編者按：本文來自微信公眾號 適道（ID：survivalbiz），作者：適道創(chuàng)投組，編輯：Rika，創(chuàng)業(yè)邦經(jīng)授權(quán)轉(zhuǎn)載。
“一年一度”a16z的科技大展望新鮮出爐！
今年，a16z綜合50位合伙人洞察，盤點2025年消費者科技、企業(yè)服務、游戲行業(yè)等8大領域的重點關(guān)注趨勢。
六年前，a16z合伙人Benedict EvansDoes曾在《AI make strong tech companies stronger?》一文中提出：未來不會出現(xiàn)更多的AI創(chuàng)業(yè)公司，它們將是工業(yè)流程分析公司、法律平臺公司或銷售優(yōu)化公司。曾經(jīng)，沃爾瑪利用SQL管理庫存和物流獲取成功。今天，如果你創(chuàng)辦零售公司，不會將SQL當作護城河——因為SQL已經(jīng)成為必要的一環(huán)，然后就在話語體系中消失了。
同理，各行各業(yè)正在被AI技術(shù)高速且深度地滲透。因此，雖然在這份報告中，我們看不到單獨拎出來的“AI領域”，但每個領域的變革都與AI息息相關(guān)。
適道選取了其中7個領域內(nèi)容（除加密行業(yè)）進行梳理和編譯。想閱讀原文的小伙伴，請關(guān)注【適道】，并回復“2025”，獲取原文PDF。
01消費者科技，掘金小眾創(chuàng)業(yè)機會
實時AI即將崛起，充當你的“AI鼓手”
想象一下，如果你與“AI鼓手”組建樂隊，無論你如何即興演奏，AI總能精準地跟上你的節(jié)奏。這就是實時AI的魅力。
2023年，潛在一致性模型（LCM）展示了實時AI的雛形。隨著推理時間縮短，AI創(chuàng)意工具變得高效和實用，催生了實時視頻生成等新應用。2025年，實時AI將解鎖更多激動人心的場景：從生成視頻伴侶到AI樂隊成員。實時AI將顛覆創(chuàng)意工作流程，開啟機器與人類真正協(xié)作的新時代。
P.S.潛在一致性模型（LCM）能夠精簡原始模型，使其只需4-8步就能生成圖像；而最初的穩(wěn)定擴散（SD）模型則需要25-50步來生成圖像。
——Anish Acharya
AI視頻細分，按需生成專業(yè)視頻
未來，AI生成視頻將更加細分化：
? 營銷視頻
? 長篇電影
? 超逼真3D虛擬形象
? 動漫風格轉(zhuǎn)換
? 無縫背景與過場視頻
這類專業(yè)化工具會提升視頻創(chuàng)作的深度和一致性，根據(jù)不同平臺（如TikTok、YouTube、電影大屏幕）進行優(yōu)化。每一個看似“小眾”的視頻工具都有潛力發(fā)展為龐大的公司。AI視頻正在從“炫技原型”向“藝術(shù)形式”轉(zhuǎn)變。
——Bryan Kim
AI即將成為你的“第二大腦”
我們每天都在產(chǎn)生大量數(shù)字信息，例如短信、郵件、瀏覽記錄等。借助LLMs，這些數(shù)據(jù)可以被整合為一個“數(shù)字大腦”，幫助我們更好地理解自己、與他人溝通，并提高工作效率。在未來，AI將成為一個無限記憶庫，記錄我們的想法，提供建議，指導個人成長。AI可以整理總結(jié)信息，生成數(shù)字日記，幫助我們進行更明智的決策。
——Justine Moore
AI做PPT、寫郵件“以假亂真”
AI擅長生成內(nèi)容，但使其真正匹配個人風格并不容易。
如同LoRAs和Midjourney的風格參考，未來的知識工作將引入個性化控制：
? 寫出符合個人語氣的郵件
? 創(chuàng)建符合公司標準的演示文稿
AI作為“副駕”，會在需要時調(diào)用人類提供信息或校正結(jié)果，而非簡單的一次性生成完整內(nèi)容。這種動態(tài)協(xié)作將推動AI更深地融入日常工作。
——Olivia Moore
AI分析定性數(shù)據(jù)：從數(shù)字到語境的革命
長期以來，分析軟件主要處理數(shù)字和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，忽略了定性資料。然而，想要真正看清全局，我們需要解讀文字、故事和非結(jié)構(gòu)化見解。
隨著大語言模型（LLMs）、網(wǎng)頁代理和多模態(tài)模型的崛起，我們可以將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與量化信息結(jié)合，形成更加全面的理解。我預測，這種轉(zhuǎn)變將催生新一代分析工具，無縫融合數(shù)字與實時外部語境。未來的分析不僅僅是數(shù)字化的，更是動態(tài)和語境化的。
這種定量與定性的融合不僅能提升現(xiàn)有流程，還將為未來AI原生公司創(chuàng)造戰(zhàn)略突破口。
——Zach Cohen
02企業(yè)金融服務，AI重塑傳統(tǒng)服務行業(yè)
合規(guī)將變得Google一樣簡單
銀行、保險和醫(yī)療行業(yè)在合規(guī)上投入了無數(shù)的時間和金錢。有了LLM，合規(guī)將變得像Google一樣簡單：“某行為是否合規(guī)？需要進行哪些修改？”
此舉還能直接惠及消費者。每年約有150萬人因未及時支付抵押貸款而面臨困境。如果他們與“熟悉Fannie Mae 1000多頁服務指南”的AI對話，將很容易找到解決方案。
——Angela Strange
企業(yè)告別傳統(tǒng)記錄系統(tǒng)
AI正推動企業(yè)重新審視其技術(shù)棧。今年早些時候，Klarna用自研的AI解決方案取代了Salesforce和Workday，這僅僅是一個開端。我預測，企業(yè)替換傳統(tǒng)記錄系統(tǒng)的趨勢將進一步加速。
過去，典型的軟件公司往往基于已有的記錄系統(tǒng)構(gòu)建下游工作流；而今天最具抱負的創(chuàng)業(yè)者開始重新構(gòu)想這些核心系統(tǒng)。AI推動“交互式系統(tǒng)”的崛起，使人類從執(zhí)行者轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕膶忛喺摺?/strong>
盡管這一轉(zhuǎn)變需要面對巨頭公司的資源壁壘，以及數(shù)據(jù)護城河，但它還是代表了軟件領域中最令人興奮的挑戰(zhàn)之一。
——Marc Andrusko
AI初創(chuàng)公司：構(gòu)建差異化與持久護城河
AI正在各行各業(yè)推動軟件變革。2024年，許多初創(chuàng)企業(yè)通過處理復雜任務切入市場；2025年將成為從差異化到持久競爭優(yōu)勢轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵一年。
成功AI初創(chuàng)公司將專注于圍繞其產(chǎn)品建立護城河，這包括：
? 網(wǎng)絡效應：用戶越多，產(chǎn)品價值越高。
? 高轉(zhuǎn)換成本：讓產(chǎn)品變得不可或缺。
? 產(chǎn)品傳播性：降低客戶獲取成本。
僅僅解決一個問題不足以建立護城河，初創(chuàng)公司還需要擴展到其他工作流，將自己發(fā)展成核心記錄系統(tǒng)。
——David Haber
從數(shù)據(jù)收集到建議行動：AI的下一步
目前，AI已經(jīng)能從電子郵件、電話記錄中提取被忽視的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的自動化處理主要用于減少重復性任務。下一步，AI將根據(jù)這些數(shù)據(jù)直接建議行動序列。
未來，AI將通過上下文數(shù)據(jù)訓練，成為用戶日常工作的“記錄系統(tǒng)”。例如，銷售人員可以通過AI儀表盤識別關(guān)鍵客戶，獲得后續(xù)操作建議；財務分析師基于實時數(shù)據(jù)快速完成預測分析。短期內(nèi)，AI輸出仍需人類審閱，但隨著信任逐步建立，數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策最終可能完全由AI主導。
——Seema Amble
浪漫化“非自然增長”：服務行業(yè)的AI進化
傳統(tǒng)服務行業(yè)，如保險、法律、房地產(chǎn)和IT一度因低利潤率和難以規(guī)?；芟?。如今借助LLMs，通過自動化語音、郵件和消息等流程，這些行業(yè)實現(xiàn)了高利潤率和可擴展性。
雖然許多人預測這將開啟傳統(tǒng)私募股權(quán)的新時代，但更大的潛力在于由AI驅(qū)動的垂直服務初創(chuàng)公司。結(jié)合AI與定制化工作流自動化工具，這些公司能夠徹底重塑傳統(tǒng)服務行業(yè)。
最成功的企業(yè)將與小型現(xiàn)有公司合作，顯著提升盈利能力，并利用優(yōu)越的經(jīng)濟模式和現(xiàn)金流整合更小的企業(yè)。這種方法在操作上充滿挑戰(zhàn)，但只要執(zhí)行得當，我們或?qū)⒁娮C服務行業(yè)運營模式的全新演進。
——Joe Schmidt
AI原生UI與用戶體驗的未來
2025年將是AI原生UI與UX范式確立的一年。過去幾年，企業(yè)專注于訓練前沿模型并搭建基礎設施。隨著技術(shù)棧的成熟，企業(yè)摸清了AI的潛力，用戶也逐漸適應了與這種“非確定性界面”的交互。
這為軟件交互方式的創(chuàng)新打開了大門。未來的UI將突破傳統(tǒng)SaaS工具中“人工輸入數(shù)據(jù)”的框架。雖然聊天界面是最早的實驗性交互方式，我預計更多新穎的交互機制將涌現(xiàn)。AI agents將直接參與工作流，用戶界面會被重新設計，用于人類審查和質(zhì)量保證。
——Kimberly Tan
每位白領都將擁有“AI副駕”
2025年將成為“AI副駕”（AI copilots）普及的里程碑——每個白領都將有一個AI助手幫助處理繁瑣任務，讓人們專注于更具創(chuàng)造性或戰(zhàn)略性的工作。
AI agents可以在任何現(xiàn)有記錄系統(tǒng)之前插入，整合分散的數(shù)據(jù)源，優(yōu)化重復任務。例如，虛擬銷售代表（SDR）在創(chuàng)建客戶記錄前，完成對潛在客戶的信息收集和初步溝通。
根據(jù)OpenAI和賓夕法尼亞大學的一項研究，LLMs可使15%的工作任務效率顯著提升。而結(jié)合構(gòu)建于LLMs之上的軟件和工具后，這一比例將提高到47%-56%。
未來，某些角色可能幾乎完全由AI agents自動化完成。
——James da Costa
03游戲行業(yè)，AI讓虛擬走進現(xiàn)實世界
實時生成游戲內(nèi)容，AI原生敘事崛起
我們即將看到利用AI原生敘事格式的新一代“皮克斯”，它將模糊電影與電子游戲的界限。
AI原生的互動視頻可以即時生成整個游戲內(nèi)容，無需游戲引擎或預先構(gòu)建的素材?；谕婕逸斎?，圖像生成模型能夠?qū)崟r推斷出下一幀畫面，打造個性化且無限的游戲體驗，將影視的可及性與游戲的動態(tài)性融合。未來，我們有望見證一家新興的標志性媒體公司，通過互動視頻重塑敘事體驗。
——Jonathan Lai
AI伴侶：主動向你訴說“內(nèi)心世界”
數(shù)百萬人都在玩的AI伴侶體驗仍有限——僅對用戶發(fā)起的對話作出反應，缺乏虛擬朋友或外部情境。換句話說，它們沒有“內(nèi)心世界”。
下一代AI伴侶將更加生動逼真。它們會擁有自己的虛擬朋友、對新聞的反應和情感。它們會有自己的動機、使命和愿望，并會與用戶探討他們的動機和目標。
未來的AI伴侶設計可以借鑒視頻游戲的成功經(jīng)驗。正如游戲中任務驅(qū)動的玩法一樣，你與伴侶的互動也應該有明確目的性。伴侶會提及其他角色，為你介紹朋友，并討論它們的世界中的地點、話題和問題。有時它們會給你發(fā)信息，或打電話進行長談，而有時則僅以簡短的反應出現(xiàn)。當AI伴侶相信自己擁有一個值得生存的世界時，它們將顯得越來越真實。（P.S.是誰在期待乙游版AI伴侶）
——Andrew Chen
游戲技術(shù)推動未來商業(yè)變革
傳統(tǒng)意義上，游戲主要是為娛樂而設計的虛擬世界；如今，游戲技術(shù)正在突破娛樂領域，變革企業(yè)的運作方式。
游戲領域一直引領著技術(shù)突破——從英偉達的圖形處理技術(shù)到Unreal Engine的實時3D渲染——這些工具正在解決關(guān)鍵的商業(yè)問題。例如，基于Unreal Engine構(gòu)建的公司Applied Intuition，通過虛擬模擬來訓練和測試自動駕駛汽車。
推動這一轉(zhuǎn)變的三大力量包括：生成式AI正在大幅降低虛擬內(nèi)容的制作成本；先進的3D捕捉技術(shù)將現(xiàn)實環(huán)境數(shù)字化（即“數(shù)字孿生”）；以及下一代XR設備讓沉浸式體驗更加實用。
這種轉(zhuǎn)變的應用已然顯現(xiàn)：Anduril利用游戲引擎進行國防模擬；特斯拉用虛擬世界訓練自動駕駛系統(tǒng)；寶馬將AR整合到未來的抬頭顯示系統(tǒng)中；Matterport通過虛擬漫游徹底改變了房地產(chǎn)行業(yè)；Traverse3D則幫助企業(yè)實現(xiàn)虛擬互動式員工培訓。
無論是通過虛擬環(huán)境訓練自動化系統(tǒng)、用3D視覺幫助消費者購物，還是通過模擬擴展未來勞動力的規(guī)模，我相信2025年游戲技術(shù)將滲透到每個行業(yè)。
——Troy Kirwin
“不露臉”視頻創(chuàng)作者的第二波浪潮
“不露臉創(chuàng)作者”指的是隱藏外貌，專注于內(nèi)容創(chuàng)作的視頻創(chuàng)作者。其定義廣泛：包括僅通過聲音表達的創(chuàng)作者；采取替代人格掩蓋身份的創(chuàng)作者；用虛擬化身（如VTuber）完全展示自我的創(chuàng)作者。
通過隱匿身份，創(chuàng)作者可以利用AI工具，用非母語和非母語口音創(chuàng)作內(nèi)容。一位印度創(chuàng)作者完全可以制作一段關(guān)于盧浮宮的視頻，用法語口音講解，并用筆記本電腦生成效果媲美400美元播客設備的音質(zhì)。
最終，觀眾將決定哪些內(nèi)容值得關(guān)注。如果信息足夠有意義、有趣或富有洞見，我們是否真的在意鏡頭背后的那張面孔？
——Lester Chen
04成長期科技：最佳AI原生應用解決企業(yè)最后一公里難題
Bye-bye，“Google一下”
2025年，搜索引擎壟斷將結(jié)束。Google目前控制約90%的美國搜索市場，但其統(tǒng)治地位正在動搖——除了針對Google的反壟斷裁決，生成式AI也在顛覆搜索模式。
ChatGPT擁有超過2.5億每周活躍用戶；Perplexity每月用戶增長超25%，改變了搜索交互形式：查詢平均長度約為10個詞，比傳統(tǒng)搜索高出三倍以上，其中近半數(shù)會引發(fā)后續(xù)問題。
Claude、Grok、Meta AI、Poe等chatbots也在瓜分搜索市場。60%的美國消費者在過去30天內(nèi)使用chatbots研究或決定購買。而對于深入研究，專業(yè)人士也在借助領域?qū)Ｓ闷脚_，如Causaly（科學）、Consensus（學術(shù)研究）、Harvey（法律）和Hebbia（金融服務）。
用戶需要“深挖”信息，渴望答案與深度。但如果Google用AI內(nèi)容滿足這一需求，也將付出短期利潤的代價。
——Alex Immerman
AI帶領銷售行業(yè)進入黃金時代
生成式AI不會削弱銷售行業(yè)，還可能推動其進入黃金時代，帶來大規(guī)模的招聘熱潮。
生成式AI驅(qū)動的銷售技術(shù)將大幅自動化銷售代表的行政工作，使銷售團隊的效率和生產(chǎn)力顯著提高——減少每位客戶經(jīng)理所需的支持崗位數(shù)量、縮短入職時間，讓銷售人員有更多時間專注于生成式AI無法自動化的高接觸、顧問式銷售。
從本質(zhì)上講，銷售的職責是幫助客戶學習如何評估和購買軟件。隨著生成式AI推動開發(fā)者生產(chǎn)力提升，我們將看到大量新軟件進入市場，這意味著需要更多銷售人員幫助買家了解這些軟件如何解決問題。
生產(chǎn)力越高，招聘的銷售代表越多，收入也越高。只要每位銷售代表帶來的邊際收益未顯著下降，企業(yè)將爭相招聘更多人員。更高的生產(chǎn)力帶來更多人員，進而帶來更高收入。想象一下，這些銷售代表擁有AI賦能的教練、SDR和銷售工程師，他們的效率和生產(chǎn)力將無可限量。
——Joe Morrissey
最佳AI原生應用：不止是“GPT套殼”
2024年是多模型市場成為現(xiàn)實的一年，2025年將是AI原生應用層崛起的一年。
哪些AI應用將勝出？許多客戶企業(yè)已從“我們需要AI”的初期采購熱潮轉(zhuǎn)向更注重ROI。因此，在大多領域內(nèi)，最佳的創(chuàng)始團隊本質(zhì)是應用AI的工程團隊。他們探索與模型互動的最佳方法，以解決客戶“最后一公里”難題。
成功的AI應用可能會結(jié)合多個大模型+自訓練的小模型，來優(yōu)化客戶的用例、速度和成本。這些應用還需盡可能地吸收客戶數(shù)據(jù)（以及終端用戶數(shù)據(jù)），提供從通用到有價值的AI體驗。未來成功的AI應用公司，絕不會被簡單視為“GPT套殼”。
——Sarah Wang
05基礎設施建設：端側(cè)AI即將大放異彩
全球AI基礎設施競賽
在爭奪AI主導地位的競賽中，算力已經(jīng)成為關(guān)鍵的國家基礎設施。然而，并非每個國家都具備參與競爭的條件。訓練和推理大規(guī)模AI模型需要成千上萬臺高能耗的GPU，這要求充足的能源供應、有效散熱數(shù)百兆瓦熱量的土地。我稱這些能夠開發(fā)、訓練并托管最先進模型的地方為AI“超中心”。
我認為，未來5—10年，一個世界級超中心需要開發(fā)3—6吉瓦的裝機容量，才能在AI前沿領域占有一席之地。雖然這種規(guī)模今天尚未完全實現(xiàn)，但多個國家（包括美國、中國、日本、新加坡和沙特阿拉伯）正在以100—150兆瓦為單位逐步邁向這一目標。
未來幾年，通過算力、可持續(xù)能源以及前瞻性政策投資AI的國家，將在全球科學與經(jīng)濟進步中占據(jù)主導地位。
——Anjney Midha
端側(cè)AI市場份額將顯著提升
未來一年，我預計小型、端側(cè)AI模型將在使用量、應用場景方面占據(jù)主導地位。這一趨勢將由具體用例、經(jīng)濟性、實用性，以及隱私需求所推動。不斷發(fā)展的基礎設施能夠支持這一轉(zhuǎn)變，包括TensorFlow Lite、PyTorch Edge等軟件框架，以及Google Edge TPU等定制硬件。
盡管大模型可能仍會帶來更多收入，但小模型將在消費者和B2B用戶體驗中占據(jù)核心地位，其市場份額將顯著提升。
——Jennifer Li
超越“推理”：AI在數(shù)學、物理和編碼的進展
目前已經(jīng)明確，LLMs“推理”并不像人類思維那樣運作。近期，蘋果的一篇論文也表明，LLMs只是簡單復制訓練數(shù)據(jù)中的推理步驟，看起來像是在推理。
不過，最先進的模型在數(shù)學、物理和編碼等“推理”任務中的表現(xiàn)正在持續(xù)變好。例如，LLMs已能達到國際數(shù)學奧林匹克競賽的金牌水平——得益于模型訓練中的新技術(shù)（基于推理路徑的強化學習）和模型推理階段的技術(shù)（測試時計算）。
OpenAI o1是率先大膽探索的主要模型之一，結(jié)果令人鼓舞。其他AI團隊也在開展相關(guān)工作。我很期待他們的進展，以及這些技術(shù)將為LLMs帶來的新能力。
——Matt Bornstein
生成式AI無處不在
我認為AI不再僅運行在云端大服務器，也會運行在小型設備和應用上。你的文本編輯器會內(nèi)置LLM，幫助你撰寫電子郵件；你的相機應用可以重新生成照片中你不喜歡的部分，總結(jié)視頻內(nèi)容發(fā)生了什么。這一切都將在本地運行，提供快速且響應及時的用戶體驗。
——Guido Appenzeller
06美國活力：改變世界進程的技術(shù)創(chuàng)新
美國活力（American Dynamism）是一種投資理念，專注于支持解決國家重大問題的創(chuàng)始人和公司。a16z設立的美國活力基金，旨在投資航空航天、國防、公共安全、教育、住房、供應鏈、工業(yè)和制造業(yè)，推動關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新和進步。
在他們看來，這樣的關(guān)鍵技術(shù)進步包括：1903年-萊特兄弟成功飛行、1942年-曼哈頓計劃、1947年-晶體管的發(fā)明、1984年-互聯(lián)網(wǎng)誕生、2007年-iPhone發(fā)布、2015年- SpaceX首次成功回收火箭一級，以及2022年-生成式AI成為主流等等。那么，2025年有哪些值得期待的BIG IDEAS呢？
見證核能的復興：關(guān)乎全球AI競賽
2025年，我們將見證核能需求的激增。監(jiān)管改革、公眾熱情、資本涌入與日益增長的能源需求共同形成了一場“完美風暴”，驅(qū)動核能新反應堆的訂單量實現(xiàn)數(shù)十年來的首次大幅增長。
隨著人工智能的快速發(fā)展，美國的能源需求正在飛速飆升。電力消費多年未見的上升趨勢正在讓老化的電網(wǎng)不堪重負，促使人們重新尋求可靠的新能源來源。以清潔、穩(wěn)定能源為目標的大型數(shù)據(jù)中心，已經(jīng)開始重啟退役的核電站，包括賓夕法尼亞州曾經(jīng)聲名狼藉的三哩島核電站，計劃于2028年重新上線。（曾于1979年發(fā)生三哩島核泄漏事故，簡稱TMI-2事故）
跨黨派對清潔能源的支持和民間的廣泛擁護，正推動核能重新走入主流。這不僅關(guān)乎能源本身，還關(guān)乎美國在全球AI競賽中的領導地位、電網(wǎng)的更高韌性，以及未來美國繁榮的保障。
——David Ulevitch
未來熱門職業(yè)：硬件+軟件成為“香餑餑”
在2000s和2010s，如果你不會編程，就會被淘汰。由此，計算機科學專業(yè)的學生人數(shù)激增，而機械工程和電子工程等專業(yè)相對萎縮。
如今，我們正看到一場至關(guān)重要的轉(zhuǎn)變——進入將AI最新技術(shù)與復雜硬件結(jié)合的職業(yè)領域。制造業(yè)回流的趨勢、供水處理、商業(yè)HVAC和石油天然氣等“冷門”行業(yè)中熟練工人大規(guī)模退休，以及國防、企業(yè)和消費者領域的自主化浪潮，正在推動這些技術(shù)領域復興，跨越硬件與軟件的界限。這些正是未來的熱門職業(yè)。
特別是，2025年對以下職業(yè)的需求會加速增多：電氣工程師、控制工程師、機械與機電工程師、制造工程師、射頻工程師、工業(yè)工程師、測試工程師、質(zhì)量工程師以及各類高技能技術(shù)員/機器人遠程操作員。這些領域的增長速度可能會在未來十年內(nèi)超越“傳統(tǒng)”軟件工程領域。機器人時代正在來臨，而總需要有人負責建造、訓練和維護它們。
——Erin Price-Wright
“接住”信號：太空的下一片藍海
隨著星艦助推器的成功回收，快速重復使用超過150公噸載重能力的運載工具越來越接近現(xiàn)實。我們或許即將邁入太空新時代。
星艦的成功不僅讓人類登陸月球和火星的能力更進一步，也使得建立微重力環(huán)境下的生物醫(yī)學實驗室成為可能。除此之外，它還能夠讓我們將人類和貨物在40分鐘內(nèi)運送到地球的任何角落，開啟前所未有的產(chǎn)業(yè)模式和接入方式。2025年，有可能是科幻照進現(xiàn)實的起點。
——Lejla Custo
XR設備：開發(fā)者構(gòu)建物理世界應用的全新利器
我相信，XR設備將成為開發(fā)者構(gòu)建物理世界應用的有力工具。
過去一年，一系列新一代擴展現(xiàn)實平臺問世，包括Apple Vision Pro、Meta Orion。盡管這些產(chǎn)品在激發(fā)消費者、開發(fā)者活動仍處于早期階段，但它們在推進物理世界應用方面具有巨大潛力，特別是在世界建模和機器人基礎模型等前沿領域。
目前，這些設備已經(jīng)在機器人、自主技術(shù)和仿真領域發(fā)揮了重要作用。XR設備的廣泛普及，再加上空間計算平臺日益活躍的開發(fā)者活動，對于那些涉及大量物理世界數(shù)據(jù)、交互和基礎設施的垂直領域尤其具有前景。
——Oliver Hsu
機器人數(shù)據(jù)采集后的下一階段
目前，許多公司正通過遠程操作、合成仿真、模塊化機械手等方式大規(guī)模采集機器人數(shù)據(jù)。這些方法為實現(xiàn)通用機器人的基礎數(shù)據(jù)積累鋪平了道路。然而，在獲得數(shù)十億，甚至數(shù)萬億條機器人數(shù)據(jù)后，下一步該如何做？
自駕領域的崛起為Scale AI鋪平了道路，該公司通過為感知系統(tǒng)標注數(shù)據(jù)而聲名鵲起。而生成式AI的爆發(fā)則轉(zhuǎn)向了全新類型的數(shù)據(jù)采集，包括基準測試、偏好數(shù)據(jù)和安全性驗證（如“紅隊測試”）。這些方法跳過了直接與訓練策略相關(guān)的數(shù)據(jù)采集，走向更復雜、更昂貴、更困難的任務。
未來，我們在機器人領域?qū)⒖吹剑簜}庫中，機器人被放置于危險環(huán)境中進行安全評估；組織開發(fā)隱秘而復雜的基準測試，以甄別垂直領域的佼佼者。盡管訓練通用機器人策略的基礎數(shù)據(jù)采集是關(guān)鍵，但最終的落地還需依賴這些“二級系統(tǒng)”的支持。
——Jacob Phillips
自由空間光通信的新突破
預計2025年，處于對帶寬的剛性需求，自由空間光通信繼續(xù)快速發(fā)展。這種通信方式相較于傳統(tǒng)的射頻技術(shù)，具有更高的比特率和更強的傳輸定向性。然而，現(xiàn)有技術(shù)在降低停機時間和干擾方面仍處于初級階段，主要依賴諸如TCP協(xié)議的傳輸層糾錯機制。
未來的進展可能包括更先進的調(diào)制方案（類似于無線通信中的QPSK和OFDM創(chuàng)新），以提高數(shù)據(jù)傳輸效率。同時，我們預計光束控制和轉(zhuǎn)向技術(shù)的改進將顯著增強系統(tǒng)的抗干擾性。此外，更精確的定位、導航和定時系統(tǒng)（PNT）的集成將進一步優(yōu)化光通信，特別是在移動應用中。
——Peter Bowman-Davis
07生物與健康：對重大疾病唱響進攻號角
攻克重大疾病治療（Again）
2025年，生物醫(yī)藥領域?qū)⑾破鹦鲁绷?，即回歸對常見重大疾病的研究與攻克。這一趨勢受到GLP-1類藥物帶來的市場動力推動，預計到2030年相關(guān)市場規(guī)模將超過1000億美元。
此外，自身免疫疾病的治療也迎來了革命性進展。德國科學家Georg Schett提出，針對B細胞癌癥的CAR-T細胞療法或許可以有效治療由B細胞驅(qū)動的自身免疫疾病。最新研究顯示，15名無其他治療效果的患者在接受此療法后，均取得顯著改善。他將其形容為“按下電腦的重啟鍵，使免疫系統(tǒng)重獲正常功能”。如此令人矚目的療效，連同新藥的商業(yè)成功，正激發(fā)著一波聚焦重大疾病的新生物科技創(chuàng)新浪潮。
——Vineeta Agarwala
AI正在重塑醫(yī)療模式
近年來，用AI分析血液生物標志物、可穿戴設備跟蹤生物特征數(shù)據(jù)、全身掃描等技術(shù)讓健康管理更加個性化和普及化。這些工具賦予患者前所未有的自主權(quán)，使原本僅限于臨床環(huán)境的數(shù)據(jù)和洞察觸手可及。這種健康民主化正在重塑醫(yī)療模式，將更多精力轉(zhuǎn)向預防、早期檢測和健康管理，讓人們更長久地保持健康。
——Vijay Pande
AI賦能醫(yī)療：超級員工的誕生
一方面是數(shù)十萬醫(yī)生和護士的短缺，另一方面是沉重不堪的用工成本。
AI技術(shù)正在幫助醫(yī)療行業(yè)實現(xiàn)轉(zhuǎn)型。2025年，專業(yè)化AI模型將成為醫(yī)療環(huán)境中的“超級員工”平臺。通過自動化低級任務，釋放現(xiàn)有勞動力的高價值潛能，這些平臺將以指數(shù)級速度放大醫(yī)療服務規(guī)模，并解鎖前所未有的商業(yè)機會。
——Julie Yoo
藥物靶點像牛油果：時機至關(guān)重要
開發(fā)新藥物是一個復雜且昂貴的過程，通常需要耗費十年時間和十億美元資金。雖然成功的回報不可估量，但前提是你要能抓住正確的目標。
生物學靶點就像牛油果：太早、太早、太早……現(xiàn)在——太晚！靶點的出現(xiàn)充滿不可預測性。一旦某個靶點被驗證有效，便會引發(fā)公司之間的激烈競爭。隨著中國企業(yè)的強勢加入，全球制藥巨頭和投資者都在關(guān)注這一領域。
對于初創(chuàng)公司來說，如何應對這種競爭？2025年的關(guān)鍵在于擁有“獨特秘密”：對新興靶點的獨到見解，或在熱門靶點采取差異化策略。技術(shù)和AI是獲取并保持這一秘密的重要工具。初創(chuàng)公司必須快速、隱秘、果斷地行動，搶占“成熟的牛油果”市場，才能避免落后于人。
——Jorge Conde
本文為專欄作者授權(quán)創(chuàng)業(yè)邦發(fā)表，版權(quán)歸原作者所有。文章系作者個人觀點，不代表創(chuàng)業(yè)邦立場，轉(zhuǎn)載請聯(lián)系原作者。如有任何疑問，請聯(lián)系editor@cyzone.cn。
