AI将化身为千万种超级“有用”
作者／ IT时报记者 孙妍
编辑／ 郝俊慧 孙妍
科技革命的浪潮正以前所未有的姿态席卷而来。
回首2024年，人工智能、量子计算、卫星星座、生物医药……诸多科技的螺旋上升，让人类对未知世界的好奇心被逐渐满足，与这个世界的关系也正在被重塑。
如今，2025年科技发展的脉络初现端倪，一系列令人期待的成果有望为人类生活带来更多变革。
本期《IT时报》邀请九位学界和产业界大咖，以专业的视角和前瞻性的眼光，共话2025科技新趋势。
九九归一，所有科技曙光都指向同一个未来：碳基和硅基共存的世界。
对话者 上海人工智能研究院总工程师 王资凯
从2024年到2025年，人工智能的趋势发生了巨大转折，从一个超级应用到千万种超级“有用”。
在这个趋势的背后，正在发生一场AI算法范式变革。尺度定律开始“撞墙”，OpenAI也承认“大力出不了奇迹”。AI从证明自己有多强，转变成证明自己多有用，将经历三重角色转变。
2025年，AI将从“观察者”蜕变为“行动者”，世界模型加速涌现，在医疗仿真、自动驾驶领域率先突破；2025年，AI将兼具“数据炼金师”与“隐私守门人”双重角色，只有让数据可用不可见，才能在公开数据消耗殆尽时，让个人与企业愿意拿出更具价值、尚未被挖掘的数据；2025年，AI将如水电，甚至空气，向手机、PC渗透，更隐形地融入生活。
上海人工智能研究院总工程师王资凯坦言，收到采访提纲后，他第一时间打开了大模型共创。这是《IT时报》记者从业以来完成最快的一次专访，从采访到成稿，仅耗时30分钟，令人惊呼“GPT速度”。大模型负责知识总结，人类负责注入经验、思想、灵魂，共创共生在本次采访中体现得淋漓尽致。
2025年的AI趋势不言而喻，这不就是最大的收获和意义吗？
《IT时报》：Scaling Law（尺度定律）撞墙的争论甚嚣尘上，你认为预训练时代即将结束吗？
王资凯：预训练模型不会消失，但会像“水电”一样成为智能时代的基础设施。
国内已经出现能源、气象领域的专用模型，通过结合专家经验解决实际问题，比如上海人工智能研究院技术团队为电网公司设计的轻量化模型可预测设备故障，成本仅为传统方法的十分之一。国外云服务商则会提供企业定制化服务，允许客户按需调用大模型能力。
未来趋势是“基础模型+行业工具包”，类似于用统一的水电网络搭配不同家电，例如制造业企业通过轻量化模型优化生产线，既省成本又提效率。
《IT时报》：在这样的背景下，2025年AI的技术趋势是什么？
王资凯：AI将更隐形地融入生活。国产手机已能离线实时翻译和修复模糊照片，工厂摄像头自动识别零件瑕疵的准确率超过99.9%。对比国外，已经有厂商可以用AI预测自然灾害，速度比传统方法快千倍。在国内制造业，我们看到很多生产型企业用AI优化生产节奏、半自动解决故障问题，产能提升超30%。未来，AI会像空气一样无处不在，从手机到家电，甚至城市交通系统都将依赖轻量化、低能耗的AI内核。
《IT时报》：数据消耗殆尽，合成数据成为一种解决方案，如果想要让企业或个人拿出更接近真实世界的高价值数据，就要跨过安全和隐私保护这一关，AI算法又该如何改进？
王资凯：当前AI行业在数据短缺与隐私保护的双重压力下，正推动技术范式革新，算法需兼具“数据炼金师”与“隐私守门人”双重角色。
通过虚拟仿真生成自动驾驶训练数据、联邦学习实现跨医院信息共享，AI在隔绝原始数据的前提下提炼有效信息。同时，AI深度融入医学指南等领域知识，确保生成数据的逻辑合规性。国内外的自动驾驶极端场景模拟、云服务厂商提供的各类合成数据平台，均已验证这一路径的可行性。
《IT时报》：多模态大模型的下一阶段是世界模型吗？世界模型加速涌现会推动哪些领域的深度应用？
王资凯：多模态大模型的下一阶段将迈向世界模型，使AI具备理解物理规律、社会规则及事件因果推理的能力。
机器人可预演搬运策略，自动驾驶模拟极端场景，医疗通过数字孪生测试治疗方案。
制造业预判供应链风险，城市治理推演政策影响，教育转向虚拟实践。未来3年~5年，医疗仿真、自动驾驶将率先突破，挑战在于精准识别因果关系与突破算力瓶颈。这标志着AI从“观察者”蜕变为“行动者”，推动人类决策模式从试错转向“模拟—执行”的范式重构。
《IT时报》：AI算法加速迭代会推动AI原生应用向手机、PC等端侧硬件渗透吗？
王资凯：AI算法与硬件的协同进化正将智能注入终端设备，手机无须联网即可实时翻译、修复视频，这得益于百亿参数模型被压缩至1/10体积仍保持精度，而芯片AI算力年增数倍，电脑甚至搭载专用AI模块。未来两年，离线生成PPT、高速工业质检、手势控制智能家居等端侧场景将成为常态。这场变革使AI从云端沉降至口袋，用户会像比较相机像素一样关注设备“AI算力”，厂商和开发者将重构产业生态，创造更智能、私密的人机交互时代。
《IT时报》：很多大模型都表示幻觉已经基本消除，事实如此吗？这会催生哪些超级AI应用？
王资凯：当前大模型虽大幅减少幻觉，但尚未根除。
医疗诊断可能遗漏罕见病线索，法律审查或误读冷门法规。然而技术进步已催生教育AI生成精准学习路径、金融系统高效识别洗钱等颠覆性应用。
未来突破将聚焦透明化，AI结论需标注来源与可信度，如同食品成分表。当AI进入手术决策、司法裁判等高危领域时，必须构建新的责任体系，解答漏诊谁担责这一类生死攸关的问题。这不仅关乎算法优化，更是重构人机协作的社会信任机制。
排版／ 季嘉颖
图片／ 采访对象 豆包AI
来源／《IT时报》公众号vittimes
