球人工智能呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。在政策扶持和規(guī)制方面， 各國(guó)政府紛紛出臺(tái)相關(guān)政策，加強(qiáng)人工智能的治理，同時(shí)也積J推動(dòng)人工 智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。在研發(fā)動(dòng)態(tài)方面，大模型技術(shù)成為熱點(diǎn)，多家企 業(yè)和研究機(jī)構(gòu)推出了具有影響力的模型，推動(dòng)了人工智能技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā) 展。在應(yīng)用落地方面，人工智能技術(shù)在辦公、娛樂(lè)、醫(yī)療等L域的落地取
得顯著進(jìn)展，為社會(huì)發(fā)展帶來(lái)了積J的影響。
人工智能行業(yè)發(fā)展保持穩(wěn)中向好的勢(shì)頭。核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模穩(wěn) 步增長(zhǎng)，人工智能創(chuàng)業(yè)活動(dòng)有所回溫，但融資數(shù)據(jù)和發(fā)明專利申請(qǐng)量出現(xiàn) 下降。人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二，軟件開(kāi)發(fā)貢獻(xiàn)僅次于美國(guó)，
顯示出在人工智能L域的重要地位。
人工智能取得長(zhǎng)足進(jìn)步但仍面臨一些挑戰(zhàn)。在基礎(chǔ)層，G質(zhì)量 數(shù)據(jù)集的緊缺和智能芯片的依賴進(jìn)口是主要問(wèn)題。技術(shù)層方面，AI 框架生 態(tài)的不繁榮和AI產(chǎn)生幻覺(jué)的問(wèn)題亟待解決。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來(lái)自于成本
壓力和商業(yè)化落地的困難。
未來(lái)，人工智能將為人類社會(huì)帶來(lái)系統(tǒng)性變革。向量數(shù)據(jù)庫(kù)、天空 計(jì)算、聯(lián)邦元學(xué)習(xí)的發(fā)展以及稀疏模型的創(chuàng)新被認(rèn)為是推動(dòng)行業(yè)持續(xù)前進(jìn) 的關(guān)鍵趨勢(shì)。同時(shí)，自動(dòng)駕駛和智能助理的發(fā)展預(yù)計(jì)將重新定義人們的生
活方式。
附件：2024人工智能發(fā)展白皮書(shū)-人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二
隨著理論突破速度開(kāi)始放緩，深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)入升級(jí)優(yōu)化階段，驅(qū)動(dòng)圖像分類、機(jī)器翻譯等多類感知任務(wù)提升準(zhǔn)確率，在政策的支持下，持續(xù)釋放技術(shù)紅利，促進(jìn)醫(yī)療AI技術(shù)生態(tài)不斷完善
大模型訓(xùn)練和應(yīng)用面臨著算力和能耗算力方面的挑戰(zhàn);大模型在數(shù)據(jù)和資金方面也面臨著挑戰(zhàn); 大模型發(fā)展在技術(shù)和人才方面也面臨著挑戰(zhàn)
鵬程·盤古模型是全球首個(gè)全開(kāi)源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言大模型，在知識(shí)問(wèn)答、知識(shí)檢索、知識(shí)推理、閱讀理解等文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出
開(kāi)源大模型是基于開(kāi)源軟件模式，由全球開(kāi)發(fā)者共同參與、共同維護(hù)、共同發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。開(kāi)源由開(kāi)源規(guī)則、開(kāi)源對(duì)象、開(kāi)源基 礎(chǔ)設(shè)施、參與主體組成
第三階段AI聚焦學(xué)習(xí)環(huán)節(jié),注重大模型的建設(shè),AI能力覆蓋學(xué)習(xí)和執(zhí)行;第四階段則聚焦執(zhí)行與社會(huì)協(xié)作環(huán)節(jié),開(kāi)始注重人機(jī)交互協(xié)作,注重人類對(duì)人工智能的反饋訓(xùn)練
數(shù)據(jù)、算力、算法作為人工智能發(fā)展的核心三要素已經(jīng)具備基礎(chǔ)條件;大數(shù)據(jù)+大算力+通用大模型成為新的發(fā)展范式;大模型開(kāi)源生態(tài)成為推動(dòng)AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開(kāi)源生態(tài)體系,探討了其在不同行業(yè)中的應(yīng)用,并展望了未來(lái)的商業(yè)化潛力與挑戰(zhàn),閉源大模型的融資規(guī)模高于開(kāi)源大模型
生成式人工智能技術(shù)可以用于參與數(shù)字內(nèi)容創(chuàng)作，突破傳統(tǒng)內(nèi)容創(chuàng)作的數(shù)量約束，有著更為流暢和高效的人機(jī) 交互模式，減少了重復(fù)性的任務(wù)負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力解放
提供了詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測(cè)模型，以及對(duì)未來(lái)AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言，報(bào)告對(duì)AI產(chǎn)業(yè)的未來(lái)發(fā)展持樂(lè)觀態(tài)度，并認(rèn)為AI將深刻影響社會(huì)生產(chǎn)力和人類生活的各個(gè)方面
面對(duì)行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實(shí)驗(yàn)探索期,實(shí)現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的融合,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值,是AI在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的首要挑戰(zhàn)
挑選了5個(gè)典型案例進(jìn)行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時(shí)代的機(jī)遇,評(píng)估中小企業(yè)當(dāng)前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過(guò)程中遇到的痛點(diǎn), 給出中小企業(yè)應(yīng)對(duì) AI 時(shí)代的路徑建議
金融行業(yè)中不少細(xì)分領(lǐng)域的領(lǐng)先者已經(jīng)開(kāi)始將生成式人工智能引入業(yè)務(wù)實(shí)踐,其卓越的內(nèi)容理解和創(chuàng)造能力將對(duì)金融服務(wù)行業(yè)不同細(xì)分賽道帶來(lái)極大的效能提升
