每年盛夏，上海世博中心的WAIC（世界人工智能大會）總能點燃全球對AI的關注熱情，而作為WAIC的核心引擎，SAIL評選則是這場科技盛宴的技術風向標。

自創辦以來，SAIL始終聚焦AI領域最具突破性、引領性的技術成果與應用項目，通過對申報項目的篩選與展示，勾勒出AI技術演進的清晰脈絡，也為產業界提供了觀察未來趨勢的重要窗口。

2025年的SAIL申報項目再度擴容，覆蓋模型研發、科學智能（AI4S）、具身智能、算力基礎、行業應用等五大核心領域，既有快手可靈 AI、通義萬相等多模態大模型的最新進展，也有“伏羲”氣象大模型、中石油油氣勘探大模型等AI4S實踐，更不乏人形機器人仿真平臺、千萬億級光電 AI 芯片等硬核技術突破。

這些項目如同一個個“技術密碼”，串聯起當前AI從實驗室走向產業、從通用能力向垂直場景滲透的完整圖景。透過SAIL，我們得以解碼AI的流行趨勢，預見未來技術爆發的方向。

01 從“訓練狂歡”到“推理實用”，AI 進入“落地深水區”

如果說2023 年是“大模型元年”，2024年是“開源混戰年”，那么2025年的AI行業已清晰呈現出“從訓練側走向推理側”的主流轉向。

這一轉變的背后，是技術成熟度與產業需求的雙重驅動——經過兩年多的大模型軍備競賽，底層技術框架逐漸穩定，而市場對“AI 如何創造實際價值”的追問則日益迫切。今年WAIC展臺上各家企業的產品矩陣就已經不難看出，“實用化”已成為 AI 發展的關鍵詞。

年初，以DeepSeek為代表的開源大模型出現，是助力算力成本下降的關鍵，進而推動企業從依賴昂貴API轉向自主構建微調模型，同時投入場景應用側的推理訓練。

2025年被業內普遍視為“Agent 元年”，除了傳統的軟件Agent（如智能客服、代碼助手），Agent與智能硬件的融合正從工業場景快速滲透至消費端。

此前出門問問副總裁謝富強曾強調Agent對硬件從工具升級為“個性化思考伙伴”的重要性，他指出，AI硬件成功的核心在于“Agent+硬件+垂直場景”深度結合。

今年市場上最受關注的智能硬件之一Plaud AI錄音機，實現了百萬級出貨量，以及2.5億美元年化收入。

此外，AI眼鏡的爆發，則是AI落地C端硬件的另一個重要起點。今年WAIC上，包含阿里、Rokid、Xreal等多家企業展示的AI眼鏡已實現實時語音翻譯、AR 導航、多模態交互等功能，預計2026年將迎來出貨量爆發，成為AI應用競爭最激烈的賽道之一。

02 SAIL里的AI趨勢

SAIL申報項目的技術特征，往往預示著行業下一步的演進方向。透過今年的項目清單，模型技術、AI4S、具身智能、算力技術、行業應用五大賽道已呈現出清晰的技術密碼，從幾個重點賽道的項目來看，AI從“通用能力”向“場景價值”轉化的路徑已經十分明顯。

1）模型技術

在模型技術領域，“多模態融合”已從“加分項”變為“基礎項”。SAIL 模型項目申報中的快手可靈 AI、通義萬相、生數科技Vidu視頻模型等，均以“跨模態理解與生成” 為核心能力。

快手可靈AI通過“文本-圖像-視頻”三模態統一建模，實現“輸入一句話生成劇情短片——用戶輸入“在雨中奔跑的少年，鏡頭從遠景拉至面部特寫”，模型可自動生成符合光影邏輯、人物動作連貫的15秒視頻，幀率達 30fps，畫質接近專業剪輯水平。

MiniMax同樣在多模態模型上積淀深厚。MiniMax的多模態模型技術打造了覆蓋“文本-語音-圖像-視頻”全鏈路的文創產業AI解決方案，以創作民主化、生產工業化、IP可持續化、三大創新重構了文化創意產業的生產范式。這意味著，文化創意產業難以工業化量產的痛點，將在AI智能時代得以解決。目前，服務網絡覆蓋全球超200個國家和地區，在全球擁有數千萬個人用戶。

與此同時能夠發現的是，“開源化 與“國產化”成為模型發展的兩大支柱。SAIL申報項目中，“書生萬象開源多模態大模型” 通過開源社區持續迭代，已吸引超2000家企業基于其進行二次開發，覆蓋教育、醫療、制造等12個行業；而“電信研究院全國產大模型關鍵技術研發及規模應用” 項目則聚焦自主可控，從底層芯片、框架到數據集全鏈路國產化，在政務、金融等敏感領域實現規模化部署，模型響應延遲控制在200ms以內，滿足實時交互需求。

2）AI4S

今年，AI for Science（AI4S）已從“概念探索”進入“產業實踐”階段。今年 SAIL AI4S 項目的申報項目，覆蓋材料科學、氣象學、地質學、生命科學等關鍵領域，展現出AI與科學研究的深度綁定。

其中值得注意的是，作為日化個護產品的頭部企業，聯合利華研發出了“人工智能設計新型防腐體系”，將科學的力量真正賦能日常產品。在今年WAIC期間，聯合利華正式推出了由其中國研發團隊主導開發的“AI for Science”創新平臺。

該平臺目前已探索并構建包括防腐增強成分研發、敏感肌預測、活性物發現、靶點探索、衣物柔順功效預測、口腔刺激水平預測在內的六大AI模型，覆蓋從原料篩選到功效驗證的全鏈路科研流程。

據報道，這些模型不僅提升了研發效率，更從根本上改變了研發方式。例如，防腐增強成分智能研發模型（AI for Preservative）通過構建防腐功效預測系統與多靶點抗菌篩選機制，精準篩選出兼具高效抗菌能力與優秀膚感表現的防腐成分，實現從“經驗試錯”到“數據驅動”的躍遷。

3）具身智能

具身智能作為年度熱點之一，SAIL的相關申報項目也表明，具身智能技術突破正來到臨界點。今年SAIL具身項目的申報項目，圍繞“通用化基座”與“仿真技術”兩大方向，推動具身智能從實驗室走向實際應用。

比如上海智元“智元啟元通用具身基座大模型”通過“感知-決策-執行”三模塊解耦設計，可適配人形機器人、機械臂、外骨骼等不同硬件形態；人形機器人（上海）有限公司的“格物具身智能仿真平臺”則構建了物理精度達99%的虛擬環境，可模擬重力、摩擦力、材質特性等真實物理參數。

值得關注的是，“合成數據預訓練”正成為具身智能的新范式。銀河通用年初推出了“全球首個完全合成數據預訓練的VLA具身智能大模型”，該模型提出具身基礎模型的七大泛化“金標準”，通過視覺語言動作協同訓練，解決了傳統具身智能對真機數據依賴度高的問題。

其預訓練階段全部采用合成數據，后訓練階段結合仿真與真機數據迭代優化，實現了從實驗室到真實工業場景的平滑過渡。

03 從SAIL密碼預見2026年AI熱點

整體來看，明年的AI發展趨勢已經在SAIL中有所體現——多模態大模型的應用深化、具身智能仿真與實體應用突破、端側AI與低功耗算力技術普及。這些方向不僅是技術演進的必然，更是產業需求的迫切呼喚。

2026年，多模態大模型將徹底走出“實驗室”，進入規模化應用階段。據行業研究機構預測，在2030年全球多模態應用市場規模將突破800億美元，內容生成與跨模態交互兩大場景有望率先形成規模化落地案例，推動制造業、服務業等千行百業進入智能化升級新階段。

而從應用側來看，率先在硬件實現突破仍舊是行業共識。仿真平臺大幅降低機器人訓練成本，以及通用基座大模型加速機器人量產，將推動具身智能加速落地。

行業報告預測，2025年迎來人形機器人量產元年，2026年中國市場規模則有望突破萬億。具身智能的商業價值正從硬件銷售轉向軟件與服務訂閱，數據采集、訓練和任務開發的軟件工具與服務蘊藏巨大機遇。

不過仍要注意的是，在具身智能執行器和傳感器等硬件成本持續下降的背景下，AI落地硬件并規模化只是第一步，硬件之后，軟件與生態系統的完善，才是真正驅動其大規模商業化爆發的因素。

相應的，AI硬件快速鋪開之際，背后端側AI是短期內算力技術的重要方向，其核心驅動力是隱私保護與實時響應的需求。

這一領域的發展，離不開觀察風向標蘋果。今年有消息稱，蘋果計劃整合谷歌Gemini AI升級Siri，其移動生態話語權與OS大模型化能力，有望在2026年端側AI爆發中率先實現商業閉環，進而帶動整體消費電子產業鏈進入新周期。

最新消息是，OpenAI也在積極開發一系列新的端側AI設備，包括“無顯示屏的智能音箱”、智能眼鏡、錄音筆及其他可穿戴設備，預計將在2026年底至2027年初發布。這一系列動作表明，大模型領軍企業同樣將目標瞄準了硬件領域，通過軟硬件結合實現AI商業化。

上游來看，今年7月，《中國端側AI產業路線圖》顛覆性提出‘每瓦算力密度’芯片評估標準，70億參數模型壓縮至7nm/3W，推理成本僅為云端1/20。有分析師指出，這一拐點“直接把端側AI的入場門檻砍掉了兩位數百分比”，中小品牌有望在2026年前與頭部廠商同價競技。

回頭看SAIL的意義，正是在于捕捉這些技術密碼，推動AI從炫技走向實用，從 實驗室走向生活場景。當 AI 眼鏡成為新的交互入口，當機器人能精準理解人類需求，當科學發現因AI而加速，我們或許可以期待一個智能普惠的時代正在到來，而SAIL，正是這場變革的加速器。