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2025全球人工智能全景图谱

2025全球人工智能全景图谱 玄鸟全球科技
2025-11-08
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官网: www.chanyetong.net


2025 年,人工智能正式迈入 “智能体元年”,AI Agent 成为驱动产业变革的核心力量,硬件迭代、多模态融合、世界模型演进共同推动行业从 “被动响应” 向 “主动解决复杂问题” 跨越。

 2025全球人工智能全景图谱 


AI 演进:从弱智能到 AGI 的关键跃迁

人工智能的发展已形成清晰的三阶路径,2025 年正处于 “弱 AI 向 AGI 突破” 的关键节点。弱人工智能(ANI)聚焦特定领域,如 1997 年 IBM “深蓝” 击败国际象棋冠军、2016 年 AlphaGo 战胜围棋选手李世石,均是任务专用、不可迁移的典型;通用人工智能(AGI)则追求跨领域人类级认知,以 “世界模型”(理解物理与因果结构)和 “具身智能”(从虚拟到物理实践)为核心路径;超级人工智能(ASI)未来将实现全领域超越人类的自主创新,依赖量子神经网络(QNN)、全脑模拟(WBE)等前沿技术。

1. 何为 AGI?全球顶尖机构的共识与差异

不同机构对 AGI 的定义各有侧重,但均指向 “复杂问题解决能力”:

  • OpenAI:能在人类水平上解决多领域复杂问题的系统(Sam Altman);

  • Meta:强调 “先进机器智能”(AMI),需理解物理世界、具备推理规划与持久记忆(Yann LeCun);

  • Anthropic:拥有数字接口、可自主规划长期任务、能控制外接机器人(Dario Amodei);

  • Google DeepMind:需复刻 “人类历史上最优大脑架构的能力”(Demis Hassabis)。

2. AGI 何时落地?行业预测集中在 2026-2045 年

全球 AI 领袖对 AGI 落地时间的判断呈现梯度差异:

  • 乐观派:xAI 创始人 Elon Musk 认为 AGI 已初具雏形,有望 2026 年到来;
  • 中间派:Google DeepMind 的 Demis Hassabis、Meta 的 Yann LeCun 预测 2030-2035 年;
  • 保守派:图灵奖得主 Geoffrey Hinton 认为需等到 2030-2045 年。

3. 2025 全球 AI 全景图谱:三层架构覆盖全场景

2025 年 AI 产业形成 “应用硬件层 - 模型层 - 基础设施层” 的完整架构,涵盖全球代表性企业、产品与模型:

  • 应用硬件层
覆盖 9 类智能体(通用 19 家、办公 26 家、营销 10 家等)、智能助手(31 款)、AI 终端(AI 手机 11 款、AI 眼镜 13 款、AI PC 7 款)及垂直场景应用(AI + 医疗 15 项、AI + 金融 16 项);
  • 模型层
多模态基础模型 17 个、推理模型 25 个、开源模型 23 个,2024 年 10 月以来涌现 GPT-5、Gemini 2.5 Pro、豆包 1.6 等重磅模型;
  • 基础设施层
AI 芯片 13 款、AI 服务器 5 类、AI 计算集群 9 个,为上层应用提供算力支撑。

AGI 的四大核心驱动力

通用人工智能的突破并非单点技术进步,而是 “推理能力跃升 + 强化学习迭代 + 算力基建升级 + 开源生态繁荣” 的协同结果。

1. 推理模型:从 “分步思考” 到 “动态聚合”

大模型通过系统化技术路径提升推理能力:基础层以 “思维链(CoT)” 实现分步推理,进阶层通过 “思维树(ToT)” 支持分支回溯,最新的 “思维图(GoT)” 则利用图结构实现路径动态聚合,适配非线性复杂任务。同时,混合专家架构(MoE)通过 “门控机制激活部分专家” 优化效率,模型蒸馏技术(如 DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen、Llama)则实现 “大模型知识向小模型迁移”,降低端侧部署成本。

2. 强化学习:传统与简化方案双轮驱动

主流大模型后训练普遍采用两类强化学习方法:

  • 传统方案
人类反馈强化学习(RLHF)通过人类标注排序训练奖励模型,AI 反馈强化学习(RLAIF)用强 AI 替代人类标注,解决 “成本高、效率低” 问题;
  • 简化方案
直接偏好优化(DPO)无需独立奖励模型,通过偏好数据直接优化策略;奖励偏好优化(RPO)在 DPO 基础上加入奖励机制,提升输出一致性。

3. 算力基建:国内外竞争与突破

算力是 AGI 的 “燃料”,2025 年全球算力投资持续加码:

  • 海外
NVIDIA 以 Blackwell 架构领跑,GB300 系统算力是前代 65 倍,2026 年将推出 Rubin 芯片(100 PFLOPs FP4 性能);Google TPU Rubin 吞吐量较初代提升 30 倍;AWS Trainium 2 支持万亿参数模型训练;美国 “星际之门” 计划四年投资 5000 亿美元构建 AI 基建;
  • 国内
华为昇腾 910C 采用 7nm 制程,CloudMatrix384 超节点提升跨域通信效率;昆仑芯 P800 支持 8bit 推理,单机 8 卡可运行 671B 模型;燧原 L600 首创原生 FP8 算力,支撑 DeepSeek 满血版训练;阿里、腾讯、百度 2024 年 AI 基建资本开支均突破 700 亿元。

4. 开源生态:打破垄断,加速技术普惠

中国 AI 企业成为开源主力:阿里通义 Qwen3 系列、DeepSeek-R1/V3.1、智谱 GLM-4.5 等模型开源,Hugging Face 汇聚超 6000 个可部署模型,形成 “开发者协作 - 技术迭代 - 生态完善” 的飞轮效应。开源不仅降低中小企研发门槛,更挑战海外闭源霸权,推动全球 AI 生态差异化竞争。


AI Agent

2025 年产业变革的核心引擎

智能体(AI Agent)是 “自主感知 - 规划 - 执行” 的高自主性系统,区别于传统 AI 助理的 “被动响应”,具备记忆、工具调用、复杂任务闭环执行能力,已渗透通用、行业、企业三大场景。

1. 智能体的技术架构与核心能力

智能体由 “感知 - 认知 - 执行” 三大模块构成:感知层解析用户输入与环境数据,认知层整合情感、记忆、世界模型等要素,执行层完成 “规划 - 工具调用 - 反思 - 行动” 全链路。多智能体系统(如 Anthropic 研究系统)则通过 “主导智能体协同子智能体” 实现任务并行处理,提升信息整合效率。

2. 从 “通用” 到 “垂直”:智能体的场景落地

  • 通用智能体
覆盖办公、生活、创作等场景,如 ChatGPT Agent 可自动查询航班、预约餐厅并同步日历;
  • 行业智能体
金融领域(容联云容犀 Agent 覆盖质检、坐席辅助)、医疗领域(Hippocratic AI Healthcare Agent 处理术前沟通)、工业领域(西门子 Industrial Copilot 执行完整工程流程)、教育领域(讯飞星火教师助手诊断学情);
  • 企业智能体
作为 “数字员工” 优化生产(设备维护智能体)、供应链(物流调度)与后台管理(HR 智能助理、财务审核),助力降本增效。

3. 协议标准:MCP 与 A2A 打通协同壁垒

  • MCP 协议
    (Anthropic 提出):标准化 AI 模型与数据源、工具的交互,降低 Agent 开发门槛,实现 “模型与应用解耦”;
  • A2A 协议
    (Google 2025 年 4 月发布):促进不同智能体横向协作,支持音视频流交互,补充 MCP 的纵向工具调用能力,推动多 Agent 大规模部署。

全球 AI 企业布局

头部玩家的 AGI 竞速赛

2025 年,国内外科技巨头围绕 AGI 展开全方位布局,形成差异化竞争格局。

企业
核心布局方向
NVIDIA
Blackwell/ Ruben 芯片、CUDA-X 生态、NeMo 智能体工具、Isaac GR00T 机器人基础模型
Google
Gemini 2.5 系列(支持多模态与 Deep Think 推理)、A2A 协议、Waymo EMMA 自动驾驶模型
OpenAI
ChatGPT Agent(融合 Deep Research 与 Operator 能力)、GPT-5(多模型协同)、收购 io 硬件公司
Anthropic
Claude 4 系列(Opus 4 优化编码、Sonnet 4 强化推理)、Claude Code 编程工具
阿里云
Qwen 系列(开源 + 闭源并进,Qwen3 为国内首个混合推理模型)、全栈 IaaS/PaaS/MaaS 架构
DeepSeek
MoE 架构创新(V3.1 模型)、R1 推理模型、服务 60 + 央企数字化转型


AGI 未来路径

世界模型、多模态、具身智能与新架构

报告指出,AGI 的长期发展将聚焦五大方向:

  1. 世界模型:从 “理解物理世界” 到 “预测未来变化”,如 Google Genie 3 模拟物理特性、阿里混元 3D 世界模型支持场景编辑,自动驾驶是核心落地场景;

  2. 多模态模型:整合文本、图像、视频等数据,通过对比性 / 生成式视觉语言模型实现协同推理,覆盖图像生成、视觉问答等场景;

  3. 持续强化学习(CRL):让智能体在动态环境中避免 “灾难性遗忘”,通过策略复用、经验回放等机制实现知识迁移;

  4. 非 Transformer 架构:Mamba-2 提升训练速度、RWKV-7s 实现端侧稀疏部署、液态神经网络(LFM)低内存高效推理,突破传统架构局限;

  5. 具身智能:Figure AI Helix 采用 “双系统架构”(System2 慢思考 + System1 快执行),智源 RoboBrain 2.0 强化长时任务规划与空间理解,推动 AI 从虚拟走向物理世界。


2025 年是人工智能 “从量变到质变” 的关键一年,AI Agent 重构产业流程,算力与开源打破技术垄断,多模态与具身智能拉近与 AGI 的距离。以下这份报告不仅呈现了全球 AI 产业的现状,更揭示了一条清晰的 AGI 路径 —— 它并非遥远的科幻概念,而是 “技术协同、场景落地、生态共建” 的必然结果。


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天津市人工智能学会通向AGI之路-2025年全球人工智能展望报告82页
下载链接:https://wk.chanyetong.net/doc/598180/


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Source:天津市人工智能学会

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