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2025年的趋势是什么

Answer

以下是 2025 年的一些趋势:

  • 数字营销方面:核心会围绕 AI 技术、用户习惯、效率提升,聚焦在五大模块。AI 将继续成为数字营销的基石,使用需具备战略性和明确目的,以提升用户体验。预计到 2025 年,全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达 1260 亿美元,采用 AI 技术的公司在广告点击率上可提高 35%,广告成本减少 20%。
  • AI 行业方面:2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份。行业后续的发展要点包括:
    • 大型基座模型能力的优化与提升,通过创新技术强化复杂推理和自我迭代能力,推动在高价值领域应用,优化模型效率和运行成本。
    • 世界模型与物理世界融合的推进,构建具备空间智能的世界模型,融入物理世界,推动相关领域发展。
    • AI 的多模态融合,整合多模态数据,提升内容生成的多样性与质量,创造全新应用场景。
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References

[趋势研究]2025年数字营销十大趋势

By 2025,the core of digital marketing will revolve around AI technology,user habits,efficiency improvement,and focus on five major modules.Each module will extend into different trends,driving brands to establish strong competitiveness in the future market.预计在2025年,数字营销的核心会围绕AI技术,用户习惯,效率提升,聚焦在五大模块,每一模块下延展出不同趋势,推动品牌在未来市场中建立深厚的竞争力。[heading2]AI Involved Marketing(AI驱动的营销)[content]AI will remain a cornerstone of future digital marketing,but it requires strategic,purpose-driven use to ensure authenticity and avoid cheapening the brand.Brands should focus on leveraging AI to enhance user experience rather than simply following tech trends.By 2025,the global AI market in digital marketing is expected to reach$126 billion,underscoring AI's indispensable role in marketing.Companies using AI in advertising have reported up to a 35% increase in click-through rates and a 20% reduction in ad costs,illustrating AI’s impact on efficiency and cost-effectiveness.人工智能将继续成为未来数字营销的基石,但它的使用需要具备战略性和明确的目的,以确保品牌的真实性不受影响,避免出现“贬值”效果。品牌在AI技术的应用上应追求提升用户体验,而非简单地追逐技术潮流。预计到2025年,全球AI在数字营销领域的市场规模将达到1260亿美元,强调了AI在营销中不可或缺的角色。采用AI技术的公司在广告点击率上提高了35%,广告成本减少了20%,显示出AI在提升效率和成本优化方面的作用。Data source:[Statista](https://news.qq.com/rain/a/20220311A058H300),[36Kr](https://www.36kr.com/p/2353590854477317)

展望2025,AI行业有哪些创新机会? | 峰瑞报告

无论是OpenAI o1的长思考,还是Anthropic的自动化提示工程,本质都是通过延长推理时间和增加成本,来换取更高的首次通过率(pass@1)和更少的用户输入。综上所述,大型语言模型(LLM)的产品化面临着模型能力提升,算力、算法与数据的协同,以评测为中心的体系构建,以及平衡用户需求与模型推理深度等多重挑战。深入研究并解决这些问题,将有助于推动LLM技术的有效应用和商业化进程。▎行业后续的发展要点业界普遍认为,2025年或将成为AI技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为AI产业链“资产负债表”逐步修复的年份。这一年或将标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出的重要一步。在技术突破和产业发展的推动下,AI领域有望开启效率提升与价值释放的探索之路,为未来的稳健商业化奠定基础。1、大型基座模型能力的优化与提升通过创新的训练与推理技术,大幅强化复杂推理和自我迭代能力,推动大模型在科学研究、编程等高价值领域的深入应用。同时,围绕模型效率和运行成本的优化,为大模型的广泛普及和商业化奠定技术基础,进一步加速行业创新与跨领域融合。2、世界模型与物理世界融合的推进致力于构建具备空间智能的世界模型,使系统能够理解和模拟三维环境,并进一步融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域的发展。这类技术不仅提升了AI对环境的感知与推理能力,还加强了其执行任务的实际操作能力,为未来人机交互带来更多可能性。3、AI的多模态融合通过整合文本、图像、音频、视频、3D等多模态数据,生成式AI将显著提升内容生成的多样性与质量,为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新的应用场景。

[趋势研究]2025年数字营销十大趋势

These five modules establish the strategic direction of digital marketing in 2025.Trends within each module will help brands achieve greater efficiency,flexibility,and customer connection in a rapidly changing market.This overview provides brands and marketing teams with forward-looking insights,equipping them for success in the future of digital marketing.这五大模块奠定了2025年数字营销的战略方向,每个模块的趋势将帮助品牌在高速变化的市场中实现更高的效率、灵活性和用户连接。这一趋势综述为品牌和营销团队提供了前瞻性的洞察,助力他们在未来的数字营销中取得成功。

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2025最新AI排名
以下是关于 2025 年 AI 的一些相关信息: 过去一年,头部 AI 应用的品类变化不显著。对比美国 2023 年与 2024 年的 AI 应用 Top50 榜单,整体类别基本稳定。创意工具(如图像和视频内容创作)占最大比重,大语言模型助手、AI 陪伴和模型中心等类别为主流。新上榜的有美食、约会和音乐创意工具等小品类。 2024 年 9 月,OpenAI 发布新一代语言模型 o1,业界推测其采用全新训练与推理方案,结合强化学习技术,增强了推理能力,可能通过生成内部“思维链”模拟人类系统 2 思维方式。 2025 年 AI 发展趋势包括:AI 原生应用融资激增,更多公司实现 5000 万美元 ARR;并购活动增加,IPO 低迷;基础模型在多方面持续改进,尤其是多模态和推理模型;国防部加大 AI 投入;生成内容激增,视频成新焦点;AI 安全威胁与对抗加剧;监管进展缓慢。整体来看,生成式 AI 将持续主导市场。
2025-01-10
2025年1月9日,AI领域最新新闻
以下是 2025 年 1 月 9 日 AI 领域的部分最新新闻: 艾媒咨询发布的《》显示,中国 AI 大模型市场在 2024 年规模约为 294.16 亿元,预计 2026 年将突破 700 亿元。用户调研表明,超过半数用户频繁使用 AI 大模型,主要用于工作和学习。国产大模型正广泛应用于各行业,如金融、医疗、教育等,推动数字化转型。政策支持、算力发展和经济因素共同驱动产业发展。AI 大模型在网络安全、教育、金融等领域展现出巨大潜力,用户对其在这些领域的应用充满期待。 其它一些报告发布在: UiPath:《》 毕马威:《》 清华大学:《》 中央企业人工智能:《》 拾象投研团队预测 2025 年 AI 发展的关键趋势,包括微软可能转向 Anthropic 合作,Google 利用其强大资源缩小与领先者的差距,以及 Agent 成为新的软件核心,推动任务自动化和推理能力的提升。同时,数据的上下文层和合成数据技术的突破将是竞争的关键。硬件方面,推理需求激增将使 NVDA 继续在算力市场中保持领先地位。 讨论了即将进入的智能代理 AI 时代,特别是 Coding Agent 的崛起。随着 AI 编程能力的提升,许多人将有机会更快地开发产品,投资者对此充满期待。然而,关于 AI Coding 是否会取代传统程序员的争论仍然存在,分为保守派、乐观派和激进派。尽管未来仍不确定,但 AI 编程课程的需求已显著增加,显示出人们对这一领域的关注和焦虑。 过去一年,头部 AI 应用的品类变化并不显著。对比美国 2023 年与 2024 年的 AI 应用 Top50 榜单,整体类别基本保持稳定。其中,创意工具(如图像和视频内容创作)依然占据最大比重,大语言模型助手、AI 陪伴和模型中心等类别也继续稳居主流地位。新上榜的仅包括美食、约会和音乐创意工具等几个小品类。 模型进展(算法、算力和数据) AI 算法的“推陈出新” OpenAI 新模型——o1 在业界对传统预训练模型进展放缓的担忧中,2024 年 9 月,OpenAI 发布了新一代语言模型 o1。尽管技术细节未被完全公开,但业界推测 o1 采用了全新的训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强了模型的推理能力。o1 可能是通过生成内部“思维链”(Chain of Thought),模拟人类的系统 2 思维方式,在回答复杂问题时能够逐步推理、自我纠错和优化。 心理学家丹尼尔·卡尼曼(Daniel Kahneman)曾提出人类的系统 1 和系统 2 两种思维模式——前者快速、直觉,后者慢速、理性。业界专家认为,传统的 GPT4 等模型更像系统 1,快速生成答案但缺乏深度推理,而 o1 则更倾向于系统 2,通过逐步推理提升回答质量。 o1 可能借鉴了下围棋的 AlphaGo Zero 的技术思路,例如强化学习、自我博弈和思维链的结合。尽管围棋任务的规则性与自然语言的开放性不同,但这些技术不仅为 o1 提供了更强的推理能力,也预示着 AI 技术在复杂任务领域进一步突破的可能。
2025-01-10
2025年1月10日,AI领域最新新闻
以下是 2025 年 1 月 10 日 AI 领域的最新新闻: 《拾象 2025 AI Best Ideas:20 大关键预测》:拾象投研团队预测 2025 年 AI 发展的关键趋势,包括微软可能转向 Anthropic 合作,Google 利用其强大资源缩小与领先者的差距,以及 Agent 成为新的软件核心,推动任务自动化和推理能力的提升。同时,数据的上下文层和合成数据技术的突破将是竞争的关键。硬件方面,推理需求激增将使 NVDA 继续在算力市场中保持领先地位。 《我们即将进入 Agentic AI 时代,而第一个落地就是 Coding Agent》:讨论了即将进入的智能代理 AI 时代,特别是 Coding Agent 的崛起。随着 AI 编程能力的提升,许多人将有机会更快地开发产品,投资者对此充满期待。然而,关于 AI Coding 是否会取代传统程序员的争论仍然存在,分为保守派、乐观派和激进派。尽管未来仍不确定,但 AI 编程课程的需求已显著增加,显示出人们对这一领域的关注和焦虑。 《海螺主体一致视频教程及测试效果》 《「灵宇宙」顾嘉唯:半年完成三轮融资,携新一代智能硬件 OS 亮相 CES》:在 2025 年 CES 上,初创公司「灵宇宙」展示了针对儿童的 AI 学习伴侣 Ling!。创始人顾嘉唯强调,公司的目标是开发新一代智能硬件 OS,利用多模态技术提升机器的感知与决策能力。Ling!通过 4D 空间交互为孩子们提供沉浸式学习体验,内置多种 AI 角色,覆盖多个学科。 《CES 2025:井喷的 AI 陪伴与 AI 眼镜》:CES 2025 在拉斯维加斯举行,展出大量 AI 陪伴产品和智能眼镜。针对儿童和家庭的 AI 产品激增,包括可爱的机器人如 Yukai Engineering 的 Mirumi 和 Nékojita FuFu。其他亮点有 TCL 的模块化 AI 机器人 Ai Me、全自动拉布拉多机器人 Jennie 及三星的 Ballie 滚动机器人。 《帆哥:2024AI 大事纪》:总结了 2024 年发生的大多数 AI 大事,包括 1 月斯坦福大学 Mobile Aloha、1 月 10 号 LumaAl Genie 文生 3D、1 月 11 号 GPT store 上线、1 月 MagnificAl 高清放大爆火、1 月最后一天苹果 Vision Pro 宣布发售等。
2025-01-10
2025年AI的大走向是什么
2025 年 AI 的大走向可能包括以下几个方面: 1. 大型基座模型能力的优化与提升:通过创新训练与推理技术,强化复杂推理和自我迭代能力,推动在科学研究、编程等高价值领域的应用,并围绕模型效率和运行成本进行优化,为广泛普及和商业化奠定基础。 2. 世界模型与物理世界融合的推进:构建具备空间智能的世界模型,使系统能够理解和模拟三维环境,并融入物理世界,推动机器人、自主驾驶和虚拟现实等领域发展,提升对环境的感知与推理能力以及执行任务的实际操作能力,为人机交互带来更多可能。 3. AI 的多模态融合:整合文本、图像、音频、视频、3D 等多模态数据,生成式 AI 将显著提升内容生成的多样性与质量,为创意产业、教育、娱乐等领域创造全新应用场景。 4. 数字营销方面:AI 技术将成为数字营销的核心,品牌应注重利用 AI 提升用户体验,预计全球 AI 在数字营销领域的市场规模将达到 1260 亿美元,采用 AI 技术的公司在广告点击率上提高 35%,广告成本减少 20%。 5. 行业发展:2025 年或将成为 AI 技术逐渐成熟、应用落地取得阶段性成果的关键节点,同时成为 AI 产业链“资产负债表”逐步修复的年份,标志着行业从高投入、低产出向商业化路径优化迈出重要一步。 6. 竞争格局:大语言模型供应商将各具特色,竞争加剧;AI 搜索引擎将成为杀手级应用,快速普及,颠覆传统搜索方式;不同领域的 AI 搜索引擎将出现,针对专业需求提供更精准的信息服务。
2024-12-20
能否通过ai搜索网上数据如中国2023-2025GDP等并生成ppt的树状图
目前的 AI 技术在一定程度上可以辅助搜索和处理数据,但要直接通过 AI 搜索特定的如中国 2023 2025 年 GDP 这样准确且最新的数据,并生成 PPT 的树状图,还存在一些限制和挑战。 首先,数据的准确性和权威性是关键问题。AI 搜索到的数据可能并非来自官方权威渠道,存在误差和不可靠性。 其次,生成复杂的 PPT 树状图需要对数据有深入的理解和专业的设计能力,AI 虽然能够提供一些模板和初步的图形生成,但可能无法完全满足您对于专业性和美观性的要求。 不过,您可以利用一些 AI 工具来辅助您完成部分工作,例如通过数据搜索工具获取相关数据的线索,然后再进行人工核实和整理,最后使用专业的 PPT 制作软件来创建树状图。
2024-08-14
总结一下大模型数据发展的最新趋势,基于历史的事实和数据总结23年以来发生了什么,25年可能发生什么
以下是关于大模型数据发展趋势的总结: 2023 年以来: 大量创新大模型架构涌现,尝试在保留 Transformer 优势的同时解决其算力开销太高的问题,对 Transformer 的绝对统治地位形成有力挑战。 多种有代表性的技术路径出现,如类循环神经网络模型(以 RWKV 为代表)、状态空间模型(以 Mamba 为代表)、层次化卷积模型(以 UniRepLKNet 为代表)、多尺度保持机制模型(以 RetNet 为代表)、液体神经网络模型(以 LFM 为代表)等。这些模型在不同程度保留 Transformer 架构优势的基础上,结合 RNN、CNN 等思想做出创新发展,使得大模型架构呈现出日益明显的混合趋势,更多创新架构具备“博采众家之长”的特点。 对于 2025 年的预测,由于目前的信息有限,难以给出确切的预测。但可能会在现有创新架构的基础上进一步优化和融合,出现更高效、更强大且更具通用性的大模型架构,同时可能在技术应用和行业落地方面取得更显著的成果。
2025-01-16
为什么说人工智能是大趋势
人工智能成为大趋势主要基于以下几个方面: 1. 技术范式的革新:传统的 Scaling Law 遭遇瓶颈后,新的模型开创了从“快思考”到“慢思考”训推双管齐下的道路。 2. 多模态能力的跃迁:从视频生成到原生多模态的崛起,再到世界模型的尝试,AI 开始真正理解和模拟立体世界。 3. 计算与连接的统一:自 ChatGPT 发布以来,AI 在计算和传递信息的基础上,展现出类人的思维能力,实现了计算与连接在大模型中的新统一。 4. 应用场景的拓展:AI 不仅在基础模型能力上提升,更在模型的落地应用和场景化方面发展,经历了从“训练时代”向“推理时代”的转变。 5. 在金融服务行业的重大飞跃:大型语言模型通过生成式人工智能,创造全新内容,结合对大量非结构化数据的训练和无限计算能力,可能带来金融服务市场数十年来最大的变革。 6. 各行业的广泛影响:AI 智变千行百业,变革生产力,重塑行业生态,在不同领域都有深入应用和发展。
2025-01-13
视觉理解技术最新动态和趋势
以下是视觉理解技术的最新动态和趋势: 一、视觉分析技术 1. Transformer 视觉模型优点 2. Transformer 视觉模型的局限 二、图像语言模型 三、视频语言模型 四、LLM 多模态 Agent 五、应用场景 1. 多模态内容理解与处理 2. 智能交互与自动化 3. 具身智能 4. 未来发展趋势(2024 ?) 5. 视频生成模型 mapping 六、未来发展方向 1. 技术路径而言:利用预训练 LLMs 进行指令调整 最初,多模态融合方法常采用预训练的目标检测器,如 ViLBERT、VisualBERT 和 UnicoderVL,通过提取图像特征和执行交叉模态预训练任务,为后续的图像 文本任务奠定基础。 随着 ViT 的出现和普及,更多方法开始利用 ViT 作为图像编码器,强调大规模预训练,以提高模型的性能和泛化能力,例如 Flamingo。 近期,向多模态 LLMs 发展,从进行预训练到向指令调整(instruction tuning)转变,如 LLaVA 和 MiniGPT4,融合视觉和语言信息,能更有效地完成视觉理解相关任务,提升模型对于指令的理解能力和零样本性能,更好地泛化到未见过的任务和领域。 2. 应用场景而言:赋予机器理解多模态的能力 此外,李飞飞在 2015 年的 TED 演讲《我们怎么教计算机理解图片?》中提到了计算机视觉方面的研究进展,指出虽然在科技上取得了很多进步,但在计算机视觉方面仍存在一些问题,如自动驾驶车辆的视觉敏锐度、向盲人传递画面、无人机的视觉技术等。
2025-01-10
大模型成本趋势
大模型的成本趋势如下: 目前存在唱衰大模型的观点,认为其难以找到可商用场景,部分功能存在幻觉问题,且算力成本高,导致商业模式难以形成闭环。 但也有观点认为,关于算力成本,已有许多解决方案,如模型蒸馏、苹果的端云方案等,今年内算力成本问题有望不再是难题。 对于不同规模的模型,小模型在某些特定应用中有其优势且足够好用,但大模型会解锁新的有价值的应用程序。不过并非所有应用都能证明大模型的成本合理。 在多模态大模型方面,随着数据集和模型规模扩大,传统模型带来巨大计算量。研究人员利用现成训练好的单模态基础模型,可减少多模态训练费用、提升效率。不同模态模型分开训练,如何实现模态连接和协同推理是核心挑战。
2024-12-19
AI应用于服装行业的趋势
以下是 AI 应用于服装行业的趋势: 1. 营销应用: DALLE 2 和其他图像生成工具已用于广告,如亨氏使用番茄酱瓶图像和类似标签论证“这就是人工智能眼中‘番茄酱’的样子”,雀巢使用维米尔画作的人工智能增强版帮助销售酸奶品牌,Stitch Fix 用 AI 向客户推荐特定服装并尝试用 DALLE 2 根据客户偏好创建服装可视化,美泰使用该技术生成玩具设计和营销的图像。 2. 协助搭配:InterAlia 可以帮助搭配服装。 3. 人物服装生成:在生成 AI 人物形象时,服装的细致处理需要了解很多相关知识点,可以使用“主题+风格+材质+元素+玄学佐料”的万能固定句式,如“一个穿着中国清代宫廷刺绣旗袍,宽袖渐变红色加上刺绣雪纺面料,镶钻工艺,上面还有金丝雀和白玫瑰元素等刺绣元素”。通过添加材质装饰细节能使生成的服装更精致。
2024-12-12
2024年AI应用趋势
以下是 2024 年 AI 应用的一些趋势: 1. 在机器人研究领域,苹果 Vision Pro 成为重要工具,其高分辨率、高级跟踪和处理能力被用于远程操作控制机器人的运动和动作。 2. 在医学中,利用大模型生成合成数据,如微调 Stable Diffusion 中的 UNet 和 CLIP 文本编码器,从大量真实胸部 X 射线及其相应报告中生成大型数据集。 3. 企业自动化方面,传统机器人流程自动化面临问题,新颖方法如 FlowMind 和 ECLAIR 使用基础模型来解决限制,提高工作流理解准确率和完成率。 4. 算力瓶颈影响行业竞争格局,逐渐进入多模态灵活转换的新时代,实现文本、图像、音频、视频等模态的互相理解和转换。 5. 人类劳动形式“软件化”,复杂劳动被抽象为可调用的软件服务,劳动流程标准化和模块化。 6. AI 行业仍处于严重亏损阶段,商业化进程有待提升。 7. 云厂商是产业链中的“链主”,掌握庞大商业生态和技术资源以及巨大市场规模。 8. 2024 年头部 AI 应用中,创意工具仍占最大比重,To P 应用市场潜力大,ToB 应用发展路径复杂,ToC 应用面临挑战。 9. 在 AI 应用领域,Copilot 和 AI Agent 是两种主要技术实现方式,分别适合不同类型的企业。 10. 北美和欧洲贡献了 AI 移动应用市场三分之二的份额,中国 AI 公司积极出海。
2024-12-12