從"壓縮大模型"轉向"優化小模型"關鍵技術突破點：任務特化 ?

動態適配 ?

量化優化 ?

結構化提示3.

性能與參數量的解耦趨勢明顯，更高效的架構設計正在取代簡單的規模追求本質洞見極限壓縮在保持核心能力的前提下，將深度學習模型壓縮到最小規模的技術與方法。精簡得要，去蕪存菁38端側多模態在終端設備上實現圖像、語音、文本等多模態數據的輕量級感知與融合理解。多源匯聚，融貫通達A:

把7B設定為端側模型的基準參考點B:

模型發展出現雙軌并行趨勢：極限壓縮與多模態C:

不同終端對多模態需求差異顯著核心觀察A

→

B：以7B為分水嶺向下：追求極致壓縮向平：擴展多模態（如MiniCPM-V系列）最終：兩個方向疊加，實現2-3B級別多模態?B

+

C

→

差異化發展必然性：手機/PC：文本為主、小任務為主

→

傾向小型化車載/專業設備：多模態剛需

→

保持規模+圖片、視頻、語音交互技術價值判斷：若性能=效率×

規模則

提升效率

>

單純壓縮規模則

提升效率

→

模態疊加邏輯鏈條端側模型不是"越小越好"，而是"夠用更好"、"好用最好"設備算力決定了最優模型規模，未來終端需求將呈多樣化多模態能力是突破通用計算的關鍵，仍有強需求本質洞見39A:

大模型發展有兩種路線：單一系統（快思考）

vs

雙系統結合（快+慢思考）B:

端側資源約束要求最優化使用C:

Agent

是連接模型與應用的關鍵核心觀察為什么需要Agent？A

+

B

?

雙系統路線更適合端側資源有限性 ?

任務復雜性生態多樣性Agent如何創造價值？B

+

C

?

雙重價值實現資源優化：任務分解、按需調用生態連接：跨應用協作、UI理解發展趨勢：技術：從單一模型到多智能體協作生態：從封閉應用到開放服務交互：從指令執行到場景理解邏輯鏈條Agent不是錦上添花，而是端側AI的必需品Agent的作用遠不止于目前，未來，平臺競爭將圍繞Agent能力展開本質洞見端側Agents在終端設備上自主運行的智能代理程序，具備感知、決策、執行的閉環能力。自主循環，智在邊端40A:

傳統GPU架構面臨存儲墻瓶頸B:

存算一體架構實現突破性提升C:

超快推理或將重構AI應用形態核心觀察A

→

傳統架構局限：存算分離制約性能數據搬運消耗巨大并行計算效率受限B

→

架構創新：Groq：LPU一維處理器陣列Cerebras：晶圓級存算集成英偉達：HBM近存優化A

+

B

→

C：應用變革思考更敏捷：-

深度推理成本降低

-

多方案實時對比交互更自然：-

實時語音對話

-

動態應用生成邏輯鏈條存算分離到存算一體是計算架構的范式轉換推理速度的量級提升，將重構人機交互模式市場成熟度與技術突破之間存在時間差，需要通過應用場景培育推動發展本質洞見AI芯片高效執行人工智能算法的專用集成電路，通過并行計算單元陣列實現模型加速。算力凝芯，效能煥發41A:

傳統讀屏停留在機械識別層面B:

Ferret-UI等實現了智能理解突破C:

讀屏或將成為端側智能的基礎設施D:

讀屏或帶來數據安全與隱私等新問題核心觀察A

→

B：能力躍遷從簡單識別到智能理解從固定流程到動態適配從單一操作到任務推理B

→

C：基礎設施化視覺理解：屏幕內容完整解析意圖理解：自然語言指令轉換行為執行：跨應用任務編排C+D：技術實現路徑：邏輯鏈條UI理解是智能交互的核心入口讀屏技術正從工具走向平臺，但須解決數據安全問題進一步或將重塑整個端側交互范式和應用生態本質洞見底層突破：

?多分辨率處理細節增強采樣能力構建：

?基礎識別定位高級推理交互生態價值：應用協作智能交互讀屏操作通過智能視覺分析解構界面結構與交互元素，實現對屏幕內容的理解與自動操作。解構識別，如臂使指42A:

云端模型始終領先端側一個量級B:

用戶數據實際大量存儲于云端C:

端云協同或不是選擇，而是必然核心觀察1.

能力差異的演化：A

→

Q1:

兩種條路線：云端：追求極限能力端側：追求效率平衡Q1

→

R1:

差異將持續存在且加大，不存在端側"趕超"的可能性2.

數據分布的現實B

→

Q2:

"純端側"假設已被打破；Q2

→

R2:

數據天然呈現混合分布：通用數據：云端存儲敏感數據：端側存儲交互數據：實時流動3.

協同的深層必然性(R1

+

R2)

→

Q3:

單一架構難以滿足需求Q3

→

R3:

協同不是技術選擇，而是架構必然能力協同：優勢互補 ?

數據協同：動態流轉成本協同：資源優化邏輯鏈條端云不是簡單分工，而是能力的有機融合，協同效應超越單一能力的疊加端云的邊界正在消失，未來將形成動態流轉的統一計算范式與AI基礎設施本質洞見端云協同端與云的計算資源動態調配機制，實現智能任務的最優分發與協作處理。智能調度，云端共生43A:

傳統隱私保護依賴物理隔離B:

新型隱私方案突破物理限制C:

多元化解決方案正共存發展核心觀察邏輯鏈條：認知轉變：A

→

Q1:

物理隔離的局限性成本高昂 ?

效率受限 ?

體驗割裂Q1

→

R1:

需要新型隱私保護范式技術突破：B

→

Q2:

突破傳統邊界約束：Q2

→R2:

形成新的保護模式數據：加密流轉算力：云端托管控制：用戶主權3.

生態演化(R1

+

R2)

→

Q3:

不同場景要求不同；Q3

→

R3:

多元化是必然選擇封閉生態：極致控制，如蘋果模式：垂直整合開放生態：靈活平衡，Cohere模式：水平協作混合模式：場景適配邏輯鏈條范式轉換：空間隔離→邏輯隔離、靜態保護→動態保護、被動防御→主動賦權隱私計算將從簡單的"隔離保護"走向"智能協同"，重塑技術架構和服務模式本質洞見隱私計算在數據加密狀態下進行分布式協同計算，確保數據應用與隱私保護的動態平衡。密而不絕，算而不泄4445A:

大模型不等于具身智能B:

傳統液壓技術存在工程局限C:

電動化成為新技術路線D:

硬件基礎設施仍需突破核心觀察?(A)

→

具身智能具有復雜性硬件限制

>

算法限制 工程實現

>

理論突破AI能力

≠

物理實現能力

?

演示性能

→

實用性能B

→

C

(技術路線轉變)

案例分析:Atlas:

液壓→電動Optimus:

全電動架構Figure

02:

電動+AI融合?(技術突破)

→ 多維度進展:-

本體控制 -

靈巧手 -

觸覺傳感 -

表情模仿邏輯鏈條仍須提升：基礎設施

∧

控制算法

∧

應用場景

→

綜合能力提升人形機器人需要在"身體"能力上實現突破，才能真正釋放"大腦"的潛力本質洞見人形機器人融合形態結構與認知交互的智能體，實現類人化的感知、決策與動作能力。形神兼備，智行合一46A:

供應鏈成熟度制約產業發展B:

成本遠超預期目標C:

中國供應鏈展現競爭優勢D:

國內企業推動多樣化創新核心觀察A

∧

B

→

產業困境-

Atlas(液壓):

$2M -

Optimus(電動):

$60K

vs

目標$20K原因:

零部件定制化需求C

→

突破路徑 案例佐證:-

宇樹G1:

￥99K -

眾擎SE01:

$20-30K?(中國供應鏈)

→

?(成本優勢

∧

快速迭代)D

→

發展趨勢 供應鏈創新：技術創新:

-

傅利葉:

FSA執行器

-

眾擎:

諧波力控關節實踐驗證:

技術驗證

→

小規模量產

→

供應鏈成熟

→

規模化突破邏輯鏈條機器人零部件的成本問題，將決定具身智能的落地進展中國供應鏈有望重復新能源汽車的成功，通過成本優化推動產業規模化發展本質洞見機器人供應鏈機器人核心部件（動力、傳感等）及標準化模塊的供應體系與產業鏈條。硬核匯聚，零整相成47A:

空間智能是具身智能的關鍵基礎B:

3D數據獲取是主要瓶頸C:

數據與算法雙軌并進D:

空間智能復制ImageNet成功路徑核心觀察A

→

發展必要性具身智能需求:

-

多維感知

-

空間理解

-

物理交互B

∧

C

→

突破路徑數據創新:

-

數字表親(ACDC)

-

WonderWorld(FLAGS)技術突破:

-

ReKep框架

-

關系關鍵點約束?(空間智能)

→

?(數據基礎

∧

算法創新)D

→

發展模式ImageNet路徑復制:2D圖像

→

3D場景經驗復制∧

維度升級標注分類

→

空間關系邏輯鏈條空間智能要做的是ImageNet路徑復制與維度升級價值巨大，通過數據積累與算法創新，為具身智能構建認知世界的基礎能力本質洞見空間智能通過多維感知和理解來構建三維世界模型，實現空間定位、場景理解與環境交互的認知系統。洞悉維度，空間致知48A:

市場需求驅動技術發展B:

三類關鍵價值方向浮現C:

實際落地需考慮比較優勢D:

數據積累是重要目標核心觀察A

→

市場優先原則：技術

≠

市場成功案例佐證: -

增程式電動車

-

蘋果終端技術創新

<

市場匹配 工程實現

<

場景價值B

→

價值方向規模預期:

-

老年護理(人口老齡化)數據反饋:

-

工廠應用(驗證優化)比較優勢:

-

手術機器人(專業場景)?(成功落地)

→

?(規模

∨

數據

∨

優勢)C∧

D→落地策略驗證場景：數據積累（短）→

能力提升（中）→

規模應用（長）邏輯鏈條機器人產業發展需要找準市場切入點，通過場景應用積累數據與經驗不一定非要先進人形機器人，可能是手術機器人、養老半人形機器人等本質洞見機器人商業閉環技術創新與市場需求相互促進、循環迭代，形成可持續發展的商業生態系統。勢成于市，道在循環49A:

虛實差距是核心挑戰B:

環境適應需要進化C:

動作規劃追求通用D:

控制策略要求泛化核心觀察A

→

突破方向虛擬環境

vs

現實環境

?

簡單變量

vs

復雜變量單一任務

→

通用智能

?

固定場景

→

多樣環境B

∧

C

→

技術路徑環境適應:

-

DrEureka:

AI生成獎勵函數動作規劃:

-

DeepMind:

自我進化學習參數窮舉

→

自主學習

→

通用控制D

→

通用控制的統一方案HOVER模型:

-

150萬參數

-

多任務整合

-

雙向適配?(運動控制)

→

?(環境適應

∧

策略泛化)邏輯鏈條運動控制是機器人研究的核心領域，生成式AI、強化學習帶來新思路機器人控制需要從特定任務向通用能力演進，并通過統一模型實現多場景適應本質洞見運動控制基于動力學理論和反饋機制的執行系統，實現關節驅動的精準、穩定與柔順控制。動靜統御，剛柔相濟50A:

Sim2Real是連接虛擬與現實的橋梁B:

游戲環境提供理想訓練平臺C:

訓練方法需多層次協同D:

現實遷移面臨系統性挑戰核心觀察A

→

基礎框架仿真訓練流程:

虛擬環境

→

策略學習

→

現實遷移核心機制:

-

強化學習

-

自監督學習

-

領域隨機化?B

→

游戲價值平臺優勢:

-

真實物理引擎

-

豐富交互機制

-

自動數據標注技術融合:

游戲引擎

+

AR/VR

+

強化學習

?

實現虛實無縫過渡訓練特性:

?(游戲環境)

→

?(可控性

∧

可重復性∧

安全性)價值實現:

-

降低訓練成本

-

提供安全環境

-

加速迭代驗證?C∧

D→實現路徑技術協同:

-

虛擬訓練(基礎)

-

遷移學習(過渡)

-

現實微調(適應)邏輯鏈條機器人的大規模訓練在物理世界行不通，尤其在訓練初期危險度高游戲環境為Sim2Real提供了理想的中間訓練場，是實現虛實遷移的關鍵。本質洞見Sim2Real通過虛擬仿真環境訓練智能模型，實現向真實世界的高效遷移與泛化，彌合模擬與現實的差異鴻溝。虛實共生，跨域涅槃51A:

具身智能需要多學科融合B:

獨立研發效率低下C:

當前，兩種協作路徑并存D:

混合模式或成趨勢核心觀察A

∧

B

→

協作必要性跨領域融合:

-

機械工程

-

自動化控制

-

機器學習

-

認知科學協作動力:

技術復雜性

∧

資源互補性

→

多方參與C

→

平臺模式閉源平臺:

-

Project

GR00T(產業聯盟)

?

深度整合、安全可控開源社區:

-

LeRobot(共創工具包)

?

快速迭代、創新活躍D

→

發展趨勢?(協作平臺)

→

?(技術共享

∨

商業保護)演進方向:

單一模式

→

混合模式 競爭關系

→

互補共生邏輯鏈條具身智能的發展是一項長鏈的艱巨任務，需要群體的智慧，建立共創商業模式存在差異差異，需要兼容開源與閉源，最大限度多方協作加速技術突破本質洞見共創平臺連接開發者、算法與應用場景的開放生態，加速機器人技術創新與產業化落地。開放共生，創智匯萃5253A:

預訓練模式將遇瓶頸B:

數據增長速度受限C:

傳統Scaling模式難以持續D:

新技術路徑亟需探索核心觀察A

∧

B

→

發展困境Ilya觀點:

-

數據如化石燃料

-

互聯網數據有限

-

算力>數據增長?(規模擴張)

→

?(數據限制

∧

效益遞減)C

→

技術轉折點傳統路徑局限:

預訓練依賴數據量，需要尋找新的增長點模式匹配

→

推理能力 ? -

直覺模仿

→

自主思考D

→

突破方向新范式探索:

更多類似人類進化的新Scaling模式，慢思考、稀疏數據等Agent自主性

-

合成數據生成

-

推理時計算生物學方法邏輯鏈條AI正在突破傳統Scaling范式，探索更高效的智能涌現機制新的增長點，或來自于生物學而非僅是物理學啟發類似人類進化的新Scaling模式，而非簡單的線性擴展本質洞見Scaling

Law模型規模與能力的基礎增長規律，揭示智能涌現的量變質變辯證關系。量變質變，智慧涌現54A:

多模態視覺交互能力上線B:

實時互動體驗顯著提升C:

人格化特征逐步完善D:

競爭壓力日益加劇核心觀察A

∧

B

→

功能突破能力拓展:

-

視頻通話理解

-

屏幕內容共享

-

實時教學指導創新方向:

單一模態

→

多維交互 被動響應

→

主動引導?(交互升級)

→

?(多模態

∧

實時性)C

→

交互升級人性化特征:

-

情感化反饋

-

多樣化聲音

-

記憶與學習D

→

市場競爭OpenAI與谷歌對比:-

功能相似度高

-

時間差劣勢

-

技術實力待證技術跟進

<

創新引領 功能對標

<場景創新邏輯鏈條高級視頻語音效果驚艷，但同樣在技術上不存在明顯的競爭壁壘競爭者需在多模態交互基礎上，探索獨特價值與應用場景本質洞見高級視頻語音模式將AI助手能力擴展到實時視頻通話場景，通過多模態交互實現沉浸式對話體驗。視聽通感，如臨其境55A:

AI進入通用智能新階段B:

規模定律遇到數據瓶頸C:

強化學習成為新范式D:

產品能力由模型決定，正在發生改變核心觀察A

→

通用智能形成條件必要因素:

-

互聯網數據積累

-

算力突破-

Transformer架構?(因素缺失)

→

?(通用智能)數據規模

∧

算力限制

→

范式創新需求B

∧

C

→

范式轉變數據瓶頸:

-

優質數據耗盡

-

專業數據不足強化學習突破:

-

自我對弈

-

思維鏈生成

-

推理時間延長即時響應

→

延時推理突破路徑:

被動學習

→

主動思考3.

D

→

產品發展規律算力轉移:

訓練端

→

推理端技術能力

→

產品能力 通用助理

→

超級應用邏輯鏈條1.

AI正從規模定律向強化學習轉變，通過主動思考突破數據瓶頸限制本質洞見慢思考通過遞進式的深度推理和驗證機制，構建系統化的思維鏈路以獲得可靠結論。循序漸進，深思熟慮56A:

合成數據易，高質量合成數據難B:

合成數據的研究方法不斷發展（如英偉達、World

Labs等）C:

合成數據的評估是自循環的關鍵核心觀察A

→

價值遞進:數據量

→

數據質量

→

數據結構質量提升的兩難:

結構化程度

↑

真實性

↓B