技术融合与创新方面
多模态能力增强：2025 年，多模态大模型成为核心发展方向之一，如文生图模型 Stable Diffusion 和 FLUX 等在 2025 年进一步优化生成质量与效率；文生视频模型 CogVideoX 和 SoRA 能根据文本生成高质量视频内容，语音合成模型如 CosyVoice 系列和 ChatTTS 等实现更自然、具表现力的语音生成，图文理解模型 GLM-Edge 和 CogVLM 等能更好处理跨模态信息，推动 AI 在自动驾驶、智能教育等领域的应用。
轻量化设计：随着大模型参数规模膨胀带来的计算资源消耗和部署成本问题凸显，轻量化大模型成为关键，Phi-4 等小参数模型通过模型压缩、知识蒸馏等技术，在保持高性能的同时降低计算资源需求，还可在边缘设备运行，推动 AI 在资源受限环境中的应用，促进智能化应用广泛落地。
强推理能力提升：传统的生成式大模型在复杂推理任务中有局限，2025 年强推理大模型成为研究热点，OpenAI 的 o1/o3 等模型引入更高级的推理机制，可应用于教育、金融、科学研究等领域，辅助实验设计、数据分析、风险评估和投资决策等，提升 AI 系统处理复杂任务的能力。
移动端 / 边缘端 Agent 兴起：移动设备和边缘计算设备普及，使移动端 / 边缘端 Agent 成为重要应用方向，如阿里巴巴的 Mobile-Agent 系列专为移动设备优化，可在智能手机上实现实时语音翻译和图像识别等；智谱华章的 AutoGLM 能在边缘设备实现高效推理与决策，其联邦学习技术还可保护数据隐私，推动 AI 在智能家居、自动驾驶和工业物联网等领域广泛应用。
强化学习的深度应用：强化学习在大模型微调中的应用将进一步深化，如 OpenAI 的 RLHF 方法，通过奖励模型输出人类喜欢的回答来优化预训练语言模型，未来会有更多类似技术出现，提升模型性能和适应性。
产业应用与生态建设方面
行业大模型深度整合：行业大模型正深度融入各行业核心业务流程，在金融行业，能快速处理分析市场数据、预测风险、优化投资策略；在教育领域，可根据学生情况定制学习计划、推送针对性内容。
开源与生态构建加速：越来越多行业大模型开源代码和模型权重，吸引全球开发者参与贡献，促进二次开发，形成庞大开源生态系统，各方通过生态合作实现互利共赢。
安全与监管方面
AI 治理受重视：尽管目前全球尚未形成统一的 AI 监管框架，但企业主动设立 “责任 AI” 原则，通过自我监管确保 AI 技术的安全性与透明度，以规避潜在风险和争议。
应对新型安全挑战：随着 AI 技术的发展，如深度伪造、对抗样本攻击等新型安全问题不断涌现，需要研发新的安全技术和方法，如数字水印、后门机制、对抗样本检测等，以确保 AI 系统的可靠性和安全性。
