在数字技术迅猛发展的当下，人工智能已成为驱动各行业变革的核心力量。ZS Associates中国及亚太地区业务技术负责人的陶啸，凭借其对技术趋势的敏锐洞察与跨行业实践经验，对人工智能行业的发展趋势有着深刻且独到的见解。

　　一、技术创新：多维度突破引领变革

　　大模型持续进化，迈向通用智能新征程

　　陶啸认为，大模型在人工智能领域的核心地位愈发凸显，其性能的持续提升正不断拓展应用边界。像 GPT、Claude 等闭源模型以及 Llama 等开源模型，都在泛化与推理能力上持续突破。通过遵循扩展定律，不断扩大模型参数规模与训练数据量，大模型的性能得到显著提升。然而，这种演进路径的边际收益正逐渐放缓。未来，大模型将在提升性能的同时，更加注重与行业知识的融合，实现从通用模型向具备行业深度理解能力的转变，从而为各行业提供更具针对性的解决方案。例如，在医疗保健领域，大模型可通过对海量医疗数据的学习，辅助医生进行疾病诊断与治疗方案制定，提高医疗的准确性与效率。

　　小模型崭露头角，精准高效赋能本地场景

　　与大模型相对应，小模型凭借高效、精准以及低计算成本和能耗的特性，在 2025 年开始崭露头角。陶啸认为，小模型尤其擅长处理特定的重复性任务，能够更精准地满足实际应用场景的需求。在智能安防领域，小模型可针对特定区域的监控视频进行实时分析，快速识别异常行为，实现精准预警。各大科技巨头纷纷布局小模型领域，将推动小模型技术不断成熟，为 AI 在本地化场景中的广泛应用开辟广阔空间，实现 AI 技术从云端到边缘的全面覆盖。

　　多模态融合加速，打造自然交互新体验

　　随着技术的发展，人工智能不再局限于单一数据形式的处理。陶啸强调，语音、图像、文本等多模态数据的融合已成为行业主流趋势。多模态 AI 系统能够从多个维度理解和处理信息，为用户提供更加自然、智能的交互体验。在智能客服领域，多模态技术可使客服系统同时理解用户的语音、文字输入以及情绪状态，提供更贴心、个性化的服务。未来，多模态融合技术将进一步发展，推动智能家居、智能驾驶等领域的交互体验实现质的飞跃，让人与机器的交互更加接近人与人之间的自然交流。

　　二、产业应用：深度融合推动行业升级

　　AI 重塑金融生态

　　在金融领域，人工智能的应用已从早期的客户服务拓展至风险管理、投资决策等核心环节。陶啸认为，AI 技术通过对海量金融数据的实时分析，能够更精准地评估风险，为金融机构提供更科学的决策依据。在信贷审批中，AI 模型可快速分析借款人的信用状况、还款能力等多维度数据，实现快速、准确的审批，降低不良贷款率。同时，AI 驱动的智能投顾平台能够根据投资者的风险偏好和投资目标，为其提供个性化的投资组合建议，提升投资效率与收益。未来，随着人工智能与区块链等技术的融合，金融交易的安全性与透明度将进一步提升，推动金融行业向更加智能化、高效化的方向发展。

　　AI 赋能医疗全流程

　　对于医疗保健行业，人工智能正发挥着越来越重要的作用。陶啸提到，AI 技术在医疗影像诊断、疾病预测、药物研发等方面都取得了显著进展。在医疗影像诊断中，AI 算法能够快速、准确地识别影像中的异常，辅助医生进行疾病诊断，提高诊断的准确性与效率。通过对患者历史数据和健康信息的分析，AI 还可实现疾病的早期预测与预防，为患者提供个性化的健康管理方案。在药物研发方面，AI 可通过模拟药物分子的作用机制，加速新药研发进程，降低研发成本。未来，人工智能将进一步推动医疗保健行业的数字化转型，实现医疗资源的优化配置，提升全民医疗健康水平。

　　三、行业挑战与应对：协同共进促健康发展

　　数据安全与隐私保护

　　随着人工智能对数据的依赖程度不断加深，数据安全与隐私保护成为行业发展面临的重要挑战。陶啸强调，企业在收集、存储和使用数据的过程中，必须建立严格的数据安全管理体系，确保数据的安全性与隐私性。采用加密技术、访问控制等手段，防止数据泄露与滥用。同时，企业应加强对用户隐私的保护意识，遵循相关法律法规，明确数据使用规则，获得用户的充分授权，赢得用户信任。

　　伦理与道德规范

　　人工智能的发展也带来了一系列伦理与道德问题，如算法偏见、决策不可解释性等。陶啸认为，行业需要建立健全的伦理与道德规范，引导人工智能的研发与应用。在算法设计阶段，应充分考虑公平性与透明度，避免算法偏见的产生。对于复杂的 AI 决策系统，要提供可解释性机制，让用户能够理解决策过程。此外，政府、企业和社会组织应加强合作，共同制定人工智能伦理准则，确保人工智能技术的发展符合人类的价值观与利益。张政