开普勒人形机器人CEO胡德波认为，人形机器人商业化落地正在变得可能，2025年或将成为人形机器人商用落地的元年。

生数科技联合创始人兼CEO唐家渝认为，人人可用”的视频大模型在2025年将成为现实，多模态生成技术正以空前的发展速度重铸千行百业。

智能体（Agent）的概念日益成熟，它们作为高度集成AI技术的实体或虚拟存在，正逐步融入人们的日常工作中，成为提升效率、优化流程的关键力量。相信在10年之内，有50%以上的办公的任务都将由智能办公系统来完成。

人形机器人从单一科研领域应用，到深入到产业一线，需要产业生态的紧密配合。

2025年，自动驾驶将会如Gartner技术成熟度曲线预测，进入由“低谷期”向“成熟期”过渡的关键阶段，其商业价值也有望在今年进一步凸显。

①2025年，生成式人工智能（Generative AI）的能力涌现正在重新定义今天的社会生产范式。；
② AI赋能下的生产范式转移是一个复杂的系统工程，无法一蹴而就，更无捷径可循。

企业对AI的需求将从"通用型"急剧转向"场景型"，催生出大量高度垂直的AI应用。能够建立起"场景-痛点-AI能力"快速匹配机制的企业，将在这波浪潮中获得压倒性优势。

①通用人工智能是一个技术变革的标志，蓬勃发展的AI已经变成了人们日常生活的一部分。
② 在过去一年里，中外差距在不断缩小，在文本模型的复杂推理层面，已经缩短至半年到1年的差距。

羚数智能创始人、CEO郭文蔚认为，工业AI的前景无比广阔，它不仅将重塑制造业的核心竞争力，更将成为经济转型升级的关键驱动力。

①Transformer架构驱动了新一轮通用人工智能技术革命，大规模的模型训练与推理对云计算的软硬件体系带来了前所未有的挑战与机遇；
②中国的云计算厂商在从千卡集群、万卡集群到十万卡集群的研发建设能力上，始终与世界顶尖企业齐头并进。

①过去的一年，金山办公在AI的道路上找到了正确的方向：应当在应用层面发挥专长，因为未来AI大模型一定是通过应用落地的；
②在未来，金山办公的目标是让AI成为每个企业的中枢神经，帮助企业建立自己的“企业大脑”。

①接下来AI发展的方向是通过强化学习的scaling，让AI具备思考的能力；
② AI在强化学习scaling过程中可以生成更多的思维链数据，让AI可以学到思考的方式，探索更难、更复杂的任务。

思必驰董事长、CEO高始兴认为，展望2025，大模型的发展将更加“接地气”，要求更加注重产品方案能力与场景落地能力。应用场景的个性化和多样化需求，也给大模型的垂域化与端侧化能力带来了创新机会。

①在AGI技术探索上，以Sora为代表的多模态模型迈出了AI对物理世界建模的关键一步，大模型开始尝试理解并模拟真实世界。o系列则意味着大模型有了慢思考能力；
②展望2025，我们期待AI新物种在千行百业加速涌现，让过去遥不可及的高质量专业服务，惠及每个人

①当前大模型产业已经演化出两条泾渭分明的发展路线，一条是AGI之路，卷算力、卷数据，向万亿参数发展，探索全面超越人类的超级人工智能；
②另一条是应用之路，放弃打造全能大模型的执念，一个大模型干一件事，向场景化、应用化、专业化、垂直化方向发展。

①人工智能大模型正站在从“量变”到“质变”的转折点上.未来，战场将转向推理模型，一个全新的领域正等待去探索；
② 推理模型的崛起，意味着AI将更加注重实际应用中的智能决策和执行能力。基础模型不再只是大规模预训练的象征，而是逐渐演变为动态、适应性强、自我优化的智能体。

①AI应用和业务展现出了智能化、高并发、大流量等特点，智算云服务则具备计算性能强、资源边界大、扩展方便等特征，与AI应用和业务的需求高度契合。
②展望2025年，企业应加大云计算关键技术的研发投入，推动技术创新和突破。发展新兴技术，以新质生产力实现科技创新与产业融合。

①展望新的一年，预计会出现一批由生成式AI驱动的AI原生应用。
②随着技术的进步，AI大模型及AI智能体的应用场景将进一步渗透到各行各业，尤其是那些能够紧密结合特定行业的特点和需求的专业化解决方案。

企查查董事长陈德强认为，可信数据是未来商业AI训练的关键要素。

①站在大数据基础设施与AI基础设施深度融合的新纪元，企业对数据基础设施的需求正在发生变化，它们都在向智能化转型，数据平台要为AI提供支持；
②未来，大数据技术和AI大模型技术将进一步深度融合，通过多模型统一技术架构实现统一存储管理。