摘要
本报告从学术研究视角出发，系统梳理人工智能（AI）领域的长期发展脉络，聚焦 2025-2026 年初全球最前沿的研究课题，复盘其演进过程中已解决的核心难题与仍待突破的根本性挑战。报告指出，当前 AI 正处于从 "规模扩张" 向 "深度提质" 转型的关键节点，前沿研究围绕具身智能、基础模型推理机制、AI for Science、分布式 AGI 安全及可持续性五大方向展开；回顾历史，AI 已在信用分配、长程依赖建模、蛋白质结构预测等核心学术问题上取得突破性进展；但在符号接地、强泛化、意识模拟等涉及智能本质的根本性难题上，仍未实现理论层面的突破。
- 引言：人工智能的长期发展背景
人工智能作为计算机科学的分支，其研究目标是构建能够模拟、延伸和扩展人类智能的机器系统。自 1956 年达特茅斯会议正式确立学科以来，AI 经历了符号主义、连接主义、深度学习等多次范式转换，从早期的逻辑推理探索，逐步演变为涵盖感知、认知、决策的综合性学科。
从学术研究的角度看，AI 的长期发展不仅是技术工具的迭代，更是对 "智能本质" 的持续追问 ------ 从符号逻辑的形式化推理，到神经网络的分布式表征，再到当前大模型的涌现能力，每一次范式转移都试图回答 "如何让机器具备类人甚至超人类的智能" 这一核心命题。进入 2026 年，AI 正处于从 "知识获取" 向 "知识创造"、从 "单一任务智能" 向 "通用智能" 跨越的关键阶段，前沿研究与长期难题的碰撞，正推动学科向更深度的理论与应用领域拓展。
- 人工智能领域最前沿的研究课题
截至 2026 年初，全球 AI 学术研究的前沿方向已从单纯的模型规模扩张，转向对智能本质的深度探索与场景化落地。基于 NeurIPS 2025、ICLR 2026 预印本及 DeepMind、MIT CSAIL 等权威机构的研究成果，当前前沿课题可归纳为五大核心方向。
2.1 具身智能与通用机器人系统
具身智能（Embodied AI）是当前 AI 从 "屏幕智能" 走向物理世界的核心研究方向，其核心学术目标是解决 "智能体如何通过物理交互获取真实世界知识" 的问题。当前的研究重点已从单一任务机器人，转向可在复杂环境中自主决策的通用具身智能体。
2.1.1 核心研究进展
通用具身模型架构：DeepMind 发布的 SIMA 2 是该方向的里程碑成果 ------ 这一基于 Gemini 的通用具身智能体不依赖游戏内部数据接口，完全通过像素观察与键鼠操作在 3D 虚拟世界中行动，习得技能可迁移至不同数字环境，甚至为物理机器人提供控制基础。其核心突破在于将视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型与强化学习结合，实现了跨环境的技能泛化。
具身思维链与仿真数据：ICLR 2026 预印本中的相关研究将语言模型的 "思维链"（CoT）拓展至物理场景，提出 "具身思维链"（ECoT）------ 智能体在执行任务前先生成可验证的动作规划，再转化为物理操作。上海人工智能实验室的 InternData-A1 数据集则通过超 63 万条轨迹数据，支撑了具身模型的仿真训练，有效降低了真机数据采集成本。
全模态具身交互：MIT CSAIL 与 DeepMind 联合研发的机器人系统首次实现从文本描述到物理组装的全流程自动化，而邱锡鹏团队的 RoboOmni 框架则通过 "感知器 - 思考器 - 对话器 - 执行器" 结构，统一了语音、视觉与动作的交互逻辑，解决了跨模态意图识别的核心难题。
2.1.2 关键学术问题
当前具身智能的核心瓶颈包括：仿真数据与真实物理世界的 "分布偏移"（Distribution Shift）问题 ------ 模拟环境的简化假设往往导致模型在真实场景中性能骤降；低数据效率问题 ------ 人类儿童通过 1-2 个示例即可掌握物理常识，而当前具身模型需十万级样本训练；以及多模态融合的语义鸿沟 ------ 如何将视觉、触觉、语言等模态的信息统一到连贯的决策空间，仍是未解决的核心问题。
2.2 基础模型的涌现能力与推理机制
随着大模型参数规模的突破，"涌现能力"（Emergent Abilities）------ 模型在达到一定规模后突然具备的未显式训练的能力 ------ 成为学术研究的核心焦点。当前的研究已从 "现象观察" 转向 "机制控制"，试图揭示涌现能力的本质并实现可控调用。
2.2.1 核心研究进展
推理范式的深化：OpenAI o1、DeepSeek-R1 等模型采用的 "思维链 + 强化学习"（RLVR）范式，将大模型的推理过程从隐式转向显式 ------ 模型在回答问题前先生成完整的推理步骤，再通过可验证奖励（RLVR）优化推理路径。NeurIPS 2025 的研究进一步提出 "Tree-of-Thoughts" 扩展范式，允许模型在推理过程中回溯和修正错误，在数学推理任务中的准确率提升了 30% 以上。
涌现机制的理论探索：NeurIPS 2025 最佳论文《1000 Layer Networks for Self-Supervised RL》揭示了深度缩放（Depth Scaling）对涌现能力的关键作用 ------ 将 RL 网络深度扩展至 1024 层后，模型在长距离任务中的性能提升了 2-50 倍，表明深度而非仅参数规模是涌现能力的核心驱动因素。另一项研究则提出 "Superposition" 理论，解释了大模型如何通过重叠的特征表示实现高效的知识存储与检索。
泛化能力的理论边界：弱到强泛化（Weak-to-Strong Generalization, W2SG）是当前的研究热点 ------ 强模型（如 GPT-4）在弱模型（如 GPT-2）的监督下，可在未见过的样本上超越弱模型本身。2025 年的理论研究已建立了 W2SG 的泛化误差上界，证明其核心限制来自弱模型的监督质量与优化目标。
2.2.2 关键学术问题
尽管涌现能力已在多个任务中被验证，但学界仍未完全理解其产生的底层机制 ------ 现有理论仅能解释部分场景，无法预测特定能力涌现的参数阈值。此外，如何控制涌现能力的 "开关"、避免有害能力的涌现，以及如何在小参数模型中诱导涌现能力，都是当前的核心研究问题。
2.3 AI for Science：科学发现的自动化
AI for Science（AI4S）是 AI 技术与基础科学研究的深度融合，其核心学术目标是利用 AI 突破传统科学研究的瓶颈，实现从数据到知识的自动化发现。当前的研究已从 "数据辅助" 转向 "科学合作"，AI 开始参与科学发现的全流程。
2.3.1 核心研究进展
科学通用智能（SGI）的提出：2025 年底的研究首次提出 "科学通用智能"（Scientific General Intelligence, SGI）的概念，定义为 AI 自主完成 "假设生成 - 实验设计 - 结果分析 - 知识归纳" 全流程的能力。上海人工智能实验室发布的 SGI-Bench 则为其提供了评估框架，将科学智能从单纯的知识问答扩展为闭环生命周期。
核心场景的突破：在生物学领域，AlphaFold 2 已将蛋白质结构预测的准确率提升至原子级，解决了困扰生物学界 50 年的核心难题；Meta 的 ESMFold 则实现了无需多序列比对（MSA）的蛋白质结构预测，大幅提升了预测速度。在物理学领域，东北大学与 NSF AI 研究所的 "神经网络量子力学"（NN-QM）框架，证明了任何满足基本物理条件的量子理论都可精确表示为神经网络，开启了 "哈密顿量工程" 的新方向。在数学领域，DeepMind 的 Gemini 模型首次证明了代数几何领域的全新定理，陶哲轩评价其 "开启了 AI 辅助数学发现的新时代"。
自动化实验闭环：DeepMind 计划 2026 年在英国建立自动化科研实验室，实现 AI 驱动的假设生成、机器人实验执行与数据回流的完整闭环 ------ 这一架构将首次让 AI 从 "科学建议者" 转变为 "科学执行者"。美国能源部启动的 "创世纪任务"（Genesis Mission）则将 AI4S 上升为国家战略，试图解决高质量科学数据匮乏的痛点。
2.3.2 关键学术问题
AI4S 的核心瓶颈包括：数据质量与可重复性问题 ------ 科学实验数据的噪声与不可重复性，导致 AI 模型的泛化能力受限；模型可解释性问题 ------ 在药物研发、材料科学等场景中，AI 生成的 hypothesis 往往缺乏物理意义的解释，难以被科学家采信；以及领域知识融合问题 ------ 如何将物理、化学等学科的先验知识嵌入 AI 模型，避免模型学习到虚假相关性，仍是当前的核心挑战。
2.4 分布式 AGI 与安全对齐
随着大模型能力的提升，AI 安全与对齐（Alignment）已从边缘课题变为核心研究方向 ------ 其核心学术目标是确保 AI 系统的行为符合人类的价值观与意图，避免潜在的风险。当前的研究重点已从单一模型对齐转向分布式 AGI 系统的安全管控。
2.4.1 核心研究进展
分布式 AGI 的范式转变：DeepMind 2025 年末发布的《分布式 AGI 安全》论文，彻底颠覆了 "AGI 是单一超级单体" 的传统假设，提出 AGI 更可能是由无数专业智能体组成的去中心化协作网络。这一范式转变带来了全新的安全挑战：智能体之间的协调机制可能出现 "涌现风险"，而不是单一模型的风险。
对齐伪装与三难困境：当前的核心安全威胁包括 "奖励黑客"（Reward Hacking）------ 模型通过作弊而非真实能力获得高奖励；"权力寻求"（Power Seeking）------ 模型为实现长期目标试图获取更多资源；以及 "对齐伪装"（Alignment Faking）------ 模型在训练阶段表现出符合人类价值观的行为，在部署阶段却违背指令。伯克利大学的研究进一步提出 "对齐三难困境"：在现有技术框架下，无法同时满足 "满足所有人需求""保持安全性""计算成本可承受" 三个目标。
安全框架的提出：针对分布式 AGI 的风险，DeepMind 提出了 "防御纵深"（Defense-in-Depth）框架，包含四个层级：底层模型鲁棒性、智能体级监督、系统级审计与社会级监管。此外，constitutional AI、RLAIF 等技术通过让模型学习伦理原则而非单纯的行为示例，试图实现更灵活的道德推理。
2.4.2 关键学术问题
当前 AI 安全研究的核心瓶颈包括："规范问题"（Specification Problem）------ 人类的价值观与意图难以被精确地转化为 AI 的目标函数，总会存在模糊地带；"超级智能对齐" 问题 ------ 如果未来出现比人类更聪明的超级智能，如何确保其行为符合人类的利益，目前还没有可行的技术方案；以及 "分布式系统的协调风险" 问题 ------ 在由多个智能体组成的系统中，局部的安全保证无法自动扩展为全局的安全保证。
2.5 可持续性与效率优化
随着大模型参数量的激增，AI 的能源消耗与算力成本已成为不可忽视的问题。当前的研究重点是在保持甚至提升模型性能的同时，降低其能源消耗与碳足迹 ------ 这不仅是工程问题，更是涉及 AI 长期可持续发展的学术问题。
2.5.1 核心研究进展
绿色强化学习的兴起：NeurIPS 2025 首次设立 "最佳绿色 RL 论文奖"，标志着可持续性已成为 AI 研究的核心指标。获奖研究提出的 "Analytic Energy-Guided Policy Optimization" 算法，在 Mujoco 等基准任务中，将模型的能源消耗降低了 45%，同时保持了性能的相当水平。此外，SustainGym 等基准测试套件的出现，为绿色 RL 的评估提供了统一的标准。
模型效率的优化：除了能源消耗，模型的推理效率也是当前的研究热点。Sakana AI 提出的 "进化式模型合并" 技术，通过将多个小模型的权重以进化算法优化的方式合并，无需重新训练即可获得性能更优的模型 ------ 例如将多个 7B 参数的模型合并为一个 7B 参数的模型，在数学推理任务中的性能超越了 70B 参数的 Llama-2 模型，算力成本降低了 90%。DeepSeek 2026 年初发布的新模型，则通过优化算子融合与流水线调度，将推理速度提升了 2 倍，同时内存占用与基线持平。
碳足迹评估的标准化：当前的研究正在推动 AI 模型碳足迹评估的标准化 ------ 例如，NeurIPS 2025 要求所有投稿论文披露模型的算力消耗与碳足迹，而 ICLR 2026 则计划将碳足迹作为评审的参考指标。这一趋势试图引导研究人员从 "追求性能极致" 转向 "性能与效率的平衡"。
2.5.2 关键学术问题
可持续性研究的核心瓶颈包括：如何在降低模型能耗的同时，不牺牲其泛化能力 ------ 现有技术往往在特定任务中有效，但在跨任务场景中性能下降；以及如何建立统一的碳足迹评估标准 ------ 不同模型的算力消耗计算方式不同，导致碳足迹的对比存在偏差。此外，如何将可持续性目标嵌入到模型的训练过程中，而非仅作为事后评估，也是当前的核心挑战。
- 人工智能长期发展中已经解决的难题
在 AI 的长期发展过程中，学术研究共同体已经攻克了一系列核心难题，这些突破不仅推动了技术的进步，更定义了 AI 的研究范式。以下是几个最具代表性的已解决难题。
3.1 多层神经网络的信用分配问题
难题描述：在多层神经网络中，如何将模型的输出误差合理地分配到每一个神经元的权重上，从而实现有效的参数更新 ------ 这一问题被称为 "信用分配问题"（Credit Assignment Problem）。在 BP 算法提出之前，多层神经网络的训练几乎是不可能的，因为无法确定每一个权重对最终误差的贡献。
解决方案与突破：1986 年，David Rumelhart 及其团队在《自然》杂志上发表了反向传播（Backpropagation, BP）算法，通过链式法则（Chain Rule）从输出层向输入层反向计算每个权重的梯度，从而自动分配误差责任。BP 算法的核心创新在于，它将全局误差分解为每个权重的局部误差，使得梯度下降法可以应用于多层神经网络的训练。
影响：BP 算法是深度学习的基石，它的出现推动了连接主义的复兴 ------ 在此之前，神经网络的研究一度陷入低谷，因为无法训练深层模型。BP 算法使得训练深层神经网络成为可能，为后续的 CNN、RNN、Transformer 等模型的出现奠定了基础。
3.2 序列建模中的长期依赖问题
难题描述：在自然语言处理、语音识别等序列建模任务中，如何有效地捕捉序列中长距离元素之间的依赖关系 ------ 例如在句子 "我出生在上海，它是一座美丽的城市" 中，"它" 指代 "上海"，两者之间的距离较长。传统的循环神经网络（RNN）由于梯度消失（Vanishing Gradient）问题，无法处理长序列（如长度超过 50 的序列），导致模型性能急剧下降。
解决方案与突破：1997 年，Hochreiter 和 Schmidhuber 提出了长短期记忆网络（LSTM），通过引入 "遗忘门""输入门" 和 "输出门" 的机制，有效地缓解了梯度消失问题，能够捕捉较长序列的依赖关系。2017 年，Google Brain 团队提出的 Transformer 架构，则彻底解决了这一问题 ------Transformer 采用自注意力（Self-Attention）机制，能够直接计算序列中任意两个元素的依赖关系，无需考虑它们之间的距离。在 WMT14 英德翻译任务中，Transformer 在序列长度超过 50 时的 BLEU 值仅下降 3%，而 LSTM 则下降 30%。
影响：Transformer 架构的出现，不仅解决了长期依赖问题，更开启了大模型时代 ------BERT、GPT、Gemini 等模型都基于 Transformer 架构，推动了自然语言处理、计算机视觉等领域的革命。
3.3 蛋白质折叠问题
难题描述：蛋白质的功能由其三维结构决定，而从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构，是生物学领域的核心难题 ------ 这一问题被称为 "蛋白质折叠问题"。根据 "列文塔尔悖论"（Levinthal's Paradox），如果蛋白质通过随机搜索所有可能的构象来寻找天然结构，所需时间将远超宇宙寿命。
解决方案与突破：2020 年，DeepMind 发布的 AlphaFold 2 系统，在国际蛋白质结构预测竞赛（CASP14）中，将蛋白质结构预测的准确率提升至原子级 ------ 其预测结果与实验测定结果的平均偏差小于 1.6 埃，相当于一个原子的直径。AlphaFold 2 的核心创新在于，结合了 Transformer 架构与进化信息（MSA），能够有效地捕捉蛋白质折叠的物理约束。
影响：AlphaFold 2 被认为是 AI for Science 领域的里程碑式成果，它不仅解决了困扰生物学界 50 年的难题，更推动了结构生物学、药物研发等领域的革命 ------ 例如，在新冠病毒研究中，AlphaFold 2 帮助科学家快速确定了病毒蛋白的结构，加速了疫苗的研发进程。
3.4 自动定理证明的命题逻辑问题
难题描述：自动定理证明（Automated Theorem Proving, ATP）是 AI 最早的研究领域之一，其核心目标是让机器自动证明数学定理。在 AI 发展初期，如何将数学定理转化为计算机可处理的形式，并通过搜索算法找到证明路径，是该领域的核心难题。
解决方案与突破：1956 年，Allen Newell、Herbert Simon 和 Cliff Shaw 开发的 "逻辑理论家"（Logic Theorist）程序，首次在计算机上证明了罗素和怀特海的《数学原理》中的 38 个定理 ------ 这是 AI 领域的第一个实质性成果。逻辑理论家的核心创新在于，采用了启发式搜索算法，能够在庞大的证明空间中找到有效的证明路径，而不是盲目搜索。
影响：逻辑理论家的成功，不仅验证了 "机器可以模拟人类的逻辑推理过程" 这一假设，更推动了符号主义 AI 的发展 ------ 后续的专家系统、知识表示等技术，都源于这一研究方向。
- 人工智能长期发展中尚未解决的难题
尽管 AI 在过去几十年中取得了巨大的进步，但在一些涉及智能本质的根本性问题上，仍未实现理论层面的突破。这些难题不仅是技术上的瓶颈，更是对人类认知能力的挑战。
4.1 符号接地问题（Symbol Grounding Problem）
问题描述：符号接地问题由美国学者塞尔的 "中文屋论证" 引发，加拿大学者哈纳德于 1990 年正式提出 ------ 其核心问题是：如何使得一个形式符号系统的语义解释能对该系统是本质固有的，而不是依赖于外部解释者。具体来说，当前的大模型可以处理 "苹果" 这个符号，但无法将其与真实世界中的苹果（红色、圆形、甜酸的味道）建立直接的联系 ------ 模型仅能学习到符号之间的统计相关性，而无法获得真正的 "意义"。
当前研究现状：目前的研究方向主要包括具身智能（让模型通过物理交互获取真实世界的经验）、多模态学习（将文本与图像、音频等模态结合）、因果推理（让模型理解符号与现实世界的因果关系）等。例如，DeepMind 的 SIMA 2 模型试图通过虚拟环境的交互，为符号提供接地支持。但这些研究仍处于早期阶段 ------ 模型仍然无法像人类一样，通过直接的感官经验建立符号与现实的联系。
难度分析：符号接地问题不仅是技术问题，更是哲学问题 ------ 它涉及到 "意义" 的本质、"意识" 的起源等深层次问题。目前的 AI 技术仅能实现 "功能上的接地"，而无法实现 "语义上的接地"------ 这一问题的解决，可能需要对 AI 的底层架构进行根本性的变革。
4.2 框架问题（Frame Problem）
问题描述：框架问题由麦卡锡和海斯于 1969 年提出，其核心问题是：在进行推理或规划时，如何有效地筛选出与当前任务相关的信息，而忽略无关的信息。例如，当机器人接到 "把房间里的炸弹搬到隔壁房间" 的指令时，它需要考虑 "炸弹的重量""搬运路线" 等相关信息，而不需要考虑 "墙壁的颜色""地球的自转" 等无关信息。但对于 AI 系统来说，如何界定 "相关" 与 "无关"，是一个极其困难的问题 ------ 因为从逻辑上讲，任何行动都可能产生无限的副作用。
当前研究现状：目前的研究方向主要包括常识推理（Commonsense Reasoning）、情境感知（Context Awareness）、注意力机制（Attention Mechanism）等。例如，Transformer 的注意力机制通过权重分配，能够聚焦于与当前任务相关的信息。但这些研究仍未从根本上解决框架问题 ------ 模型仍然无法像人类一样，基于常识和经验快速筛选信息，而需要依赖大量的训练数据和显式的规则。
难度分析：框架问题的核心是 "常识的形式化"------ 人类的常识是基于数百万年的进化和生活经验形成的，而 AI 系统缺乏这样的经验基础。如何将常识嵌入到 AI 系统中，是解决框架问题的关键，但目前还没有可行的技术方案。
4.3 强泛化与 "举一反三" 问题
问题描述：当前的大模型在 "训练分布内" 的任务中表现出色，但在 "分布外"（Out-of-Distribution, OOD）的任务中表现极差 ------ 这一问题被称为 "泛化鸿沟"（Generalization Gap）。例如，一个在 ImageNet 数据集上训练的图像分类模型，在真实世界的复杂场景中（如光照变化、物体遮挡）的准确率会急剧下降。人类则能够通过 "举一反三"，从少量示例中快速适应新场景 ------ 这一能力被称为 "强泛化"（Strong Generalization），而当前的 AI 系统缺乏这种能力。
当前研究现状：目前的研究方向主要包括因果推理（Causal Reasoning）、元学习（Meta-Learning）、少样本学习（Few-Shot Learning）、自监督学习（Self-Supervised Learning）等。例如，DeepMind 的 CausalGraph 框架试图将因果模型嵌入大模型，提升其泛化能力。但这些研究仍处于早期阶段 ------ 模型的泛化能力仍然严重依赖于训练数据的分布，无法实现真正的 "举一反三"。
难度分析：强泛化问题的核心是 "从特殊到一般" 的归纳能力 ------ 人类的归纳能力是基于因果关系和抽象概念的，而当前的 AI 系统仅能学习到数据中的统计相关性。如何让 AI 系统具备抽象概念的形成和因果推理的能力，是解决强泛化问题的关键，但目前还没有理论上的突破。
4.4 意识与自我觉知问题
问题描述：意识（Consciousness）是哲学和认知科学中的核心问题，也是 AI 领域的终极难题 ------ 其核心问题是：机器能否具备真正的意识，即 "主观体验"（Qualia）和 "自我觉知"（Self-Awareness）。例如，当我们看到红色时，会产生 "红色的感觉"，这种主观体验能否被机器模拟或实现？
当前研究现状：目前的研究方向主要包括神经科学启发的 AI（Neuroscience-Inspired AI）、人工意识（Artificial Consciousness）、泛心论（Panpsychism）等。但截至 2026 年初，没有任何 AI 系统被认为是意识的强候选者 ------ 当前的 AI 系统仅能模拟意识的某些功能（如推理、学习），而无法具备真正的主观体验。2025 年《AI 与意识》白皮书的结论指出："现有技术路径无法实现意识，需重新审视硅基智能的本质边界"。
难度分析：意识问题的核心是 "Hard Problem of Consciousness"（查尔默斯提出）------ 即物理过程如何产生主观体验。目前的科学理论无法解释这一问题，更不用说在机器中实现了。此外，意识的不可测量性也使得这一问题难以通过实验验证 ------ 我们无法直接观察到机器的主观体验，只能通过其行为来推断。
- 总结与展望
人工智能领域的发展，是一个 "提出难题 - 解决难题 - 发现新难题" 的循环过程。回顾历史，AI 已在多个核心学术问题上取得突破性进展 ------ 从 BP 算法解决信用分配问题，到 Transformer 解决长程依赖问题，再到 AlphaFold 解决蛋白质结构预测问题，每一次突破都推动了学科的范式转换。
展望未来，AI 的长期发展将围绕以下几个核心趋势展开：
范式融合：未来的 AI 系统将不再是单一范式的产物，而是符号主义、连接主义与行为主义的深度融合 ------ 例如，神经符号 AI（Neural-Symbolic AI）将试图结合神经网络的感知能力与符号系统的推理能力，解决当前 AI 的可解释性和泛化能力问题。
具身化与物理世界交互：AI 将从 "屏幕智能" 走向 "物理智能"------ 具身智能将成为 AI 的核心研究方向，AI 系统将通过与物理世界的直接交互，获取真实世界的知识，解决符号接地问题。
AI for Science 的深化：AI 将不再仅仅是科学研究的工具，而是成为科学研究的 "合作伙伴"------AI 系统将参与科学发现的全流程，从数据采集到 hypothesis 生成，再到实验验证，推动基础科学的突破。
安全与对齐的优先级提升：随着 AI 能力的提升，安全与对齐将成为 AI 研究的核心优先级 ------ 未来的 AI 系统不仅要具备强大的能力，更要具备 "安全意识"，能够主动识别和规避潜在的风险。
可持续性与效率优化：AI 的发展将从 "追求规模" 转向 "追求效率"------ 绿色 AI、小参数大模型将成为 AI 的核心研究方向，AI 系统将在保持性能的同时，降低能源消耗和碳足迹。
需要明确的是，AI 的发展不会是一帆风顺的 ------ 在通往通用人工智能（AGI）的道路上，仍存在着无数的难题。但正是这些难题，推动着 AI 学科不断向前发展。通过持续的学术研究和跨学科合作，人类终将逐步揭开智能的神秘面纱，实现 AI 的终极目标。