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      2025年中國科技發生了什么?十大事件看懂下一程

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      如果說 2023 年是大模型元年,2024 年是激烈的“價格混戰”,那么 2025 年則是中國科技史上的“硬落地元年”。

      今年,技術不再是PPT上的參數,新模型也不再靠“跑分”爭高下,取而代之的是極致的算力榨取、具身的物理觸達、以及對產業工作流的深度接管。

      中國科技大廠在 2025 年做出的所有動作都圍繞一個核心:不再迷戀“像人一樣思考”,而是在意“像人一樣行動”。

      2025年的關鍵詞不是“智”,而是能。一個時代真正的門檻,不是想象力,而是執行力。

      以下,是今年國內廠商最值得被記錄的十個創新事件。這不是“年度總結”,更像是未來五年的技術前奏。藍莓君將以下事件歸納為三大戰略陣營。

      第一陣營

      關鍵詞:自主可控、算力調度、底層生命線

      1、華為創新AI容器技術,模型訓練成本大降

      過去兩年,中國 AI 行業最尖銳的痛點,不是模型差,也不是應用少,而是“缺算力”。

      訓練一個百億參數模型,硬件成本占比超過 70%。算力成為產業鏈真正的“原材料”。

      2025 年 11 月,華為正式發布了創新AI容器技術?Flex:ai?,是今年最具基礎設施意義的事件。它第一次把異構算力昇騰、英偉達、第三方 GPU,統一到同一個調度層上。

      技術上,它屏蔽了硬件差異,讓模型可以跨芯片訓練。

      算例利用率上,將行業平均利用率從30%-40%提升至70%,意味著大模型訓練的邊際成本下降了近一半。

      產業上,它等于給國內 AI 公司打開了“算力供應閥門”。

      中國 AI 最大的制約不是“腦力”,而是“體力”。華為此舉本質是在支離破碎的算力荒漠上修了一座“超級變電站”。誰掌握了調度權,誰就握住了 AI 時代的“電網”。

      2、鴻蒙生態爆發:國產OS 終于跨過“生死線”

      2025 年是鴻蒙從“備胎”變“主角”的關鍵一年。純血鴻蒙做到了三件事:

      1. 徹底去安卓化

      2. 高頻應用生態全面覆蓋

      3. 分布式軟總線實現毫秒級協同

      鴻蒙真正的價值不在手機,而在其“分布式軟總線”接管了低空無人機、工業機器人和智能座艙。中國第一次擁有了能與蘋果、微軟分庭抗禮的、跨設備協同的數字領土。

      鴻蒙不再是“手機系統”,而是“多設備統一 OS”。這對國內產業鏈的長期價值遠大于單一產品創新。2025 年不是鴻蒙的“備胎轉正”,而是國產終端底座的自主權清算。

      3、百度 × 華為推動“無圖 L4”

      2025 年,自動駕駛行業迎來了最關鍵的技術躍遷:無圖 L4。

      百度蘿卜快跑與華為 ADS 4.0 在多個城市實現了:不依賴高精地圖,模型自主理解交通語義,視覺-語言模型(VLM)判斷突發情況,全城全路段運行的規模化試點。

      成本大幅下降,適配能力提升,這意味著自動駕駛真正具備了“全國復制”的條件。

      自動駕駛不再是“看地圖走路”,而是“看懂世界再走路”。

      第二陣營

      關鍵詞:智能體、勞動力化、物理介入

      4、阿里通義全面 Agentic 化

      大模型的上半場是“理解”;下半場是“行動”。

      在 2025 年云棲大會上,阿里宣布通義千問全面進入 Agentic AI 階段,是國內大廠里最早把“模型→執行體”落地的平臺之一。

      關鍵變化在于模型不僅能對話,還能執行任務鏈,自動完成訂票、報銷、會議紀要、代碼修復,“AI 助手”真正進入企業工作流。

      阿里第一次把“模型 + 云 + 企業級 SaaS”整合為操作系統意義的東西:Agent OS。

      這意味著什么?意味著企業第一次可以把模型當作“數字員工”,而不是一個智能客服。

      過去兩年,所有模型產品都在追求“參數數值的增長”。而AI 的價值不在語言,未來拼的是誰能把模型變成勞動力。

      5. 騰訊把AI正式引入企業生產線

      相比外界對騰訊“一直很穩”的印象,2025 年騰訊做了一個價值被嚴重低估的大動作:發布完整的產業智能體體系。

      比如:

      ? 混元大模型

      ? ADP 3.0 智能體開發平臺

      ? Cloud Mate 專家服務智能體

      ? 在會議、文檔、微信生態中的原生 AI 能力

      騰訊切入點非常克制:不是造“通用模型”,而是讓 AI 嵌入企業日常工作,讓它成為 數字員工的基礎設施。

      比如微信生態里的企業服務,騰訊會議中的自動筆記、推理總結,游戲引擎與大模型結合的內容生成。

      騰訊的打法不是“單點突破”,更像是“系統性滲透”。騰訊的邏輯是“連接一切”,通過將 AI 植入 10 億人的工具鏈,它讓 AI 成了企業無法跳過的操作系統級組件,這種生態粘性遠比單純的參數領先更難被逾越。

      簡單來說,騰訊不急于爭奪“最強模型”的虛名,而是在做“產業潤滑劑”。

      6.阿里加大投資具身機器人

      2025年,阿里巴巴不僅自己成立了“機器人與具身智能團隊”,還密集投資了多家具身智能頭部初創公司,包括穹徹智能、星動紀元、逐際動力、宇樹科技、自變量機器人。

      橫跨人形、四足、底盤與控制系統,等于提前把未來機器人的“外設生態”掃了一遍。

      阿里的目標很清楚:通義千問做操作系統,機器人初創做外設,讓各種機器人未來都跑在阿里的“大腦”上。

      具身智能是 AI 的“終極測驗”。機器人行業不缺硬件創新者,缺的是一個把它們串成生態的大腦提供者。

      7. DeepSeek等國產大模型迎來“集體突破年”

      2025 年,中國頭部模型廠商迎來突破年:

      ? DeepSeek 以高性價比訓練刷新行業關注度

      ? MiniMax 通過港交所聆訊,成為最快進入上市通道的 LLM 公司

      ? 智譜 AI 多模態模型在企業落地全面加速

      ? 多家模型首次在 開放集群、長序列、多模態推理 上達到國際可比水平

      這是 2025 年科技圈最硬氣的“中國式突圍”。它打破了“算力決定論”。AI 的未來不只是燒錢。

      第三陣營

      關鍵詞:流量再造、垂直閉環、新基礎設施

      8. 豆包 AI 搜索 DAU 破億

      2025 年,字節旗下“豆包搜索”成為國內首個 DAU 破億的 AI 搜索引擎。這是今年最具“消費者層面意義”的事件之一。

      它改寫了搜索的底層邏輯.從“關鍵詞→鏈接”變成“問題→答案”,信息不再散落,而是被模型自動聚合,深度結合即夢(視頻)、海螺(語音)形成內容閉環。

      更關鍵的是,它讓“AI 搜索”第一次進入了真正的日用級產品形態。

      搜索不是變更聰明了,而是第一次真正懂人了。百度守了二十年的陣地,被字節用“直達答案”的邏輯撕開了裂口。搜索不再是流量的“二道販子”,而是答案的“直接生產者”。這徹底改寫了廣告投放和信息分發的商業模型。

      9. 字節 Seedance 1.5 pro:AI第一次具備了“拍電影”的能力

      Seedance 1.5pro是字節在 2025 年最大的技術動作,它解決行業最頑固的瓶頸。過去所有 AI 視頻模型都只能做“短平快”,但字節讓它們可以“講故事”。

      核心突破包括:

      ? 支持 10 秒以上的高質量長視頻

      ? 原生多鏡頭敘事,不再是拼貼

      ? 鏡頭、人物、場景的連續性可控

      ? 畫面生成上具備自主運鏡能力,可完成長鏡頭跟隨,實現電影級轉場與影調處理,酷似“把導演裝進模型里”

      換句話說,Seedance 不是“自動生成視頻”,而是“自動生成視頻語言”。

      分發改變世界,生產才能重新定義世界。字節不再滿足于“搬運內容”,它要“創造內容”。

      Seedance 解決的是內容資產的生產邊際成本問題。當模型能“拍電影”,字節就在短視頻護城河之外,又筑起了一座橫跨影視、廣告、游戲的創意工廠。

      過去十年,字節最大護城河是“內容分發”;未來十年,它必須擁有“內容生產”。

      10. 低空經濟與商業航天成為科技巨頭的新戰場

      2025 年,大廠進入了一個鮮有人預料的賽道:天空與太空。

      ? 華為用 5G-A 打造城市低空“連續感知網”

      ? 阿里巴巴首次在太空部署80億參數AI模型,正式確立“計算衛星”這一全新品類,阿里云為商業航天提供發射與軌道調度底座

      ? 騰訊構建空域、設施、無人機等實時數字孿生系統

      科技行業的邊界,永遠由新的基礎設施重新劃定。這不是跨界,而是大廠在重新布局未來的“國家級基礎設施”。大廠的競爭已經從“平面投影”轉向了“立體空間”。

      結語

      2025 年看似熱鬧,但真正值得記錄的只有一件事:中國科技產業第一次出現了多賽道、深層次、系統性的創新浪潮。

      今年的大廠沒有把故事講得更大,而是把技術做得更實。

      未來五年,我們可能會忘記這些代號和版本號,但不會忘記這一年開始的趨勢:技術從工具走向能力,從能力走向結構性重構。而重構,是所有產業轉折的共同起點。

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