2025年末AI前沿观察：芯片、智能体与数字人引领技术新浪潮

3,410 0

在刚刚过去的12月，AI领域多项技术突破密集涌现，从底层芯片架构到上层应用场景，科技界正以前所未有的速度重塑智能技术的边界。

上海交通大学团队研发的全光计算芯片LightGen登上《科学》期刊，首次实现了面向大规模生成任务的全光端到端计算。

与此同时，国家超算互联网科学计算智能体在天津正式发布，将传统模式下耗时1天的工作缩短至1小时左右完成。

01 芯片革命：全光计算赋能视觉生成

上海交通大学集成电路学院陈一彤课题组在国际权威期刊《科学》上发表了关于全光计算芯片LightGen的研究成果，该芯片可完成高分辨率图像语义生成、高清视频生成及语义调控等多项大规模生成式任务。

全光计算芯片与传统电子芯片的本质区别在于，它让光在芯片中传播，用光场的变化完成计算。这种技术天然具备高速和并行优势，被认为是突破算力与能耗瓶颈的重要方向。

LightGen之所以能够实现性能飞跃，在于它在单枚芯片上同时突破了三项关键瓶颈：单片上百万级光学神经元集成、全光维度转换和不依赖真值的光学生成模型训练算法。

这一突破使得面向大规模生成任务的全光端到端实现成为可能，让全光芯片完整实现“输入—理解—语义操控—生成”的闭环过程。

斯坦福大学李菲菲教授在《时代》周刊发文指出，空间智能是人工智能的下一个前沿。她认为，大型语言模型虽能处理抽象知识，却缺乏与现实世界互动的空间能力。

构建具有空间理解力的人工智能需要比大型语言模型更具野心的“世界模型”，这种模型能够理解、推理、生成以及与复杂世界交互。目前，世界实验室公司的“大理石”多模态世界模型已经把这些能力交到了创作者和作家手中。

清华大学智能产业研究院（AIR）研究团队在自动驾驶与具身智能交叉领域取得重要进展，提出“具身认知增强的端到端自动驾驶”新范式，首次将人类驾驶员的脑电信号（EEG）认知特征融入自动驾驶模型训练。

该技术采用了“以脑教眼”的方式，通过跨模态学习获取人类驾驶认知能力，然后仅需输入常规的车载摄像头视频数据即可辅助驾驶决策，无需在车端部署脑电采集设备。实验显示，引入人类认知特征后，自动驾驶模型的规划轨迹误差显著降低，碰撞率相对下降了约18%至26%。

随着人工智能大模型向十万亿级参数、全模态融合方向演进，算力基础设施已从传统服务器集群迈入“超节点时代”。超节点是将多台物理机器通过高速互联技术深度整合，在逻辑层面形成具备资源池化、规模扩展与长稳可靠特性的“超级计算机”。

华为昇思MindSpore打造的HyperParallel架构，把超节点看成一台“超级计算机”进行编程和调度，实现了”复杂留给框架，简单交给用户”的设计理念。

中国商飞基于昇思框架打造的“御风·智翼”智能体，借助超节点的大规模并行计算能力，将民用飞机超临界翼型设计的仿真周期从数周压缩至分钟级。

与此同时，国家超算互联网科学计算智能体在天津发布，打造了具备多行业知识体系的“超级科学智能大脑”。

该智能体通过自然语言交互，可自动完成科研任务的问题拆解、算力资源调度、计算软件调用、结果分析与报告生成。中国科学院院士钱德沛表示，科学计算智能体的出现与发展，有助于整合分散的算力、工具链和知识资源，为科研人员提供更加高效、普惠的创新支持。

中国科学技术大学和阿里巴巴的研究团队发布了名为Live Avatar的突破性技术，成功让一个拥有140亿参数的大规模AI模型，实现了实时、无限时长的高清数字人视频生成。

Live Avatar首次同时实现了”流式生成”、”实时速度”和”无限时长”三个目标。研究团队采用“时间步流水线并行”技术，使用5块高性能显卡（H800 GPU），每块显卡只负责生成过程中的一个特定步骤。

通过这套流水线系统，Live Avatar在5块显卡上实现了每秒20帧的生成速度，可以实时生成流畅的视频。

为了确保数字人在长时间对话中保持一致的外貌，Live Avatar提出了“滚动锚点帧机制”。这项技术包括自适应注意力锚点和滚动位置编码两个核心设计，确保数字人在生成过程中始终保持一致的外观。

全光计算芯片的突破只是冰山一角。当LightGen芯片让光“理解”语义，当国家超算互联网科学计算智能体让科研效率提升百倍，我们正见证AI从辅助工具演变为核心生产力。

在清华大学的研究中，融合人类认知的自动驾驶模型碰撞率下降超18%；而中科大的Live Avatar技术，则让AI数字人能够无限时长地保持对话一致性。

这些突破共同描绘了一个未来图景：AI将更深地融入我们的物理世界和虚拟空间，从底层芯片到上层应用，全面重塑人机协作的形态。