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站在2025的起点，如果让你选择50个关键词来概括AI的关键技术和应用方向，你会选择哪50个？

腾讯研究院在过去一年持续追踪人工智能领域的技术与趋势，通过AI每日速递、AI每周50关键词、一周科技九宫格、AGI路线图和大模型创造营线上圆桌、AI&Society高端研讨会和百人百问等品牌栏目，跟踪技术应用前沿动态，链接一线专家思想观点，深度思考AI对社会发展的影响，形成了《行业大模型报告》、《AIGC十大趋势——走进机器外脑时代》、《工业大模型应用报告》、《十问“AI陪伴”》、《端侧大模型》、《拐点时刻?AIGC时代的新闻业》、《金融大模型应用报告》和《大模型安全与伦理研究报告2024》为代表的十余份报告，持续为社会各界理解和应用AI提供我们的思考洞察。
而在这个过程中，我们也意外发现，一点一滴的日常研究积累，正在渐渐引起质变，验证了研究过程也存在基于大量信息输入的“涌现”现象。例如，《AI每日速递》由研究员每日精心筛选十条AI进展信息，即使汇总的只是压缩后的内容，竟也沉淀出了30余万字的AGI数据库，不仅加深了我们对AI领域的认知，也已经成为研究员全面了解和洞察AI技术和行业发展趋势的基础。我们也曾尝试，围绕端侧智能、图像处理、视频生成和具身智能等方向，开展专题研究，验证了研究员在大量信息的支撑下，能够实现基于信息压缩的趋势提炼，获得了很好的业界反馈。
进一步地，我们思考，能否将我们全年沉淀AGI数据库的关键信息和专题研究，进一步压缩，压缩成50个关键词，让更多人有机会掌握AI领域的基本图景和未来趋势呢？我们与AI一起进行了这个实验，并完成了这份报告。
这里分享下我们的实验过程：
  • Step1: 基于研究员对AI领域的跟踪理解，划分大模型技术和应用的八大方向，分别是：基础模型、图像处理、视频生成、3D生成、编程助手、Agent、端侧智能和具身智能。
  • Step2：邀请跟进各方向的研究员基于AGI数据库中该方向2024进展数据，精心筛选出各领域约30个关键词，再经过多人讨论确认6-8个最具代表性的关键词。

  • Step3：借鉴人类和大模型都拥有的”快思考”与”慢思考”两种思维特征，我们对每一个精选出来的关键词进行两个维度的分析，并“监督”和”“指导”AI绘制了50张AI关键词卡片。

  • “快思考”部分，由研究员主导方向，指挥AI生成关键词的简介和可视化表达，并决定是否接受生成的结果，如果不符合标准，再指导 AI重新绘制。

  • “慢思考”部分，由研究员提供前期积累的专题研究成果，并确认输出的逻辑格式，指导AI辅助梳理发展脉络和趋势，最终生成核心观察、逻辑链条和本质洞见。

  • Step4：基于人机协作生成的 50张卡片原型，进行进一步的校对和修改，并由人类设计师在我们选定的风格下进行设计美化，最终形成《AI图景解码50关键词》研究报告。

应该说，这是一项非常规的探索，也是一次人机协同的实验。价值在于，人类研究员在AI的辅助下，实现了AI领域海量信息的压缩提炼、趋势判断和可视化表达，让没有AI技术基础的普通人，也能通过这 50张卡片了解AI领域的大致轮廓。与此同时，我们也需要指出，这份报告的严谨性，特别是一些可视化图示，可能还难以达到完全由人类研究员撰写成果的水平，也请技术专家批评指正。

站在2025的起点，我们希望这50张卡片能为您提供有益的学习、研究与决策参考。腾讯研究院也将继续深化AI&Society领域的探索，我们也诚挚邀请各界朋友共同关注与参与，携手迈向智能共生的未来。

图像处理

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）




视频生成

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）






3D生成

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）



编程助手

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）



Agent

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）




端侧智能

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）



具身智能

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）




基础模型

（左右滑动卡片，切换快/慢思考）





具身智能读书会启动


集智俱乐部联合上海交通大学助理教授李永露、银河通用机器人合伙人史雪松、南京大学LAMDA组博士生陈雄辉、香港大学在读博士生穆尧，共同发起首季「具身智能」读书会。读书会计划采用“自下而上”的层级结构，探讨四个核心模块：硬件系统（机器人本体设计），数据、仿真环境与Benchmark，机器人学习，具体场景任务。希望通过重点讨论经典、前沿的重要文献，帮助大家更好地学习机器人与具身智能技术前沿技术，为相关领域的研究和应用提供洞见。


读书会从2025年1月19日开始，每周日14:00-16:00，持续时间预计 6-8 周左右。每周进行线上会议，与主讲人等社区成员当面交流，之后可以获得视频回放持续学习。



详情请见：具身智能读书会启动：走向现实世界的下一代AI系统



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