模型集成十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年模型集成还是“手工投票/加权平均+固定模型堆叠”的传统集成时代，2025年已进化成“端到端VLA多模态动态集成+量子级不确定性自适应+亿级在线自进化+具身意图级统一决策”的终极智能时代，中国从跟随XGBoost/Random Forest跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek、小鹏/银河VLA等主导），集成性能从简单提升5–10%飙升至>50%全场景鲁棒性，融合复杂度从固定模型到万亿级动态自适应，推动AI从“单一模型调参”到“像人一样多专家协同实时决策”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：手工投票+Stacking时代

• 核心特征：模型集成以Bagging/Boosting/Random Forest/XGBoost手工投票/加权平均+Stacking多层为主，固定模型集成，性能提升5–15%，离线为主。
• 关键进展：
  • 2015年：XGBoost/Random Forest巅峰。
  • 2016–2017年：Stacking多层融合初探。
  • 2018年：Gradient Boosting变体，中国Kaggle竞赛领先。
• 挑战与转折：模型单一、泛化弱；神经网络集成+蒸馏兴起。
• 代表案例：XGBoost竞赛霸主，中国阿里/腾讯初代集成。

2. 2019–2022：神经集成+MoE大规模时代

• 核心特征：神经网络集成+知识蒸馏+MoE混合专家动态路由，性能提升15–30%，实时化，支持千亿参数融合。
• 关键进展：
  • 2019年：Ensemble DNN+Distillation压缩集成。
  • 2020–2021年：Switch Transformer MoE革命。
  • 2022年：华为盘古MoE+阿里M6多任务融合。
• 挑战与转折：模态单一；多模态VLA融合需求爆发。
• 代表案例：华为盘古千亿MoE融合，中国大模型训练领先。

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+VLA端到端统一融合+量子级不确定性自适应+亿级在线自进化，性能提升>50%，毫秒级全场景社交意图融合。
• 关键进展：
  • 2023年：PaLM-E Fusion/UniFusion多模态，阿里通义千问/百度文心一格融合首发。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用融合模型，量子辅助鲁棒。
  • 2025年：华为盘古融合 + DeepSeek万亿 + 小鹏/银河VLA融合，全域动态意图自进化融合，普惠7万级智驾/机器人。
• 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（7万级多模态VLA融合），银河通用2025人形（VLA意图级多专家融合决策）。

一句话总结

从2015年XGBoost手工投票的“固定模型集成”到2025年VLA量子自进化的“全域社交意图融合大脑”，十年间模型集成由规则堆叠转向多模态语义闭环，中国主导MoE→多模态→VLA融合创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动AI从“单一模型提升”到“像人一样多专家协同实时决策”的文明跃迁，预计2030年融合性能>100%相对单模+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。