人工智能行业：2025生成式AI企业应用实务报告

（一）生成式AI领域颠覆性创新技术展望

Al 领域，特别是生成式AI，正经历着前所未有的高速发展。Al Agent被认为是近期生成式AI领域最具代表性的颠覆性技术之一。事实上，“颠覆性技术”并非仅仅指代技术上的新颖性，而是一种能够显著改变现有行业格局和市场结构，创造全新领域和商业模式的创新。这种创新往往彻底改变了产品和服务的消费方式。Al Agent的颠覆性体现在其对现有应用模式和市场格局的潜在冲击上。如报告第11章所展示的那样，Al Agent的核心颠覆能力包括了自主执行复杂任务、跨工作流协调、预测与先发制人式解决潜在问题27、动态资源优化、知识管理、以及加速研发创新等等。这些能力直接挑战了现有的服务交付模式、软件产品形态以及人机协作方式。它们有望从根本上改变IT服务等行业的成本结构、运营模式和竞争动态，推动服务交付从人力驱动转向 AI 辅助甚至AI主导。

然而，技术发展的步伐并未停歇，新的技术浪潮正在酝酿之中，它们可能对现有的生成式AI应用模式带来比Al Agent更大、更根本性的颠覆。本报告整理了3个具有颠覆性潜力的技术供读者了解和参考。

1.世界模型：迈向具备常识和预测能力的 AI如果说Al Agent代表了AI执行能力的提升，那么世界模型（World Models）则指向了一个更深层次的目标：让Al具备对世界运行方式的内在理解、模拟和预测能力，这被认为是通往更高级别人工智能（甚至通用人工智能AGI）的关键路径之一，其颠覆潜力可能更为深远。世界模型是理解现实世界动态（包括其物理和空间属性>的生成式Al模型18，其核心思想是让Al系统在内部构建一个关于现实世界（或特定环境）如何运作的表征或模拟19。这个内部模型使得AI能够理解环境动态、预测未来状态，并据此进行规划与推理，利用内部模型进行“心智模拟”，评估不同行动方案的潜在后果，从而做出更优的决策。通过内部模型，世界模型还能用来管理和推理环境中的不确定性。

当前主流的生成式AI 模型虽然在文本、图像生成方面表现出色，但其本质仍是对训练数据中统计模式的复现。世界模型则不同，它通过整合多模态数据、物理信息机器学习、神经符号系统、持续学习、因果推断、人在回路、负责任的Al等多个交叉领域20，使AI系统能够模拟现实  世界的动态变化。

世界模型的成功实现将可能带来极其深远的颠覆性影响：

（1）实现真正自主和适应性的Al系统：具备强大世界模型的AI将能够在复杂、动态、不可预测的真实世界环境中进行有效的长期规划和自主决策。这将极大地推动机器人技术、自动驾驶汽车、自主物流系统等领域的发展，颠覆依赖人类进行复杂规划、控制和操作的行业。

（2）加速通往通用人工智能（AGI）的进程：许多专家认为，赋予AI对世界运作方式的基础理解是实现AGI的关键一步。如果世界模型能够成功捕捉并模拟现实世界的复杂性，它将为AI提供进行跨领域学习、推理和适应的基础。

（3）改变科学研究与工程设计：

精确的世界模型将成为强大的“数字孪生”和模拟工具，能够在虚拟环境中以前所未有的保真度模拟物理、化学、生物过程，或复杂的社会经济系统。这将颠覆传统的实验和仿真方法，加速科学发现、新材料设计、药物研发、气候变化建模、城市规划和金融风险分析等。

（4）创造前所未有的沉浸式交互体验：世界模型能够生成高度真实、物理一致且能对用户行为做出动态响应的虚拟世界。这将为游戏、娱乐、元宇宙、教育培训等领域带来革命性的变化，提供远超当前水平的沉浸感和交互性。

当然，构建和应用世界模型还面临着计  算可扩展性、数据需求与质量、模拟到现实之间的鸿沟、可解释性与透明度、伦理与价值观等多重挑战。但世界模型有望使AI从仅仅识别数据中的模式，转向理解和模拟动态系统背后的因果机制和物理规律。这种从“知其然”到“知其所以然”的飞跃，是Al认知范式的质变。

2.神经符号 Al：融合学习与推理神经符号Al（Neuro-Symbolic Al，NSAI>通过融合深度学习的模式识别能力与符号AI的逻辑推理能力，为解决当前Al系统的局限性提供了新路径。这一创新范式既保留了连接主义（Connectionism）神经网络擅长从非结构化数据中学习复杂模式的优势，又结合了符号主义（Symbolism）基于知识图谱等结构化知识进行精确推理的特点，同时克服了神经网络缺乏可解释性、符号系统难以处理噪声数据的固有缺陷。这种互补融合特别适用于需要高可靠性、可解释性和强推理能力的应用场景，为释放生成式AI 的潜力开辟了新方向。

NSAI能够有效弥补当前生成式AI的主要缺陷，显著提升模型的可解释性与透明度，增强其逻辑推理能力（如减少“幻觉”现象、融入领域专业知识》，同时降低对大规模标注数据的依赖。在企业应用场景中，决策过程不仅需要精准的知识支撑，更要求AI系统能够清晰阐明其决策依据圖这正是 NSAI 作为可解释 Al的核心价值所在，它确保了 AI决策不再是难以理解的“黑箱”，而是可追溯、可验证的智能过程。

因此，NSAI的颠覆性在于通过提升AI的信任度、可靠性和可解释性，打开了那些对不透明、不可靠的纯神经网络技术持谨慎态度的关键应用领域的大门。它并非创造了全新的功能，却让Al在已有但因风险而受限的领域变得“可用”、“可信”和“可解释”。这种“可用性”的突破，尤其是在金融、医疗、法律等受到严格监管或对安全性要求极高的行业，构成了对现有实践的颠覆。这可能催生出一个偏好混合架构的特定Al市场细分，或者迫使现有的生成式AI 供应商在其产品中融入更多的符号推理和知识表示能力。

NSAI面临的核心挑战是如何实现神经网络与符号逻辑的无缝集成。这需要在理论层面和架构设计上取得突破，才能真正弥合神经与符号之间的鸿沟。只有解决了这个根本性问题，NSAI才能在可靠性和推理能力上超越纯粹的深度学习模型。

3.创新 Al：向真正的合作者甚至创新者转变

当前主流的生成式Al主要解决"如何高效生成内容"的问题，而创新Al（Innovative Al，InAI）则代表着更深远的目标图使AI具备自主创造力，能够定义问题并产出真正新颖且有价值的成果，而不仅仅是对训练数据的模仿或优化21。InAl被视为AI从工具向真正的合作伙伴，乃至自主创新者转变的关键一步。目前，InAI很大程度上仍处于理论探讨阶段，但它代表了对Al终极潜力的一种设想，其实现将是对现有 AI 应用模式的根本性颠覆。

与GenAl主要关注生成内容的质量和效率不同，InAI的核心在于“创新”本身，即产生原创性、实用性想法，并能显著改进现状或解决重大挑战。实现这一目标可能依赖于强化学习（自主定义问题）、元学习（学习如何学习）、多模态推理（跨领域综合）以及神经符号Al（深度理解与推理）等技术的整合。

若InAl得以实现，其影响将远超当前生成式Al 带来的效率提升和内容生成革命：

（1）从辅助工具到创新引擎：

Al将从主要作为人类助手和工具的角色，转变为能够独立发现问题、提出原创解决方案甚至引领创新方向的引擎。（2）加速科学发现与技术突破：在科研、医药等领域，InAl可能自主提出假说、设计实验并分析结果，大幅缩短创新周期 22。

（3）创造全新商业模式：

通过自主识别未被满足的需求和潜在的市场空白，InAl可能催生出人类难以预见的产品、服务和商业模式。

（4）重塑人机协作范式：

人类的角色可能转向与InAl共同探索价值，并对其创新方向进行伦理引导和监督。

尽管 InAI的实现仍面临技术挑战与伦理拷问（比如创新方向与人类价值观的契合、成果归属界定等），但它所代表的从“生成”到“创新”的飞跃，无疑是人工智能发展的下一个前沿。对这一领域的探索，将深刻影响未来智能化社会的形态。

未来生成式AI 最具颠覆性的进展可能并非来自单一技术的突破，而是源于这些新兴技术的深度融合与协同。例如，一个能够通过多模态感知理解物理世界、利用内部世界模型进行长期规划、并通过神经符号机制确保其决策可靠可信的自主机器人，其颠覆性将远超当前任何单一技术所能达到的水平。因此，战略眼光不应仅仅局限于追踪单一技术的发展，更要关注能够促进这些技术有效融合的平台、架构和理论创新。技术趋势的相互作用将共同定义下一代 AI 应用的形态和能力。

知前沿，问智研。智研咨询是中国一流产业咨询机构，十数年持续深耕产业研究领域，提供深度产业研究报告、商业计划书、可行性研究报告及定制服务等一站式产业咨询服务。专业的角度、品质化的服务、敏锐的市场洞察力，专注于提供完善的产业解决方案，为您的投资决策赋能。

转自鼎捷数智股份有限公司 研究员：周伟华/周忠信