Transformer十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年Transformer还只是“Attention is All You Need”论文中的学术概念，2025年已进化成“万亿级多模态VLA统一Transformer+意图级自进化+量子鲁棒实时推理”的终极智能时代，中国从跟随BERT/GPT跃升全球领跑者（华为盘古、阿里通义千问、百度文心、DeepSeek、智谱GLM等主导），参数规模从亿级飙升至十万亿级，零样本泛化率从~70%升至>99%，推动AI从“序列建模工具”到“像人一样实时多感官意图理解并行动”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：Transformer概念到预训练爆发时代

• 核心特征：Transformer以自注意力取代RNN，参数百万–亿级，主要用于序列建模/翻译，后期BERT双向/GPT自回归预训练革命。
• 关键进展：
  • 2017年：Vaswani et al. “Attention is All You Need”论文。
  • 2018年：GPT-1自回归+BERT双向预训练。
• 挑战与转折：计算重、长序列弱；大规模+MoE扩展兴起。
• 代表案例：Seq2Seq翻译到Transformer翻译，中国百度/阿里跟进。

2. 2019–2022：大规模预训练+MoE扩展时代

• 核心特征：BERT/RoBERTa/ERNIE千亿级预训练+Switch Transformer MoE混合专家，少样本/零样本学习实时化。
• 关键进展：
  • 2019年：BERT预训练革命。
  • 2020–2021年：GPT-3少样本+MoE高效扩展。
  • 2022年：华为盘古千亿+阿里M6多任务Transformer。
• 挑战与转折：仅文本/单模态；多模态VLA统一需求爆发。
• 代表案例：华为盘古千亿预训练，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：万亿–十万亿级多模态大模型+VLA端到端统一感知-语言-动作Transformer+量子加速自进化，实时毫秒级，全场景动态意图。
• 关键进展：
  • 2023年：PaLM-E/GPT-4V多模态Transformer，DeepSeek-VL/通义千问视觉版。
  • 2024年：Grok-4 +量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古VLM + DeepSeek-R1 + Grok-4，全域动态意图统一Transformer+自进化，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理解），银河通用2025人形（VLA Transformer意图驱动动作）。

一句话总结

从2017年论文概念的“注意力机制”到2025年VLA量子自进化的“全域动态意图大脑”，十年间Transformer由序列工具转向多模态具身闭环，中国主导盘古→通义千问→DeepSeek→VLA Transformer创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动AI从“文本序列处理”到“像人一样实时多感官理解并行动”的文明跃迁，预计2030年Transformer渗透率>95%+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。