朱云来夫人预训练大模型从单模态转向多模态已成必然，国内虽在泛化能力上弱于GPT系列，但依托中文语料、文化理解及制造业场景优势，有望通过产业赋能实现“后发先至”。例如，制造业实体数据将成为模型优化的核心资产。

　　研究预测，高质量语言数据将在2026年耗尽，倒逼数据技术向“大规模、多模态、高质量”升级。未来“湖仓一体”架构将成主流，通过云原生技术整合流批处理，破除数据质量瓶颈。

　　新硬件与架构重构带来“多元异构、软硬件协同、绿色集约、云边端一体化”四大特征，实现“无处不算力”的终极目标，传统芯片与软件体系或迎颠覆性替代。

　　AIGC从单模态迈向多模态创作，赋能广告、游戏、艺术等创意领域，以低成本、高效率重塑内容生态。局限在于准确性、细节及风格匹配度，需与业务深度耦合释放潜力。

　　AI驱动的科学研究（AI4S）从学者主导的单点工具，转向工程化平台建设，需解决通用性难题。趋势显示，工程师与科学家协同将成为下一阶段核心驱动力。

　　AGI需实现感知、决策、创造等类人能力，具身智能（如机器人实体化）与脑机接口（如神经信号交互）成为探索方向。当前技术成熟度低、成本高，但结合ChatGPT可能催生颠覆性应用。

　　技术“黑箱”、数据泄露、虚假信息等问题引发安全治理升级，中美欧加速立法监管，政策合规性将成全球AI发展的刚性门槛。

　　可解释AI、联邦学习等技术因安全伦理需求爆发，其中联邦学习通过数据“可用不可见”机制推动协作创新；“人机价值观对齐”成为伦理治理关键。

　　开源能力是覆盖长尾需求、构建AGI生态的基石。国内政策加码开源社区建设，企业深度参与有望推动中国从技术“跟跑”转向“领跑”。

　　“模型即服务”（MaaS）通过降低技术门槛，形成“通用大模型+细分行业模型”的分层业态，解决AI“能用但不好用”的痛点，推动千行百业智能化落地。