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在技術的浪潮中，人工智能正以前所未有的速度發展，它的影響波及社會的每一個角落。這篇文章深入探討了人工智能的未來發展趨勢，從多模態大模型到視頻生成，從端側大模型到AI科研，再到具身智能和人工智能+的概念，揭示了AI技術如何塑造我們的世界。

在上一篇文章中，我們針對人工智能時代，從硬件、軟件、行業生態的層面梳理了各自的發展現狀和值得關注的機遇。同時也指出，人工智能是以“天”為單位在迭代演化。因此，梳理人工智能有哪些發展趨勢，對于我們布局未來，是有很大的參考價值的。

以史為鏡，AI時代有哪些發展機遇（1/3）：人工智能之前的時代機遇

以史為鏡，AI時代有哪些發展機遇（2/3）：人工智能當前的發展機遇

那么，人工智能都有哪些發展趨勢呢？閑話少述，我們一項項來展開論述。

多模態大模型：讓AI具備視覺，聽覺等閱讀世界的能力

從人類視角出發，人類智能是天然多模態的，人擁有眼、耳、鼻、舌、身、嘴(語言)。從AI視角出發，視覺，聽覺等也都可以作為AI的直接輸入，可采取與大語言模型相同的方法進行學習，并進一步與語言中的語義進行對齊，實現多模態對齊的智能能力。

視頻生成：發展為符合物理常識的世界模型

世界模型是建立在理解世界的基本物理常識之上，然后觀察并預測下一秒將要發生什么事件（如：水往低處流、物體之間碰撞等）。雖然目前文生視頻的底模型要發展為世界模型仍然存在很多問題，但可以認為它們正在學習畫面想象力和分鐘級未來預測能力，這是世界模型的基礎特征。

端側大模型：部署在終端可獨立運行的AI大模型

通過提升模型智能程度同時減少參數，來實現“大模型做小”。將大模型部署在終端，直接在本地運行。這種方式能夠顯著提升數據處理的速度，同時減少了數據傳輸的需求，降低網絡負載。此外，在本地處理數據可以更好地保護用戶隱私，減少數據在傳輸過程中的泄露風險，增強用戶對AI技術的信任。目前國外的蘋果、Google，國內的華米OV等手機廠商在這方面均有明確進展。

AI科研：從輔助科研到主動科研，實現從推斷到推理的躍升

當前科學發現主要依賴于實驗和人腦智慧，由人類進行大膽猜想、小心求證，信息技術無論是計算和數據，都只是起到一些輔助和驗證的作用。相較于人類，人工智能在記憶力、高維復雜、全視野、推理深度、猜想等方面具有較大優勢，在諸如預測蛋白質結構、設計高性能芯片、高效合成新藥等科研上有優勢。近期的GPTo1引入“思維鏈”框架，多少也有點這方面的味道。

具身智能：有實體并支持與物理世界進行交互的智能體，傳感數據輸入后，通過大模型處理生成運動指令進行驅動

具身智能指有實體并支持與物理世界進行交互的智能體，如機器人、無人車等，通過多模態大模型處理多種傳感數據輸入，由大模型生成運動指令對智能體進行驅動，替代傳統基于規則或者數學公式的運動驅動方式，實現虛擬和現實的深度融合。這一領域在第一、第二產業的落地應用更廣泛，我推測會是我國未來重點發力的地方。

在機器人+具身智能領域，蘋果聯合創始人史蒂夫·沃茲尼亞克提出了對應“圖靈測試”的“咖啡測試”，相信可作為具身智能的判斷準則。

如果機器人能進入一個普通的美國家庭，并弄清楚如何煮咖啡需要一臺機器：找到咖啡機，找到咖啡，加水，找到杯子，然后按下正確的按鈕來沖泡咖啡。這一系列任務能夠順利完成，就證明它擁有了具身智能。

人工智能+：AI作為一種通用技術，能夠與現有的各種技術和行業相結合，產生倍增效應

2024年的兩會上，政府在工作報告首次提出“人工智能+”的理念。從頂層設計推進AI與傳統行業的深度融合，促進產業升級、創新和轉型，提高生產效率和質量，創造新的服務模式和商業模式。體現了國家對科技驅動經濟發展模式的堅定信念。關于這方面我們在上一篇文章關于人工智能時代的“行業生態”層面便已有所論述，此處不再詳細展開。

以上6個人工智能的發展趨勢，都已經有走出明確的第一步，部分甚至已經取得明確的首輪進展。限于筆者的腦力與見識，相信還會有其他的發展趨勢未在本文論述，這里也歡迎朋友們進行指正補充。

行文到最后，我想快速討論一個話題：“人工智能會不會也是炒作起來的熱點？”

這讓我想起數年前曾經火熱的“區塊鏈”、“元宇宙”概念。站在當下回顧，我們可以明確，這些的確是資本的炒作（尤其是“元宇宙”，作為一名曾經的社交產品經理，在“元宇宙”概念出來我就覺得是資本炒作出來的概念）。但對比起來，這輪人工智能的到來，是絕對會對我們的生產生活方式，都產生很大的變革的。自從投身其中，我真切地感受到人工智能所來的效率提升（這方面可以類比計算機、互聯網的出現所帶來的變革）。關于如何用好人工智能為我們賦能提效，我在后續將陸續輸出文章，敬請朋友們關注。

面對人工智能的浪潮，我們除了投身其中，別無他選。愿你我一同努力前進，成為人工智能時代的弄潮兒！