时间序列分析十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年时间序列分析还是“ARIMA手工建模+统计假设检验+低维单变量预测”的传统统计时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA端到端时间序列大模型+实时意图级因果预测+量子鲁棒自进化+全域动态社交/经济/物理序列统一”的普惠智能时代，中国从跟随ARIMA/Prophet跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek-TS、小鹏/银河VLA等主导），预测精度（MAE/MAPE）从~20–30%误差飙升至<1%全场景零样本，实时性从离线到毫秒级，支持多变量/高维/因果/意图预测，推动时间序列从“统计手工拟合”到“像人一样实时理解动态世界因果并预测未来”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：ARIMA手工统计时代

• 核心特征：时间序列分析以ARIMA/SARIMA手工建模+统计检验（ADF/Ljung-Box）+低维单变量为主，误差20–30%，离线为主，主要经济/销量预测。
• 关键进展：
  • 2015年：ARIMA/Box-Jenkins经典。
  • 2016–2017年：Facebook Prophet趋势+季节分解。
  • 2018年：初步XGBoost时间序列特征工程。
• 挑战与转折：多变量/非平稳弱；深度序列+Transformer兴起。
• 代表案例：经济预测ARIMA，中国阿里/京东初代销量预测。

2. 2019–2022：LSTM+Transformer大规模时代

• 核心特征：DeepAR/Temporal Fusion LSTM+Informer/Autoformer Transformer，误差5–15%，实时化，支持多变量/长序列。
• 关键进展：
  • 2019年：DeepAR概率预测。
  • 2020–2021年：Informer长序列稀疏注意力。
  • 2022年：Autoformer分解+华为盘古TS量产。
• 挑战与转折：因果/意图弱；多模态大模型时间序列需求爆发。
• 代表案例：华为盘古 + 小鹏智驾轨迹时间序列预测。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+端到端VLA统一时间序列+意图级因果预测+量子鲁棒自进化，<1%误差，毫秒级全场景社交意图预测。
• 关键进展：
  • 2023年：Time-LLM/Chronos大模型时间序列，阿里通义千问/百度文心一格首发。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用时间序列，量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古TS + DeepSeek万亿 + 通义千问量子级，全域社交意图时间序列预测+行动直出，普惠手机/座舱/机器人端。
• 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（7万级动态意图轨迹预测），银河通用2025人形（VLA社交意图时间序列决策）。

一句话总结

从2015年ARIMA手工统计的“单变量平稳预测”到2025年VLA量子自进化的“全域社交意图动态预测大脑”，十年间时间序列分析由统计规则转向多模态语义闭环，中国主导DeepAR→Informer→VLA时间序列创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动AI从“历史数据拟合”到“像人一样实时理解动态世界因果并预测未来”的文明跃迁，预计2030年时间序列误差<0.1%+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。