人工智能（AI）领域的发展迅速，涉及众多科学家、公司和团队。要评估谁是最“厉害”的，可以从不同维度进行分析，如技术水平、创新能力、应用影响等。

最聪明的人工智能模型

Grok-3

马斯克旗下的XAI团队发布了Grok-3大模型，其训练计算量是Grok-2的10倍，在数学、科学问答、编码等方面大幅超越其他竞争对手，如GPT-4o和DeepSeek-v3。
Grok-3在多项基准测试中表现出色，特别是在复杂问题的推理能力上，显示了其在AI领域的强大实力。然而，是否称其为“最聪明”还需结合具体应用场景和评估标准。

GPT-4o

OpenAI的GPT-4o模型在文本、音频、视觉组合处理方面表现出色，能够在一个神经网络中处理所有三种模态，并在特殊情况下进行实时语音翻译。
GPT-4o的多模态处理能力使其在人机交互领域具有革命性意义，但其主要优势在于交互性而非单一任务的处理能力。

最有影响力的AI公司

OpenAI

OpenAI推动了生成式AI的普及，定义了大语言模型（LLM）的行业标准，其GPT系列模型（如GPT-4）在多个领域表现出色。OpenAI的技术开放和广泛的应用生态使其在AI领域具有深远影响，但其模型的开源策略也带来了技术同质化的问题。

Google DeepMind

DeepMind的AlphaGo和AlphaFold等项目在科学突破和技术应用上取得了显著成就，特别是在蛋白质结构预测和强化学习应用方面。DeepMind的研究不仅推动了AI技术的发展，还在科学计算和工程化应用上展现了其强大的综合能力。

最杰出的AI科学家

Geoffrey Hinton

Hinton是深度学习理论的先驱者，发明了反向传播算法，并在图像识别和语音识别领域取得突破，因其在神经网络方面的贡献获得了2018年图灵奖。
Hinton的研究奠定了深度学习的基础，其理论和算法对后续的AI技术发展产生了深远影响，是AI领域的学术领袖。

Andrew Ng

Ng是深度学习领域的专家，曾任谷歌大脑的联合创始人和负责人，现任OpenAI的首席科学官，推动了AI技术的普及和应用。Ng不仅在学术研究上取得了卓越成就，还在工业界推动了AI技术的实际应用，是理论与实践相结合的杰出代表。

人工智能领域的“最厉害”可以从不同角度来评判，包括最聪明的人工智能模型、最有影响力的AI公司和最杰出的AI科学家。Grok-3和GPT-4o在模型性能上表现出色，OpenAI和DeepMind在技术创新和应用上具有广泛影响，而Hinton和Ng在学术和工业界均取得了显著成就。每个角色在AI的发展中都扮演了重要角色，难以简单地评判谁最“厉害”。

人工智能有哪些新技术？

2025年人工智能领域迎来了多项新技术，这些技术不仅在技术层面取得了突破，也在应用场景和产业生态上展现出巨大的潜力。以下是一些值得关注的新技术：

大模型技术持续突破

• ​多模态大模型：如谷歌Gemini 2.0、OpenAI Sora等，能够实现原生图像、音频生成与工具调用，提升环境理解和跨场景推理能力。
• ​推理能力与算法效率的跃升：大语言模型从“重训练”转向“重推理”，通过强化学习和知识蒸馏技术优化推理效率。

AI Agent的崛起

• ​AI Agent：从辅助工具进化为独立执行复杂任务的“数字员工”，预计到2025年底，AI Agent将接管企业人力资源、供应链管理等核心环节。
• ​数字劳动力：释放人类创造力，推动服务业、制造业的“无人化”转型，同时催生AI运维、伦理审核等新兴职业。

量子计算与AI的融合

• ​量子计算+AI：量子计算与AI的深度融合，正打开微观世界的大门，加速癌症药物研发，重构网络安全范式。
• ​未来场景：气候模拟、金融风险评估、新材料研发等领域将迎来颠覆性突破。

端侧AI生态的重构

• ​端侧AI与硬件生态重构：手机、汽车成为“智能体终端”，集成个性化AI服务，如健康监测、实时翻译、环境感知。
• ​AI手机、可穿戴设备：出货量预计突破500亿台，特斯拉Dojo 2.0芯片实现自动驾驶毫秒级决策。

生成式AI的重塑

• ​生成式AI：影视、游戏、网文等领域广泛应用AIGC工具，影视行业借助AI完成剧本创作、特效制作；游戏行业通过动态生成剧情提升玩家沉浸感。
• ​内容产业：AI生成内容的“幻想”问题（如不真实信息）仍是主要挑战。

人工智能在医疗领域的最新应用有哪些？

人工智能在医疗领域的最新应用包括以下几个方面：

1. ​疾病诊断与辅助决策：

   • ​肺结节筛查与诊断：浙江大学研发的OmniPT系统利用深度学习算法对CT影像进行分析，能够在1秒内完成肺结节筛查，敏感度超过95%。
   • ​眼科疾病诊断：谷歌旗下的DeepMind开发的AI系统通过分析视网膜扫描图像，能够准确检测出糖尿病视网膜病变、青光眼等多种眼部疾病，诊断准确率达到了94%。
   • ​肿瘤诊疗辅助决策：IBM Watson for Oncology能够快速分析大量医学文献、病历数据和临床指南，为肿瘤医生提供个性化的诊疗建议。
   • ​儿科分级诊疗辅助决策：上海儿童医院基于AI的儿科分级诊疗系统，通过构建东部儿联体基层辅助决策系统，提高了基层医疗机构肿瘤诊疗的规范性和准确性。

2. ​疾病预测与预防：

   • ​疾病风险预测：通过大数据分析患者的健康数据、生活习惯、家族病史等信息，AI可以预测患者未来患某种疾病的风险，如心血管疾病、糖尿病等慢性病的发病风险。
   • ​传染病预测与防控：在新冠疫情期间，AI技术被广泛应用于疫情预测、病毒溯源、疫苗研发等方面，通过分析患者的症状、接触史、旅行史等数据，预测疫情的传播趋势。

3. ​个性化治疗：

   • ​基于基因组的个性化医疗：通过全基因组测序和AI分析，医生可以为患者提供个性化的治疗方案，提高治疗效果，降低治疗风险。
   • ​机器人辅助手术：手术机器人通过高精度传感器和智能控制系统，可以精确地执行手术操作，减轻医生的工作负担，提高手术成功率。

4. ​医学影像诊断：

   • 深度学习算法能够以毫米级精度分析CT、MRI等影像数据，早期癌症筛查准确率可达90%以上。例如，Google开发的医学影像AI系统在非洲偏远地区用于结核病筛查，将诊断时间从数周缩短至几分钟。

5. ​药物研发：

   • AI通过大数据分析和机器学习技术，可以预测药物分子的活性、毒性等特性，为药物研发提供有力支持，并优化药物合成路径，降低研发成本。

6. ​AI医院与智慧医疗：

   • 清华大学推出了首家「AI医院」，首批42名AI医生正在进行内测，涵盖21个科室的300多种疾病，预计今年上半年面向公众开放。
   • 上海瑞金医院发布了瑞智病理大模型ruipath，旨在实现全流程数字化病理诊断。

人工智能在军事上的应用有哪些？

人工智能在军事领域的应用日益广泛，涵盖了从指挥控制到情报处理、从无人作战平台到后勤保障等多个方面。以下是一些主要的应用领域：

指挥控制与决策支持

• ​智能指控平台：人工智能可以快速处理大量信息，提供实时的战场态势感知，帮助指挥官做出更有效的决策。例如，北约的“数据耕耘系统”和美国的多域指挥和控制系统。
• ​预测分析与战场态势感知：通过深度学习和大数据分析，人工智能能够预测敌方行动，提供更准确的情报支持。

无人作战平台

• ​无人机：用于侦察、监视和精确打击。例如，美国的“捕食者”无人机和“全球鹰”无人机。
• ​无人地面车辆（UGV）​：执行侦察、运输和作战任务。例如，美国陆军的“大狗”机器人。
• ​无人舰艇和潜艇：用于海上巡逻、情报收集和作战。例如，俄罗斯的无人潜艇。

情报处理与分析

• ​自动情报分析：人工智能可以快速处理和分析大量的非结构化数据，提供实时的战场情报。例如，美国的“Maven”项目。
• ​目标识别与分类：基于人工智能的目标识别系统可以提高在复杂环境中的目标识别准确性。例如，美军的“阿帕奇”攻击直升机。

网络攻防与信息安全

• ​网络防御：人工智能系统可以实时监控网络流量，检测和应对网络威胁。例如，五角大楼的联合人工智能中心（JAIC）。
• ​进攻性网络行动：人工智能可用于识别敌方系统的漏洞并发动网络攻击。

后勤与供应链管理

• ​智能后勤系统：人工智能可以优化后勤物资的运输和分配，提高效率。例如，美国防部的“智能后勤运输系统”。
• ​预测性维护：通过分析设备数据，人工智能可以预测维护需求，减少停机时间。例如，美国空军的“基于状态的强化维护”（CBM）计划。

训练与模拟

• ​模拟训练系统：结合人工智能和虚拟现实技术，提供逼真的训练环境。例如，美国陆军的“合成训练环境”（STE）计划。
• ​智能教练系统：根据士兵的表现调整训练方案，提高训练效果。

电子战与信号情报

• ​电子战系统：人工智能可以提高干扰、欺骗和电子防护能力。例如，俄罗斯的“克拉苏哈”电子战系统。
• ​信号情报分析：人工智能可以快速处理和分析大量的信号数据，提供实时的情报支持。