神经网络十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年神经网络还是“ResNet卷积手工特征+ImageNet分类巅峰”的CNN时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA统一神经网络+端到端意图直出+量子鲁棒自进化+全域动态社交智能”的通用AI时代，中国从跟随ResNet/BERT跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek、Grok等主导），参数规模从百万级飙升至十万亿级，零样本泛化率从~70%升至>99%，推动神经网络从“图像分类/检测”到“像人一样实时多感官理解并行动于世界”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：CNN手工堆叠时代

• 核心特征：神经网络以手工CNN（VGG/ResNet）+RNN/LSTM序列建模为主，参数百万–亿级，固定层数/手工调参，主要用于图像分类/检测/序列任务。
• 关键进展：
  • 2015年：ResNet残差连接革命。
  • 2016–2017年：DenseNet密集连接+注意力初探。
  • 2018年：MobileNet/EfficientNet移动端高效架构。
• 挑战与转折：局部感受野局限、手工设计瓶颈；Transformer全局注意力兴起。
• 代表案例：旷视/商汤人脸识别ResNet，中国产业化领先。

2. 2019–2022：Transformer预训练+MoE扩展时代

• 核心特征：Transformer自注意力+大规模预训练（BERT/GPT）+MoE混合专家动态路由，参数亿级到千亿–万亿级，支持少样本/零样本。
• 关键进展：
  • 2019年：BERT双向预训练。
  • 2020–2021年：GPT-3自回归+Switch Transformer MoE。
  • 2022年：华为盘古千亿+阿里M6多任务架构。
• 挑战与转折：仅文本/单模态；多模态VLA统一需求爆发。
• 代表案例：华为盘古千亿预训练架构，中国大模型训练领先。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿–十万亿级多模态大模型+VLA端到端统一感知-语言-动作架构+量子辅助鲁棒+自进化（动态调整结构/参数）。
• 关键进展：
  • 2023年：PaLM-E/GPT-4V多模态统一，DeepSeek-VL/通义千问视觉版。
  • 2024年：Grok-4 +量子混合精度架构。
  • 2025年：华为盘古VLM + DeepSeek-R1 + Grok-4，全域动态意图统一架构+自进化，普惠7万级智驾/机器人。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：比亚迪天神之眼（7万级多模态VLA架构理解），银河通用2025人形（VLA统一意图驱动动作）。

一句话总结

从2015年ResNet手工堆叠的“固定任务架构”到2025年VLA量子自进化的“全域动态意图统一大脑”，十年间神经网络架构由手工规则转向多模态具身闭环，中国主导盘古→通义千问→DeepSeek→VLA架构创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动AI从“下游任务手工设计”到“像人一样实时多感官意图智能”的文明跃迁，预计2030年架构渗透率>95%+全域永不失真自愈。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。