- 周鴻祎清華論壇談AI發展趨勢：智能體將重塑產業應用格局
- 2025年05月27日來源：中國經濟網
提要：周鴻祎認為，大模型的發展可劃分為上下半場。2025年之前聚焦于模型架構創新及訓練算法優化，推動大模型從基礎框架成長為具備強大語言理解和知識生成能力的“基座”。而從2025年開始，大模型正式邁入賦能產業的新階段，如何將技術能力轉化為實際生產力，成為行業探索的核心命題。在此進程中，智能體通過連接智能決策與業務流程，讓AI真正融入產業，釋放出巨大價值。
在飛速迭代的數字浪潮中，人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的核心力量，正改寫著人類的生活方式，重構產業競爭格局，為經濟社會發展注入強勁動力。
近日，360集團創始人周鴻祎以清華大學創新領軍工程博士的身份，參加了在重慶舉辦的2025年清華大學春季工程專業博士生論壇，并發表題為《大模型與智能體發展的趨勢觀點》的主題演講。他表示，在當前AI發展進程中，大模型和智能體已成為最關鍵的要素，它們所展現出的發展趨勢不僅預示著人工智能領域的重大突破，更為各行業的轉型升級帶來了前所未有的歷史機遇。
周鴻祎認為，大模型的發展可劃分為上下半場。2025年之前聚焦于模型架構創新及訓練算法優化，推動大模型從基礎框架成長為具備強大語言理解和知識生成能力的“基座”。而從2025年開始，大模型正式邁入賦能產業的新階段，如何將技術能力轉化為實際生產力，成為行業探索的核心命題。在此進程中，智能體通過連接智能決策與業務流程，讓AI真正融入產業，釋放出巨大價值。
在周鴻祎看來，大模型的發展呈現出多維度的革新趨勢。全球范圍內，大模型加速向推理時代邁進。借助強化學習等前沿技術，模型突破了基于知識記憶的“快思考”局限，獲得“慢思考”能力，能夠通過多步驟、深層次的邏輯推演解決復雜問題。這種長思維鏈能力被視為模型向人類智力水平靠攏的關鍵標志。周鴻祎認為，未來“快思考”與“慢思考”協同的混合架構，將成為提升模型復雜任務處理能力的主流方向。
而伴隨技術范式的轉變，算力需求結構也發生顯著變化。周鴻祎表示，大模型的算力消耗模式正從“預訓練Scaling Law”向“后訓練Scaling Law”遷移，推理階段的算力需求占比持續攀升，成為未來算力資源分配的重點，這對企業和科研機構的算力規劃與資源配置提出了新的要求。
一方面，模型發展路徑逐漸從“大而全”轉向“專而精”。未來，除頭部科技企業外，多數機構將聚焦垂直領域大模型開發，通過深度定制滿足行業個性化需求。受設備性能與算力成本的制約，大模型小型化趨勢愈發明顯。周鴻祎介紹，360公司研發的7B-70B小參數模型，體積僅為傳統模型的1%-10%，卻保留了70%以上的能力，普通電腦配顯卡即可運行，極大降低了大模型的應用門檻，推動其在終端設備上的普及。
另一方面，在模型能力的影響因素方面，知識質量與密度正取代數據數量，成為關鍵變量。互聯網海量數據中摻雜的低質量信息對模型性能提升有限，而組織內部的優質知識經過篩選整合后與模型結合，能顯著優化訓練效果。
成本的急劇下降，也成為大模型發展的重要趨勢之一。兩年前，高昂的部署成本讓多數企業望而卻步，如今GPT等效智能價格大幅降低，國內開源模型的出現更使模型成本降到幾乎為零。這為大模型在企業場景中的大規模應用掃清障礙，加速各行業智能化轉型進程。此外，多模態能力成為大模型發展的必備要素。具備視覺、聽覺等感知能力的大模型，能夠處理圖像、語音、文檔等多類型信息，滿足復雜場景下的多樣化需求，實現從文字處理到全維度交互的跨越。
周鴻祎認為，開源模式在AI領域展現出強大的生命力，使中國AI技術實現快速發展。以DeepSeek為例，其憑借開源策略吸引全球開發者參與，構建起龐大生態，加速技術創新與共享。
在應用層面，小參數模型的發展讓“Personal AI”，即個人大模型時代加速到來。用戶僅需一臺電腦即可部署專屬模型，既保障隱私安全，又能通過個性化訓練提供精準服務，顯著提升個人生產力。同時，“萬物智能”呼之欲出，大模型將深度融入智能硬件，構建從智能家居到智能汽車的AIoT生態體系，為用戶帶來全新生活體驗。
在物理智能領域，大模型為無人駕駛、機器人等行業注入新動能。通過強化學習范式，智能設備突破傳統規則限制，實現自我學習與能力涌現，更靈活地應對復雜場景。在科學智能領域，科學推理模型具有攻克重大疾病、解決能源自由等復雜問題的巨大潛力，正引領著人類在科學領域加速實現重大突破。
周鴻祎指出，智能體作為大模型落地的核心載體，正重塑產業應用格局。通用智能體在專業領域的局限性日益凸顯，未來發展將聚焦專業智能體，其市場潛力預計可達傳統SaaS模式的10倍。智能體可推動軟件開發向“智能體開發”轉型。為滿足復雜任務需求，智能體需整合多模態大模型的協作能力，同時借助聯網搜索拓展知識邊界，依托專業知識庫實現個性化與專業化服務。
在技術標準與架構層面，MCP（模型上下文協議）為智能體工具使用建立規范，提升其資源整合效率。Workflow Agent與自動規劃Agent兩種框架形式相互補充，前者適用于企業流程標準化改造，后者在復雜任務處理中更具優勢。隨著技術演進，智能體將從單智能體向多智能體協同發展，多個智能體通過分工協作解決復雜問題，深度參與企業業務流程，逐步從工具角色轉變為數字員工與人類的合作伙伴。
值得關注的是，大模型快速發展也帶來一系列安全挑戰。周鴻祎表示，大模型的內容安全、攻擊防范、“幻覺”等問題亟待解決。對此，360提出了“以模制模”思路，通過安全大模型構建防護體系，確保AI技術發展安全、向善、可信、可控。
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