Milestones

发展里程碑:AI 的五个时代

人工智能走过了七十余年,经历过两次"寒冬",也迎来了深度学习与大模型的爆发。按技术范式,可以把这段历史分为五个阶段。

本页更新于 2026 年 10 月数据说明

一条曲线看懂 AI 七十年

AI 的发展从来不是一条直线。期望过高、能力不足,曾两次让整个领域陷入"寒冬";而每一次复苏,都源于算力、数据或算法上的关键突破。

人工智能七十年的起伏曲线:两次寒冬后,深度学习与大模型带来持续高涨
图:AI 发展的五个阶段与两次寒冬(曲线为社会关注与投入的示意)
为什么会有寒冬?

早期研究者乐观地预言"十年内机器就能像人一样思考",但当时的计算机算力极其有限,规则系统也无法应对真实世界的复杂性。承诺落空后,政府与企业大幅削减投入。

什么带来了复苏?

GPU 让神经网络的训练速度提升了数十倍,互联网积累了海量数据,反向传播等算法日益成熟。三者在 2012 年前后同时就位,深度学习一举突破。

这一次会不同吗?

与以往不同,如今 AI 已产生大规模真实收入:88% 的企业组织在使用 AI,生成式 AI 三年内普及到 53% 的人口。但"能力参差不齐"仍提醒我们保持理性预期。

关键节点详解

按时间顺序梳理五个阶段中最具代表性的里程碑事件。

第一阶段 · 萌芽与符号主义(1950—1970s)
1950

图灵提出"模仿游戏"

图灵发表《计算机器与智能》,提出用"图灵测试"判断机器能否思考,奠定了 AI 的哲学起点。

1956

达特茅斯会议

麦卡锡、明斯基、香农等人在达特茅斯学院召开研讨会,"人工智能"一词正式诞生。

1966

ELIZA 聊天程序

MIT 的 ELIZA 通过简单的模式匹配模拟心理咨询师对话,是最早的聊天机器人之一。

第二阶段 · 寒冬与专家系统(1970s—2000s)
1970s—1980s

两次 AI 寒冬

早期承诺远超实际能力,研究经费大幅削减;专家系统一度在商业上取得成功,但维护成本高、难以扩展。

1986

反向传播算法普及

鲁梅尔哈特、辛顿等人系统阐述反向传播,使多层神经网络的训练成为可能。

1997

深蓝战胜卡斯帕罗夫

IBM 深蓝击败国际象棋世界冠军,展示了专用搜索算法与强大算力的威力。

第三阶段 · 深度学习革命(2006—2016)
2006

"深度学习"复兴

辛顿等人提出深度信念网络的逐层训练方法,神经网络研究重新受到重视。

2012

AlexNet 引爆计算机视觉

基于 GPU 训练的卷积神经网络在 ImageNet 竞赛中大幅领先,深度学习进入黄金时代。

2014

生成对抗网络(GAN)

古德费洛提出 GAN,让 AI 第一次能生成逼真的图像,开启了生成式模型研究热潮。

2016

AlphaGo 战胜李世石

DeepMind 结合深度学习与强化学习,在被认为最难的棋类游戏围棋上击败人类顶尖棋手。

第四阶段 · 大模型时代(2017—2023)
2017

Transformer 架构

谷歌论文《Attention Is All You Need》提出基于注意力机制的 Transformer,成为此后大模型的通用底座。

2018—2020

预训练范式确立

BERT、GPT 系列证明"海量数据预训练 + 下游微调"的有效性;2020 年 GPT-3 以 1750 亿参数展示出惊人的少样本学习能力。

2020

AlphaFold 2 破解蛋白质结构预测

在 CASP14 评测中达到接近实验精度的水平,被视为 AI 推动基础科学的标志性突破。

2022

生成式 AI 走向大众

Stable Diffusion 等文生图模型开源普及;11 月 ChatGPT 发布,两个月内成为史上增长最快的消费级应用之一。

2023

多模态与"百模大战"

GPT-4 等多模态大模型发布,国内大模型密集涌现;我国《生成式人工智能服务管理暂行办法》施行。

第五阶段 · 推理与智能体时代(2024—至今)
2024

推理模型、诺贝尔奖与监管落地

"先思考再回答"的推理模型出现;诺贝尔物理学奖授予神经网络奠基研究,化学奖授予蛋白质结构预测与设计;欧盟《人工智能法》生效。

2025

开源推理与智能体元年

DeepSeek-R1 以低成本开源推理模型震动全球;编程与办公智能体普及;AI 在国际数学奥林匹克达到金牌水平;国务院印发"人工智能+"行动意见。

2026 年:从对话到执行
2026 · 第一季度

资本与政策同时加码

一季度全球创业融资约 3,000 亿美元,创单季纪录,AI 占绝大部分;3 月,政府工作报告首次提出"智能经济","十五五"规划纲要将人工智能列为前沿科技攻关重点。

2026 · 第二季度

开源再进一步,智能体有了规矩

DeepSeek V4 系列以开源方式发布;5 月,网信办等三部门印发《智能体规范应用与创新发展实施意见》,首次在国家层面对智能体作出定义与规范。

2026 · 第三季度

用户破 7 亿,机器人走向资本市场

上半年全球 AI 风险投资约 4,300 亿美元,超过 2025 年全年(安永口径);我国生成式 AI 用户突破 7 亿;世界人工智能大会上智能体成为主角;宇树科技启动科创板 IPO;欧盟通过修订案推迟部分高风险 AI 义务。

2026 · 9—10 月

新一代旗舰模型集中发布

OpenAI GPT-6、Anthropic Claude 5.5 系列、Google Gemini 4 预览版等新一代模型相继推出,竞争焦点从"聊天"转向能长时间自主工作的智能体。

历史给我们的三点启示

启示 01

算力、数据、算法缺一不可

神经网络的思想在上世纪就已出现,直到 GPU 算力与互联网数据成熟,才真正释放潜力。

启示 02

警惕过度承诺

两次寒冬都源于预期与现实的落差。今天的 AI 能力强大但并不均衡,理性评估才能持续投入。

启示 03

通用方法终将胜出

依赖人工规则的方法往往被可随算力扩展的通用学习方法超越,这一规律在大模型时代再次得到验证。