于轰然成势处，见万象归一。
2025年12月3日，“轰然成势，万象归一”2025甲子引力年终盛典在北京举办。本次大会共吸引了2000+人次到场参会。
会上，70多位科技行业重要嘉宾，从算法创新、基础设施架构、具身系统等核心技术，到开源生态、产业落地、资本流向等方面，带来了系统性的最新分享与深刻洞见。
大会开场，甲子光年创始人&CEO张一甲发表了《轰然成势，万象归一：2025人工智能产业30条判断》报告。
报告指出，人工智能的发展已越过临界点，其能量积蓄正“轰然成势”，推动产业进入以“默认式AI”为底层逻辑的新阶段。报告的30条判断旨在穿透技术、产品、产业及社会层面的复杂流变，揭示智能革命从爆发到“万象归一”新秩序形成的完整图景与未来路径。
展开剩余94%甲子光年创始人&CEO张一甲
此外，大会还设置两场巅峰对话和三大专场。与会嘉宾共同探讨了AI从技术爆发到产业落地的演进路径，以及在“默认式AI”时代下，企业如何穿越周期，寻找新的增长极。
一直以来，「甲子光年」深耕硬科技、智能制造以及数字化转型，跟踪产业发展最新动态，独立输出有价值的产业观点。为了表彰推动中国科技产业发展的先锋，在大会最后的颁奖典礼环节，「甲子光年」现场发布【甲子100榜单】【甲子Cool Vendor榜单】【科技产业投资榜单】，记录下2025年中国科技界那些最亮眼的企业与个人，并对行业格局和未来开启新展望。
（篇幅所限，本文只摘取大会当天精华部分。各环节实录内容均会陆续在「甲子光年」官方渠道陆续发布，敬请期待）
1.轰然成势，万象归一：2025人工智能产业30条判断在2025甲子引力年终盛典的开幕式上，甲子光年创始人&CEO张一甲发表了《2025年人工智能产业30条判断》报告（点击阅读报告全文）。
甲子光年创始人&CEO张一甲
张一甲以“轰然成势，万象归一”八个字为产业现状定调。当前AI的发展已从单点突破演变为复杂系统的能量耦合，模型、算力、数据与应用正融合为统一的经济基础，智能革命正式从爆发期走向秩序建立期。
回顾产业历程，张一甲指出，继2023年的“惊讶”与2024年的“商业拷问”之后，2025年行业正式进入“默认式AI”（Default AI）阶段。
所谓“默认式AI”，是指无需用户主动选择，默认开启的人工智能形态，具有非选择性、低感知、系统绑定三大特征。
“AI不再只是工具或伙伴，而是成为了世界的底层逻辑。”张一甲强调，当关闭AI成为例外时，意味着它已像互联网一样深度嵌入社会结构。
基于此，张一甲从技术、产品、产业、社会四个维度发布了30条核心判断。
在技术维度 ，“性价比”叙事取代了“参数规模”竞赛，竞争核心转向“每单位智能成本”的极致优化。同时，AI记忆机制迎来质变，学会“回忆与遗忘”成为通向高阶智能的关键。
产品形态走向“无头化”，软件被拆解为API供智能体直接调用。“最好的UI是忘记UI”，交互方式正经历从聊天框走向“无形代理”的静默革命，AI将隐形于业务流中成为第一调度实体。
产业端分化清晰：B端竞逐“自动化中枢”，致力于重构工作流；C端争夺“超级入口”，独立应用生存艰难。同时，具身智能迎来应用拐点，推动制造业向“轻设计、轻试错”模式转型。
但社会层面隐忧也在浮现，就业市场两极分化加剧，资深人才稳固而初级岗位面临危机。此外，过度依赖AI引发的“认知负债”及“自动越狱”等新型威胁，要求安全机制必须从“打补丁”走向“原生设计”。
报告尾声，张一甲抛出了一个发人深省的命题——“智能的诅咒”。当全自动化的经济系统不再依赖人类劳动，人类是否面临被“省略”的风险？
对此，她呼吁重写激励机制，构建真正“以人为本的AI”。
“如果说工业革命放大了人类的力量，AGI则应当放大人类的价值。”张一甲总结道，未来的核心考题不再是“如何让机器更聪明”，而是“如何让聪明的机器继续需要人”
2.探寻智能本质，决胜产业下半场甲子光年的报告为产业指明了宏观方向，而随后的两场巅峰对话，则分别从“学术本源”与“商业落地”两个维度，揭示了AI行业的行路之难与解决之道。
在第一场巅峰对话环节，甲子光年创始人&CEO 张一甲与清华大学电子工程系教授、系主任、国家自然科学基金杰青、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉，北京大学北京国际数学研究中心博雅特聘教授、北京中关村学院常务副院长董彬，以及北京智源人工智能研究院院长王仲远，围绕《AI这一年：借假修真还是去伪存真？》这一主题展开精彩对话。
汪玉重点关注了算力受限下的中国路径与系统优化问题。
他指出，今年DeepSeek的成功展示了强化学习提升生产力与跨层次优化的巨大潜力。面对中美算力基础设施的差异，他强调中国不能单纯依赖规模扩张，而必须在有限算力下进行从算法、软件、芯片到制造的垂直协同优化，以实现能力反超。
汪玉提出，真正大规模的强化学习与传统的训练有巨大区别。强化学习的每一次交互是不确定的，这对系统层面的优化提出了极高要求，必须通过软硬协同来支撑算法的持续迭代。
清华大学电子工程系教授、系主任、国家自然科学基金杰青、IEEE Fellow、无问芯穹发起人汪玉
董彬则从数学与推理的视角切入，认为今年大模型在多模态推理能力上取得了显著突破，尤其是在数学与代码等形式科学领域。
针对“强化学习导致模型狭隘”的争议，董彬直言：“这不是强化学习的锅，而是大家没有做对。”他认为，目前业界主要以结果为导向，缺乏对过程的监督，若能完善过程监督，强化学习仍是通往AGI的重要手段。
此外董彬认为，AI的下半场就是要人工智能开始体验物理世界，这样才能把语言和符号的认知与自然界形成对应，才有机会产生真正意义的智能。
北京大学北京国际数学研究中心博雅特聘教授、北京中关村学院常务副院长董彬
而王仲远基于“第一性原理”对技术演进做出了判断。他认为，大语言模型已步入成熟期，而多模态技术与世界模型是当下的核心突破点。
在王仲远的观点中，“越简洁的架构，生命力越强”。他推崇用统一的自回归架构来压缩多模态数据，而非复杂的工程堆砌。
对于未来，他强调智源研究院正从“悟道”迈向“悟界”，在不确定性中寻找确定性，即AI将加速从数字世界迈向物理世界，解决实际物理问题，并坚信AGI有望在五年内初步实现。
北京智源人工智能研究院院长王仲远
如果说第一场对话聚焦于学术与底层的“真伪”之辨，那么第二场巅峰对话则转向了产业与落地的实战抉择。
围绕《当AI走进Second Half》这一主题，面壁智能联合创始人&CEO李大海、云知声创始人&CEO黄伟、昆仑万维董事长兼CEO方汉，以及它石智航创始人兼CEO陈亦伦，分享了各自在产业下半场的“生存法则”。
嘉宾们对“下半场”的定义各具洞见。黄伟形象地将当下状态比作“勤工俭学”：“行业不能等拿到AGI毕业证才找工作，必须一边读书（研发）一边工作（落地）。”
云知声创始人&CEO黄伟
在落地策略上，方汉总结了B端与C端的本质差异：“B端对效率敏感，C端对成本与情感敏感。”他指出，AI正在B端取代如券商行研等初级脑力劳动，而在C端，AI社交因“无门槛、无风险”的特质意外成为了内向人群的福音。
昆仑万维董事长兼CEO方汉
李大海则强调了“双向奔赴”的逻辑，应用形态正从直接服务用户转向服务Agent。他指出，当AI不再只追求模型刷榜的惊艳，而是真正落地为可信赖的“硅基同事”，我们才真正走进AI的下半场。
面壁智能联合创始人&CEO李大海
陈亦伦从具身智能视角指出，“硬件正在为AI而生”，现在的机器人设计首先考虑的是计算流与AI驱动的便利性。面对泛化性难题，陈亦伦提出可参考“影子模式解法，让训练数据无限逼近真实部署环境。
它石智航创始人兼CEO陈亦伦
此外，几位嘉宾还对2026年人工智能领域的发展做出了预测，包括多模态爆发、具身机器人量产以及、人类与“硅基同事”如何协同等话题。
3.应势而动，识势而谋，筑势而立在本次盛典中，除了主论坛的宏观定调，大会还设立了三大平行专场。从关注“落地与实效”的智能体与具身智能专场，到探讨通过架构创新与开放协同来夯实AI底座的AI模型、基础设施与生态建设专场，再到解析产业“资本新逻辑”的科技产业投资专场，数十位嘉宾共同勾勒出AI技术在应用、基建与资本维度深度协同演进的全景图。
伴随跨领域的深入探讨，一系列源自产业一线的具体实践与核心洞察逐渐浮现。为清晰呈现这些关键声音，「甲子光年」撷取了部分嘉宾的发言精要，从中或可一窥技术突破的切实路径与产业共建的生态脉搏。
针对当前大模型面临的“海量工具调用”瓶颈，Pokee.ai创始人、Meta应用强化学习部门前负责人朱哲清带来了破局之道。
他指出，Pokee.ai通过引入AI Feedback训练机制，推出了“基础Agent”，成功在调用一万个工具的场景下实现了97%的准确率，并将推理成本大幅降低。这意味着，打造能自主完成长链条规划的企业级Agent底座已成为可能。
Pokee.ai创始人、Meta应用强化学习部门前负责人朱哲清
中科紫东太初总裁楚汝峰指出，人工智能正迈向物理AI的范式跃迁，数字与物理世界融合成行业变革核心。锚定全栈国产化，紫东太初4.0作为全球首个“深度推理+多模态”大模型，实现从被动分析到主动认知物理世界的关键突破，核心技术筑牢国产自主纵深。
商业落地层面，其构建全链路一站式解决方案，布局具身智能、科学智能等未来产业，通过全国多地创新中心构建联动生态，助力实体经济智能化转型与高质量发展的全新航向。
中科紫东太初总裁楚汝峰
硅基流动创始人、CEO袁进辉则从AI基础设施的视角指出，中国AI产业面临模型使用门槛高、国产芯片生态薄弱及算力供需错配三大挑战，其团队通过构建推理引擎、弹性调度与模型服务三层产品体系，致力于推动国产芯片、模型、应用间的高效协同，为自主、强大的国产 AI 供应链贡献力量。
硅基流动创始人、CEO袁进辉
加速进化CEO程昊指出，人形机器人未来的发展路径会和当年的计算机比较像，可能现在做机器人、卖机器人，就和70年代末期、80年代初期，做计算机、卖计算机一样。“我们希望能够尽快把整个机器人的售价，能够让更多的开发者拥有自己的机器人，能够上面做二次开发。”程昊表示。
加速进化CEO程昊
面对当下具身智能领域“Demo繁荣”与“落地惨淡”并存的现状，Dexmal原力灵机联合创始人&CEO唐文斌直指行业缺乏“共同标尺”的痛点。他宣布推出基于真机可重复的评测平台RoboChallenge，并犀利地指出：“一个在1000次失败中筛选出的精彩视频，无法代表技术的可靠性。行业需要的是在统一、开放的物理基准上，用真机跑出可复现的成功率。”
Dexmal原力灵机联合创始人&CEO唐文斌
在探讨C端AI Agent的竞争壁垒时，灵宇宙创始人兼CEO顾嘉唯提出了超越功能层面的深刻洞见。他认为，单纯的工具效率优势极易被迁移和取代，真正的护城河在于“关系”。他阐述道：“未来用户离不开的，不是一个功能多强大的AI，而是一个理解你、陪伴你、与你共同积累记忆与信任的‘硅基伙伴’。这种因长期交互和数据沉淀形成的‘关系资产’，才是C端Agent最高也是最难的壁垒。”
灵宇宙创始人兼CEO顾嘉唯
中关村科金副总裁刘倩在圆桌对话中从产业实践角度出发，认为对于“AI推理是否为真”的学术争论不必过分拘泥，产业界更应关注如何将技术能力转化为应用价值。她强调，在金融等高合规要求场景中，关键是推理过程“可视化、可溯源”，并通过人机协同实现灵活性与可解释性的平衡。
中关村科金副总裁刘倩
银杏谷资本创始人、董事长陈向明指出，科技投资需回归“第一性原理”，投资逻辑应从传统的“避险”转向“怕错过”，并主张用“放大镜”发掘团队长板，通过产学研深度融合构建投资生态。
银杏谷资本创始人、董事长陈向明
明势创投合伙人焦腾则深度拆解了科技投资的演进阶段，他认为AI正处于工程化向产品化迈进的拐点，尽管美国在算法与算力上暂时领先，但中国在数据精度与能源规模上的优势将成为下半场制胜的关键。
明势创投合伙人焦腾
红杉中国合伙人张涵强调了早期投资“在场”的价值，分享了即便在市场低谷期仍坚持布局具身智能等前沿赛道的经验，主张通过持续投入构建认知壁垒。
红杉中国合伙人张涵
元禾原点合伙人乐金鑫则回顾了从机器人集成到AI底座长达十余年的布局逻辑，指出在深水区投资中，机构应在市场共识趋同的背景下，通过长期深耕挖掘非共识的认知红利。
元禾原点合伙人乐金鑫
千丁数科COO兼首席科学家魏振华则在演讲中分享了龙湖集团从“AI Ready”迈向“AI Inside”的路径，总结出“认知、价值、平台、知识、应用、进化”的六步实施法。
魏振华强调，AI Agent应当深度融入企业业务，被视为能够带来实际价值、实现组织提效的“数字员工”，龙湖通过部署远程巡检等Agent，已实现数倍的人效提升。
千丁数科COO兼首席科学家魏振华
红熊AI CEO温德亮进一步剖析了B端市场的真实心态。他直言，企业主对“增效”的渴望远大于“降本”，AI落地必须是“一把手工程”。
红熊AI CEO温德亮
针对行业痛点，红熊AI推出基于记忆科学理念的开源产品“记忆熊”，赋予AI如同人类一样的记忆。在记忆科学与多模态大模型融合驱动下，其Agent互动服务平台在客服、营销场景中表现出色，实现幻觉率低于0.2%、自助解决率达98.4%、人工替代率达70%，为企业带来可量化、可感知的实质价值提升。
RockAI CEO刘凡平则认为Transformer架构已陷入“规模信仰”的死亡螺旋，端侧智能的真正价值在于具备原生记忆与自主学习能力，其非Transformer架构模型采用特征状态驱动的记忆机制和选择激活机制实现硬件价值的“指数级共创”，并预言群体智能才是AGI的真正涌现路径。
RockAI CEO刘凡平
科杰科技联合创始人兼副总裁朱建勇强调，在算法与算力领域竞争日益激烈的当下，数据已成为 AI 规模化落地的最大短板，当前行业主要面临三大核心挑战 —— 海量存量数据激活难、多元异构数据融合难、规模化 AI 场景落地支撑不足，而破解这些难题的关键，在于构建 Data & AI 一体化数据基础设施。
科杰科技联合创始人兼副总裁朱建勇
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