1. 大模型与多模态融合‌

   • 生成式AI持续突破多模态能力，整合视觉、听觉、触觉等多源数据，推动自动驾驶、医疗诊断等场景的决策精准度提升。
   • 大模型向“双向发射”演进，从被动响应转向主动生成解决方案，加速教育、创意设计等领域的智能化革新。

2. ‌边缘AI与本地化部署‌

   • 边缘计算与AI深度结合，实现低延迟、高隐私保护的终端智能，覆盖智能家居、工业自动化等高频实时场景。
   • 轻量化小模型加速普惠化，特定任务（质检、语音交互）性能超越大模型，推动本地化部署成本下降。

3. ‌量子计算赋能AI突破‌

   • 量子计算为AI算法提供亿级算力跃升，加速疫苗研发、新材料设计等复杂领域突破，2025年进入实验室验证阶段。

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