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1、当人工智能的浪潮从实验室涌向各行各业深处，我们清晰地看到，一场深刻的创新链重构正在发生：竞争的核心，正从单一模型的性能竞赛，转向覆盖芯片、框架、模型、平台乃至应用的全栈系统工程能力比拼。这不仅是技术的演进，更是产业逻辑的重塑。阿里云发布的这份阿里云 AI 十大技术进展 报告，系统呈现了其在AI全链条上的创新实践。这份报告的价值，不仅在于记录了一系列扎实的技术里程碑，更在于它提供了一个观察中国科技企业如何以系统工程思维，攻坚新一代 AI 核心能力的鲜活样本。当前，全球人工智能发展进入深水区，面临效率瓶颈、路径分歧、成本压力与场景落地等多重复杂挑战的交汇。破解这些难题，不仅需要单元的优化，而且需要

2、从底层基础设施到上层应用范式的协同创新。报告所展现的从数据驱动的基础设施优化、革新模型的注意力架构，到提高可靠性的后训练技术、激发自主能力的智能体框架，勾勒出一条清晰的技术演进路径：通过系统性的工程整合，途径完善和技术优化，才能将简单、经济和可靠的能力赋予千行百业。这种系统工程思维，体现了领先企业从提供工具到构建生态、从追求峰值性能到保障规模可用性的战略视野和战术攀登，这正是推动 AI 技术从可行性验证迈向规模化应用的关键支撑。尤为值得称道的是，这份报告中的系统创新始终伴随着鲜明的普惠导向与开放胸怀。通过开源顶尖模型、优化基础设施效能、降低推理服务成本，阿里序言迈向智能时代的系统工程创新Pre

3、face云实质性地降低了 AI 技术的获取与应用门槛。千问系列大模型全球累计下载量突破 10 亿次、衍生模型超 20 万个，这组数据背后，是一个由全球开发者共同参与的创新生态正在茁壮成长，意味着前沿技术得以在最广泛的场景中接受检验、迭代和再创造。这不仅是商业策略，更是对技术向善、赋能百业这一价值理念的深刻践行让算力、算法与数据成为驱动人类进步的普遍动能。展望前方，通向通用人工智能（AGI）的道路依然漫长，充满基础理论与工程实践的双重未知。然而，这份报告让我们确信，中国的人工智能产业已经具备了在核心赛道进行系统性创新、并以此赋能实体经济与社会发展的强大实力。期待以阿里云为代表的中国科技企业，能继

4、续秉持这种系统攻坚的定力与普惠开放的初心，在探索技术前沿的同时，更致力于让技术创新扎根于中国乃至全球浩瀚的行业土壤，解决真实世界的复杂问题。历史将再一次证明，真正伟大的技术突破，不仅闪耀于论文与榜单，更生长于推动产业升级、促进社会发展、增进人类福祉的广阔实践之中。这份报告所记载的，正是迈向这一目标的坚实足迹。中国工程院院士2026 年 1月2025 年，人工智能正从技术突破走向产业变革。这一年，多模态技术走向成熟，超长上下文成为模型标配，开源与闭源模型在能力上持续竞逐，而智能体（Agent）框架的兴起，正推动 AI 从被动工具向主动协作伙伴演进。过去一年，阿里云深耕 AI 核心领域，多项研究成

5、果发表于 NeurIPS、ACL、CVPR、ICML、SIGMOD、VLDB、SIGCOMM 等全球顶级学术会议及期刊，涵盖模型架构、基础设施、安全可控、多模态交互等关键方向。我们从这些前沿研究中梳理核心突破，凝练出 10 个具有代表性的技术方向，形成本报告，旨在分享 AI 技术创新实践，为深度使用 AI 技术提供参考。这些前沿突破，不仅是对 AI 技术边界的持续拓展，更是对智能普惠这一终极命题的系统性回应，共同勾勒出一条清晰的演进路径：让 AI 更高效、更可靠、更易用、更普惠。模型架构作为 AI 的“大脑结构”，是所有大模型的核心基石与能力原点。通过在注意力机制、稀疏化架构等底层技术方向上的

6、持续革新，我们不断突破模型处理长上下文、融合多模态信息的能力上限。这些架构层面的进步，为后续模型训练的效率革命、推理服务的极致优化、安全与对齐机制的精准构建、以及多模态与智能体能力的跃升，提供了坚实且先进的底层支撑，是整个技术栈协同演进的核心驱动力。以高效经济的云化基础设施为依托，叠加后训练阶段的过程级监督与自适应优化技术，搭配测试时扩展与智能压缩的推理优化方案，我们重构了 AI 的“成本性能”方程式。在基础设施层面，通过高精度训练模拟器、智能化数据治理与Token 级动态推理调度等全链路创新，将大模型研发与部署的资源消耗显著降低，使前沿 AI 能力的规模化普及具备了经济可行性；在后训练层面，