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　　凯发k8ღღ。凯发k8娱乐官网app下载ღღ，ChatGPTღღ。人工智慧ღღ，凯发天生赢家一触即发ღღ，AGI 并非终点ღღ，而是通往 ASI 的起点ღღ。在迈向超级人工智能（ASI）的征程中ღღ，阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭将其清晰划分为智能涌现ღღ、自主行动ღღ、自我迭代三个演进阶段ღღ，当前正处于承上启下的自主行动阶段ღღ。

　　回溯 AI 发展进程ღღ，智能涌现阶段为迈向 ASI 奠定了基础ღღ。大模型的问世标志着一个里程碑式的突破ღღ，它使 AI 摆脱传统任务局限ღღ，具备认知理解ღღ、内容生成与逻辑推理的通用智能基础ღღ，为 ASI 征程搭建了认知底座ღღ，也为进入自主行动阶段做好了铺垫ღღ。

　　如今我们正处在 AI 自主行动的阶段ღღ：在智能涌现的基础上ღღ，AI 从感知与生成加速迈向决策与行动ღღ。智能体技术体系推动 AI 能力升级ღღ，实现了从被动响应指令到主动感知环境ღღ、规划任务ღღ、调用工具的本质性转变ღღ，也重构了人机协作模式ღღ。

　　与此同时ღღ，AI 正突破虚拟边界ღღ，以机器人ღღ、智能汽车ღღ、智能硬件等形态为载体ღღ，深度融入生产制造ღღ、 公共服务ღღ、日常生活等真实物理场景k8凯发天生赢家一触即发ღღ。AI 的自主行动使得技术能力真正落地成为真实场景中的实践价值ღღ，也成为 AI 从智能涌现到实现自我迭代的关键桥梁ღღ。

　　这一阶段的到来ღღ，驱动了技术ღღ、应用ღღ、产业的系统性革新ღღ：技术层面ღღ，推动底层算力ღღ、模型ღღ、架构持续突破ღღ，构建更坚实的 AI 发展底座ღღ；应用层面ღღ，催生软件生态与硬件形态的创新ღღ，拓展 AI 赋能的场景边界ღღ；产业层面ღღ，将重塑产业结构ღღ、商业规则及全球创新协同模式ღღ，为经济社会高质量发展注入新动能ღღ。

　　本文基于 2025 年云栖大会所呈现的全景趋势与核心亮点ღღ，系统梳理AI迈向自主行动的技术演进与产业脉络ღღ， 一方面呈现当前发展阶段的关键特征ღღ，更试图探寻这一阶段如何为 AI 最终迈向自我迭代的 ASI 目标铺路ღღ，共同见证 AI 开启更广阔发展图景的重要进程ღღ。

　　技术能力的持续突破是 AI 价值释放的基础ღღ，通过构建算力基座ღღ、基础模型ღღ、开发体系ღღ、技术生态等关键要素ღღ，结合软硬件协同演进ღღ，为 AI 应用提供稳定ღღ、高效和可扩展的技术支撑ღღ，解决从技术研发到落地应用的核心痛点ღღ。

　　云计算与 AI 的深度融合ღღ，正构建从底层硬件到上层应用的全栈技术生态ღღ，是破解 AI 规模化落地资源与成本瓶颈的关键ღღ。云计算的核心优势在于其异构算力池化能力ღღ，能将 CPUღღ、GPUღღ、TPU 等不同类型的算力资源整合为统一资源池ღღ，根据 AI 任务的实时需求动态分配算力ღღ，避免单一算力资源闲置或过载的问题ღღ，形成了弹性可扩展的算力底座ღღ。同时ღღ，云计算可以支撑训推一体化落地ღღ，通过统一的平台实现模型训练ღღ、推理ღღ、优化ღღ、部署的全流程衔接ღღ，无需在不同系统间反复迁移数据与模型ღღ，缩短从技术研发到应用落地的周期ღღ。

　　全栈 AI 云基于弹性可扩展的算力底座ღღ，向上整合了数据管理ღღ、模型训练及推理与应用开发的全流程服务ღღ：数据管理层面ღღ，可实现多源异构数据接入ღღ、自动化清洗标注与合规存储调度ღღ，为 AI 提供高质量数据支撑ღღ；模型训练及推理层面ღღ，能动态匹配算力资源大内亚里沙ღღ、提供优化工具链与多场景推理方案ღღ，高效推进模型从研发到实用ღღ；应用开发层面ღღ，通过开发平台与工具链ღღ、API 接口与行业模板ღღ，助力企业快速构建并集成 AI 应用ღღ。云智一体全栈 AI 能力极大地降低了 AI 开发与部署的门槛ღღ，使得企业无需投入巨额硬件成本ღღ，即可按需使用算力资源与开发工具链ღღ，从而将重心聚焦于业务创新本身ღღ。

　　当前ღღ，大型模型的能力边界正处于不断扩展之中ღღ。一方面ღღ，模型从单一模态向多模态融合演进ღღ。多模态大模型能够协同处理文本ღღ、图像ღღ、音频ღღ、视频乃至 3D 信息ღღ，这种跨模态的理解与生成能力使其更加贴合人类的认知方式ღღ，极大地拓宽了 AI 的应用场景ღღ，例如在教育领域ღღ，多模态大模型可将课本上文本知识转化为视频动画与语音讲解ღღ，使学生能以更为直观生动的方式掌握知识点ღღ；在医疗领域ღღ，多模态大模型能够综合分析患者的 CT 影像ღღ、病历文本与问诊语音ღღ，辅助医生更全面地判断病情ღღ。

　　另一方面ღღ，大模型通过技术创新优化并提升核心能力ღღ：通过引入基于人类反馈的强化学习（RLHF）等技术ღღ，模型能在与环境的交互中不断优化策略ღღ，增强复杂任务推理与规划能力ღღ，例如在物流调度场景中ღღ，模型可根据实时路况ღღ、订单量ღღ、车辆状态动态调整配送路线ღღ，而非依赖预置规则或算法ღღ。同时ღღ，结合领域知识ღღ，通过在后训练过程中融入行业数据与规则ღღ，显著提升通用大模型在垂直场景的适应性与专业性ღღ：如金融领域的大模型融入风控规则与市场数据后ღღ，能更精准地识别信贷风险ღღ；工业领域的大模型结合设备运维知识ღღ，可提前预测设备故障ღღ。这些突破正推动大模型从被动响应人类指令转向主动求解复杂问题ღღ，成为 AI 自主行动的核心技术支撑ღღ。

　　智能体技术兴起ღღ，正重塑 AI 时代应用开发范式ღღ。任务规划与执行已从预定义静态流程编排ღღ，转向模型自主分解任务ღღ、动态决策的智能化模式ღღ。同时ღღ，智能记忆可贯通上下文ღღ、动态适配不同用户ღღ，兼具从历史记录到个性生成的分层能力与多模态存储功能ღღ；信息增强机制通过接入本地知识ღღ、领域数据与实时信息ღღ，提升智能体的准确性与专业性ღღ。依托此范式ღღ，智能体可实现从“Chat”到“Action”的跨越ღღ，通过调用各类工具和服务ღღ，与真实环境交互完成任务并实现自我进化ღღ。阿里云百炼平台全面覆盖规划决策ღღ、信息管理ღღ、工具调用等关键开发环节ღღ，推出 ModelStudio-ADK 与 ADP 高低代码双引擎架构ღღ，打通智能体从开发ღღ、部署到商业化的全链路ღღ。此外ღღ，Qwen-Coder 编程大模型可实现代码生成补全ღღ、复杂编程任务调试ღღ，助力开发者高效开发ღღ。

　　应用架构也正向 AI 原生阶段演进ღღ。AI 原生应用架构的目标ღღ，是在满足可扩展ღღ、可观测ღღ、安全合规的基础上ღღ，依托全新架构范式实现应用的 “智能思考与行动”ღღ，最大化释放大模型的智能潜力ღღ。AI 原生应用架构的核心在于系统性地组织与大模型的交互ღღ，将模型的认知潜力转化为稳定ღღ、可靠且可进化的应用能力ღღ，典型架构包含 API 网关ღღ、AI 网关ღღ、云原生服务管理平台ღღ、AI 观测和评估ღღ、事件驱动架构及工具集等模块ღღ，目前已初步形成以“大模型为核心k8凯发天生赢家一触即发ღღ、Agent 为执行单元ღღ、工具链为延伸能力”的智能系统框架ღღ。未来ღღ，AI 原生应用架构将突破现有能力集成调用的局限ღღ，进一步向具备自主性大内亚里沙ღღ、演化性与环境感知能力的方向发展ღღ，持续完善智能应用的架构支撑体系ღღ。

　　开源开放是推动 AI 技术普惠化与创新加速的关键力量ღღ。它通过构建创新协同网络ღღ，打破技术垄断与资源壁垒ღღ，让不同规模的企业ღღ、开发者都能获取高质量的 AI 技术与资源ღღ。阿里云作为国内率先布局自研大模型开源的企业之一ღღ，持续推进“全尺寸ღღ、全模态ღღ、多场景”的开源策略ღღ，迄今已贡献 300 余款开源模型ღღ，覆盖文本ღღ、图片ღღ、语音ღღ、视频ღღ、推理ღღ、代码等多个领域ღღ，通义千问衍生模型超 14 万个ღღ，开发者可基于开源模型快速进行二次开发ღღ，大幅降低研发成本ღღ。

　　魔搭社区则成为中国特色开源生态的标杆ღღ，目前已汇聚 1600 万开发者与 7 万个模型ღღ。企业ღღ、科研团队和开发者均可在魔搭社区获取开源模型与工具ღღ、寻找适配的技术解决方案ღღ、发布最新成果并获取实践反馈ღღ。多家企业依托通义开源模型ღღ，在营销ღღ、客服ღღ、游戏ღღ、教育等多个领域进行垂直模型开发ღღ；中国科学院等多家科研机构ღღ，也已相继接入通义千问开源模型ღღ，其中国家天文台基于 QwQ-32B 模型打造出用于太阳耀斑分析与预测的金乌大模型ღღ。开源开放不仅降低 AI 技术门槛ღღ，更可推动形成多元协同创新生态ღღ，让创新力量从头部企业延伸至中小企业ღღ、科研机构与开发者ღღ，加速 AI 技术的迭代与落地ღღ。

　　智能体技术重塑软件生态新格局ღღ，具身智能引领硬件革命新方向ღღ。基于应用的创新ღღ，AI 完成从技术创新到实际应用的关键跨越ღღ，让智能价值真正融入到生产与生活ღღ。

　　AI 已超越工具辅助属性ღღ，正演进为重塑数字生产力的核心力量ღღ，而智能体(Agent)的融入则彻底改变软件生态的运行模式ღღ。具备自主决策与执行能力的智能体逐渐深度融入真实业务流与数据流的数字伙伴ღღ。例如在电商的采购业务里ღღ，智能体能够实时抓取业务数据ღღ，自主分析备货需求ღღ、筛选优质供应商并完成询价筛选ღღ，生成并下达采购订单ღღ，全程融入业务流并自主执行ღღ。智能体打破了传统软件被动响应ღღ、流程固化的模式ღღ，通过“感知 - 决策 - 执行”的闭环ღღ，实现对复杂业务流程的动态理解ღღ、优化和自适应执行ღღ。这种深度融合不仅重构数字世界运行模式ღღ，更驱动着生产关系的革新ღღ：

　　在决策机制上大内亚里沙ღღ，人类思考与 AI 分析形成互补ღღ：企业管理者设定战略目标ღღ，智能体则通过分析海量数据生成多套执行方案ღღ，并预测各方案的风险与收益ღღ，提升决策的科学性与前瞻性ღღ；

　　在业务流程上ღღ，人机协作重塑分工模式ღღ：智能体承担数据处理ღღ、任务执行等重复性工作ღღ，人类专注于战略规划ღღ、创意设计ღღ、价值判断等高价值工作ღღ，例如在内容创作领域ღღ，智能体可自动整理素材ღღ、生成初稿ღღ，创作者则聚焦于内容优化与价值提升ღღ，显著提升运行效率ღღ；

　　在组织架构上ღღ，多智能体自主协同打破部门壁垒ღღ：企业内部的研发ღღ、生产ღღ、销售智能体可实时共享数据ღღ，例如研发智能体发布新产品设计后ღღ，生产智能体可自动规划生产线调整ღღ，销售智能体同步启动市场调研ღღ，通过自主完成跨部门ღღ、跨领域的流程流转与协作ღღ，催生更加扁平ღღ、灵活ღღ、敏捷的组织形态ღღ。

　　AI 正突破虚拟边界实现关键能力跃迁ღღ，通过环境理解ღღ、 自主决策与任务执行的能力ღღ，以智能硬件ღღ、智能驾驶汽车ღღ、机器人等为载体融入物理场景ღღ。它通过传感器感知物理世界信息ღღ，结合 AI 算法解析场景需求ღღ，再依托硬件载体执行任务ღღ，构建“感知 - 决策 - 执行”闭环k8凯发天生赢家一触即发ღღ，推动硬件设备从被动功能执行向主动自主行动进化ღღ。这场从数字智能到具身智能的跨越ღღ，让 AI 成为物理世界中不可或缺的参与者与执行者ღღ，重构人与硬件设备的交互逻辑ღღ。

　　智能硬件ღღ：手机 / PCღღ、AR / VRღღ、穿戴设备等硬件终端演进为具备情境感知与主动服务的智能伙伴ღღ，提供个性化的沉浸式体验ღღ，例如 AI 眼镜可实时识别用户视野中的物体并提供信息讲解ღღ，AI PC 能根据用户工作场景自动切换性能模式ღღ，智能家居系统可通过分析用户行为习惯ღღ，主动调节室内温度ღღ、灯光与家电状态ღღ。

　　智能驾驶汽车ღღ：通过多传感器融合ღღ，并借助大模型强大的环境认知与实时决策能力ღღ，智能驾驶系统能够应对更加复杂多变的长尾场景ღღ，提升复杂场景认知能力ღღ，实时调整车速与路线ღღ，提升决策响应速度ღღ。

　　工业与服务机器人ღღ：通过融合大模型ღღ，机器人的环境感知ღღ、任务拆解和灵巧操作能力得到大幅提升ღღ，不仅能完成更精密的操作ღღ，还能实现更自然安全的人机交互和协作ღღ。

　　AI 已超越工具属性ღღ，成为重塑产业格局的核心变量ღღ。国务院《关于深入实施“人工智能 +”行动的意见》明确要求推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合ღღ。AI 在推动智能化升级大内亚里沙ღღ、深化全球协同ღღ、催生创新生态的同时ღღ，也需要构建负责任的发展框架ღღ，助力开创更具包容性ღღ、可持续性的新阶段ღღ。

　　从企业端的业务流程重构ღღ，到消费端交互体验升级ღღ，AI 成为推动各行业各领域智能化发展的核心力量ღღ。

　　在企业层面ღღ，AI 正从单点辅助转向系统智能ღღ，全面渗透到研发ღღ、生产ღღ、供应链和服务等环节ღღ。例如ღღ，在研发阶段ღღ，药企利用大模型模拟药物分子与靶点的相互作用ღღ，加速潜在药物筛选ღღ，缩短研发周期ღღ；生产过程中ღღ，食品企业通过 AI 驱动的视觉检测系统ღღ，实现产品瑕疵的高速精准识别ღღ，提升质量控制水平ღღ；供应链管理中ღღ，零售企业运用大模型分析消费数据k8凯发天生赢家一触即发ღღ，精准预测需求ღღ，优化库存布局ღღ，降低成本ღღ；服务领域ღღ，旅游企业借助智能体提供个性化旅行方案ღღ，结合实时信息调整行程大内亚里沙ღღ，增强用户体验ღღ。这些不仅提升产业效率ღღ，更重构产业价值创造模式ღღ。

　　面向消费者ღღ，AI 从被动响应转变为主动服务ღღ，提供更加个性化的体验ღღ。如在衣着造型方面ღღ，根据用户体型和偏好推荐穿搭方案ღღ；个人健康管理上ღღ，智能设备分析用户的健康数据ღღ，定制健身和睡眠改善计划ღღ；智能家居场景下ღღ，整合设备数据自动调节室内环境参数ღღ，适应家庭成员的生活习惯ღღ；日常出行时ღღ，智能系统基于路况和个人日程提前规划最优路线ღღ。这些应用共同促进了更高效ღღ、便捷的生活方式ღღ。

　　AI 正加速全球流动与共享ღღ，打破地域限制ღღ，推动全球产业分工重构与创新资源优化ღღ。这一进程并非简单的技术转移ღღ，而是 AI 创新能力的全球扩散与协同创造ღღ。不同国家ღღ、企业ღღ、科研机构基于自身优势ღღ，在产业链中承担不同角色ღღ，形成互补共赢的创新网络ღღ。而 AI 云作为全球创新数字基座ღღ，发挥着关键支撑作用ღღ：它通过统一的平台实现全球数据ღღ、模型ღღ、工具的共享ღღ，让分布在不同地区的创新主体能实时协作ღღ。

　　从实践来看ღღ，全球创新呈现多元协同态势ღღ：跨国企业依托 AI 云平台构建分布式研发和运营网络ღღ，实现数据的实时共享与协同ღღ，显著提升业务效率ღღ；出海企业则借助 AI 云的能力与当地市场需求深度融合ღღ，通过适应当地环境与场景优化系统功能ღღ，有效赋能本土产业与社会发展ღღ。这种全球化协同创新ღღ，让创新资源突破地域限制ღღ，实现最优配置ღღ，推动 AI 技术更快迭代ღღ，同时也让更多地区享受到智能化变革带来的红利ღღ。

　　云和 AI 技术的普及ღღ，正显著降低创新创业门槛ღღ，推动创新主体从科技巨头走向多元生态ღღ。在技术层面ღღ，一站式大模型服务平台提供预置模型与开发工具ღღ，开发者无需从零构建模型ღღ，即可快速开发 AI 应用ღღ；低代码 / 无代码开发平台通过可视化拖拽组件ღღ，让非技术人员也能参与 AI 应用搭建ღღ；AI 编程工具能自动生成代码ღღ、排查错误ღღ，提升开发效率ღღ。在资源层面ღღ，开源社区ღღ、共创平台和孵化器打破壁垒——开源社区提供免费的模型与技术文档k8凯发天生赢家一触即发ღღ，共创平台连接需求方与技术方ღღ，孵化器则为初创企业提供资金ღღ、场地与技术指导ღღ。

　　这种环境下ღღ，创新主体呈现多元化趋势ღღ：中小企业借助低成本技术资源ღღ，得以快速推出贴合细分场景的 AI 产品ღღ，精准满足特定领域的需求ღღ；个人开发者凭借 AI 工具实现创意高效落地ღღ，并在开源社区积极发布应用ღღ，与全球开发者交流迭代ღღ。这其中年轻人和女性凭借更新鲜和更细腻的视角开辟创新路径ღღ，拓展 AI 的应用边界ღღ。多元化的创新生态成为推动 AI 在各行各业落地的活跃且充满活力的重要力量ღღ，让 AI 创新不再局限于专业技术领域ღღ，而是融入更多元的视角与需求ღღ，推动 AI 应用更贴近生活k8凯发天生赢家一触即发ღღ、更具包容性ღღ。

　　AI 早已脱离实验室的范畴ღღ，深度融入千行百业ღღ，不仅重塑全球经济结构ღღ、社会运行方式ღღ，更在拓展人类的认知边界ღღ。技术加速的背后ღღ，阿里云智能集团首席战略官郑俊芳指出ღღ，更需明确“技术越强大ღღ，责任越重大”——“AI 向善”为核心价值目标ღღ，稳健治理体系则是其实现的必要保障ღღ。

　　AI 的正向价值已在多领域落地ღღ：医疗领域支撑精准诊疗ღღ，教育领域推动资源普惠ღღ，科研领域加速前沿突破ღღ，能源领域助力双碳目标ღღ。阿里云创始人ღღ、之江实验室主任王坚院士更界定 AI 本质ღღ：“AI 不是替代谁ღღ，而是帮助谁”ღღ。他以“医生价值在于诊疗”为喻ღღ，强调 AI 价值应聚焦实际赋能ღღ，并援引图灵观点称 AI 是时代“纸与笔”大内亚里沙ღღ，虽不替代大脑ღღ，却为创造力落地提供支撑ღღ，这也与吴泳铭“AI 越强大ღღ，人类更强大”的论断高度契合ღღ。

　　而 AI 发展过程中面临的数据隐私泄露ღღ、算法偏见ღღ、技术滥用等挑战ღღ，则需依托治理破解ღღ。郑俊芳指出ღღ，全球 AI 治理是行业发展的保障轨道ღღ，而非创新约束ღღ，倡导以 “战略远见ღღ、务实行动ღღ、开放心态”构建“负责任 AI 全球路线图”ღღ。具体举措包括健全伦理规范ღღ、强化技术安全防护ღღ、建立高风险场景防控监管机制等ღღ，形成可控可信体系ღღ。

　　正如本次云栖大会所呈现的ღღ，AI 迈向自主行动的进程正在加速ღღ，技术突破构筑了能力基石ღღ，应用创新开拓了价值空间ღღ，而产业升级则为经济社会的高质量发展注入了新动能ღღ，AI 正在推动技术ღღ、应用和产业的系统性革新ღღ。

　　面向未来ღღ，唯有坚持技术发展与治理建设同步ღღ、创新活力与责任担当并重ღღ，方能推动社会的全面智能化转型ღღ，AI 负责任发展需产业ღღ、学术ღღ、政府及公众的多方协同ღღ。当前形成的共识与标准ღღ，将成为人机协同“底层协议”ღღ；未来以治理为保障ღღ、技术为驱动ღღ、责任为导向ღღ，方能实现“AI 解放人类潜能ღღ、共创无限可能”的可持续发展目标ღღ，创造更加高效ღღ、普惠和美好的未来社会ღღ。