2025年人工智能火爆技術總結：
生成式人工智能
生成式人工智能可生成高質量的圖像、視頻、音頻和文本等多種內容。如昆侖萬維的SkyReels-V2能生成無限時長電影，其基于擴散強迫框架，結合多模態大語言模型和強化學習等技術，在運動動態、視覺質量和視頻時長協調方面表現出色，還支持故事生成和圖生視頻等。
多模態人工智能
多模態人工智能能夠處理和理解文本、圖像及音頻等多種數據類型，對交互式教育和沉浸式體驗至關重要，可為學生提供個性化學習材料，創造更有效的教育環境，也能在醫療、娛樂等領域發揮重要作用，如結合視覺與語音數據的多模態理解平臺，準確率達到了97%以上。
自動駕駛汽車
人工智能驅動的自動駕駛汽車在2025年達到新高度，借助機器學習和傳感器技術進步，在復雜環境中安全行駛，大幅減少事故率并改善交通管理，改變全球交通系統。
量子人工智能
量子人工智能結合量子計算與人工智能，具有解決經典計算機難以處理問題的潛力。量子計算的并行處理能力可加速AI模型訓練，2025年有望在密碼學、藥物發現和復雜模擬等領域取得突破，助力研究人員快速分析海量數據并識別新模式。
邊緣人工智能
邊緣人工智能指在本地設備上處理數據，增強設備的實時數據分析能力，使其能獨立作出決策，提高隱私保護，對物聯網、自主無人機和智慧城市等至關重要。
計算機視覺
計算機視覺技術使機器能夠理解和解析視覺信息，到2025年，在醫療保健、安全和零售等領域的應用更加精準與高效，可改善醫療診斷、增強監控系統和個性化購物體驗。
人工智能驅動的機器人
集成人工智能的機器人技術實現重大進步，帶來更強大、應用廣泛的機器人，能在制造和物流等領域與人類高效合作，提升各行業的生產力和效率，如宇樹科技的人形機器人格斗大賽展示了機器人的靈活性和強大的戰斗能力。
大模型技術
大模型參數規模不斷突破，如2025年全球深度學習模型參數規模已突破百億級別，模型精度提升超30%，在圖像識別、語音理解和自然語言處理等場景實用價值極高。其從“問答”轉向復雜邏輯推理，可提供個性化解決方案，如醫療診斷輔助和科研數據分析。
合成數據生成
合成數據生成是AI持續發展和模型訓練的關鍵工具。由于數據需求持續增高、供給變少、成本增高，合成數據的重要性日益凸顯，其在推動醫療、金融等領域突破的同時，也面臨著數據安全考驗。
人工智能芯片
AI芯片加速端側落地，從支持大規模算力向多樣化供給拓展，端側算力的芯片需求爆發，國產芯片有望在AIPC、AI手機、智能座艙等核心應用場景中獲得規模化突破。
智能體技術
智能體技術可實現自主決策和執行任務，減少人工干預，在醫療、金融和供應鏈管理等領域至關重要，如在醫療保健中實時監測患者并自動調整治療方案，優化患者護理。
影子人工智能
影子人工智能在用戶不直接可見的情況下優化現有技術，主要應用于軟件優化、網絡管理和網絡安全，預計到2025年將成為企業運營核心，顯著提升云服務效率和數據安全。
