人工智能未来的发展趋势呈现多维度的变化和突破，以下是一些主要方面：
技术层面
推理计算与合成数据：推理计算会成为AI技术核心，让AI更高效地模拟人类思维。合成数据的应用会更广泛，用以弥补真实数据不足，降低成本并提升数据安全性。
多模态与小模型发展：多模态预训练大模型能处理多种模态数据，实现跨模态理解和生成。小模型因其高效、低能耗特性，会在特定任务和本地化场景中加速普及。
应用层面
AI4Science与端侧创新：AI在科学研究的数据处理与分析中作用更关键，为多领域提供数据支持。端侧创新使计算能力移动化和智能化，实现设备无缝连接。
各行业全面智能化：在医疗领域实现更精准诊断和个性化治疗；教育领域提供更个性化学习方案；交通领域使自动驾驶商业化落地；金融领域优化信用评估和风险控制等。
智能体与具身智能层面
超级智能体普及：超级智能体可整合多模态信息，灵活应对复杂环境，将走向普及。
具身智能突破：具身智能强调在实际环境中的学习适应能力，将推动智能机器人和自动驾驶等领域取得突破。
能源与伦理层面
能源效率与可持续性：AI能源需求增加，提升能源效率、优化能源系统和智能管理至关重要，以促进绿色经济发展。
AI安全与伦理治理：AI安全性问题凸显，各国将加强安全治理，制定法规标准。同时，需关注伦理问题，如版权争议、“深度伪造”、隐私保护等。 |
