【頒獎圖】

每年盛夏，上海世博中心的WAIC（世界人工智能大會）總能點燃全球?qū)I的關注熱情，而作為WAIC的核心引擎，SAIL評選則是這場科技盛宴的技術風向標。

自創(chuàng)辦以來，SAIL始終聚焦AI領域最具突破性、引領性的技術成果與應用項目，通過對申報項目的篩選與展示，勾勒出AI技術演進的清晰脈絡，也為產(chǎn)業(yè)界提供了觀察未來趨勢的重要窗口。

2025年的SAIL申報項目再度擴容，覆蓋模型研發(fā)、科學智能（AI4S）、具身智能、算力基礎、行業(yè)應用等五大核心領域，既有快手可靈 AI、通義萬相等多模態(tài)大模型的最新進展，也有“伏羲”氣象大模型、中石油油氣勘探大模型等AI4S實踐，更不乏人形機器人仿真平臺、千萬億級光電 AI 芯片等硬核技術突破。

這些項目如同一個個“技術密碼”，串聯(lián)起當前AI從實驗室走向產(chǎn)業(yè)、從通用能力向垂直場景滲透的完整圖景。透過SAIL，我們得以解碼AI的流行趨勢，預見未來技術爆發(fā)的方向。

01 從“訓練狂歡”到“推理實用”，AI 進入“落地深水區(qū)”

如果說2023 年是“大模型元年”，2024年是“開源混戰(zhàn)年”，那么2025年的AI行業(yè)已清晰呈現(xiàn)出“從訓練側(cè)走向推理側(cè)”的主流轉(zhuǎn)向。

這一轉(zhuǎn)變的背后，是技術成熟度與產(chǎn)業(yè)需求的雙重驅(qū)動——經(jīng)過兩年多的大模型軍備競賽，底層技術框架逐漸穩(wěn)定，而市場對“AI 如何創(chuàng)造實際價值”的追問則日益迫切。今年WAIC展臺上各家企業(yè)的產(chǎn)品矩陣就已經(jīng)不難看出，“實用化”已成為 AI 發(fā)展的關鍵詞。

年初，以DeepSeek為代表的開源大模型出現(xiàn)，是助力算力成本下降的關鍵，進而推動企業(yè)從依賴昂貴API轉(zhuǎn)向自主構(gòu)建微調(diào)模型，同時投入場景應用側(cè)的推理訓練。

2025年被業(yè)內(nèi)普遍視為“Agent 元年”，除了傳統(tǒng)的軟件Agent（如智能客服、代碼助手），Agent與智能硬件的融合正從工業(yè)場景快速滲透至消費端。

此前出門問問副總裁謝富強曾強調(diào)Agent對硬件從工具升級為“個性化思考伙伴”的重要性，他指出，AI硬件成功的核心在于“Agent+硬件+垂直場景”深度結(jié)合。

今年市場上最受關注的智能硬件之一Plaud AI錄音機，實現(xiàn)了百萬級出貨量，以及2.5億美元年化收入。

【大會現(xiàn)場智能眼鏡展臺的照片】

此外，AI眼鏡的爆發(fā)，則是AI落地C端硬件的另一個重要起點。今年WAIC上，包含阿里、Rokid、Xreal等多家企業(yè)展示的AI眼鏡已實現(xiàn)實時語音翻譯、AR 導航、多模態(tài)交互等功能，預計2026年將迎來出貨量爆發(fā)，成為AI應用競爭最激烈的賽道之一。

02 SAIL里的AI趨勢

SAIL申報項目的技術特征，往往預示著行業(yè)下一步的演進方向。透過今年的項目清單，模型技術、AI4S、具身智能、算力技術、行業(yè)應用五大賽道已呈現(xiàn)出清晰的技術密碼，從幾個重點賽道的項目來看，AI從“通用能力”向“場景價值”轉(zhuǎn)化的路徑已經(jīng)十分明顯。

1）模型技術

在模型技術領域，“多模態(tài)融合”已從“加分項”變?yōu)椤盎A項”。SAIL 模型項目申報中的快手可靈 AI、通義萬相、生數(shù)科技Vidu視頻模型等，均以“跨模態(tài)理解與生成” 為核心能力。

【可靈宣傳圖】

快手可靈AI通過“文本-圖像-視頻”三模態(tài)統(tǒng)一建模，實現(xiàn)“輸入一句話生成劇情短片——用戶輸入“在雨中奔跑的少年，鏡頭從遠景拉至面部特寫”，模型可自動生成符合光影邏輯、人物動作連貫的15秒視頻，幀率達 30fps，畫質(zhì)接近專業(yè)剪輯水平。

【minimax宣傳圖】

MiniMax同樣在多模態(tài)模型上積淀深厚。MiniMax的多模態(tài)模型技術打造了覆蓋“文本-語音-圖像-視頻”全鏈路的文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)AI解決方案，以創(chuàng)作民主化、生產(chǎn)工業(yè)化、IP可持續(xù)化、三大創(chuàng)新重構(gòu)了文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)范式。這意味著，文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)難以工業(yè)化量產(chǎn)的痛點，將在AI智能時代得以解決。目前，服務網(wǎng)絡覆蓋全球超200個國家和地區(qū)，在全球擁有數(shù)千萬個人用戶。

與此同時能夠發(fā)現(xiàn)的是，“開源化 與“國產(chǎn)化”成為模型發(fā)展的兩大支柱。SAIL申報項目中，“書生萬象開源多模態(tài)大模型” 通過開源社區(qū)持續(xù)迭代，已吸引超2000家企業(yè)基于其進行二次開發(fā)，覆蓋教育、醫(yī)療、制造等12個行業(yè)；而“電信研究院全國產(chǎn)大模型關鍵技術研發(fā)及規(guī)模應用” 項目則聚焦自主可控，從底層芯片、框架到數(shù)據(jù)集全鏈路國產(chǎn)化，在政務、金融等敏感領域?qū)崿F(xiàn)規(guī)模化部署，模型響應延遲控制在200ms以內(nèi)，滿足實時交互需求。

2）AI4S

今年，AI for Science（AI4S）已從“概念探索”進入“產(chǎn)業(yè)實踐”階段。今年 SAIL AI4S 項目的申報項目，覆蓋材料科學、氣象學、地質(zhì)學、生命科學等關鍵領域，展現(xiàn)出AI與科學研究的深度綁定。

其中值得注意的是，作為日化個護產(chǎn)品的頭部企業(yè)，聯(lián)合利華研發(fā)出了“人工智能設計新型防腐體系”，將科學的力量真正賦能日常產(chǎn)品。在今年WAIC期間，聯(lián)合利華正式推出了由其中國研發(fā)團隊主導開發(fā)的“AI for Science”創(chuàng)新平臺。

該平臺目前已探索并構(gòu)建包括防腐增強成分研發(fā)、敏感肌預測、活性物發(fā)現(xiàn)、靶點探索、衣物柔順功效預測、口腔刺激水平預測在內(nèi)的六大AI模型，覆蓋從原料篩選到功效驗證的全鏈路科研流程。

據(jù)報道，這些模型不僅提升了研發(fā)效率，更從根本上改變了研發(fā)方式。例如，防腐增強成分智能研發(fā)模型（AI for Preservative）通過構(gòu)建防腐功效預測系統(tǒng)與多靶點抗菌篩選機制，精準篩選出兼具高效抗菌能力與優(yōu)秀膚感表現(xiàn)的防腐成分，實現(xiàn)從“經(jīng)驗試錯”到“數(shù)據(jù)驅(qū)動”的躍遷。

3）具身智能

具身智能作為年度熱點之一，SAIL的相關申報項目也表明，具身智能技術突破正來到臨界點。今年SAIL具身項目的申報項目，圍繞“通用化基座”與“仿真技術”兩大方向，推動具身智能從實驗室走向?qū)嶋H應用。

【智元宣傳圖】

比如上海智元“智元啟元通用具身基座大模型”通過“感知-決策-執(zhí)行”三模塊解耦設計，可適配人形機器人、機械臂、外骨骼等不同硬件形態(tài)；人形機器人（上海）有限公司的“格物具身智能仿真平臺”則構(gòu)建了物理精度達99%的虛擬環(huán)境，可模擬重力、摩擦力、材質(zhì)特性等真實物理參數(shù)。

【銀河通用宣傳圖】

值得關注的是，“合成數(shù)據(jù)預訓練”正成為具身智能的新范式。銀河通用年初推出了“全球首個完全合成數(shù)據(jù)預訓練的VLA具身智能大模型”，該模型提出具身基礎模型的七大泛化“金標準”，通過視覺語言動作協(xié)同訓練，解決了傳統(tǒng)具身智能對真機數(shù)據(jù)依賴度高的問題。

其預訓練階段全部采用合成數(shù)據(jù)，后訓練階段結(jié)合仿真與真機數(shù)據(jù)迭代優(yōu)化，實現(xiàn)了從實驗室到真實工業(yè)場景的平滑過渡。

03 從SAIL密碼預見2026年AI熱點

整體來看，明年的AI發(fā)展趨勢已經(jīng)在SAIL中有所體現(xiàn)——多模態(tài)大模型的應用深化、具身智能仿真與實體應用突破、端側(cè)AI與低功耗算力技術普及。這些方向不僅是技術演進的必然，更是產(chǎn)業(yè)需求的迫切呼喚。

2026年，多模態(tài)大模型將徹底走出“實驗室”，進入規(guī)?；瘧秒A段。據(jù)行業(yè)研究機構(gòu)預測，在2030年全球多模態(tài)應用市場規(guī)模將突破800億美元，內(nèi)容生成與跨模態(tài)交互兩大場景有望率先形成規(guī)?；涞匕咐苿又圃鞓I(yè)、服務業(yè)等千行百業(yè)進入智能化升級新階段。

而從應用側(cè)來看，率先在硬件實現(xiàn)突破仍舊是行業(yè)共識。仿真平臺大幅降低機器人訓練成本，以及通用基座大模型加速機器人量產(chǎn)，將推動具身智能加速落地。

行業(yè)報告預測，2025年迎來人形機器人量產(chǎn)元年，2026年中國市場規(guī)模則有望突破萬億。具身智能的商業(yè)價值正從硬件銷售轉(zhuǎn)向軟件與服務訂閱，數(shù)據(jù)采集、訓練和任務開發(fā)的軟件工具與服務蘊藏巨大機遇。

不過仍要注意的是，在具身智能執(zhí)行器和傳感器等硬件成本持續(xù)下降的背景下，AI落地硬件并規(guī)?；皇堑谝徊剑布?，軟件與生態(tài)系統(tǒng)的完善，才是真正驅(qū)動其大規(guī)模商業(yè)化爆發(fā)的因素。

相應的，AI硬件快速鋪開之際，背后端側(cè)AI是短期內(nèi)算力技術的重要方向，其核心驅(qū)動力是隱私保護與實時響應的需求。

這一領域的發(fā)展，離不開觀察風向標蘋果。今年有消息稱，蘋果計劃整合谷歌Gemini AI升級Siri，其移動生態(tài)話語權與OS大模型化能力，有望在2026年端側(cè)AI爆發(fā)中率先實現(xiàn)商業(yè)閉環(huán)，進而帶動整體消費電子產(chǎn)業(yè)鏈進入新周期。

最新消息是，OpenAI也在積極開發(fā)一系列新的端側(cè)AI設備，包括“無顯示屏的智能音箱”、智能眼鏡、錄音筆及其他可穿戴設備，預計將在2026年底至2027年初發(fā)布。這一系列動作表明，大模型領軍企業(yè)同樣將目標瞄準了硬件領域，通過軟硬件結(jié)合實現(xiàn)AI商業(yè)化。

上游來看，今年7月，《中國端側(cè)AI產(chǎn)業(yè)路線圖》顛覆性提出‘每瓦算力密度’芯片評估標準，70億參數(shù)模型壓縮至7nm/3W，推理成本僅為云端1/20。有分析師指出，這一拐點“直接把端側(cè)AI的入場門檻砍掉了兩位數(shù)百分比”，中小品牌有望在2026年前與頭部廠商同價競技。

回頭看SAIL的意義，正是在于捕捉這些技術密碼，推動AI從炫技走向?qū)嵱茫瑥?實驗室走向生活場景。當 AI 眼鏡成為新的交互入口，當機器人能精準理解人類需求，當科學發(fā)現(xiàn)因AI而加速，我們或許可以期待一個智能普惠的時代正在到來，而SAIL，正是這場變革的加速器。