为深入了解DeepSeek在通用人工智能领域的最新进展，《科技导报》邀请北京航空航天大学人工智能研究院教授、国家重点研发计划（智能服务适配）首席专家吴文峻撰文，探讨DeepSeek的技术创新与通用人工智能发展趋势。首先，从DeepSeek的技术特点出发，详细分析了其在模型架构和推理技术方面的核心创新；随后，探讨了DeepSeek对通用人工智能未来发展的影响，包括开源生态的作用、神经标度律（Neural Scaling Law）的局限性以及通专结合的行业模型；最后，总结了DeepSeek的技术贡献，展望了其在开源生态和垂直领域应用中的潜力。

　　随着全球科技竞争的加剧和数字经济的持续推进，人工智能（AI）产业正迎来前所未有的技术革新浪潮。2025年，作为推动国家战略的重要组成部分，“人工智能+”正以其强大的产业融合能力，逐步实现从理论突破到应用落地的质变。在我国超大规模市场的坚实基础上，AI产业展现出前所未有的创新潜力，成为引领未来科技发展的核心引擎之一。 　　在技术层面，深度学习和神经网络的持续优化成为行业的关键驱动力。近年来，基于Transformer架构的大模型技术实现了质的飞跃。例如，国内领先的AI公司在自主研发的基础上，推出了参数规模突破百亿级的行业专用大模型，模型性能较去年提升了15%以上，显著增强了行业应用的智能化水平。这些模型在自然语言处理、图像识别、医疗诊断等垂直场景中表现出优异的性能，为行业带来了革命性的效率提升。同时，技术攻关也集中在算法的绿色节能和算力优化方面，推动AI软硬件的自主可控，减少对国外技术生态的依赖，确保产业链安全稳定。

　　在2025年的今天，人工智能科技正以前所未有的速度重塑世界，从技术突破到应用落地，从产业变革到社会影响，AI技术正引领人类社会迈向一个全新的智能时代。以下是对未来人工智能科技发展趋势的深度揭秘。 　　大模型技术已成为AI发展的核心驱动力。2025年，大模型正从“重训练”转向“重推理”，通过强化学习和知识蒸馏技术，推理效率显著提升。多模态大模型正从“感知”迈向“认知”，能够整合文本、图像、音频等多维度数据，模拟物理规律、预测未来行动。例如，微软提出的因果推理模型，可优化工业控制流程，降低事故风险。这种技术将推动AI从“被动响应”转向“主动规划”，成为复杂环境中的“超级大脑”。