一触即发生成式人工|吉川綾乃|智能典型应用场景
的完整人工智能产业体系✿✿◈，人工智能大模型在电子✿✿◈、原材料✿✿◈、消费品等行业加快落地✿✿◈，在研发设计✿✿◈、中试验证✿✿◈、生产制造✿✿◈、运营管理等环节得到应用✿✿◈。其中✿✿◈，生成式人工智能作为人工智能技术的重要分支✿✿◈，是当前热度最高的研究领域✿✿◈，各行各业都在尝试将生成式人工智能引入自身业务流程✿✿◈，改善工作质量✿✿◈、提升工作效率✿✿◈。
尤其随着生成式人工智能多模态能力的显著提升✿✿◈，文本✿✿◈、图像✿✿◈、音频✿✿◈、视频等数据可以直接由人工智能模型进行处理✿✿◈，从而进一步扩展了该技术的应用场景✿✿◈。随着技术迭代加速✿✿◈，生成式人工智能将进一步赋能千行百业一触即发✿✿◈，成为推动经济高质量发展✿✿◈、提高社会治理效能的重要引擎✿✿◈。
我国在农业生产领域积极探索生成式人工智能技术的应用实践✿✿◈。国家高度重视人工智能在农业生产领域的应用✿✿◈，在政策上给予高度重视✿✿◈。2024 年10 月✿✿◈，农业农村部发布的《农业农村部关于大力发展智慧农业的指导意见》和《全国智慧农业行动计划（2024—2028 年）》中✿✿◈，均提出“立足我国基本国情农情✿✿◈，以推进物联网✿✿◈、大数据✿✿◈、人工智能✿✿◈、机器人等信息技术在农业农村领域全方位全链条普及应用”“加快推动人工智能大模型在农业农村科研✿✿◈、生产经营✿✿◈、管理服务等重点领域应用”等要求✿✿◈。
2025 年 4 月✿✿◈，中共中央✿✿◈、国务院印发的《加快建设农业强国规划（2024—2035 年）》中✿✿◈，进一步将“加快农业科技创新水平整体跃升”作为重要目标之一✿✿◈。在模型研发方面✿✿◈，我国科研机构✿✿◈、科技企业积极推动农业生产领域人工智能模型的探索实践✿✿◈，并建立了示范基地✿✿◈，推动农业大模型在育种✿✿◈、种植✿✿◈、养殖等领域的落地应用✿✿◈。
2024 年 7 月✿✿◈，中国农业大学农业大模型研究团队发布“神农大模型 2.0”✿✿◈，不但具备农业知识问答✿✿◈、语义理解✿✿◈、文本摘要生成及决策推理等核心功能✿✿◈，还在图像✿✿◈、声音✿✿◈、视频✿✿◈、文件等多模态交互及智能化推理方面取得了重要进展✿✿◈，使大模型能够广泛覆盖育种✿✿◈、种植✿✿◈、养殖✿✿◈、农业遥感及气象等多个农业应用场景✿✿◈，通过引入多智能体设计理念✿✿◈，实现了农业物联网✿✿◈、传感器及智能装备的深度融合✿✿◈，显著提升了现代农业的智能化控制与决策效率✿✿◈。
在农业生产方面✿✿◈，生成式人工智能技术在农业生产过程中的应用探索正逐步展开✿✿◈，促进了农业生产的精细化✿✿◈、智能化发展✿✿◈。例如✿✿◈，广东省广州市从化区通过生成式人工智能技术✿✿◈，对农田环境的实时监测和数据分析✿✿◈，并根据这些数据动态调整农田灌溉和施肥措施✿✿◈，实行精准农业管理✿✿◈。据从化区农业农村局统计✿✿◈，应用生成式人工智能技术后✿✿◈，该区的农作物产量提高了约 20%✿✿◈，品质也得到了显著提升✿✿◈。
浙江省杭州市西湖区引入无人驾驶的播种机和收割机✿✿◈，实行自主导航和精准作业✿✿◈，大大提升了农业生产效率✿✿◈，减少人力成本✿✿◈。据业界统计✿✿◈，无人农机可以实现全天候 24 小时不间断作业✿✿◈，有效提高作业效率 30%以上✿✿◈。再如✿✿◈，甘肃省张掖市甘州区农业示范区引入智能灌溉系统✿✿◈，为农民提供精确的灌溉时间和水量建议✿✿◈，提升了该区的灌溉水利用率✿✿◈；在民乐县三堡镇大西洋品种马铃薯示范基地✿✿◈，智能灌溉系统使每亩地灌溉用水减少了 200-250 立方米✿✿◈，预计亩均节水 40%以上✿✿◈，同时亩均产量也有所提高✿✿◈。
在农产品销售方面✿✿◈，电商平台利用人工智能的图像识别和数据分析技术✿✿◈，能够精准识别农产品的品类✿✿◈、品质等信息✿✿◈，同时根据消费者的浏览和购买历史✿✿◈，为其精准推荐符合个人口味和需求的农产品✿✿◈，并引入虚拟数字人直播模式✿✿◈，推动了农产品的销售✿✿◈，加强了商户与顾客之间的交流互动✿✿◈，大大降低了人工使用成本✿✿◈，提升了用户的沉浸式购物体验✿✿◈，提升了农产品的附加值和销量✿✿◈。
例如✿✿◈，广州市番禺区的农产品电商平台系统会根据客户之前的购物记录和偏好✿✿◈，推荐匹配度非常高的产品✿✿◈，并根据季节变化和市场需求✿✿◈，实时动态推荐时令性产品✿✿◈，提升客户浏览转化率✿✿◈，促进农产品的销售✿✿◈。广州市增城区利用数字人直播带货✿✿◈，能够模拟真人的声音和动作✿✿◈，实时智能地回答客户的问题✿✿◈，增强了用户的交互感和消费体验✿✿◈，带动了农产品的销售✿✿◈。
无人驾驶拖拉机✿✿◈、植保无人机✿✿◈、立体农业智能机器人……正在举办的2025 新疆国际农业机械博览会上✿✿◈，这些科技感十足的现代智能农机引得国内外采购商围观点赞✿✿◈。随着中国 AI 技术的发展✿✿◈，各行各业正迎来新一轮变革✿✿◈。在农业领域✿✿◈，AI 技术正在被广泛应用✿✿◈。新疆作为农业大区✿✿◈，近年来现代农业发展迅速✿✿◈，被视为 AI 农业发展的重要“试验田”✿✿◈。
在数字农业服务商——北京大蚯蚓数字科技有限公司展位前✿✿◈，一场以“人工智能+农机农艺融合”为主题的沙龙正在举行✿✿◈，来自国内外的农机企业代表共同探讨 AI 如何赋能农业生产✿✿◈。“AI 技术在农业领域的核心优势在于依托深度学习和大数据分析能力✿✿◈，通过海量数据的快速积累与模型训练✿✿◈，实现种植决策优化✿✿◈、作业流程自动化和环境资源的高效管理✿✿◈。”
上述公司 CEO 说✿✿◈，目前该公司已在多地实践 AI 农业✿✿◈。青岛沃途智能科技有限公司是一家专注于研发电气化智能农业机器人✿✿◈，致力于利用 AI 技术✿✿◈，提供立体果园全程智能化✿✿◈、机械化解决方案的新兴企业✿✿◈。“智能农业机器人正引领全球果园管理模式的革新✿✿◈，我们推出的立体农业智能机器人通过集成 AI✿✿◈、自动驾驶与机械臂技术✿✿◈，已实现果园作业全流程覆盖✿✿◈，涵盖除草✿✿◈、精准打药✿✿◈、枝条修剪✿✿◈、施肥等 15 项核心环节✿✿◈。”
该公司总经理在现场向几位来自新疆阿克苏地区的苹果种植户介绍✿✿◈。他认为新疆林果种植面积广✿✿◈，经济效益显著✿✿◈，未来在打造 AI 赋能的智慧果园方面潜力巨大✿✿◈。“这两天很多来自阿克苏✿✿◈、吐鲁番等地的苹果✿✿◈、葡萄种植大户来咨询✿✿◈，对我们的智能机器人很感兴趣吉川綾乃✿✿◈。”中国工程院院士✿✿◈、国家农业智能装备工程技术研究中心首席专家赵春江表示✿✿◈，中国智慧农业技术不断迭代演进✿✿◈，从最简单的机械化到数字化✿✿◈、自动化✿✿◈，再到智能化✿✿◈，未来要加强 AI 在农业上的应用✿✿◈，按照技术攻关✿✿◈、产品研发✿✿◈、集成应用✿✿◈、引领农业✿✿◈、培育产业的路径去发展✿✿◈。
我国工业制造领域应用生成式人工智能技术的水平明显提升✿✿◈，推动了工业制造模式的智能化变革一触即发✿✿◈。我国工业互联网基础设施建设持续提档升级✿✿◈，加速赋能行业数字化智能化转型升级✿✿◈。功能体系超前布局✿✿◈，建成 5G 行业虚拟专网超 6.4 万个✿✿◈、5G 工厂 1260 家✿✿◈。标识解析注册量超 6900 亿个✿✿◈；培育 49家“双跨”平台✿✿◈，重点平台工业设备连接数超 1 亿台（套）✿✿◈；
国家工业互联网大数据中心体系化建设提速✿✿◈，装备制造业数字供应链平台汇聚 41 万余家企业✿✿◈、2.2 亿余种工业基础产品✿✿◈；国家✿✿◈、省✿✿◈、企业三级联动的国家级工业互联网安全监测平台基本建成✿✿◈。2024 年 3 月✿✿◈，工业和信息化部等七部门联合发布《推动工业领域设备更新实施方案》✿✿◈，提出将“加快新一代信息技术与制造全过程✿✿◈、全要素深度融合✿✿◈，推进制造技术突破✿✿◈、工艺创新✿✿◈、精益管理✿✿◈、业务流程再造✿✿◈。推动人工智能✿✿◈、5G✿✿◈、边缘计算等新技术在制造环节深度应用”✿✿◈。
2024 年 12 月✿✿◈，工业和信息化部发布《人工智能赋能新型工业化典型应用入选案例公示》✿✿◈，征集遴选 151 项入选案例✿✿◈，其中包括 24 项技术底座案例✿✿◈、89 项行业应用案例✿✿◈、33 项装备产品案例和 5 项支撑保障案例✿✿◈。在模型研发方面✿✿◈，科技企业基于自身在人工智能和工业制造领域的技术积累✿✿◈，研发专门应用于工业制造场景的大模型产品✿✿◈。
例如✿✿◈，京东工业相继推出“太璞”数智供应链解决方案和工业大模型“Joy industrial”✿✿◈。其中✿✿◈，“太璞”数智供应链解决方案用于帮助企业实现全链路降本✿✿◈。在商品采购环节✿✿◈，可将海量非标工业品参数标准化✿✿◈，帮助企业以阳光✿✿◈、透明的方式管理商品采购流程吉川綾乃✿✿◈，大幅减少管理成本✿✿◈，同时充分发挥集采规模效应实现聚品聚量✿✿◈，提升企业的议价能力✿✿◈；在履约环节✿✿◈，能够通过产业供应链大模型✿✿◈，分析成本✿✿◈、库存地点及供货量吉川綾乃✿✿◈、配送时间✿✿◈、物流服务提供商的服务质量以及结算期等主要变量✿✿◈，智能化制定履约计划✿✿◈；
在运营环节✿✿◈，能够借助大数据实现精准的需求预测✿✿◈，帮助企业做到“算法备货✿✿◈、少而不缺”✿✿◈，从而降低库存成本一触即发✿✿◈。工业大模型“Joy industrial”则锁定工业场景✿✿◈，聚焦“供应链”优势✿✿◈，通过“工业大模型+供应链场景应用”双引擎✿✿◈，构建从底层算力✿✿◈、算法✿✿◈、数据到应用的全栈产品矩阵✿✿◈，助力产业降本✿✿◈、增效✿✿◈、合规✿✿◈、保供✿✿◈。在工业生产方面✿✿◈，工业机器人与人工智能深度融合✿✿◈，通过自适应环境感知✿✿◈、持续自学习优化和类人决策能力✿✿◈，实现柔性生产与智能协作✿✿◈，大幅提升制造效率与灵活性✿✿◈，成为推动智能制造的重要驱动力✿✿◈。
例如✿✿◈，优必选在 2024年 10 月发布全新一代工业人形机器人 Walker S1✿✿◈，并进入比亚迪工厂执行搬运任务实训✿✿◈，实现了全球首次人形机器人与无人物流车✿✿◈、无人叉车✿✿◈、工业移动机器人和智能制造管理系统的协同作业✿✿◈，助力实现室内外物流场景的无人化和规模化商业落地✿✿◈。此外✿✿◈，优必选还自主研发了介于底层操作系统与上层业务应用的机器人操作系统应用框架“ROSA 2.0”✿✿◈，在统一内部软件研发平台的基础上✿✿◈，可以调度机器人本体上部署的各算法模块系统✿✿◈，从而保证底层算法的自主可控和安全性✿✿◈。
与此同时✿✿◈，越来越多的国产机器人加速“出海”✿✿◈，受到其他国家企业的欢迎✿✿◈。深圳炬星科技公司的仓储机器人产品可以执行类似包裹分拣人员的工作✿✿◈，可在狭小空间内有效运行✿✿◈。日本一家物流中心通过向炬星科技订购 60 台机器人✿✿◈，成功地将雇员人数从 90 人减少至 40 人✿✿◈。数据显示✿✿◈，2024 年我国工业机器人产量达到 55.64 万台✿✿◈，同比增长 14.2%✿✿◈。
在行业合作方面✿✿◈，越来越多的传统工业制造企业正在尝试与科技公司在人工智能领域进行合作✿✿◈，共同推动自身业务的智能化改造升级✿✿◈。例如✿✿◈，腾讯云宣布与合作伙伴在 2024 年 7 月成立工业人工智能质检生态联盟✿✿◈，共同推动人工智能技术与实体产业深度融合✿✿◈，助力行业实现高质量发展✿✿◈，在 3C✿✿◈、锂电✿✿◈、光伏✿✿◈、半导体✿✿◈、汽车等 20 多个行业领域沉淀了丰富的人工智能质检解决方案✿✿◈，单一企业累计完成超过 2000 万件产品外观检测✿✿◈，打造了富驰高科等一系列标杆性项目✿✿◈。
网易与徐工集团在 2024 年 11 月签署战略合作协议✿✿◈，发布搅拌站场景无人装载机“黑灯工地”产品✿✿◈，以及露天矿山场景挖掘机一人多机“牧羊人”模式产品✿✿◈，推动工程机械行业的智能化发展一触即发✿✿◈。
5 月 19 日至 23 日✿✿◈，工业和信息化部办公厅组织“新型工业化媒体调研行”华东站活动✿✿◈，聚焦上海✿✿◈、江苏等地✿✿◈，深入考察人工智能赋能新型工业化及国家高新区高质量发展实践✿✿◈。张江高新区的大模型创新引领潮流✿✿◈，苏州工业园区的产业集群实现突破✿✿◈，上海数智体验馆展示未来场景✿✿◈，江苏工业经济展现强劲增长✿✿◈。华东地区凭借政策协同与科技创新的双重驱动✿✿◈，正全力打造新型工业化的中国典范✿✿◈。人工智能作为新型工业化“智核”✿✿◈，已在华东地区形成从基础层到应用层的完整生态✿✿◈。
根据最新数据✿✿◈，上海已有 60 款生成式人工智能服务大模型通过国家备案✿✿◈，数量位居全国第二✿✿◈，显示出该市在人工智能领域的强劲发展势头✿✿◈。苏州工业园区的“人工智能+”行动计划独具特色✿✿◈，不仅发布了大模型创新发展的行动计划✿✿◈，还建设了苏州超算中心等重要的算力基础设施✿✿◈，并累计推出了 148 个具有示范意义的人工智能应用场景✿✿◈。
华兴源创✿✿◈、知行科技等企业入围工业和信息化部揭榜挂帅潜力单位✿✿◈，同元软控等工业软件企业占江苏入选名单 60%✿✿◈，形成从算法研发到行业应用的完整链条✿✿◈。工业和信息化部科技司表示✿✿◈，工业和信息化部联合财政部设立的 600亿元国家人工智能产业投资基金加速布局✿✿◈，开源社区全球参与者数量第二✿✿◈，中国—金砖国家人工智能合作中心已经落地✿✿◈。部省协同建设的北京✿✿◈、上海等 11 个国家人工智能创新应用先导区✿✿◈，正推动产业集聚✿✿◈。
上海在工业领域推出 AEO（经认证的经营者）试点政策✿✿◈，通过免申即享机制大幅减少企业检查流程✿✿◈；江苏 1-4 月规上工业增加值增长 8.1%✿✿◈，工业用电增速 3.1%✿✿◈，显示人工智能赋能下的产业活力✿✿◈。随着部省“组合拳”持续发力✿✿◈，新型工业化的华东样板✿✿◈，正为中国经济高质量发展注入强劲动能✿✿◈。
生成式人工智能在生活服务领域的应用场景最为广泛✿✿◈，并且正在日渐深刻地改变着人们的生活和工作方式✿✿◈。其中智能搜索✿✿◈、内容创作✿✿◈、办公助手和智能硬件是生成式人工智能在日常生活服务中最为主要的四个应用领域✿✿◈。
生成式人工智能产品已经从“对话工具”转化为“信息获取工具”✿✿◈。当前主流生成式人工智能产品中✿✿◈，绝大部分都具备智能搜索（也称“AI 搜索”）功能✿✿◈，甚至豆包✿✿◈、元宝等产品在本质上已经逐渐成为“具备内容创作✿✿◈、办公助手等功能的搜索引擎浏览器”✿✿◈。
从发展路径来看✿✿◈，主流搜索引擎厂商已经陆续将智能搜索作为主要发展方向✿✿◈。微软在 2023 年 2 月发布了引入 GPT 模型的新版搜索引擎“New Bing”✿✿◈，成为搜索引擎厂商在智能搜索领域的首次尝试✿✿◈。但智能搜索与传统搜索引擎的商业模式不同✿✿◈，甚至会对厂商的传统搜索广告业务产生冲击✿✿◈，因此头部搜索引擎厂商对引入智能搜索业务的态度较为慎重✿✿◈。
然而✿✿◈，生成式人工智能技术给用户带来了与传统搜索引擎截然不同的使用体验✿✿◈，使得头部搜索引擎厂商不得不跟进相关产品✿✿◈。百度在 2025 年 1 月正式上线“AI 搜”功能✿✿◈，并在5 月进一步推出“深度搜索”功能✿✿◈，加速向智能搜索转型✿✿◈。
数据显示✿✿◈，百度移动搜索结果页面中人工智能生成内容已从1月的22%提升至4月的35%✿✿◈。谷歌也在 2025 年 5 月正式发布了基于其 Gemini 2.5 模型的“AI 模式”✿✿◈。此外✿✿◈，生成式人工智能厂商 OpenAI 也在 2024 年 7 月宣布了智能搜索“SearchGPT”服务的测试计划✿✿◈，意图进入搜索引擎市场✿✿◈。但截至 2025 年 5月✿✿◈，该服务仍未向免费用户完全开放✿✿◈。
从用户体验来看✿✿◈，基于生成式人工智能技术的智能搜索彻底重构了传统搜索引擎的交互方式✿✿◈，让搜索引擎从用户的“信息获取工具”晋升为“智能办公助手”✿✿◈。首先是用户输入方式的改变✿✿◈。智能搜索允许用户通过自然对话的方式进行交互✿✿◈。用户无需提炼关键词✿✿◈，可直接用口语提问✿✿◈，人工智能模型可以在分析用户语言的过程中尽可能准确地推测用户的实际意图✿✿◈，进而为用户提供信息✿✿◈，降低了用户反复修改搜索关键词的工作量✿✿◈。
其次是搜索呈现结果的改变✿✿◈。智能搜索突破了传统搜索引擎“瀑布流”形式的搜索结果展示方式✿✿◈，可以根据全网信息直接形成答案✿✿◈，甚至可以生成表格✿✿◈、图片✿✿◈、视频等多种结果形式✿✿◈，节省了用户筛选和加工信息的时间✿✿◈。随着智能搜索与各类线上服务的进一步打通✿✿◈，智能搜索引擎可以直接根据用户需求向用户提供服务✿✿◈，从而达到“搜索即服务”的效果✿✿◈。
据路透社报道✿✿◈，市场研究机构 Emarketer 公布数据显示✿✿◈，到 2029 年✿✿◈，美国基于人工智能（AI）的搜索广告支出预计将从今年的 10 多亿美元激增至近 260 亿美元✿✿◈。该研究公司称✿✿◈，依赖传统基于关键词搜索广告的公司✿✿◈，可能因 AI 搜索广告日益普及而出现收入下滑✿✿◈，因为 AI 搜索广告能为用户提供更大的便利性和更高的参与度✿✿◈。如 Alphabet 旗下的谷歌和微软的必应（Bing）✿✿◈，都已添加 AI 功能✿✿◈，以便更好地与 OpenAI 的 ChatGPT 和 Perplexity AI 等聊天机器人竞争✿✿◈，这些聊天机器人为用户提供直接信息✿✿◈，无需用户点击多个搜索结果✿✿◈。
此外✿✿◈，苹果正在探索将 AI 驱动的搜索功能集成到其 Safari 浏览器中✿✿◈。随着用户越来越倾向于使用聊天机器人进行对话式搜索✿✿◈，且 AI 驱动的搜索结果可能会颠覆一些公司的商业模式✿✿◈。根据 Emarketer 数据✿✿◈，预计今年美国 AI 搜索广告支出将占搜索广告总支出的近 1%✿✿◈，到 2029 年这一比例将升至 13.6%✿✿◈。报告称✿✿◈，金融服务✿✿◈、科技✿✿◈、电信和医疗保健等行业正在拥抱 AI✿✿◈，因为它们看到了利用该技术优化广告策略的明显优势✿✿◈，而零售行业的采用速度较为缓慢✿✿◈。
生成式人工智能对内容创作领域具有颠覆性影响✿✿◈，不但可以显著提升文字✿✿◈、图像✿✿◈、视频等内容的创作效率✿✿◈，还大幅降低了创作门槛✿✿◈，让普通用户通过简单指令即可产出具有专业水平的作品✿✿◈。尤其在视频生成领域✿✿◈，最新版的模型甚至可以直接生成各种高度逼真的动态视频✿✿◈，让用户难以分辨真假✿✿◈。尽管面临版权纠纷和内容安全隐患✿✿◈，但仍然可以预期✿✿◈，生成式人工智能对各领域内容创作活动的影响都将进一步得到体现✿✿◈。
在游戏领域✿✿◈，生成式人工智能有望重塑游戏开发方式和用户交互体验✿✿◈，从而推动整个游戏产业的商业模式变革✿✿◈。一方面✿✿◈，引入生成式人工智能技术的游戏可以打破传统游戏中预设内容的有限性✿✿◈，实现实时✿✿◈、动态的个性化内容生成✿✿◈，极大提升了用户与游戏内角色的交流互动体验✿✿◈。另一方面✿✿◈，生成式人工智能技术显著提升了游戏开发工具的性能✿✿◈，可以由程序自动创建高度逼真的角色✿✿◈、场景和音效✿✿◈，极大降低了游戏的开发门槛和时间成本✿✿◈，使小型创作团队也能涉足大型游戏开发领域✿✿◈。
从更长远的角度来看✿✿◈，随着游戏创作成本的显著下降✿✿◈，以及游戏交互方式的持续进步✿✿◈，基于用户个性化娱乐需求定制的动态虚拟游戏空间也有望成为现实✿✿◈，从而出现真正意义上的“元宇宙”产品✿✿◈。2025 年 2 月✿✿◈，网易旗下游戏《逆水寒》推出由 DeepSeek 驱动的智能NPC（非玩家角色）“沈秋索”✿✿◈，成为游戏内第一个有喜怒哀乐✿✿◈、有情绪有思想✿✿◈、有成长有故事的虚拟角色✿✿◈。5 月✿✿◈，腾讯发布工业级游戏内容生产引擎“混元游戏”✿✿◈，为开发者提供文生图和图生视频模型✿✿◈，大幅提升了游戏美术资产的生产效率✿✿◈。
在视频领域✿✿◈，基于生成式人工智能的视频模型已经大量涌现✿✿◈，颠覆了传统的视频制作流程✿✿◈。利用视频模型✿✿◈，用户只需输入文字描述✿✿◈，即可由模型自动生成逼真的场景✿✿◈、角色✿✿◈、音效甚至剧情动作✿✿◈，让视频内容的创作从耗时耗力的物理生产转变为高效的数字生成✿✿◈，极大降低了视频制作的资金成本和技术门槛✿✿◈，让个人创作者也能制作出电影级视觉效果的视频✿✿◈，真正实现“所想即所得”✿✿◈。2024 年 12 月✿✿◈，OpenAI 宣布其人工智能视频生成模型 Sora 正式向用户开放✿✿◈，并与多家电影制片厂✿✿◈、媒体高管以及经纪公司展开合作对话✿✿◈，允许艺术家✿✿◈、知名演员和导演试用该服务45✿✿◈。
随后✿✿◈，谷歌的 Veo✿✿◈、快手的可灵 AI✿✿◈、字节跳动的 PixelDance 等视频模型也陆续问世✿✿◈。截至 2025 年 5 月✿✿◈，最新版本的视频模型已经可以生成 1080p 甚至 4K 分辨率的高品质视频✿✿◈，并被用于短视频✿✿◈、短剧创作✿✿◈、营销广告等多种场景✿✿◈。
办公场景也是生成式人工智能的主要应用场景之一✿✿◈。通过自然语言理解与动态内容生成能力✿✿◈，生成式人工智能将传统工具型软件升级为具备认知与辅助决策能力的“智能伙伴”✿✿◈，在文档处理✿✿◈、代码生成✿✿◈、数据分析等任务中大幅降低了重复性劳动✿✿◈，有效提升了办公场景下的智能化水平✿✿◈。在文档处理领域✿✿◈，生成式人工智能已经被深度整合到办公软件中✿✿◈，显著提升了用户的办公效率✿✿◈。
生成式人工智可自动生成文档✿✿◈，还支持文档润色翻译✿✿◈、表格数据处理✿✿◈、PPT 自动生成等多种功能✿✿◈。在更加专业的企业级产品中✿✿◈，基于生成式人工智能技术的办公软件已经支持用户的私有化部署需求✿✿◈，满足了政企用户的数据安全与合规要求✿✿◈。截至 2025 年 5 月✿✿◈，微软 Office 办公软件已全面支持 AI 功能✿✿◈；金山办公也发布“WPS AI”✿✿◈，向用户提供内容创作✿✿◈、智慧助理✿✿◈、知识洞察等三方面主要功能✿✿◈，并推出企业级私有化解决方案✿✿◈，支持用户进行全套私有化部署✿✿◈，更好保障用户的数据安全和系统自主可控✿✿◈。
在代码生成方面✿✿◈，生成式人工智能对软件开发流程的影响正在日益增强✿✿◈。基于生成式人工智能的大模型可以理解用户提供的自然语言描述或代码片段✿✿◈，自动生成符合语法逻辑的功能性代码✿✿◈，将开发人员从大量重复性编码任务中解放出来✿✿◈，使其能聚焦于更具创造性和战略性的架构设计及问题解决层面✿✿◈，从而提升开发效率与质量✿✿◈。
同时✿✿◈，生成式人工智能有效降低了编程技术门槛✿✿◈，使非专业用户也能通过语言描述完成基础开发任务✿✿◈，促进了技术普惠✿✿◈。在国内✿✿◈，百度✿✿◈、字节✿✿◈、美团等公司分别在上半年发布了基于生成式人工智能技术的自动编程工具✿✿◈，用户仅需通过自然语言描述需求✿✿◈，即可生成完整功能代码✿✿◈。在海外✿✿◈，OpenAI 和谷歌在 5 月分别发布了生成式人工智能编程工具“Codex”和“Jules”✿✿◈，能根据自然语言指令生成代码✿✿◈，还能在虚拟环境中执行命令✿✿◈、运行测试✿✿◈，并对代码进行解释和优化✿✿◈。谷歌表示✿✿◈，截至 2025年 4 月该公司超过 30%的新代码是由人工智能生成的✿✿◈。
生成式人工智能的多模态交互与物理实体的结合✿✿◈，推动了智能可穿戴设备✿✿◈、智能家居✿✿◈、机器人等硬件产品在感知✿✿◈、决策✿✿◈、交互和执行复杂任务能力的显著提升✿✿◈。2025 年 3 月✿✿◈，中共中央办公厅✿✿◈、国务院办公厅印发《提振消费专项行动方案》✿✿◈，提出将开展“人工智能+”行动✿✿◈，促进“人工智能+消费”✿✿◈，加速推动自动驾驶✿✿◈、智能穿戴✿✿◈、机器人等新技术新产品开发与应用推广吉川綾乃✿✿◈，开辟高成长性消费新赛道✿✿◈。
同时✿✿◈，中央部委和地方政府协同推进 11 个国家人工智能创新应用先导区建设✿✿◈，共建了具身智能机器人✿✿◈、人形机器人等制造业创新中心✿✿◈，推动产业集聚发展✿✿◈。在机器人领域✿✿◈，2025 年央视春节联欢晚会《秧 BOT》节目使具身机器人走进大众视野✿✿◈，其发布公司宇树科技的人形机器人已广泛应用于个人消费✿✿◈、教育科研等场景✿✿◈，占据全球四足机器人 69.75%的销量份额和 40.65%市场规模份额✿✿◈。
深圳市坪山区积极打造全域全时全场景人工智能环卫机器人集群应用示范场景✿✿◈，已在坑梓街道✿✿◈、石井街道等区域建成人工智能环卫作业示范区✿✿◈，设立 2 个人工智能环卫运营指挥中心和 8 个智能补给站✿✿◈，投入 59 台人工智能环卫设备49✿✿◈。在智能家居领域✿✿◈，美的在 2025 年 3 月发布 AI 智能空调“T6”✿✿◈，通过私有化部署的 DeepSeek R1 满血版大模型进行深度学习推理和决策✿✿◈，可实现温湿风净鲜多维度自感知自学习自调节✿✿◈，并能够构建多模型融合架构✿✿◈，将美的美言大模型与 DeepSeek✿✿◈、讯飞星火及豆包三大领先模型深度融合✿✿◈，重塑人机交互方式✿✿◈，让用户可以更便捷地享受智能化体验的全面提升✿✿◈。
近日✿✿◈，北京发布具身智能三年行动计划✿✿◈，力图培育千亿级产业集群✿✿◈。浙江✿✿◈、广东等省市也已出台支持具身智能/人形机器人相关政策规划✿✿◈。受访专家表示✿✿◈，具身智能/人形机器人作为新兴产业✿✿◈，随着技术突破和产业生态的完善✿✿◈，将成为现代化产业体系建设的重要力量✿✿◈，也将加快进入包括家庭在内的更多应用场景✿✿◈。
2 月 28 日一触即发✿✿◈，北京市政府新闻办举行专场新闻发布会✿✿◈，预计到 2027 年底✿✿◈，北京将突破百余项关键技术✿✿◈，产出不少于 10 项国际领先的软硬件产品✿✿◈；力争推动万台具身智能机器人规模落地✿✿◈，培育千亿级产业集群✿✿◈。会上发布的《北京具身智能科技创新与产业培育行动计划（2025-2027年）》显示✿✿◈，北京市将从技术创新✿✿◈、平台支撑✿✿◈、场景牵引✿✿◈、生态优化等四个维度✿✿◈，推动具身智能领域技术创新和产业发展✿✿◈。
在“春晚机器人”的“原产地”浙江✿✿◈，早在去年 9 月就印发了《浙江省人形机器人产业创新发展实施方案（2024-2027 年）》✿✿◈，前瞻布局和加快推动全省人形机器人产业创新发展✿✿◈。2025 年浙江省政府工作报告更提出✿✿◈：“布局建设未来产业✿✿◈，深化‘人工智能+’行动✿✿◈，加快布局人形机器人✿✿◈、量子信息✿✿◈、类脑智能✿✿◈、合成生物✿✿◈、空天信息和低空经济等新产业新业态”✿✿◈，抢占未来竞争制高点✿✿◈。
在人形机器人“组团”进厂“打螺丝”的广东✿✿◈，今年 2 月发布的《广东省建设现代化产业体系 2025 年行动计划》提出✿✿◈，大力发展人形机器人等具身智能机器人✿✿◈，加快突破机器脑✿✿◈、机器肢✿✿◈、机器体和关键核心部件✿✿◈，积极推动智能机器人应用场景创新✿✿◈。高标准建设省具身智能机器人创新中心✿✿◈，引进和培育 3 至 5 家独角兽企业✿✿◈、科技型领军企业✿✿◈。据不完全统计✿✿◈，当前已有北京✿✿◈、上海✿✿◈、广东✿✿◈、浙江✿✿◈、山东✿✿◈、重庆等十余个省市出台政策支持具身智能/人形机器人产业发展✿✿◈，并将其作为推动经济高质量发展和产业升级的重要抓手✿✿◈。
生成式人工智能在科学研究领域的应用潜力正得到持续挖掘✿✿◈，有望为科学研究带来新的机遇与变革✿✿◈。以科研信息和实验数据为基础✿✿◈，应用生成式人工智能技术训练科研大模型可以协助科研人员进行文献分析与数据挖掘✿✿◈，并能够处理大量专业文献数据✿✿◈，帮助研究人员快速了解领域前沿动态✿✿◈、提炼关键信息✿✿◈、发现潜在研究方向✿✿◈。
此外✿✿◈，在实验设计与优化方面✿✿◈，科研大模型能够基于已有知识和数据吉川綾乃✿✿◈，为实验设计提供建议✿✿◈，甚至模拟实验过程✿✿◈，帮助优化实验参数和提高实验效率✿✿◈。科研大模型在多个领域取得突破✿✿◈，并在地理✿✿◈、气象一触即发✿✿◈、海洋等多个领域发挥作用✿✿◈。
2024 年 8 月✿✿◈，中国科学院地球化学研究所与阿里云联合发布国际首个“月球科学多模态专业大模型”✿✿◈，以视觉✿✿◈、多模态及自然语言等通义系列模型为基模✿✿◈，结合 RAG 检索增强等技术✿✿◈，在阿里云百炼专属版平台进行微调及训练✿✿◈，在月球撞击坑年代和形态识别上✿✿◈，月球专业大模型的准确率已达到80%以上✿✿◈。2024 年 9 月✿✿◈，由中国科学院地理科学与资源研究所✿✿◈、中国科学院青藏高原研究所✿✿◈、中国科学院自动化研究所等单位共同研发的全球首个多模态地理科学大模型“坤元”发布✿✿◈，可实现地理专业问题解答✿✿◈、地理学文献智能分析一触即发✿✿◈、地理数据资源查询✿✿◈、地理数据挖掘分析✿✿◈、专题地图绘制等功能✿✿◈，有望赋能地理科学研究✿✿◈，加速重大地理科学发现✿✿◈。
8 月✿✿◈，中国科学院地理科学与资源研究所再次发布两款自主研发大模型✿✿◈，分别为“坤元·感东南”和“坤元·拟千海”✿✿◈，分别针对路海构建智能检测与模拟技术体系✿✿◈。这是遥感与海洋研究融合人工智能的重要成果✿✿◈，有望为区域遥感精准快速探测和全球海洋模拟提供支撑✿✿◈。
2024 年 11 月✿✿◈，阿里巴巴达摩院发布“八观气象大模型”一触即发✿✿◈，在全球气象模型基础上引入区域多源数据✿✿◈，时空精度最高可达 1 公里*1 公里*1 小时✿✿◈。通过大幅提升对温度✿✿◈、辐照✿✿◈、风速等关键气象指标的预测性能✿✿◈，“八观气象大模型”率先落地新能源占比高的新型电力系统✿✿◈，助力国网山东电力调控中心成功预测了多次极端天气✿✿◈，新能源发电功率✿✿◈、电力负荷预测准确率分别提升至 96%和 98%以上✿✿◈。
2025 年 3 月✿✿◈，中国科学院南海海洋研究所发布“瑶华”珊瑚礁多模态大模型 1.0 版✿✿◈，通过分析 10 多万张水下影像✿✿◈，实现珊瑚种属识别准确率 88%✿✿◈，效率较人工提升数十倍✿✿◈，实现了珊瑚礁调查数据的智能✿✿◈、高效分析的技术突破✿✿◈，同时结合 SAM 图像分割技术✿✿◈，目前模型可量化珊瑚覆盖率与健康状态✿✿◈，初步实现了珊瑚礁研究范式的转变✿✿◈。
2025 年 4 月✿✿◈，国家天文台发布太阳大模型“金乌”✿✿◈，在 M5 级太阳耀斑预报上的准确率超 91%✿✿◈，为该级别太阳预报最高水平✿✿◈。通过输入上一时段的太阳物理参数及对应的观测图像✿✿◈，“金乌”可预测未来 24 小时的耀斑爆发情况✿✿◈，还可推测出下一时段的物理参数✿✿◈，通过调用扩散模型生成下一时段的太阳模拟图像✿✿◈。
5 月 14 日✿✿◈，谷歌 DeepMind 在官网宣布推出用于设计高级算法的编程 AI Agent——AlphaEvolve✿✿◈。据介绍✿✿◈，这款 AI Agent 与谷歌的大模型Gemini 深度集成✿✿◈，能够自动评估通用算法的发现与优化✿✿◈，助力开发人员高效设计出优质✿✿◈、高效的矩阵算法✿✿◈。简单来说✿✿◈，大模型善于生成各类想法和算法✿✿◈，而 AlphaEvolve 则如同“质检员”✿✿◈，依据特定标准判断这些想法的可行性✿✿◈。
为展现 AlphaEvolve 的能力✿✿◈，谷歌选择让其挑战一道有着 300 多年历史的数学难题——亲吻数问题✿✿◈。该问题最早可追溯至 1694 年✿✿◈，牛顿也曾参与辩论和研究✿✿◈。其难点在于确定在给定维度的空间中✿✿◈，最多能有多少个相同大小的球体同时与一个中心球体接触吉川綾乃✿✿◈，且这些球体之间不会发生重叠✿✿◈。而 AlphaEvolve 成功发现了由 593 个外层球体组成的结构型✿✿◈，在 11维空间中建立了新的下界✿✿◈，超越了此前数学家们创造的纪录✿✿◈。
此外✿✿◈，AlphaEvolve 还能针对复杂数学问题提出创新性解决方案✿✿◈。基于极简代码框架✿✿◈，它设计出了一种基于梯度的新型优化程序的诸多组件✿✿◈，并发现了多种用于矩阵乘法的新算法✿✿◈。例如✿✿◈，它找到了一种用于 4x4 复值矩阵乘法的算法✿✿◈，仅需 48 次标量乘法✿✿◈，改进了 Strassen 在 1969 年提出的算法✿✿◈，而 Strassen 算法此前被认为是该场景下的最佳算法✿✿◈。
据介绍✿✿◈，在实际应用方面✿✿◈，AlphaEvolve 通过将大规模矩阵乘法运算拆解为更易处理的子问题✿✿◈，使 Gemini 模型架构中的核心计算效率提升了23%✿✿◈，整体训练时间缩短了 1%✿✿◈，有效节省了大量成本✿✿◈。同时✿✿◈，它还能对GPU 底层指令进行优化✿✿◈，在基于 Transformer 的人工智能模型中✿✿◈，实现了FlashAttention 核心计算最高达 32.5%的加速✿✿◈。
谷歌 DeepMind 研究员 Matej Balog 在接受外媒 VentureBeat 采访时提到✿✿◈：“AlphaEvolve 可以发现极其复杂的算法——跨越数百行代码✿✿◈，拥有远远超出简单函数的复杂逻辑结构✿✿◈。”目前✿✿◈，谷歌 DeepMind 正在与 People+AI 研究团队合作✿✿◈，开发与AlphaEvolve 交互的友好用户界面✿✿◈，并计划为选定的学术用户推出早期访问计划✿✿◈。
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