2025全球人工智能展望报告：通向AGI之路

1. AI演进路径与产业概况

• **通用人工智能（AGI）**是AI演进的关键节点，具备跨领域达到人类认知能力的智能。
• AGI特征包括自主感知、规划执行，关键技术包括量子神经网络（QNN）、全脑模拟（WBE）、世界模型、具身智能、递归自我改进（RSI）等。
• AGI发展时间预测集中在2025-2045年。
• 2025年全球AI全景图谱涵盖应用硬件层（智能体、智能助手、智能硬件等）、模型层（多模态模型、图像模型、推理模型等）以及基础设施层（AI芯片、AI服务器等）。

2. 迈向AGI的关键领域

• 推理模型、强化学习、算力基建、开源生态是驱动AGI发展的四大因素。
• 推理模型技术路径包括思维链（CoT）、自一致性（Self-consistency）、思维树（ToT）、思维图（GoT）等。
• 混合专家架构（MoE）和模型蒸馏技术推动推理效率与模型性能突破。
• 强化学习在主流模型的后训练过程中普遍采用，包括传统强化学习和简化强化学习。
• AI芯片发展方面，NVIDIA持续领跑，国内华为、昆仑芯等企业快速崛起。
• 算力基建方面，美国和中国云厂商均持续加大投资力度。
• 开源生态加速AGI时代到来，中国AI企业密集开源高性能模型。

3. 智能体技术及应用进展

• 智能体具备自主感知、规划执行能力，技术架构涵盖感知、认知与执行三大模块。
• 多智能体系统通过主导智能体协同子智能体实现任务的并行处理与信息整合。
• 通用智能体应用场景泛化，需求精准适配。
• 行业智能体应用领域持续拓宽，场景创新不断深化，已在金融、医疗、工业等领域得到广泛应用。
• 企业智能体优化各部门工作流，促进智能化升级。
• MCP协议助力AI模型与不同数据源和工具实现无缝交互。
• A2A协议助力不同智能体实现横向协作。
• Anthropic的Claude Code变革应用开发范式。
• 明略科技的DeepMiner商业数据分析智能体为企业精准决策赋能。

4. 智能硬件及AI应用进展

• AI眼镜产品销量呈现爆发式增长，Meta、小米、夸克等企业推出多款产品。
• AI手机应用场景不断拓展，智能化能力不断增强，苹果、三星、小米等企业推出搭载各类AI功能的新款机型。
• AI PC领域，国内外厂商现已相继推出一系列AI PC产品，呈现内嵌智能体、端侧部署AI大模型与端云混合式AI部署方式三大典型特征。
• 智能汽车领域，端到端自动驾驶技术体系包括数据采集标注、训练算法、模型设计训练、模型压缩等技术。
• Deep Research实现从信息搜集到深度洞察的跃迁。
• AI编程正在深刻重构软件开发范式，覆盖AI编程多环节的解决方案。

5. 全球AI企业最新布局

• NVIDIA是全球领先的人工智能基础设施提供商，提供AI高性能芯片以及计算设备，并推出CUDA、CUDA-X等开发平台和Llama Nemotron、NVIDIA NeMo、NVIDIA NIM等智能体构建解决方案。
• Google构建“硬件—平台—模型—应用”全方位构建AI生态，模型层面推出Gemini 2.0系列以及Gemini 2.5系列大语言模型，应用层面推出Gemini CLI、Project Mariner等一系列高自主性的AI Agent产品。
• OpenAI引领AI技术突破，推出ChatGPT Agent、Codex、GPT-4o、GPT-5及Operator等创新产品，并收购AI硬件初创公司io。
• Anthropic是混合推理与多模态模型的行业领军者，推出Claude系列大模型，并发布Claude Code智能编程工具。
• 阿里云构建其AI基础设施与技术服务体系，形成全栈AI智能底座，并推出多款Qwen系列开源、闭源基础大模型。
• 阿里通义秉持开源与闭源并进路线，推出Qwen系列和Qwen-Max等旗舰模型。
• DeepSeek专注于开发低成本、高性能的AI模型，发布V3和R1等多款性能突出的开源模型，并助力超60家央企推动数字化与智能化转型。

6. AGI未来发展路径探究

• 世界模型是推动人工智能加速迈向AGI的关键驱动力，应用场景已覆盖具身智能、自动驾驶、游戏开发及场景生成等领域。
• 多模态模型通过整合多源数据实现协同推理，覆盖图像生成、视觉问答、图像检索等丰富场景。
• 持续强化学习加速实现动态环境中的知识迁移。
• 非Transformer架构突破路径依赖的模型发展之道，以状态空间模型与线性架构、液态神经网络架构、类脑与仿生架构、混合架构为代表。
• Figure AI Helix是实时协作的“慢思考-快执行”具身智能架构。
• 智源RoboBrain 2.0具备长时任务执行、空间理解、时间理解、场景记忆等四大核心能力。