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趋势三是硬件+AI，具身智能AI多点开花，商业化进程加速。智能驾驶是最先落地的成熟场景，正迎来市场渗透率拐点。随着将高阶智驾下放至入门车型，预计2025年高速与城市NOA渗透率有望实现翻倍增长，突破20%大关。人形机器人则处于商业化黎明期，正以汽车和物流工厂为首个试验场，探索B端应用场景。AI眼镜赛道被大模型重新激活，未来中国企业有望凭借市场消费者兴趣度高涨、供应链完备和研发速度三大独特优势实现跨越式发展。
趋势四是基础设施层，算力与数据是支撑产业发展的两大基石，未来算力国产化加速、打破数据枯竭。中国的AI算力正在围堵中寻求突围。在英伟达占据全球数据中心GPU市场98%份额的背景下，美国的三轮精准封锁使国产算力替代迫在眉睫。国产芯片性能已快速追赶（如华为昇腾910C在性能方面已开始追平先进水平），未来先进制程工艺与核心生态上，依然需要面临加速国产化替代的挑战。全球AI界正面临高质量训练数据将在2028年枯竭的危机，在数据枯竭预期下，未来需要重构AI数据筑护城河。
大模型领域的发展正经历着从无序竞争到头部集中的演变。早期“百模大战”时期，市场充斥着大量技术水平参差不齐的模型，企业间以快速推出产品抢占市场为首要目标。但随着应用场景不断深化，用户对模型的性能、稳定性和安全性要求大幅提升，单纯追求数量的竞争模式难以为继。在此背景下，阿里巴巴、DeepSeek、字节跳动、腾讯、阶跃星辰、智谱AI六家厂商凭借强大的研发能力、数据资源和资金投入，率先突破技术瓶颈，将大模型从“可用”阶段推向“好用”阶段。
随着“六小虎”的崛起，大模型领域的马太效应开始显现。强者利用先发优势不断扩大领先幅度。阿里巴巴依托电商场景积累的海量数据，持续优化通义千问的商业应用能力；Deepseek凭借在算法创新上的突破，在科研辅助领域独树一帜；字节跳动凭借火山引擎的算力支持和全球化生态，让豆包大模型在多语言交互上表现突出。这些企业通过持续迭代模型、拓展应用场景，吸引更多开发者和用户，进而获取更丰富的反馈数据用于优化模型，形成技术提升-用户增长-数据反哺的良性循环，使得头部与其他企业的差距不断拉大，行业集中度持续提高。
多模态则是人类世界的本来样貌，大模型的发展趋势一定是走向多模态。人类通过视觉、听觉、触觉等多种感官接收信息，多模态技术就是模拟这一过程，让机器能够同时处理文本、图像、音频等多种类型的数据。以自动驾驶为例，车辆不仅依靠摄像头的视觉图像识别道路状况，还借助雷达的距离探测数据、传感器的震动反馈等，全方位感知周围环境，做出更安全、准确的驾驶决策。多模态大模型打破了单一模态的局限，极大丰富了信息输入，使模型对世界的理解更加全面、深入。
2025年政府工作报告提出要“建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业”。作为人工智能的重要分支，具身智能浪潮将至。人工智能有两条发展路径：一条是非具身智能，即聚焦于抽象计算所需的智能；非具身智能不具备物理身体，在数字世界运行，通常表现为程序、算法等；典型案例如Deepseek、ChatGPT等大语言模型。另一条则是具身智能，核心在于“具身”二字，即用物理实体来承载AI，从而构成一个可感知真实世界、可理解问题并制定规划、可在真实世界中行动的智能系统，特点是形成“感知——行动”闭环；人形机器人、AI眼镜、智能驾驶是典型案例，依次是“AI+类人机器”、“AI+新能源汽车”、“AI+XR眼镜”。
人形机器人承载着人类对“通用性”具身AI的终极愿景。传统的工业机器人和服务机器人通常专用于单一任务，如工业机械臂用于流水线的某一环节、扫地机器人用于家居环境清理等等。然而人形机器人从构型设计开始便承载了人类对于“通用性”具身AI的美好愿景，即未来要能像人一样使用各种各样的工具、执行各种各样的任务。人类社会中的许多工具与空间都是围绕着人类设计的，理论上讲完全拟人形态的人形机器人其适用场景会更为广泛，因此双足、全尺寸的构型成为目前最受关注的人形机器人形态。
当前产业发展重心仍在研发制造环节，但已有部分人形机器人进入B端试水，“进厂”成了人形机器人冲锋商业化的首个试验场。汽车工厂和物流工厂是人形机器人试点部署最主要的两大结构化工业场景，人形机器人在其中执行简易装配、搬运码垛、分拣等工作，任务相对重复且单一。也有一些其他场景，比如有部分人形机器人企业和电子制造企业建立了合作，优必选和富士康、Apptronik和Jabil（捷普）等等。此外，部分企业在2024年也透露了其人形机器人的销售情况或量产计划，基本在数百或者数千台。
具身AI率先在智能驾驶领域爆发。2025年，高速NOA和城市NOA渗透率或将迎来超预期增长。2025年2月10日，比亚迪高阶智驾系统“天神之眼”正式发布，比亚迪全系车型将搭载该系统，首批有21款车型上市。天神之眼”分为三个版本：“天神之眼A”（DiPilot 600）配备三个激光雷达，支持全国无图领航，主要搭载于仰望品牌上；“天神之眼B”（DiPilot 300）配备单激光雷达，支持全国无图领航，主要搭载于腾势、比亚迪等品牌上；“天神之眼 C”（DiPilot 100）为高阶智驾三目版，支持高速领航和代客泊车，主要搭载在比亚迪秦PLUS DM-i等入门款车型。天神之眼C最低可搭载于海鸥车型，是行业内首次将高阶智驾下放到7万元级市场的A00级车。
短期看，企业往往通过囤货实现对GPU出口管制的缓冲，然而非长久之计；中长期看，全力加速国产化替代十分必要。一些国产力量正在站出来，例如华为的昇腾910C性能达英伟达H100的60-80%。但是差距仍难以忽视，一方面英伟达最新一代GB200算力再次跃升3倍；另一方面在制程工艺上，英伟达采用5nm/4nm先进制程，而国产主流仍为14nm级别。未来在设计、制程和生态建设方面都需要持续发力，加速自主化脚步。
然而随着大模型的快速更迭，对于数据枯竭的担忧也越发明显。OpenAI原科学家苏茨克维尔曾表示，“我们只有一个互联网”，虽然计算在增长，但数据却没有增长，预训练毫无疑问会结束。无独有偶，2024年研究机构Epoch AI发布的一份报告预测：人类生成的公开文本数据总有效存量仅约300万亿tokens，总量年增速不足10%，而AI训练数据集规模以每年翻倍的速度扩张，这种剪刀差导致互联网所有高质量文本数据将在2028年枯竭。
另一方面，国家级数据标记体系正加速成型，以充分挖掘各行业数据潜力。所谓数据标注，是对数据进行添加标记、说明、解释、分类和编码的过程，是提升人工智能算法、模型核心能力的关键环节。我国数据标注产能全球领先并持续建设：2024年起国家数据局统筹的全国七大标注基地快速推进中，分别位于四川成都、辽宁沈阳、安徽合肥、湖南长沙、海南海口、河北保定和山西大同。2025年3月，七大基地的数据标注总规模达到17282TB，相当于中国国家图书馆数字资源总量的6倍左右。目前已形成医疗、工业、教育等行业的高质量数据集超300个，标注从业人员近6万人。
