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　　，AI 从单一工具走向系统级应用，覆盖 B 端企业服务、C 端消费场景、工业生产等多个领域；，头部企业与初创公司共同发力，算力、数据、算法等核心环节投入持续加大，推动产业进入规模化发展阶段。

　　在快速发展中，人工智能产业逐渐形成明确的发展秩序与核心方向。技术探索从分散式尝试走向聚焦，默认式 AI 成为行业共识的主流形态；商业逻辑从 “追求技术先进性” 转向 “注重真实效用与价值转化”；产业生态从孤立发展走向协同融合，数据、算力、算法、应用等环节形成联动，推动行业朝着规范化、高效化方向演进。

　　默认式 AI 是无需用户主动选择或感知，默认存在、默认开启的人工智能形态。其核心特征是 “默认即智能”，智能不再是需要用户刻意调用的附加功能，而是融入各类产品、系统与服务的常态，实现 “日用而不觉” 的体验。数据显示，61% 的用户已在无意识中使用 AI 服务，仅 19% 的用户会主动感知 AI 的存在（数据来源：Menlo Ventures 2025 年 12 月调研）。

　　关闭才是例外（非选择性）：AI 服务默认处于开启状态，用户需主动操作才能关闭，而非主动选择才能启用，体现非选择性特征。

　　不用才是例外：AI 深度融入用户生活与工作场景，成为完成各类任务的常规方式，“不使用 AI” 反而成为少数情况。

　　不会才是例外（低感知、系统绑定）：AI 与系统深度绑定，用户无需学习专门操作，即可自然享受智能服务，感知门槛极低，“不会使用 AI” 成为罕见现象。

　　人工智能的社会化进程分为三个阶段，逐步实现从工具到伙伴再到基础形态的转变：

　　工具式 AI（Tool AI）：核心是“我在用 AI”，AI 具备明确工具属性，用户需主动调用才能发挥作用，如早期的语音识别、图像编辑工具。

　　伴随式 AI（Assistive AI）：核心是“AI 在帮我”，AI 具备辅助特征，可主动适配用户需求提供支持，如智能助手、推荐系统。

　　默认式 AI（Default AI）：核心是“AI 就在那儿”，AI 以默认存在为特征，无需用户干预即可自动提供服务，成为社会运行的基础支撑。

　　（1）智能基线持续提升：智能基线仍是 AI 本质驱动力，AI 在九维能力体系中持续变强，包括元认知与批判性思维、视觉能力、语言能力、问题解决能力、机器人智能、社会互动能力、创造力、知识学习与记忆能力、操作能力（数据来源：OECD AI Artificial Analysis Intelligence Index v3.0）。2025 年，智能基线的竞争将更加激烈，成为企业核心竞争力。

　　（3）智能与智能体互相锻造：智能赋予行动以可能，行动反向回馈智能以演化，二者形成递归循环。多智能体通过特定结构（如 MACNET、Chain、Mesh）协作，遵循 “协作缩放定律”，其集体智慧会超越个体性能总和。

　　（4）智能体与世界模型 “同源同宗”：通用代理的实现离不开世界模型，当智能体能力足够强时，世界模型会自然形成。数据显示，世界模型的平均误差会伴随智能体学习推广到更高深度的目标而减少（数据来源：DeepMind 研究）。

　　（5）AI 记忆实现突破性发展：从 “能记住” 向“会回忆、敢遗忘”转变。过去几年行业追求 “更长的上下文窗口”，2023-2025 年模型上下文窗口 tokens 数量持续增长，但 AI 记忆面临 “准确 - 实时 - 经济” 三难问题。行业通过分层、过滤、异步等三个 “反直觉” 解法破解难题，红熊 AI、GLM-4-Long、Claude3.5 Sonnet、Gemini3.0 Pro、Llama4 Scout、GPT-4、Grok4 Fast 等模型在记忆能力上均有提升，部分模型准确率达 97%，实时性达 92%。

　　（6）AI 发展进入下半场：“胜负手” 从 “训练更强” 走向 “定义更好”。上半场由模型与训练方法主导，“强化学习 + 通用配方” 的成型大幅推动模型泛化能力与基准攻克；下半场以评估体系与真实效用为王，行业重心从 “解决问题” 转向 “定义问题”，效用成为衡量 AI 价值的核心标准（数据来源：Stanford HAI）。

　　（7）大模型开启 “性价比” 叙事：从 “堆规模” 转向 “挤水分”，“每单位智能成本” 成为赛道新基准。训练成本方面，DeepSeek 打破 “砸钱堆料” 的路径依赖，行业开始两极分化；推理成本迅速下降且加速，方法改进推动 “成本效益革命” 多点开花。2021-2025 年，模型单位 tokens 成本持续降低，如 GPT-3.5-Turbo-2023-11、Llama-3.1-Instruct-8B、Gemini-1.5-Flash-8B 等模型成本显著下降（数据来源：Epoch AI Artificial Analysis）。

　　（8）算力迭代：非 GPU 技术引发 AI 芯片架构革命。非 GPU 成为 AI 芯片新宠，TPU 和可重构芯片即将迎来发展拐点，预计 2029 年市场份额将占半壁江山。相比 GPU，非 GPU（TPU、RPU、LPU 等）具备三大优势：推理速度快 2-3 倍、能耗低 30%-50%、算力成本低 40%-90%，Google、SambaNova、Groq 等企业在该领域布局领先（数据来源：IDC）。

　　（9）AI 打破 “分科” 壁垒：从 “Science+AI” 走向“AI+Science”，科研范式发生根本性转变。AI 在跨领域寻找答案，微软研究院 NatureLM 跨学科科学大模型展现出 “规模法则”，覆盖 22 个学科领域，可应用于蛋白质生成、RNA 预测、跨域转换等科研场景。

　　（10）原生多模态成为主流：从拼接方案走向 “原生统一”，成为走向 AGI 的必由之路。2025 年，原生多模态成为行业 “默认配置”，Gemini3.0 Pro、Qwen3-omni、GLM-4.5V、Emu3.5、GPT-5.0 等主流模型均采用原生多模态架构，实现感知驱动的推理，摆脱对单一语言核心的依赖。

　　（11）具身智能大模型架构未收敛：端到端 VLA（视觉 - 语言 - 动作）模型开发速度显著加快，但尚未形成具身版本的 “Transformer”。目前行业呈现多主线并行格局，包括端到端 VLA、分层技术、世界模型三条路线，UNITREE、智元机器人、GALBOT 等企业为不同路线的代表性企业。

　　（12）AI 即系统：AI 正在 “操作系统化”，成为第一调度实体，驱动 AI 组织进化。AI 操作系统（AI OS）的演进路径清晰，逐步替代传统操作系统的核心调度功能，覆盖生产入口、管理入口和开发入口三大门户，实现集约化。浩鲸科技鲸智百应、北电数智等企业推出企业 AI 操作系统，推动 AI OS 在 PC、XR 等设备上的应用，类比 Windows、macOS、Android、iOS 的生态影响力。

　　（13）“无头商业” 崛起：AI 成为所有软件的默认能力，引发商业逻辑重构。主语让渡方面，AI 成为中枢，SaaS 从完整套件退居幕后，转变为 API / 微服务；功能解耦方面，82% 的组织采用 “API 优先” 方法；交互模式上，Agent-to-Agent（A2A）成为主流，替代传统人机交互（H2A），竞争逻辑从 “软件功能比拼” 转向 “AI 能力与 API 生态比拼”，Salesforce、Postman 等企业率先布局（数据来源：行业调研）。

　　（14）AI 交互的静默革命：从 “聊天框” 走向 “无形代理”，界面逐渐消失。AI 交互经历四个阶段：操作界面交互（Do 为主）、聊天框交互（Do+Chat 均衡）、代理结果交互（Chat 为主）、物理 AI 交互（AR、VR、脑机接口等）。新兴技术彻底改写人机交互逻辑，用户无需主动操作界面，即可通过自然方式获取 AI 服务，Ant Design X、AI Design iLab 等企业推动交互革新。

　　（15）Agent 泛化方式：“改车不改路” 成为主流。环境千差万别且实时迭代，倒逼 Agent 提升泛化能力与鲁棒性。目前几乎所有 “泛化” 基准都将 “改车不改路” 写入任务设计，强化学习的进展（如 AlphaZero、RLHF、From Feedback to Preferences、DQN 等技术）显著提高泛化能力，使 Agent 能够适配复杂多变的环境（数据来源：IBM OSWorld 研究）。

　　（16）“AI 就绪型数据” 决定企业智能化上限：数据底座取代模型成为核心竞争力，“数据优先策略” 在 AI 时代至关重要。“AI 就绪型数据” 涵盖数据标注服务、标注质控及数据资产管理、智能标注工具开发、数据清洗与处理等环节，79% 的企业认为数据是 AI 应用的关键，53% 的企业已加大数据相关投入，84% 的企业重视数据质量（数据来源：Gartner）。预计 2026 年，60% 的企业将采用 AI 就绪型数据方案，善思开悟、Digital Realty 等企业提供相关服务。

　　（17）Data&AI 数据基础设施一体化：一体化架构成为大型企业拥抱 AI 的关键投入，数智融合推动 IT 范式跃迁。Data&AI 数据基础设施采用 “4+1 架构”，包括智能应用层、工程化层、数据管理层、资源接入层和安全运营层，实现 “Data for AI”“AI for Data” 的双向赋能，覆盖资源接入、数据管理、安全运营、智能应用等全环节，科杰科技等企业主导该领域发展。

　　（18）AI 编程：会写代码但不会构建软件。AI 编程的局限在于代码幻觉率高，开发人员对 AI 生成代码缺乏信心。“老手 + AI” 的组合价值显著高于 “新手 + AI”：82% 的老手认为 AI 提升了工作效率，59.8% 的新手依赖 AI 但成效有限；67% 的开发人员使用 AI 辅助编程，20% 的代码提交来自 AI，但 AI 出码率虽达 76.4%，仍无法独立完成软件构建（数据来源：Qodo、ByteSauna、Can Elma 调研，n=609）。

　　（19）企业级 Agent 快速普及：重塑组织运作模式，采用比例持续上升，2025Q1 为 33%、Q2 达 42%、Q3 预计突破 50%。企业级 Agent 成为数字化平台的中枢大脑，翻转数字化逻辑：从 “人找流程” 转变为 “流程找人”，用户无需主动登录多个系统、操作复杂界面，AI Agent 会自动匹配需求、处理数据、提交申请。千丁数科推出 AI 智能体平台解决方案，覆盖供应端、品牌端、平台端、渠道端 / 终端、用户端等全场景（数据来源：KPMG）。

　　（20）消费级 Agent：通用人工智能助手占主导。消费级 AI 使用场景高度分散，无主导性任务，AI 更像 “强者的放大器”。收入分布集中，80% 的用户选择通用 AI 助手（如 OpenAI、Google、Meta、Amazon、Apple 推出的助手），仅 20% 使用专业 AI 工具；91% 的用户认为通用助手能满足日常需求，28% 的用户会为高级功能付费（数据来源：Menlo Ventures 2025 年调研）。

　　（21）Agent Infra 成为智能体时代底座：从 AI Infra 演进为 Agent Infra，成为操作系统和数字底座。二者核心差异显著：AI Infra 以提升单一模型性能为核心目标，采用批处理任务模式，控制逻辑为人工调度，关键指标是算力与延迟；Agent Infra 以实现多智能体协同为目标，采用连续交互任务模式，控制逻辑为 Agent 自主调度，关键指标是协同效率与泛化能力。无问芯穹推动从 Agent Infra 到 Agentic Infra 的升级，支持 Agent-to-Agent 交互，构建智能体生态。

　　（23）AI 价值度量衡变化：正向 ROI “算得过来的 ROI” 改变 AI 软件商业模式。行业从 “按席位收费” 逐步转向 “按用量收费”“按结果收费”，44% 的企业采用按活动用量收费模式，25% 按成功成果收费，22% 保留固定费用模式（数据来源：GBK Collective）。ROI 成为企业选择 AI 产品的核心考量，“能衡量的价值” 推动 AI 商业化落地加速。

　　（24）AI 云：Agent 驱动的数算模用全栈布局新范式。云计算经历三个阶段：虚拟化（虚拟化及管理）、云原生（容器、微服务、服务网格、无服务器）、AI 云（数算模用一体化）。AI 云以 Agent 为核心驱动，整合计算、存储、模型、应用全环节，北电数智等企业践行该范式，实现 IT 资源与 AI 能力的深度融合。

　　（25）具身智能初步产业化：物理 AI 走向应用拐点，市场规模快速放大，2024-2034 年持续增长，2034 年预计达 679.1。核心卡点是高质量、规模化、可泛化的训练数据，Sim2Real gap（仿真到真实场景的差距）是关键难题。各类具身智能数据生产方式不断迭代，它石智航发布全球首个可规模化真实具身多模态数据集 WIYH，破解数据瓶颈（数据来源：Cervicorn Consulting）。

　　（26）工业 AI：推动工业效率与人力价值双重提升。AI 给制造业 “减重”，51% 的企业通过工业 AI 提升生产效率，41% 降低运营成本，22% 优化供应链管理，21% 提升产品质量，19% 减少能耗，14% 优化研发流程，11% 提升安全水平（数据来源：M4.0 调研，n=171）。NIST、MLC 等机构提供技术支持，YumiAI 推出 AI 原生端到端硬件创新平台，通过 Agent 协作系统提升工业协同效率。

　　（27）就业影响分化：AI 重塑劳动力结构，初级员工面临工作危机。2015-2022 年，企业对初级员工的招聘需求持续下降，ChatGPT 发布后成为拐点，2023 年后下降加速；创意类岗位大幅减少 24.67%，但创意总监的职位需求逆势增长；企业对高层职位需求强于中层管理者与普通员工，2024-2025 年中层岗位需求下降 5.70%，普通岗位下降 8.00%（数据来源：Henley Wing Chiu 调研）。企业用人逻辑转变：希望更多人参与决策，更少人负责执行。

　　（28）企业级 Agent 的终极潜力：提升整个组织的 “管理科学”。AI 将管理科学从 “管理人的不确定性” 中解放出来，SOP（标准作业流程）、OKR（目标与关键成果）、PDCA（Plan-Do-Check-Act）等管理工具与 AI Agent 深度融合。金蝶提出 AI 时代企业的 “七个转型”，AI Agent 成为工程化管理思想的切实工具，覆盖 Product、Operation、Management、Ecosystem、Business Model 等多个维度，重构工作逻辑。

　　（29）AI 安全：从 “打补丁” 走向 “原生设计”，从 “单点防护” 走向 “全栈治理”。AI 的危险行为具有 “衍生性” 和 “连锁风险”，大型推理模型（LRMs）可成为自主高效的 “越狱” 代理，攻击成功率达 97.14%。AI 安全的发展方向从 “Make AI Safe”（事后防护、单点治理）转向 “Make Safe AI”（原生设计、全栈治理），66% 的企业重视 AI 安全，59% 的大型企业、46% 的中型企业、31% 的小型企业已部署 AI 安全防护体系（数据来源：ELLIS Alicante 调研）。

　　（30）大脑的隐忧：AI 导致 “认知负债（Cognitive Debt）”，让人变 “笨”。使用人工智能与批判性思维能力存在负相关关系，过度依赖 AI 会引发 “数字痴呆”，加剧注意力缺陷多动障碍（ADHD）和记忆力减退。研究显示，AI 辅助写作会使大脑活动明显降低 55%，83.3% 的用户认为过度使用 AI 会影响自身思维能力，11.1% 的用户出现明显记忆力下降（数据来源：MIT、SBS、Frontiers in Psychology 调研）。

　　“智能的诅咒” 是指 AGI（通用人工智能）普及后，掌握 AI 的权力主体（国家、企业、AI 实验室）因不再依赖人类劳动获取价值，失去投资人类（如教育、福利、就业）的经济激励，最终导致人类经济边缘化、社会权力失衡的现象。当前，AI 在多个领域的能力已超过人类，对人类的 “金字塔替代” 过程正在发生，从初级执行岗位逐步向上渗透，引发深层社会担忧（数据来源：Stanford HAI《The Intelligence Curse》研究）。

　　面对 “智能的诅咒”，核心不是 “阻止技术发展”，而是 “重写激励机制”。真正的考题不是 “如何让机器更聪明”，而是 “如何让聪明的机器继续需要人”。通过制度设计、技术伦理规范、产业生态构建，让人类在 AI 时代仍能发挥不可替代的价值，确保 AI 发展的成果由人类共享，避免社会权力失衡与经济边缘化，推动人工智能朝着以人为本的方向演进。

　　当地时间1月24日，美国总统特朗普在其社交媒体“真实社交”发文表示，已批准田纳西州、佐治亚州、北卡罗来纳州、马里兰州、阿肯色州、肯塔基州、路易斯安那州、密西西比州、印第安纳州和西弗吉尼亚州进入紧急状态，并称联邦紧急事务管理署（FEMA）正与各州州长及应急管理团队密切合作，保障公众

　　长三角生态绿色一体化发展示范区跨省域高新技术产业开发区占地面积19.54平方公里，涵盖上海青浦、江苏吴江、浙江嘉善三个园区，重点发展数字产业、智能制造、绿色新材料三大战略性新兴产业和总部经济、绿色科创服务两大特色产业。

　　1月23日下午，众议院议长在全体会议上宣读解散诏书的那一刻，自民党议员们按惯例举手欢呼“万岁”，声音此起彼伏。

　　也正是因为她的美貌，所以眼光刁钻如周星驰，也在《喜剧之王》选角会上一眼看中她，毫不吝啬赞美张柏芝“灵气少有”，从头到脚无一不美。

　　高市早苗站在首相官邸宣布这个决定时，外界几乎没有任何准备，1月23日解散，1月27日公告，2月8日就要计票。

　　霍震霆那时候总想着给大儿子霍启刚物色个靠谱媳妇，家里是香港老牌家族，船运地产起家，爷爷那辈还帮国家运过物资，家族名声响亮。

　　一桶石油两美元的差价，看起来微不足道，放在国际大宗商品贸易里简直就是九牛一毛。可当这个加价令从特朗普嘴里说出来，针对的是中国时，事情就完全不一样了。

　　日本首相高市早苗，在国会开幕的当天上午，直接宣布解散众议院，定于2月8日重新举行大选。要知道，在日本政坛的历史上，选择在国会开议第一天就解散众议院的情况，简直是凤毛麟角，过去几十年里一共也就发生过4次。

　　愿扛世间三重苦，始得余生福满一曰寒窗苦读，以换生活之顺遂；二曰修身苦志，以换岁月之平安；三曰养生苦炼，以换身体之硬朗。