随着DeepSeek的火爆出圈，人工智能作为当前全球创新最活跃的领域之一，正在迎来智能化升级浪潮。登上春晚舞台扭起秧歌的宇树机器人、动画技术革新领跑电影票房的《哪吒之魔童闹海》，这些现象级的人工智能科技成为2025年年初的热门话题。通用人工智能（AGI）的发展是推动社会进步的关键。它能够突破现有AI的局限，实现跨领域学习与智能决策，提升生产力，优化资源配置，助力解决全球性难题。发展AGI是实现可持续发展的必然选择。

当前，全球已发布超1300个大模型，中国占比达36%，涵盖文本、语音、视频等多模态领域。然而，通用人工智能（AGI）的实现不仅依赖参数规模，更需突破任务泛化能力。例如，商汤科技的“日日新”大模型体系，通过跨行业数据整合与自动标注技术，将智驾场景的数据利用率提升至传统模型的数倍。未来，大模型将从“通用基座”向“垂直场景”下沉，如医疗诊断、工业质检等，通过“行业知识蒸馏”实现精准赋能。

万亿参数大模型的训练需万卡级算力支持，但传统网络架构的丢包率每增加0.1%，训练效率可能骤降50%。腾讯云通过优化组网协议与液冷技术，构建万卡级AI集群，支持张量并行与流水线并行的混合训练模式，使算力利用率提升30%以上。商汤自建的SenseCore AI大装置更以5.0 exaFLOPS算力，支持20个千亿级模型同步训练，推动“算力即服务”的产业范式。

数据标注不仅是技术问题，更是认知架构的构建。朱松纯团队提出，通用人工智能需突破“感知数据表象”，挖掘因果、意图等隐性价值，例如通过多模态数据集OmniObject3D实现三维物体的精准理解。未来，数据集的构建将向“动态闭环”演进，结合实时反馈与增量训练，使模型持续适应复杂环境。

传统AI依赖单一模态数据，而AGI需融合视觉、语音、文本等多模态信息。例如，李飞飞团队的“大世界模型”可将文字转化为可交互的三维空间，实现物理规律模拟；商汤的BEV感知算法则通过Transformer结构，将道路场景的感知精度提升至毫米级，推动自动驾驶量产落地。

AI Agent技术的崛起标志着决策智能化升级。以HuggingGPT为例，其通过调用外部工具链，自主完成从数据分析到任务执行的闭环，实现“目标驱动”的决策模式。在工业领域，AI Agent可动态拆解“取苹果”等模糊指令，结合环境感知与工具调用，完成复杂操作。

群体智能通过多Agent协作实现“1+1>2”的效应。例如，自动驾驶车队可通过分布式学习共享路况数据，优化全局路径规划；在智慧城市中，能源网络与交通系统的Agent集群可协同调度，实现资源效率最大化。

通用大模型通过融合医学文献、影像数据与临床记录，可辅助诊断罕见病。例如，MiniMax的多模态模型已实现CT影像的自动分析，误诊率较传统算法降低40%。

在汽车制造中，商汤的GOP感知体系将数据标注成本降低94%，并通过自然语言指令驱动机械臂完成精密装配，实现“零编程”生产。

基于大模型的城市模拟器可预测交通拥堵、疫情传播等社会问题，为政策制定提供动态推演。北京通用人工智能研究院的社会模拟器已应用于应急管理场景，决策响应速度提升70%。