无监督学习十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年无监督学习还是“Word2Vec/GloVe静态词向量+VAE/GAN生成”的浅层表示时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA自监督大模型+实时意图级自进化+量子鲁棒自监督+全域动态世界建模”的通用智能时代，中国从跟随Word2Vec/CLIP跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek等主导），自监督准确率从~70%飙升至>99%零样本全场景，实时性从离线到毫秒级，推动无监督学习从“静态表示学习”到“像人一样实时自监督理解并行动于动态世界”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：静态词向量+浅层生成时代

• 核心特征：无监督学习以Word2Vec/GloVe静态词向量+VAE/GAN生成模型为主，浅层表示/生成，零样本~70–80%，离线为主。
• 关键进展：
  • 2015年：Word2Vec词向量革命。
  • 2016–2017年：ELMo上下文自监督初探。
  • 2018年：VAE/GAN生成模型初步。
• 挑战与转折：上下文弱、泛化差；对比学习+预训练兴起。
• 代表案例：Word2Vec语义相似，中国电商推荐初探。

2. 2019–2022：对比学习+大规模自监督时代

• 核心特征：SimCLR/MoCo/BYOL对比学习+DINO自蒸馏，视觉/语言自监督，零样本~85–92%，实时化。
• 关键进展：
  • 2019年：SimCLR对比学习。
  • 2020–2021年：MoCo/BYOL+CLIP跨模态。
  • 2022年：DINO自蒸馏，华为/阿里自监督视觉领先。
• 挑战与转折：仅静态、单模态；多模态大模型自监督需求爆发。
• 代表案例：华为盘古 + 小鹏智驾自监督感知。

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+MAE掩码重建+VLA端到端自监督统一感知-语言-动作+量子辅助鲁棒，自进化（越用越准）。
• 关键进展：
  • 2023年：MAE/Flamingo多模态自监督，DeepSeek-VL/通义千问视觉版。
  • 2024年：Grok-4 Self+量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古自监督 + DeepSeek万亿 + 通义千问量子级，全域动态意图自监督+行动直出，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（7万级多模态自监督理解），银河通用2025人形（VLA动态意图自监督学习）。

一句话总结

从2015年Word2Vec静态词向量的“浅层表示学习”到2025年VLA量子自进化的“全域动态意图自监督大脑”，十年间无监督学习由静态对比转向多模态具身闭环，中国主导MoCo→CLIP→VLA自监督创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动AI从“数据标注依赖”到“像人一样实时自监督学习世界”的文明跃迁，预计2030年自监督泛化率>99.99%+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。