[智能应用]李萌展望AI：大模型与智能体加速迭代，智能涌现与场景迁移成关键[1P] [复制链接]

在2025贝壳财经年会的盛大开幕仪式上，科技部前任副部长李萌发表了一场引人深思的演讲，为与会者揭示了人工智能领域的最新趋势。
李萌强调，当前全球的大模型技术正朝着能力卓越、模态多样、效率超群的方向迅猛演进。他指出，无论是语言模型还是多模态模型，最终都将汇聚于物理AI的广阔天地，智能的涌现能力和跨模态交互能力将实现质的飞跃。深度推理与具身智能的深度融合，预示着一种全新智能形态的诞生。

针对大模型的应用前景，李萌表达了乐观的态度。他提到，未来的大模型将更加普及，应用场景也将更加广泛。通过分布式部署、云边端大小模型的协同工作，以及各种场景的适配，大模型将能够更好地服务于各行各业。同时，开源和软硬件的协同将进一步加强开放性、模块化生态的构建，为模型的广泛应用提供坚实基础。
李萌还指出，模型的便捷接入将成为未来的重要趋势。通过连接器技术，不同模型、智能体之间的接口将被打通，从而实现无缝连接。例如，某些机构已经推出了MCP等标准化连接协议，使得大模型能够轻松调用外部资料，为模型创造了一个万能的接口。A2A、AG-UI等协议也将推动工具的通用化，定义工作流，重整信息流，有效避免“模型孤岛”和“智能鸿沟”现象的发生。
在李萌看来，一个“基础-垂类”协同并进、“大型-小型”融通适配、“中心-边缘”梯次接续的模型体系正在逐步成型。他强调，智能体正迎来突破之年，大模型的场景创新将开辟出一批智能产业的新机遇。由大模型引领的具身智能技术进步，将加速人工智能的场景创新，深刻改变行业生产力，有望掀起新一轮的人工智能产业化浪潮。

在2025贝壳财经年会上，科技部原副部长李萌针对人工智能发展趋势提出了系统性展望，强调大模型与智能体将在智能涌现、场景迁移两大核心领域加速迭代，并通过技术融合与生态构建推动产业变革。以下是核心观点整理：

一、技术演进方向：智能涌现能力突破
大模型能力跃升
全球大模型正朝着多模态融合、效率提升方向进化，语言模型与多模态模型将在物理AI层面统一14。这种融合将大幅提升跨模态交互能力，例如视觉、语言与具身智能（如机器人）的深度协同15。

深度推理与具身智能结合
大模型与具身智能（如工业机器人）的融合将构建新型智能形态，例如通过实时推理优化生产流程，或通过物理交互实现复杂任务45。

二、场景迁移能力：泛化应用的关键支撑
分布式部署与生态协同
通过云边端协同部署，大模型可适配多样化场景需求；开源生态与软硬件协同则增强模块化能力，降低场景迁移成本154。

三要素融合构建基础层
模型、算力、数据的深度融合将形成强大基础支撑，例如通过数据驱动的场景适配能力，实现跨行业通用性14。

三、接入便捷性：打破“模型孤岛”
标准化连接协议
如MCP协议（大模型与外部工具接口）、A2A与AG-UI协议等，推动工具通用化与信息流整合，避免模型间孤立145。

智能体接口统一
通过连接器打通模型与智能体接口，实现跨系统协作，例如工业场景中多机器人协同作业45。

四、生态与产业影响：新机遇与生产力变革
模型体系分层化
“基础-垂类”协同、“大型-小型”适配、“中心-边缘”梯次接续的体系正在形成，为不同场景提供灵活解决方案45。

产业应用爆发
大模型场景创新将开辟智能客服、自动化交易、工业机器人等新机会，具身智能技术有望深度改变制造业、金融业等生产力结构145。

总结与展望
李萌预测，2025年将是智能体的“突破年”，大模型与具身智能的结合将加速AI产业化浪潮，推动从单一任务向复杂系统跃迁。其核心逻辑可概括为：技术突破驱动能力涌现→生态协同支撑场景迁移→协议统一实现泛化接入→分层体系激活产业创新。

李萌在2025贝壳财经年会上的演讲确实为我们描绘了一个关于人工智能领域未来发展的宏伟蓝图。他提到的几个关键点不仅揭示了大模型技术的演进方向，也指出了这些技术如何影响未来的产业和社会发展。

首先，李萌强调了大模型技术正朝着能力卓越、模态多样、效率超群的方向发展。这意味着未来的AI模型将更加强大、灵活和高效，能够处理更复杂的任务，并在多种场景下应用。物理AI的发展将使得智能涌现能力和跨模态交互能力实现质的飞跃，这可能涉及到机器人技术、物联网以及更多与物理世界交互的AI应用。

其次，李萌对大模型的普及和应用前景持乐观态度。他预见到大模型将通过分布式部署和云边端协同工作，更好地服务于各行各业。这种分布式和协同工作的方式将使得大模型更加灵活和可扩展，能够适应不同的应用需求。

他还提到了开源和软硬件协同的重要性，这将进一步推动开放性、模块化生态的构建。这种开放和模块化的生态将降低进入门槛，促进创新，并加速技术的普及和应用。

李萌还强调了模型便捷接入的重要性，并提到了连接器技术和标准化连接协议的发展。这些技术将使得不同模型和智能体之间的接口被打通，实现无缝连接。这将极大地促进不同系统和平台之间的互操作性，避免“模型孤岛”和“智能鸿沟”现象的发生。

最后，他提出了一个“基础-垂类”协同并进、“大型-小型”融通适配、“中心-边缘”梯次接续的模型体系正在逐步成型。这种体系的形成将推动智能体技术的突破，并开辟出一批智能产业的新机遇。由大模型引领的具身智能技术进步，将加速人工智能的场景创新，深刻改变行业生产力，并可能掀起新一轮的人工智能产业化浪潮。

总的来说，李萌的演讲为我们描绘了一个人工智能技术快速发展、广泛应用、深度融合的未来图景。这不仅对技术发展提出了新的挑战，也为产业创新和社会进步提供了巨大的机遇。