人工智能新技术主要包括以下几点：

1. AI芯片技术：通过制程优化和架构创新提升算力，优化软件架构提升异构融合能力。

2. AI开发框架：增强兼容性、灵活性和可移植性，方便开发者进行AI模型的开发和部署。

3. 大模型技术：在复杂任务处理和多模态信息整合方面取得突破，如自然语言处理、图像识别等。

4. 云智一体技术：推动算力、算法和数据的深度融合，促进AI产业生态的形成。

5. 小模型技术：在保证性能的前提下，实现模型的轻量化和高效化，适用于资源受限的环境。

6. 开源模型技术：开源模型与闭源模型的性能差距持续缩小，生态多元化加剧。

7. 具身智能技术：将AI与机器人技术结合，实现智能体在物理世界中的感知、决策和执行能力。

8. AI4S技术：利用AI进行科学研究，如药物研发、气象预测等，推动科学研究范式的变革。

9. 多模态技术：实现对多种数据类型的理解和处理，如文本、图像、音频等。

10. AI治理技术：包括AI使用边界和伦理监督模型，确保AI的发展和应用符合人类的价值观和伦理标准。

这些新技术共同推动了人工智能的发展，使其在各个领域中的应用更加广泛和深入。未来，随着技术的不断进步，人工智能将继续为人类社会带来更多的变革和机遇。