2025年3月18日，英伟达在美国圣何塞召开了年度技术大会（GTC），此次大会以"AI推理时代"为核心，揭示了AI领域的重要转型，此次会议共举办了1200多场行业应用的"AI小会"，研究团队深入剖析，提炼出十大技术趋势，以下是我们对这些趋势的深入解读。
一、端到端世界模型与具身AI的快速发展 随着物理AI系统与实体世界的深度交互，端到端世界模型和具身AI正在加速展开。这一趋势不仅影响自动驾驶，还将扩展至机器人技术、医疗设备和工业自动化。英伟达的Cosmos平台正成为这一领域的基础模型平台，使机器能够通过学习视频数据，实现对物理环境的理解和操作。特别是在自动驾驶领域，VLA（视觉-语言-行动）模型通过优化推理过程，有望突破L4级别自动驾驶的瓶颈，理想汽车等公司已开始实践这种创新。
二、生成式AI与传统AI工作流程的深度融合 生成式AI正在被企业无缝集成到现有AI系统与业务流程中，这一转变不仅限于简单的接口整合，而是重新设计工作流程。金融与医疗行业尤为突出，瑞银、万事达和Visa等公司利用生成式AI提升了风险评估的准确性。而在医疗领域，医院通过引入生成式医学报告系统，显著提高了诊断效率。这种趋势表明，AI不再是替代工具，而是增强协作的关键。
三、行业专用基础模型的崛起 行业专用基础模型因应各行业的数据与任务，有望在特定领域内展现出更高的性能。例如，医疗健康领域的模型能够更好地处理临床数据，而工业领域的模型便于理解复杂的工业流程。这些模型的可用性提升，标志着推理新范式的发展。同时，英伟达针对特定领域提供的BioNeMo和MONAI框架，有效提升了行业应用的准确性。
四、多智能体系统的应用与合作 多智能体系统的应用正在逐步向实际生产环境展开。这一系统由多个专业AI智能体组成，能够协同解决复杂问题。这种分布式的智能体结构有助于提高信息处理的效率与准确性，BlackRock的AladdinCopilot便是此类应用的实例，采用智能助手协作的方式，有效分解并管理复杂任务。
五、高性能计算与科学发现的新模式 AI的引入正在彻底改变传统高性能计算（HPC），例如在气候科学、量子模拟和生物信息学领域，AI被用来增强物理模型的性能。通过结合神经网络与物理模型，研究人员得以快速处理复杂数据，极大地推动了科学发现的效率。
六、企业RAG系统的专业化 检索增强生成（RAG）技术正在从概念验证阶段迈向实际应用。多模态检索技术与知识图谱的整合变得尤为重要，金融、制造业和医疗等领域纷纷部署RAG系统应对复杂数据处理需求。这一趋势的深化，正在推动整个行业的基本变革。
七、AI赋能的数字孪生技术 AI驱动的数字孪生技术在多个行业得到了广泛应用，如汽车制造商使用数字孪生优化生产流程，医疗机构通过数字孪生测试新疗法。这种技术最大程度地整合了实时数据流，通过AI提升了虚拟环境的准确性和可靠性。
八、AI的安全性与透明度 AI的安全性与可解释性已成为应用的首要条件，行业内正在加强对AI系统的监管与管理。特别是在自动驾驶领域，英伟达推出的Halos综合安全系统为AI的安全提供了全方位保障。
九、生成式AI带来的内容创作变革 在内容创作与个性化体验方面，生成式AI的影响逐渐显现。可口可乐、Mars等公司利用生成式AI简化内容制作流程，提供个性化市场体验，显著缩短了市场反应时间。同时，智能座舱中的用户体验也得到了优化。
十、AI基础设施的演变 AI计算基础设施正向着综合AI工厂的方向发展，国家和大型企业逐渐重视主权AI的建设，强调数据主权与竞争力。此次GTC会议上，多个国家探讨了如何构建AI基础设施，推动数字经济发展。
从以上各个技术趋势来看，AI的不断迭代与发展正在重塑各个行业的基础结构与运作方式，同时也为个人用户提供了新的动力与机遇。在我使用了数十家AI绘画、AI生文工具后，强烈推荐给大家以下这个工具——简单AI。简单AI是搜狐旗下的全能型AI创作助手，包括AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。可一键生成创意美图，3步写出爆款文章。网站提供生成创意美图、动漫头像、种草笔记、爆款标题、活动方案等多项AI创作功能。工具链接：
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