多模态模型能够处理视觉信息、文本信息、听觉信息等多元化数据，能够对不同表现形式的信息进行融合理解，是人工智能全面理解真实世界的重要一步。未来模型将面对更加复杂多样化的交互场景，更加注重各种形式的信息融合。

具身智能中的智能体能够以主人公的视角感受物理世界，通过与环境产生交互后并结合自我学习，从而产生对于客观世界的理解和改造能力，具身智能有望在未来取得显著发展。

通用人工智能指具有像人类一样的思考能力，可以从事多种工作的机器智能。我们正处于狭义人工智能相对成熟、通用人工智能曙光乍现的阶段，人类与人工智能之间的沟通方式也在不断升级，脑机接口有望成为下一代人机交互方式。

以数据为中心的人工智能更加专注于数据的价值，进一步推动AI模型性能突破。向量数据库等新兴技术手段也将获得长足发展。

云计算是当前重要的AI算力提供方案，AI服务器市场迅速发展。云计算正从CPU为中心的同构计算架构向以CPU+GPU/NPU为中心的异构计算架构深度演进。随着专有领域的计算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，推动AI芯片的多样性和生态丰富性不断提升。

大语言模型将成为个人智能助理。大模型预期成为每个人的智能助理，如制定旅行计划并进一步预定宾馆和餐饮。作为未来的人机交互界面，大模型成为新一代的流量入口。

数据壁垒带来企业端大模型百花齐放。大模型在垂直领域的商业化落地过程中，需要根据企业自身的特殊需求，对大模型进行微调和优化，从而形成了百花齐放的格局。B端应用出于对模型的经济性考量，未来将呈现阶梯式需求。

随着大模型小型化、场景化需求增加，推理将逐步从云端扩展向端侧，用户可以更加经济、可靠、安全的使用AI服务，大模型端侧的应用布局不断加速。

大语言模型对劳动力市场结构的影响深远而复杂。AI与前沿科学的结合展现出了巨大潜力，可显著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率。

在人工智能的快速发展中，加强AI监管与推动AI技术的进步同等重要。从技术角度来看，可以通过可解释AI等技术手段增强AI的可信度。从规范角度来看，各国政府也都已经开始采取行动，制定和执行各种AI政策和法规。