生成式人工智能未来前景展望
思瀚产业研究院    2025-10-25

随着生成式人工智能技术的快速迭代，以及不同技术路线、应用场景的分支细化，厂商推出的模型产品越来越多，尽管满足了用户的需求，但也提升了用户的认知成本，难以对琳琅满目的模型进行选择。在这种情况下，一些生成式人工智能企业已经开始考虑将所有模型进行集成整合，再根据用户提出的需求自动调用最合适的模型，预期这种方式未来将成为生成式人工智能产品的主要形态。

2025 年 8 月，OpenAI 发布 GPT-5 模型，采用统一系统设计，将 o 系列模型的推理能力与 GPT 系列模型的快速响应能力相结合，自动切换推理模式，解决了用户在多个模型间切换的繁琐问题，使智能交互更接近专业水准。将复杂的模型产品进行集成可以带来两方面好处：

一是用户体验进一步提升。用户无需再对众多的模型进行繁琐的认知和选择，只需直接与人工智能进行交流，即可获得所需的功能支持。

二是开发标准更加统一。这种模式将为开发者提供标准化的模型框架，不但加速了开发进程，还有望推动不同技术路线和理念的相互融合，让开发者更好地利用算力和数据资源，从而提升模型的整体性能和泛化能力，为人工智能技术的进一步发展打下基础。

二、 开源社区为技术进步提供新动力

生成式人工智能开源社区为技术的进步提供了强劲动力。GitHub、Hugging Face、魔搭等开源社区打破了传统封闭研发的壁垒，以开放包容的姿态汇聚全球开发者的力量，让知识的交流与传播变得高效且广泛。开源社区给人工智能技术带来的推动作用主要体现在以下几个方面：

一是加速技术创新。开发者们在社区中相互交流、启发，并基于他人贡献的模型进行改进和二次开发，从而推动技术的迭代创新。作为开源模型的典型代表，DeepSeek-R1 就有力推动了生成式人工智能技术的普惠化发展，给全球开发者提供了高质量低成本的解决方案。

二是降低技术门槛。开源项目提供了丰富的示例代码和详细文档，使得更多中小型企业、创业团队、非专业开发者甚至学生和爱好者也能参与到生成式人工智能的开发与应用中，进一步丰富了技术生态。

三是推动落地验证。开发者们将自己的技术方案和创意构想发布在开源社区，可以很快获得来自全球各地开发者的多维度反馈。利用这些反馈信息，开发者可以高效地对技术进行迭代优化，使创新成果更快地转化为可应用的解决方案。

三、 具身智能给用户带来交互新体验

具身智能是将生成式人工智能技术应用于机器人产品的前沿领域。2025年春节联欢晚会上，16 台人形机器人与真人舞者协同表演歌舞，完成了高难度抛接手绢、旋转等动作，展现了我国具身智能领域的发展成果。此外，具身智能还首次被写入《政府工作报告》，标志着具身智能已成为我国未来产业发展的重要方向之一。未来，具身智能的发展预期将体现在以下几个方面：

一是交互能力显著增强。生成式人工智能技术的自然语言交互能力和多模态能力将显著改善用户与机器人的交流体验，让机器人可以准确理解用户的意图和情感，并做出恰当的回应。

二是相关技术更加成熟。具身智能发展的硬件基础涉及机器人的动作控制、能耗管理、散热系统等多个领域，随着各领域的日趋成熟，机器人的应用场景将进一步扩大，稳定性和续航能力也将进一步得到提升。三是应用场景逐渐拓展。具身智能产品将逐步走出实验室，在各类生产生活场景中发挥作用。例如在教育领域，具身智能产品可以为学生提供更加生动有趣的学习体验；在医疗领域，具身智能产品有望应用于手术辅助、病房服务、康复治疗等场景。

四、 智能体拓展人工智能能力新边界

智能体突破了人工智能局限，不仅可以与用户交互，还能直接完成各类任务，从而拓展了人工智能的应用场景和能力边界。智能体的优势主要体现在以下三个方面：

一是自主的决策与执行。智能体可以通过感知环境、分析数据自主制定策略，辅助用户甚至独立完成复杂任务。在线上零售领域，智能体可以根据用户的营销需求一键生成宣传素材；在工业生产领域，智能体可以通过传感器获得生产信息，自动生成优化策略，辅助生产决策。

二是多模态交互与协作。智能体基于生成式人工智能的多模态能力，可以整合文本、语音、视觉等多种输入输出方式，有些智能体甚至可以独立操作电脑。谷歌、OpenAI和Anthropic等企业相继推出可以独立操作电脑的智能体。以OpenAI的智能体 Operator 为例，它可以从电脑屏幕获取信息，并使用鼠标和键盘直接对网页进行操作，并利用推理能力进行自我纠正。

三是动态学习与适应性。智能体可以基于环境数据对行为策略进行实时优化，从而在复杂多变的场景中高效完成任务。这使得智能体无论是面对新任务还是环境突变，都能进行灵活调整并通过自我纠正机制提高性能，从而展现出强大的适应能力。

五、 完善治理让人工智能迈上新台阶

随着生成式人工智能的高速普及，其带来的社会影响也在逐渐扩大，社会各界对于生成式人工智能潜在风险的担忧已经出现。从当前情况看，生成式人工智能的治理重点主要体现在以下四个方面：

一是换脸换声问题。生成式人工智能的多模态能力可以让用户轻易给视频中的人物换脸换声，甚至直接生成完全虚构的视频，给不法分子网络诈骗带来了可乘之机。2025 年全国两会上，多名人大代表提议对“AI 换脸换声”问题进行治理。不久前，相关部门已发布《人工智能生成合成内容标识办法》和《人脸识别技术应用安全管理办法》，对应用人脸识别技术处理人脸信息的基本要求和处理规则、人脸识别技术应用安全规范、监督管理职责等作出了规定。

二是版权侵权问题。2024 年 10 月，文学界、音乐界、电影界、戏剧界等超万名创意产业人士发表了一份联合声明，谴责“未经许可使用创意作品来训练生成式人工智能”的行为。随着此类事件越来越多地发生，一些生成式人工智能厂商已经开始与版权持有方洽谈合作，探索合法使用涉及版权内容的方式。

三是学术滥用问题。学生和研究人员将生成式人工智能用于写论文、抄作业的情况正引起各界关注。2025 年 1 月，瑞典布罗斯大学学院的研究人员警告称，他们谷歌学术平台已经发现了上百篇疑似由人工智能生成的文章。因此，防止学生和研究人员滥用人工智能工具，也将成为相关领域治理的一个重要方向。

四是科技伦理问题。生成式人工智能大模型的价值观受到其开发者和训练数据的影响，可能导致模型价值观存在偏见，或者不符合用户当地的地域文化特征，从而带来不良影响。因此，需要在鼓励发展的同时兼顾科技伦理问题，防范模型放大偏见、操纵舆论、侵犯隐私，推动相关领域健康有序发展。

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