刷手机时想找个服务，不用再翻十几个APP，AI助手已经主动把结果推到眼前？打开电脑写方案，多模态模型自动生成视频、3D效果图，甚至帮你补全代码？这不是科幻场景，而是2025年AI重构世界的线日，量子位智库在“MEET2026智能未来大会”上发布《2025年度AI十大趋势报告》，这份基于全球AI技术发展、产业应用和社会影响深度调研的报告，揭开了一个震撼真相：AI正在从“工具时代”全力奔向“伙伴时代”，我们熟悉的经济结构、社会形态，甚至日常起居，都在被这股浪潮彻底改写。

　　今天就用最实在的方式，跟大家拆解这份报告里的核心干货——这十大趋势不仅关乎科技圈，更藏着每个人未来3-5年的生存逻辑。所有数据和结论均来自量子位智库《2025年度AI十大趋势报告》，真实可查，放心食用。

　　报告指出，全球AI算力需求的爆发式增长，让超大规模数据中心进入“算力工厂”时代——不再是简单的服务器堆叠，而是像工厂流水线一样，实现算力的高效生产、调度和分发。而国内的“东数西算”工程、甚至“太空超级计算机”规划，正在悄悄搭建一张覆盖全国的高效、绿色算力网络。

　　这意味着什么？对普通人来说，以后用AI生成视频、进行实时翻译，延迟会越来越低；对企业而言，算力不再是“奢侈品”，中小企业也能低成本使用大模型服务，创新门槛大幅降低。但背后的隐忧也不容忽视：算力基建投入巨大，回报周期长，且技术迭代速度快，一旦跟不上行业节奏，前期投入可能面临闲置风险；同时，算力集中化也可能带来数据安全和隐私保护的挑战。

　　从经济学角度看，算力经济已经成为智能产业的第一大引擎。就像当年电力网络催生了无数新兴产业，算力网络的完善，也会催生出我们现在难以想象的新职业、新赛道。比如专门的算力调度师、绿色算力优化师，这些岗位可能在未来几年内成为热门。

　　AI原生需求的爆发，让GPU的主导地位受到冲击：NPU（神经网络处理器）在手机、手表等终端设备上快速普及，ASIC/FPGA这类专用芯片也迎来增长期。更值得关注的是，中国正在加速构建自主可控的算力生态，“芯片+SDK+框架”的国产方案，已经在千亿级模型训练中得到验证。比如DeepSeek等模型针对昇腾芯片进行深度优化，标志着国产全栈能力已经迈入新阶段。

　　但光鲜背后，国产芯片仍面临不少挑战：高端芯片的制造工艺与国际顶尖水平还有差距，核心技术的专利布局不够完善，且面临国际技术壁垒的限制。不过换个角度看，这种压力也倒逼国产芯片企业走出差异化路线——不盲目追求参数比拼，而是聚焦特定场景的性能优化，反而找到了新的突破口。

　　对行业来说，芯片AI化的趋势不可逆转。未来，芯片不再是单纯的硬件，而是与软件、算法深度融合的“智能模块”。对普通人而言，这意味着我们身边的智能设备会越来越“聪明”，且功耗更低、响应更快——比如手机本地就能运行复杂的AI模型，不用依赖网络也能实现精准的语音识别、图像编辑。

　　报告明确指出，预训练水平决定了大模型的格局梯队，而架构创新又直接影响预训练的效率。现在，混合专家模型已经成为行业主流选择，这种“大参数、小激活”的设计，能让模型在不显著增加成本的情况下，大幅扩充容量。国内头部模型团队几乎都采用了这一思路，既降低了训练成本，又提升了模型性能。

　　更重要的是，后Transformer时代已经从概念走向共识。Transformer架构的O(n²)复杂度瓶颈，一直是处理长文本、视频等内容的难题。而线性注意力、稀疏注意力等新架构的快速发展，正在打破这一限制。这些创新让模型能更高效地处理长程依赖任务，比如一次性理解一部长篇小说、分析数小时的视频九游娱乐文化 九游app官方入口内容。

　　这对我们有什么影响？以后用AI写长篇报告、做视频摘要，会越来越精准；企业处理海量的客户数据、行业文档，效率也会翻倍。但需要注意的是，架构创新仍处于快速迭代期，技术路线尚未完全稳定，企业如果盲目跟风布局，可能面临技术路线过时的风险。

　　报告显示，大模型在多模态深度推理、自适应推理、边缘推理加速等方面的突破，正在推动推理框架持续进化。以前，大模型可能只能回答简单的文本问题，现在已经能结合文本、图像、视频等多种信息，进行复杂的逻辑推理。比如在工业场景中，AI能通过摄像头拍摄的画面，实时判断设备故障，并给出维修建议；在教育场景中，能根据学生的答题情况，精准分析知识盲区，生成个性化辅导方案。

　　这背后的逻辑很简单：技术最终要服务于场景。大模型的落地，不仅能提升效率，更能释放高价值劳动力——让人们从重复、繁琐的工作中解放出来，专注于创意、决策等AI无法替代的核心任务。但这里也有个隐藏风险：推理需求的爆发式增长，可能会导致边缘计算资源紧张，且不同场景的推理需求差异较大，通用型推理框架可能难以适配所有场景。

　　具身智能指的是AI拥有感知、决策、执行的能力，能与物理世界直接交互。报告指出，世界模型与VLA（视觉-语言-动作）框架成为技术焦点，具身智能正从小规模商业订单走向更广泛的应用探索。自变量机器人自主研发的“Great Wall”模型系列，已经实现从感知到高精度操作的端到端控制，在复杂任务中展现出强大的泛化能力，这标志着中国在具身智能领域已经取得实质性突破。

　　想象一下这样的场景：家里的机器人能自主收拾房间、做饭，工业机器人能精准完成复杂的装配任九游娱乐文化 九游app官方入口务，医疗机器人能辅助医生进行微创手术。这些以前只在电影里出现的画面，正在逐步变成现实。但具身智能的发展也面临不小的挑战：物理世界的不确定性极高，环境变化、突发状况都需要AI快速响应，且对硬件的精度、稳定性要求极高，成本也相对较高。

　　对普通人来说，具身智能的普及可能还需要一段时间，但它带来的生活方式变革值得期待；对创业者和投资者来说，这是一个充满机遇的赛道，但需要警惕技术不成熟、场景落地困难等风险。

　　报告强调，AI智能体（Agent）具备感知、规划、决策、执行的闭环能力，正在逐步取代传统APP，甚至操作系统也在向超级Agent演进。这种智能体不再是被动响应指令，而是能主动理解用户需求，甚至预判需求，提供一站式服务。

　　比如你想规划一场旅行，不用再分别打开机票APP、酒店APP、攻略APP，AI智能体能直接根据你的偏好、预算，生成完整的旅行方案，还能实时调整行程；工作中，你只需告诉AI智能体“完成季度总结报告”，它就能自动收集数据、整理内容、生成图表，甚至根据你的风格进行优化。

　　而构建这种智能助手的关键，在于对用户个性化知识的理解与调用。腾讯推出的ima知识库，允许用户将碎片化的资料、笔记、网页内容构建成个人或团队的专属知识库，并与大模型深度结合。这让AI不仅能回答通用问题，更能利用用户自身的知识储备，成为真正懂你的“第二大脑”。

　　这种“知识即能力”的模式，让AI从“通用”走向“专用”，深度个性化服务成为可能。但这也带来了新的问题：用户数据的安全性如何保障？不同平台的知识库能否互通？这些都是行业需要解决的挑战。对普通人来说，Agent时代的到来会让生活和工作更便捷，但也需要学会管理自己的个性化知识，保护数据隐私。

　　报告预测，视频、3D、代码将依次展现AI的生产力。比如在创意领域，AI能根据文本描述生成高质量的视频、3D模型；在编程领域，AI能理解自然语言需求，自动生成代码，甚至优化代码效率。这些应用的核心价值，在于释放高价值劳动力，让人们从重复的创造性工作中解放出来，专注于更核心的创意构思、战略决策。

　　举个例子，设计师以前可能需要花费数天时间制作3D模型，现在用AI工具，只需输入文字描述，几分钟就能生成初稿，再进行微调即可；程序员以前需要手动编写重复代码，现在AI能自动完成，让程序员有更多时间攻克复杂的技术难题。

　　报告指出，未来2-3年内，随着技术能力的成熟，AI会成为这些产业的标准工具。这不是危言耸听——当一项技术能显著提升劳动生产率时，它就会从“竞争优势”变为“生存必需品”。但这并不意味着会导致大量失业，而是会推动职业升级，比如设计师会更专注于创意和审美，程序员会更专注于逻辑和架构。

　　报告显示，轻量化模型和边缘计算技术的成熟，推动AI能力向终端普及。越来越多的智能设备不再依赖云端连接，而是能在本地完成AI计算，这解决了数据隐私、网络延迟和成本效率三大核心问题。比如你的手机能在本地完成语音识别、图像编辑，不用上传数据到云端，保护了隐私；智能汽车能实时处理路况信息，快速做出决策，提升了驾驶安全性。

　　这种端侧AI的兴起，让“万物智能”成为可能。以后你的智能眼镜能实时翻译外语、识别物体，智能玩具能根据孩子的行为调整互动方式，智能家电能理解你的语音指令，甚至预判你的需求。但这也带来了新的挑战：终端设备的算力有限，如何在有限的资源下实现高效的AI计算？不同设备的AI能力如何协同？这些都是行业需要持续探索的问题。

　　对消费者来说，端侧AI的普及意味着能享受到更便捷、更安全的智能服务；对硬件厂商来说，这是一个差异化竞争的关键赛道，谁能提供更强大的端侧AI能力，谁就能占据市场优势。

　　在材料、化学、生物、医疗等领域，AI已经能自主设计实验、预测蛋白质结构、发现新材料、从病理图像中精准预测基因突变，其复杂问题解决能力已触及博士水平。这一趋势不仅极大加速了科研进程，其所需的深度推理、跨学科整合与自主探索能力，也被视为通向AGI（通用人工智能）的关键路径。

　　最典型的例子是医疗健康领域，腾讯与广州呼吸健康研究院联合开发的DeepGEM病理大模型，仅通过常规病理切片图像，就能在1分钟内高精度预测肺癌基因突变，将检测成本降低数倍，为全球肺癌精准诊疗提供了“中国方案”。这意味着以前需要花费大量时间和金钱的检测，现在能快速、低成本完成，让更多患者受益。

　　但AI成为“科学家”也面临不少争议：AI的科研成果如何界定归属？AI自主设计的实验是否符合伦理规范？这些问题需要行业和社会共同探讨。不过不可否认的是，AI4S的突破正在改变科研的底层逻辑，让科研不再局限于少数顶尖科学家，而是能借助AI的力量，加速人类对世界的认知。

　　报告指出，国家层面将AGI置于战略核心，推动技术自主与生态可控；企业从应用导向转向深度研发，DeepSeek、Qwen等开源模型在全球社区的影响力迅速提升，下载量位居前列。在开源AI领域，中国模型展现的竞争力席卷全球，叠加应用、市场和生态要素，中国正在AGI领域走出一条独特的“中国路线”。

　　以前，开源AI领域主要由国外主导，核心技术、框架大多来自海外。但现在，中国的开源模型不仅在技术性能上追赶甚至超越国外同类产品，还构建了完善的生态体系，吸引了全球开发者参与。这背后，是国家战略的支持、企业研发的投入，以及科研人员的不懈努力。

　　但中国开源AI的发展也面临挑战：国际技术壁垒依然存在，部分核心技术和组件可能面临限制；开源生态的维护需要长期投入，需要吸引更多开发者、企业参与，形成良性循环。不过，随着中国开源AI实力的提升，这些挑战正在逐步被克服。

　　对开发者来说，开源AI进入中国时间意味着有了更多高质量的本土模型可供使用，降低了开发门槛；对企业来说，开源生态的完善能加速AI应用落地，提升竞争力；对国家来说，这是在AI领域掌握话语权的关键一步，为AGI的发展奠定了坚实基础。

　　报告虽然描绘了AI发展的美好蓝图，但也隐藏着不少挑战：技术迭代速度过快，企业和个人可能面临“跟不上就被淘汰”的压力；AI的广泛应用可能会导致部分传统职业消失，就业结构面临调整；数据安全、隐私保护、伦理规范等问题，还需要行业和社会共同解决。

　　更让人意外的是，AI的发展并不是“赢家通吃”。报告显示，那些能将AI技术与具体场景深度结合的企业，更容易获得成功；而盲目跟风、缺乏核心技术的企业，可能会在浪潮中被淘汰。对个人来说，单纯的技能型人才可能会受到AI的冲击，而具备创意、决策、情感沟通等能力的人才，会变得更加稀缺。

　　1. 拥抱AI工具，提升自身效率。不用害怕AI，试着用AI助手处理重复、繁琐的工作，比如用AI写文案、做表格、整理资料，把节省下来的时间用在学习、创意、决策等AI无法替代的事情上。

　　2. 培养“不可替代”的核心能力。AI能处理事务，但不能替代人的情感、创意和战略思维。多关注自身软实力的提升，比如沟通能力、创新能力、跨学科整合能力，这些才是未来职场的“铁饭碗”。

　　最后想问问大家：你已经在使用哪些AI工具提升生活或工作效率？你觉得AI未来会对哪个行业产生最大的影响？欢迎在评论区留言分享，我们一起交流探讨！

　　12月10日，Ars Technica高级太空编辑Eric Berger发帖称“这就是我认为SpaceX很快就要上市的原因”，帖子附上了他发表的文章，其中援引多家媒体报道称SpaceX计划明年通过IPO筹集数百亿美元，马斯克留言评论称“Eric一如既往地准确”。

　　12月10日，搭载9颗卫星的力箭一号运载火箭在我国酒泉卫星发射中心成功发射，四川眉山首颗雷达卫星“东坡之眼号”位列其中。

　　12月10日至11日，中央经济工作会议在北京举行，深刻分析当前经济形势，系统部署2026年经济工作。会议指出，明年经济工作在政策取向上，要坚持稳中求进、提质增效，发挥存量政策和增量政策集成效应，加大逆周期和跨周期调节力度，提升宏观经济治理效能。

　　上海多个小区已涌现！大量居民反感：发现时已经晚了，“深夜回家吓一跳”……

　　关闭小区100多块电梯广告的视频。也有人质疑:电梯广告安装时征得业主同意了吗?也有不少市民关心的是。

　　今年的中央经济工作会议召开了，这可是每年年底最重磅的会议之一。你可以理解为这是在给我们这个大家庭一年的经济工作回顾总结，同时为明年的宏观政策把脉定向，对我们的经济活动、民生保障乃至方方面面都有深刻影响。

　　据澎湃新闻报道，12月11日，画家范曾在北京参加活动，并捐赠字画。范曾表示:“因为我最近生了一个独子，又搬了新家，这是一个非常愉快、非常幸福的家庭。

　　12月10日，中国传媒大学人文学院发布讣告：该校人文学院教授、比较文学与世界文学硕士生导师、文艺学博士生导师耿波老师，因病医治无效，不幸于2025年12月9日早8时在北京市朝阳区民航总医院逝世，年仅49岁。

　　来源：【天府融媒】11月26日，大熊猫“欢欢”和“圆仔”结束13年的旅法生活，回到成都大熊猫繁育研究基地。离开那天，许多法国民众冒雨送别。旅法大熊猫“欢欢”“圆仔”平安回国。成都大熊猫繁育研究基地供图法国人与大熊猫的缘分颇深。

　　12月11日，国务院任免国家工作人员。任命张文彤为自然资源部副部长;任命祖雷鸣为水利部副部长;任命陈敏为应急管理部副部长;