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这份年终众包调研来自我在 X 上的随手一问，问了三个问题：2025 年 AI 最关键的技术突破是什么？哪些产品让你眼前一亮？2026 年什么趋势不可忽视？ 没想到收到了这么多认真的回复。我花了一两个小时时间，把这些留言和答案汇总整理了一下。 127 条留言，95 个人回答了同样的三个问题。 看完所有答案，我发现大家虽然各有侧重，但在某些判断上出奇一致。答案五花八门，但有些词频繁出现：推理 (Reasoning)、Agent (智能体)、Claude Code、Manus、Nano Banana Pro、NotebookLM、具身智能 (Embodied AI)。 这组词频里有个共同点：“聊天”这个词几乎没人提起了，“干活”这个词开始更多被提起了。 【1】推理革命：AI 学会了慢下来 如果要选 2025 年最重要的技术突破，答案几乎没有悬念——推理能力的工程化落地。 三疯 (@ 3fenglife) 的表述最精准：从“预测下一个词”到“预测下一步行动”。以前的 AI 像个反应快但不过脑子的人，张口就来，经常胡说八道。2025 年的突破在于，AI 学会了在回答之前先想一想——做内部推演、自我检查、发现错误就纠正。 技术上这叫 System 2 Thinking，或者叫 test-time scaling。AI 从“快思考”进化到了“慢思考”。o1、o3、DeepSeek R1 这些模型，都是这条路线的产物。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 还补充了一个视角——当 AI 开始像人类一样拥有“慢思考”的逻辑链，并能理解真实世界的因果律时，AI 才算真正拿到了进入物理世界的入场券。 岚叔 (@ LufzzLiz) 和 Xin(@ Xin_Jin1018) 点名了一个关键技术：RLVR，基于可验证奖励的强化学习。 以前训练模型需要大量人工标注的数据，告诉模型“这个回答好，那个回答不好”。这很贵，也很慢。而 RLVR 换了个思路：对于数学题和代码这类问题，答案对不对是可以自动验证的。答案对了就给奖励，错了就扣分。不需要人来一条条看。 另一个高频共识是成本拐点。Rainman(@ 0xdeusyu) 和 Robinson(@ python_xxt) 都提到了 MoE 稀疏化架构，DeepSeek R1 证明了一件事：前沿 AI 不再需要前沿预算。意味着推理成本在下降，成为可以普及的基础设施。 还有一类突破被反复提及：Agent 系统化成熟。SLiangD(@ SLiangD) 说得很到位，关键突破不是参数变大，而是三件套终于配合默契了——工具调用、上下文工程、多步推理。AI 能理解“帮我扫描亚马逊眼罩类目，找出评分低但销量高的产品，总结用户抱怨最多的三个痛点”这种复杂任务链了。 【2】年度产品：对话框退场，进度条登台 问到 2025 年哪些产品让人眼前一亮，有一个名字被提到了二十多次：Claude Code。 G_Z(@ GZhan57) 的评价很有画面感：“第一个 work 的 general agent，除了不能生孩子啥都可以。”阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更细腻：“不是因为它写代码有多快，而是它第一次让人感觉是在跟队友协作，而不是在调教工具。” Claude Code 代表的是一类新物种：能把复杂工作流跑通的 AI。它不只是补全代码，还可以自己检索文档、改 Bug、跑测试、完成部署。你扔给它一个需求，它真的能把事办完。 第二名是 NotebookLM。Rocky(@ Rockybnbtrade) 说它让知识输入效率提升了很多，王是子路 (@ atm13999) 说它把枯燥的文档变成极其自然的播客对话。这个产品的价值不在于生成内容，而在于帮你消化和内化已有的知识。 第三名是个意外：Nano Banana Pro，谷歌 Gemini 的生图功能。defyong(@ defyong) 的评价很有意思：“结合 Gemini 的感知与知识库，图片生成不再是凭感觉。第一次让我觉得，这个生图工具，她活起来了。”Steven Qi(@ Jason_qeb) 补充说中文支持是个大突破，文生图、图生视频、图生 PPT 都变得可行了。 视频生成虽然没有 Claude Code 和 Nano Banana Pro 那么高频，但也收获了一批提名。Roland(@ Roland_WayneOZ) 和小镇记录家 (@ liangde_li40657) 都提到了 Sora、可灵、即梦等产品的突破，cicada(@ thebestsetup) 直接把 Veo/Sora 列为年度最惊艳。JCat(@ JackyisThinking) 的判断更进一步：视频生成会在 2026 年更加成熟，影视行业尤其是低成本特效和动画行业将全面 AI 化。这条赛道的特点是"看得见摸得着"，普通人也能直观感受到 AI 的进步，所以虽然技术门槛高、商业化慢，但对大众认知的影响可能比编程工具更大。 空间智能是另一个被多人点名的方向。JCat(@ JackyisThinking) 说得最清楚：机器人产业要落地，AI 就必须具备更高阶的 3D 空间识别、理解和推理能力，这是绕不过去的坎。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 和 suwakopro(@ suwakopro) 都提到了"世界模型"这个概念——AI 不能只在文字和图片的世界里打转，它得理解真实世界的因果律和物理规则。小洲洲的 AI 日常 (@ LZhou15365) 观察到具身智能已经在快速进化："从走姿、行动都越来越像人类。"当 AI 学会了"慢思考"，下一步就是让它学会"动手做事"，空间智能是连接数字世界和物理世界的那座桥。 还有一批产品被多人提及：Cursor 和 Windsurf 这类 AI IDE，Deep Research 深度研究，Manus 和 Youmind 这类通用 Agent，可灵和 Sora 的视频生成。 但最让我印象深刻的是三疯 (@ 3fenglife) 的一句总结：让人惊艳的不再是对话框，而是进度条——它在后台默默把事办完了。Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 把这种体验叫做“感知消失，效率倍增”，这才是技术真正闭环的瞬间。 这才是 2025 年产品形态的本质变化。 【3】2026 路线图：从“教 AI 怎么做”到“告诉 AI 我要什么” 关于 2026 年的趋势，答案的集中度比我想象的高。 第一个共识是 Agent 大规模落地。 超过三分之一的人提到了这个方向。什么是 Agent？简单说，就是 AI 不再只是回答问题，还能自己拆解任务、调用工具、一步步执行，最后交付结果。 Ray Zhai(@ Cryptoxorz) 的描述很有画面感：未来不再是你一个人对着一个 AI，而是你拥有一个 AI 舰队。它们会自动分工、自我纠错、自发存储数据。我们将从“教 AI 怎么做”转向“告诉 AI 我要什么”。 SLiangD(@ SLiangD) 用黄金圈法则做了一个漂亮的框架切分：Why（为什么做）和 What（做什么）仍然是人的领地，AI 无法替代；但 How（怎么做）将彻底交给机器，趋近于零成本瞬间完成。 这意味着什么？未来的竞争力不是“会用 AI”，而是“会定义问题”。 第二个共识是具身智能。 码上盈 (@ InnaLyceyum) 预测 Agent 将不再只存在于浏览器中，而会深度集成到智能硬件——从智能眼镜到桌面机器人，AI 将获得空间感知与物理交互能力。阿绎 YiOS(@ WangYiNotes) 说得更极端：2026 年我们可能不再讨论哪个 AI 产品好用，因为 AI 已经内嵌在 OS 和硬件的每一寸肌理里了。 第三个共识是 AI 的“私人化”和“记忆化”。 Cunningham Card(@ Card198454) 强调 Memory 方向的突破会让 Agent 更像人，拥有社会属性。AI 将从千篇一律的工具，演变成极度个性化、具备连续记忆的数字助手。 三疯 (@ 3fenglife) 还提出了一个颠覆性预测：SaaS 的消亡，Service 的崛起。你不再订阅“写作软件”，你订阅的是“文案产出服务”；你不再订阅“CRM 系统”，你订阅的是“销售线索清洗服务”。软件会员变成结果订阅，这是商业模式的根本重构。 当然也有清醒的声音。 Michael Guo(@ Michaelzsguo) 认为 2025 年 AI 基本没有关键技术突破，都是沿用 2024 年的路线做性能提升。Tony Lee(@ lee810860) 预测 AI 厂商加速倒闭。熊布朗 (@ Stephen4171127) 直接说“没有什么是不可忽视的必然路径”。 也不能说这些声音是悲观，更像是提醒我们：共识不等于正确，热情不能代替验证。 【4】最后 AI 的演进已经进入新阶段。2024 年大家还在争论哪个模型更聪明，2025 年这个问题变得不那么重要了，重要的是谁能把活干完。从“会说”到“会做”，从“输出文本”到“交付结果”，这是范式级的转变。 来自 Roland(@ Roland_WayneOZ) 和 SLiangD(@ SLiangD) 的一句话适合用来作为结尾： 2025 年是 AI 学会干活的元年。2026 年的赢家，不是最会用 AI 的人，而是最会定义问题的人。 我把整理后的结果放到 Google Sheet 上了：

做封面神器哈，封面尺寸不够AI工具来凑。之前PS的自动生图扩展功能出来就很喜欢，可惜国内用户用不了。用这个网站做平替挺好。画质也是高清，目前是免费体验使用，喜欢的收藏吧。👍好用推荐 直达传送门： #AI工具# #图生图工具# #图片生成# #视频自动生成#

用了一天 @dappOS_com 的 @xBubble_ai ，我发现一个问题。原来我之前用的那些 AI 生图工具，皮肤质感全是塑料人级别。 一、场景&需求 日常做配图经常要生成人像，要求不高——皮肤有纹理、发丝有层次、光影别像 P 的。但用了这么多工具，普遍问题：塑料感、美颜过度、细节失真、指令理解偏。经常生成十几张挑一张，还要反复改 prompt，心累。 这次拿完全相同的提示词，xBubble 和 Grok 各跑一次，直接对比。 Prompt： 图片风格为动漫，日漫，新海诚风格，极其精致的细节刻画，明亮的色彩。像素风格插画，雨夜城市街道场景，超帅日漫男孩穿着黑色短袖、黑色短裤和白色运动鞋，站在车旁，身旁是一辆白色2026款奔驰G500SUV车，车灯亮着，背景有其他车辆、街灯、树木和建筑物，蓝牌京A·888888，氛围孤寂。 二、同提示词实测对比 🚀 xBubble（图1）— 首图定稿，一次过，零修改，直接能用。 - 新海诚质感+像素插画双重风格精准拿捏，色彩明亮通透 - 人物穿搭全对，黑色短袖+短裤+白鞋，没有错乱变形 - 奔驰G500造型精准，车牌京A·888888一字不差 - 雨夜光影到位，街灯倒影、湿地面反射、明暗过渡自然 - 孤寂氛围不是空的，是光影和构图一起给的 一句话：不需要挑图，不需要重绘，不需要改 prompt。 🐘 Grok（图2）— 翻车，完全不能用的水平。 - 过度糊化，新海诚质感全丢 - 像素风格，色彩暗沉杂乱 - 人物比例错乱，原本的青年模样直接变成未成年 - G500车型失真，车牌、背景细节大面积缺失 画风偏儿童画，孤寂氛围直接消失，完全不能直接用，要一直调试改词。 对比下来，不是 xBubble 太卷，是主流工具在精细场景生图上太摆烂了。只有 xBubble 能精准吃透这种复杂提示词，画风统一、细节精致、场景完整、氛围到位，真正做到首图即成品，出图即定稿。

还在用 Lovart 么？推荐另一款生图工具，用了一段时间，很好用，就是

本周，美国两个 IT 巨头，各自发布了一个免费 AI 工具。 - Imagine（图一）：Meta 公司的文生图工具，卖点是使用脸书和 IG 的11亿张图片进行训练。 - NotebookLM（图二）：谷歌发布的 AI 笔记工具，自动生成上传文档的笔记，并可以对文档提问。 试用体会：Imagine 挺好用的，NotebookLM 似乎只支持上传英文 PDF 文档。

Seedance 2.0 API 正式发布了，企业和个人用户现在都能从火山引擎调用。海外市场 BytePlus 同步上线，海外用户终于也可以使用了。 定价 46 元每百万 token，纯视频生成大概 1 元 1 秒，按量付费，注册账号就能调用。海外 BytePlus 的具体定价以官网公布为准。 API 真正的价值在于能融入自己的工作流，大幅提升创作效率。 过去做一支 AI 视频得串起好几个模型：图生图、图生动画、对口型，每个环节都要抽卡。Seedance 2.0 支持文字、图片、音频、视频四种模态输入，配合火山方舟上一键完成的人脸验证、肖像授权和 1 万多个预置虚拟人像，整条流程可以用代码或者 Agent Skills 自动化串起来，大幅提升创作效率。 官方公告中提到了一些实际数据。技术服务商巨日禄接入后，精品 AI 剧综合制作效率提升近 10 倍；九州文化、麦芽传媒这批内容制作方从剧本到剪辑全流程提效 80%-90%，对比传统工艺降本 70%-90%。在广告营销侧，筷子科技用它给头部品牌做多版本营销素材，与光同尘给 OPPO K15 Pro 做的宣发视频 60 小时内播放量破 2000 万。 有一点让我意外的是视频生成现在开始应用在具身智能和自动驾驶的数据生成。 数十家机器人企业正在用 Seedance 2.0 生成符合物理规律的交互数据，用于机器人作业、室内行走等场景的跨环境泛化训练。自动驾驶公司则用它生成暴雨、大雾、降雪这类极限工况，以及复杂碰撞风险的 corner case 数据，补充实拍难以采集的训练集。 宇树科技王兴兴此前在亚布力论坛上表达过类似思路：如果视频生成质量足够好，让模型生成一段机器人在家干活的视频，某种意义上把这个视频对齐到真实机器人上，机器人就能照着干。视频生成模型正在被当作“世界模型”的雏形来用。 Seedance 2.0 API 全面开放，对个人开发者和创业团队来说也是机会，可以借助 API 高效创作 AI 视频，也可以基于 API 开发配套工具，这块未来市场很大，机会还蛮多。 API 调用官方文档可以在火山引擎方舟平台上获取。 完整可以看：《Seedance 2.0全面开放API服务》 BytePlus： 火山引擎方舟平台：

这半年来很焦虑，感觉自己一直在追最新AI Agent产品的路上，一直追赶，却一直追不上。 最开始学习用Manus写代码做网页，刚刚有点成果，OpenClaw突然爆火，好不容易用它训练跑通Meme监控流程，Hermes又来了…… 唉，追不上，真心累啊！ 就像那个流行的段子说的，年轻人吐槽父母，为什么当初错过了遍地黄金的互联网时代？父母说，自己当初认知、能力不到位。我今天算是深有体会了，确实跟不上节奏。 特别是当下，新模型、新产品快速发布，AI能力不断提升，非但没有缩小这种认知和能力差距，反而正在加剧形成三条鸿沟: Prompt 编写能力的高低，会直接导致生成图文的质量出现天壤之别； 对 Codex、Cursor 等代码工具的掌握程度，将使编程效率产生本质差异； Skill 的设计与编写水平，将让系统迭代效率的差距清晰可见。 那么，有没有这样一款产品，让普通人不再为Prompt、编程水平而焦虑苦恼？ 还真有， @dappOS_com 最近就推出的 xBubble 就是这样一款产品，主打一个低Prompt AI 设计，免去用户学习成本，让AI学习AI，让AI使用AI。 世界杯快来了，作为C罗球迷，我希望葡萄牙夺冠，所以，我就让xBubble生成一张C罗领葡萄牙夺得大力神杯的海报。 生成效果，下方xBubble生成图片，相对于上方GROK生成效果，质感，颗粒度，真人感都好不少。 AI 发展的终局，一定是“干掉复杂的提示词”。真正顶级的 AI 体验，应该像和老朋友聊天，三言两语间就把问题解决了，降低用户的使用门槛，才是真正的趋势。 同时，也体验了一下 xBubble的这套逻辑，确实有点意思： ▪️Bubble Pilot：AI 帮你调用 AI。你只管下指令，它去匹配最优 SOP 路径，搞不定还有万能 Agent 兜底。 ▪️Bubble Engine：AI 自己训练自己。多方案内卷，测出最好的就固化成标准流程，越用越快，越用越准。 更给力的是它把“云端”和“本地”分得很清： ▪️云端（Computer）：搞定复杂协同（写作、设计、生图），你动嘴，云端沙箱帮你干苦力。 ▪️本地（Personal）：接管本地文件和日程。极度克制，只做授权事。高危变更在云端用完即焚，不给本地电脑留一丝隐患。 最后，别再被每天层出不穷的新模型搞得焦虑失眠了。认知和能力的鸿沟确实存在，但像 xBubble 这样的产品出现，正在为普通人填平这些鸿沟。 与其在无尽的工具迭代里疲于奔命，不如跳出内卷，去体验一下这种“让 AI 学习 AI，让 AI 使用 AI”的降维打击。

花了两天时间 Vibe Coding 了一个内部工具，可以把工作效率提升 10 倍，这个不是夸张 用到的产品主要有： - Cursor：是对开发者最友好的 Harness 系统（不知道啥事 Harness 的查一下吧） - GPT Image 2：目前最落地的生图产品没有之一，没有她我们的业务流程是跑不通的 - Claude：两天的时间有一天半都在和 Claude Opus 4.7 沟通各种技术方案，最终磨出了最终版本 最深的感悟就是你得懂业务、懂代码、懂产品才能搞出真的落地的产品 开始下一个产品😁

最近在开始弃用一些非常优秀的 Agent 工具，这边就不说名称了，核心原因是我发现目前这些 Agent 工具限制太多。虽然做了很多优化和调优，但它们还是限制了我使用和定义 Agent 的流程。 现在我把所有的东西都转成了基于 Markdown 的形式，然后让 Claude Code 和 CodeX 来调用基于 Skill 的方式。只要你把这个系统搭起来，是真的能够形成完整的、系统化的架构，而那些 Agent 的 SaaS 工具不行。 另一个关键点是成本： 1. LLM 成本：200美金订阅，成本基本上是无限覆盖的。但那些工具调用 Opus 4.7 + GPT5.5 模型的收费非常高。 2. 生成成本：其实生图、生视频的话，基于 API 的方式和即梦的 CLI 方式，成本还挺可控的。 整体而言，不管是成本还是流程的可控性，现在全部迁移到基于 Claude Code 和 CodeX 的本地方案，对我来说是最合适的。 这个方案也不是没有缺点。其核心逻辑和昨天大家讨论的 HTML 与 Markdown 类似。目前这个方案如果想要很好的视觉呈现，还是不及现有的那些 Agent 工具，但这就是一个取舍问题。