模型算法十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年模型算法还是“手工CNN/RNN+固定架构+小样本监督学习”的规则时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA端到端统一算法+意图级自适应自进化+量子鲁棒实时决策+全域社交/具身智能”的终极时代，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、小鹏/银河VLA等主导），算法性能从ImageNet ~80%飙升至>99%全场景零样本，实时性从离线到毫秒级，推动AI从“特定任务手工设计”到“像人一样实时多感官意图理解并行动”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：CNN/RNN手工堆叠时代

• 核心特征：算法以手工CNN（ResNet）+RNN/LSTM序列建模为主，固定层数/手工调参，参数百万–亿级，主要图像分类/检测/序列任务。
• 关键进展：
  • 2015年：ResNet残差连接革命。
  • 2016–2017年：注意力机制+Seq2Seq翻译。
  • 2018年：ELMo上下文嵌入+初步Transformer。
• 挑战与转折：局部感受野局限、手工瓶颈；预训练大模型兴起。
• 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，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预训练革命。
  • 2020–2021年：GPT-3少样本+Switch MoE。
  • 2022年：华为盘古千亿+阿里M6多任务算法。
• 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算法，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-动作算法+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 +量子混合精度算法。
  • 2025年：华为盘古VLM + DeepSeek-R1 + Grok-4，全域动态意图统一算法+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算法理解），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“固定任务算法”到2025年VLA量子自进化的“全域动态意图统一大脑”，十年间模型算法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算法创新+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年算法渗透率>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。