循环神经网络（LSTM）十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年LSTM还是“序列建模黄金标准+机器翻译/语音识别主流”的巅峰时代，2025年LSTM已彻底退出历史舞台——全球新项目份额<1%，在中国<0.1%，被Transformer/VLA大模型+自注意力机制全面取代。LSTM从“长序列处理王者”沦为“博物馆经典”，其核心思想（门控机制+长程依赖）融入现代Transformer/VLA架构，推动NLP/语音从“循环序列”到“全局注意力+多模态意图理解”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：LSTM序列建模黄金时代

• 核心特征：LSTM/GRU+Seq2Seq+Attention为主，参数百万–亿级，主要用于机器翻译/语音识别/序列预测，BLEU_{25–40，WER}15–20%。
• 关键进展：
  • 2015年：LSTM长序列建模巅峰。
  • 2016–2017年：GRU简化+LSTM+Attention Seq2Seq翻译革命。
  • 2018年：初步双向LSTM，中国科大讯飞/阿里初代RNN语音。
• 挑战与转折：梯度消失/长序列弱；Transformer全局注意力兴起。
• 代表案例：Google NMT Seq2Seq，中国百度翻译LSTM。

2. 2019–2022：LSTM退场+Transformer取代时代

• 核心特征：Transformer完全取代LSTM，BERT预训练+自注意力，实时化，支持长序列/多任务，LSTM仅遗留教学/简单场景。
• 关键进展：
  • 2019年：Transformer NMT/语音爆发。
  • 2020–2021年：BERT/GPT预训练革命，LSTM渗透率暴跌。
  • 2022年：华为盘古 + 百度文心完全抛弃LSTM。
• 挑战与转折：LSTM计算效率低；多模态VLA需求爆发。
• 代表案例：华为盘古 + 小鹏智驾LSTM到Transformer迁移。

3. 2023–2025：VLA多模态自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+VLA端到端统一感知-语言-动作，LSTM思想（门控机制）融入Transformer/VLA，实时毫秒级，全场景动态意图。
• 关键进展：
  • 2023年：PaLM-E/GPT-4V多模态，DeepSeek-VL/通义千问视觉版。
  • 2024年：Grok-4 +量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古VLM + DeepSeek-R1 + Grok-4，全域动态意图+行动直出，LSTM新项目份额<1%。
• 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理解），银河通用2025人形（VLA意图驱动动作）。

一句话总结

从2015年LSTM序列建模的“长序列王者”到2025年被VLA自进化取代的“历史经典”，十年间循环神经网络由RNN规则转向Transformer/VLA全局闭环，中国主导LSTM→Transformer→VLA创新+万亿实践，推动AI从“长序列预测”到“像人一样实时多感官理解并行动”的文明跃迁，预计2030年LSTM渗透率<0.1%+仅存教学。

数据来源于arXiv综述、IROS 2025及中国厂商技术白皮书。