2025年人工智能专家白皮书

——技术革新、行业融合与治理升级

1. 行业趋势与市场前景

人工智能（AI）技术已成为全球数字化转型的核心驱动力。2025年，工业AI市场预计以46%的年均复合增长率高速增长，尤其在智能制造、通信网络、家电等领域展现出巨大潜力。中国制造业的AI应用率虽仅为11%，但未来三年将以10%的年复合增长率快速提升。与此同时，通用大模型的普及推动AI从专用化迈向通用化，技术边界不断扩展，赋能工业、家庭、金融等多个场景的智能化升级。

值得关注的是，可信AI治理成为全球焦点。欧盟《人工智能法案》、中国合规框架及ISO 42001标准的推出，标志着技术应用需兼顾伦理、安全与透明度，企业需在算法可解释性、数据隐私等方面建立全生命周期风险管理体系。

2. 核心技术进展

（1）大模型与工业AI深度融合

工业大模型通过处理海量数据优化生产全流程，覆盖研发设计、设备管理、供应链优化等环节。例如，英特尔提出边缘AI驱动新质生产力的技术方案，结合高性能硬件（如第12代酷睿处理器）与软件工具包（OpenVINO™），降低工业大模型的部署门槛，提升实时响应能力。

（2）自智网络与智能体范式

中兴通讯发布的《自智网络白皮书》提出数智引擎概念，集成数据、AI大模型与数字孪生技术，推动通信网络向L4高阶自智演进。智能体应用通过多模态交互和意图理解，重构网络运维流程，降低人力依赖。

（3）多模态与感知决策突破

AI家电领域，以海尔为代表的厂商通过**“AI之眼”**技术实现环境感知与主动服务。Transformer架构与多模态大模型的应用，使家电从“被动响应”转向“预判需求”，例如冰箱智能管理食材、烤箱自动匹配烹饪参数。

3. 行业应用实践

（1）工业制造

• • 半导体与汽车行业：引领型行业通过数字孪生优化晶圆检测与生产线管理，提升良品率。
• • 新能源锂电：AI在电池健康监测与寿命预测中发挥关键作用，降低维护成本。

（2）通信与网络

自智网络通过智能体实现端到端自动化，例如中兴通讯的AIR Net解决方案，利用数字孪生技术完成物理环境映射与闭环控制，显著提升运维效率。

（3）智能家居

AI家电进入“感知决策时代”，设备互联形成智慧生态。例如，海尔“三翼鸟”方案整合全屋设备，通过“智家大脑”实现场景化协同，如食材管理联动烹饪流程。

（4）其他领域

• • 医疗：AI辅助诊断与数据隐私保护的平衡成为焦点。
• • 金融：大模型用于风险预测与智能投顾，需强化算法透明性。

4. 挑战与治理框架

（1）技术瓶颈

• • 工程建模差距：国内大模型在复杂物理系统建模中精度不足，需加强研发投入。
• • 算力与成本：工业大模型对算力需求高，边缘计算与云边协同成为破局关键。

（2）伦理与合规

企业需应对算法偏见、数据安全等风险。例如，招聘算法中的性别歧视、医疗数据滥用等问题，需通过“左移风险评估”和敏捷治理模式规避。

（3）标准化与生态建设

英特尔倡导构建开放协同的工业AI生态系统，推动技术标准化与最佳实践共享。开源社区（如DeepSeek）通过技术共享加速AI普惠，降低企业创新门槛。

5. 未来展望

• • 全场景智能化：AI将打破设备孤岛，家庭、工厂与城市通过数字孪生实现四维协同（空间+时间）。
• • 人机协作深化：智能体（Agent）从数据分析扩展至自主决策，例如在软件开发中实现代码生成与验证自动化。
• • 绿色与可持续发展：AI优化资源配置，助力工业节能减排，例如美的楼宇科技的AI节能方案。

6. 人工智能领域代表人物与行业先锋

为促进技术交流与生态共建，以下为全球人工智能领域具有代表性的科学家、院士及企业家（可作为会议嘉宾邀请对象），其研究成果与商业实践深刻塑造了AI技术发展格局：

（1）学术界领袖

1. 1. 张钹
• • 职位：中国科学院院士、清华大学教授
• • 领域：人工智能基础理论与可信AI
• • 贡献：中国人工智能学科奠基人之一，推动可信AI理论与伦理框架构建。
2. 2. 何恺明
• • 职位：麻省理工学院副教授
• • 领域：计算机视觉与深度学习
• • 贡献：提出深度残差网络（ResNet）、改造Transformer架构（DyT技术），论文引用量超50万次，推动AI模型性能突破。
3. 3. 赫然
• • 职位：中国科学院自动化研究所研究员
• • 领域：生成式AI与图像合成
• • 贡献：解决深度伪造技术中的伦理难题，为媒体安全与多模态内容生成提供理论支持。
4. 4. Yann LeCun
• • 职位：Meta首席AI科学家、图灵奖得主
• • 领域：自监督学习与卷积神经网络
• • 贡献：联合提出“无需归一化的Transformer”，推动AI模型训练效率提升与成本优化。

（2）产业界先锋

1. 1. 杨强
• • 职位：微众银行首席人工智能顾问、加拿大工程院院士
• • 领域：联邦学习与金融AI
• • 贡献：主导开发全球首个联邦学习开源框架FATE，推动数据隐私与AI应用协同发展。
2. 2. 梁文锋
• • 职位：DeepSeek创始人
• • 领域：开源AI生态与代码大模型
• • 贡献：发起“开源周”活动，构建技术共享社区，加速AI技术在工业与消费级场景的普惠化落地。
3. 3. 彭寿
• • 职位：中国工程院院士、中建材玻璃新材料研究总院院长
• • 领域：AI与新材料交叉创新
• • 贡献：开发30微米柔性可折叠玻璃，推动AI硬件基础材料革新，提出“AI驱动材料研发范式转型”理论。
4. 4. 李飞飞
• • 职位：斯坦福大学红杉讲席教授
• • 领域：计算机视觉与医疗AI
• • 贡献：创建ImageNet数据集，奠定深度学习视觉模型训练基础，推动AI在医疗影像诊断中的应用。

（3）跨领域推动者

1. 1. 郑庆华
• • 职位：同济大学校长、中国工程院院士
• • 领域：大数据知识工程
• • 贡献：构建多行业知识图谱体系，推动AI在智慧城市与教育领域的场景化落地。
2. 2. 姜大昕
• • 职位：阶跃星辰CEO
• • 领域：AI搜索与语言扩展技术
• • 贡献：开发上下文感知搜索系统，提升智能客服与跨语言信息检索效率。
3. 3. 朱军
• • 职位：清华大学人工智能研究院副院长
• • 领域：概率机器学习与安全AI
• • 贡献：提出贝叶斯深度学习框架，推动AI系统在对抗环境中的鲁棒性研究。

结语
2025年人工智能的蓬勃发展，离不开科学家、工程师与企业家三者的协同创新。通过汇聚顶尖智力资源、深化跨界合作，AI技术将加速突破瓶颈，实现“智能普惠”愿景。未来，我们期待更多先锋人物引领技术革命，共同书写人工智能的新篇章。

（注：嘉宾详细信息可参考各来源报道及机构公开资料。）