2025世界人工智能大会：AI科学新范式、多模态模型与自主机器人系统前沿进展

《The Innovation》：Innovative research paradigms, AI models, and autonomous robots at the 2025 world artificial intelligence conference

在2025世界人工智能大会上，研究人员聚焦AI for Science新范式，探讨了从模型驱动到数据驱动的转型路径。针对生物医学大数据价值密度低、异构性高等挑战，发布了ScienceOne、Intern-S1等40余个科学AI模型与60余款具身智能机器人，为推动多模态真实世界证据生成和跨领域AI应用提供了技术支撑。

　　

2025年盛夏，全球人工智能领域的目光聚焦上海——世界人工智能大会（WAIC）与全球人工智能治理高级别会议在此盛大举行。这场盛会不仅展示了40余个全新AI模型和60多款机器人，更揭示了一个关键转折点：人工智能正从聊天机器人向能感知、决策并改造物理世界的具身智能系统（Embodied AI）演进。然而，在这股技术浪潮背后，隐藏着亟待解决的科学难题：尽管全球已涌现3755个大语言模型（LLM），其中中国有1509个，但多数模型仍依赖于互联网自然语言语料进行预训练。正如商汤科技CEO李徐所指出的，网络自然语言数据的挖掘已接近饱和，而生物医学等领域的大数据虽规模庞大、价值潜力巨大，却因数据异构性、价值密度低等特点难以被有效利用。

这一挑战在《新英格兰医学杂志》2025年的一篇观点文章中得到深入阐述：真实世界数据（RWD）丰富但可操作的证据稀缺，数据持续生成、类型多样且处理复杂。尽管多模态LLM有所发展，但其处理多样化RWD的能力仍显不足。正是为了突破这些瓶颈，中国科学院等机构在大会上推出了一系列创新性AI工具与平台，试图为科学研究构建新一代基础设施。

关键技术方法包括：1）基于1.7亿篇科学文献构建的多模态知识库（S1-Literature）；2）集成300余个研究工具的计算平台（S1-ToolChain），涵盖数字细胞分析、微物理模拟等领域；3）结合生物知识图谱（如水稻生物知识图谱RBKG）的领域专用LLM技术；4）支持政策学习、评估与仿真的机器人操作统一平台（如Genie Envisioner）；5）面向气候科学、靶点发现等垂直领域的自进化AI代理系统。

INNOVATIVE RESEARCH PARADIGMS OF AI FOR SCIENCE

AI for Science成为大会核心议题。在中国科学院上海生物化学与细胞生物学研究所李景松院士的报告中，引用了《The Innovation Life》2024年综述，强调高质量大数据是AI驱动生物医学研究的基础资源。中国科学院院士鄂维南则指出AI开发正从模型中心化向数据中心化演进。为解决数据源单一问题，研究人员将目光投向生物医学数据集等未充分开发领域，这些数据规模更大、复杂度更高。SenseTime CEO李徐指出，网络自然语言数据提取接近饱和，需转向生物医学等更复杂数据域。

NEXT-GENERATION AI MODELS AND INTELLIGENT AGENTS

针对不同类型RWD和应用，多种AI模型和智能体需集成在AI操作系统中。中国科学院发布的ScienceOne平台包含S1-Literature和S1-ToolChain。上海人工智能实验室推出的Intern-S1是多模态推理平台，在化学结构解读、蛋白质序列分析等科学任务中表现优异。临港实验室的OriGene是开源自进化多代理系统，作为虚拟疾病生物学家规模化识别治疗靶点。崖州湾国家实验室的SeedLLM将LLM与RBKG整合，涵盖1800多项研究的基因组注释和转录组、蛋白质组数据。中科院大气物理研究所开发的EarthLink是专用于气候科学的自进化AI代理，实现从规划到多场景分析的自动化工作流。

ADVANCED ROBOTIC SYSTEMS CAPABLE OF PERCEPTION, AUTONOMOUS NAVIGATION, AND REAL-WORLD INTERACTION

《The Innovation Medicine》2025年综述指出，最先进的AI不再是聊天机器人，而是能够与现实环境交互的具身机器人系统。Agibot展示通用具身机器人并开源Genie Envisioner——集成策略学习、评估和仿真的机器人操作统一平台。腾讯发布HunyuanWorld 1.0，能从文本或视觉输入生成沉浸式、可探索的3D环境。阶跃星辰推出Step-3，是针对硬件感知模型系统协同设计优化的视觉语言模型。商汤科技推出悟能平台，使AI能通过自动驾驶车等多种终端实现智能进化。 OrionStar展示Agent OS，结合DeepSeek的仿人机器人操作系统，提供先进语言能力和全面智能。

CONCLUSION

这些进步也带来AI不平等、偏见等全球性挑战。为开发惠及全人类的AI，需要合作努力和战略规划。2025年7月26日，中国政府提议建立全球AI合作组织，以上海为临时总部，促进AI包容性发展和向善利用。

研究表明，人工智能正从通用模型向领域专用系统深化发展，特别是在生物医学、气候科学等复杂科学领域。通过构建多模态数据处理平台、自进化代理系统和具身智能机器人，研究人员为应对真实世界证据生成、跨领域知识融合等挑战提供了创新解决方案。这些进展不仅推动了AI for Science新范式的形成，也为全球AI治理与合作奠定了技术基础。随着ScienceOne、Intern-S1等平台的推广应用，人工智能有望在生命科学、健康医疗等领域产生更深远的影响。