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部门:企业服务三组?2024iResearchInc.中国人工智能产业研究报告(VI)山高泽长,AI鼎新自显于时署名:王祺李冬露
前言2PREFACE研究背景:在问到如何平衡ChatGPT和大学录取的时候,斯坦福大学终身教授李飞飞老师给到了这样的回答,“录取最会使用ChatGPT的前2000名学生是个很有意思的答案。“能够制造并使用工具成为人类进化史上一道显著的分水岭,而当下如何更好的使用AI工具已然成为人类在产业应用、生产生活与学习工作中的热门议题。随着大模型、生成式AI技术的到来,其强大的数据处理、学习泛化与内容生成能力,高质效加速了各行各业人工智能技术的赋能进程,为AI可赋能的场景领域、扮演角色提供更多创新性与可能性。人工智能应用正加速扩散,渗透到办公、设计、传媒、法律、游戏、教育、汽车等多领域。艾瑞人工智能研究团队延续既往5年对人工智能行业的市场研究,于第六年聚焦人工智能产业发展进程、发展征程、发展旅程的各个发展阶段,集中探讨中国人工智能产业的发展环境、市场动态、产业机会、发展监管等核心要点,为市场提供有公信力、受到广泛认可的数据与观点。研究方法:本报告通过业内资深的专家访谈、桌面研究、案例实证研究、行业对比研究、投融资数据统计输出相应研究成果。
摘要ABSTRACT2023年,生成式AI为人工智能领域带来重大突破与新的希望,而围绕生成式AI的政策布局也迅速铺开,从数据资源和算力基础夯实,到快速对生成式AI规范化引导,再到产业扶持,形成一套强有力的组合拳;从资本市场来看,AIGC概念火爆,近40%的投资事件指向2023年新成立的AIGC公司;从技术发展来看,大模型基座催化AI工业化生产,加持各AI细分技术赛道的革新发展。而大模型以泛化推理能力见长,小模型以高成熟度、性价比优势仍存市场,大小模型是当下产业应用的核心落点。未来,多模态模型与MOE架构将共同拓展大模型产业空间;从产业发展来看,中国AI企业正积极抓住应用探索机会,获取新技术浪潮变现的先发优势,生成式AI进一步加速内容产业的渗透进程。国家也从基础设施角度积极开展智算中心建设,推动AI数据标准建立,鼓励开源数据集发展。2023年中国人工智能产业规模已达到2137亿元,预计到2028年,中国人工智能产业规模将达到8110亿元,五年复合增长率达到30.6%。对比原本大模型未出现涌现能力的人工智能产业规模值,艾瑞测算,大模型带来的产业加成比例在2028年或达到32.9%,发展进程发展征程发展旅程生成式AI产业洞察:2023年,全球进入AI驱动的生产革命,生成式技术是时代际遇。预训练大模型的技术架构在多模态路径下优化底层模型训推与理解产出,让决策式AI与生成式AI共筑AI产业发展。国内大模型落地声量加大,行业大模型进入爆发期,其中,医疗与金融为典型落地领域。从模型模态来看,生成式AI应用的文本模态达高应用成熟度,代码、语音、图像具备商业化基础;从商业应用来看,国家对大模型上线监管采取“备案制”,已有40+家大模型持“证”上岗。艾瑞认为,B端场景出发需逐步渗透打磨,打通业务逻辑实现更多场景的落地应用闭环,呈延续性曲线融合赋能。C端场景需从供给侧满足硬件设备条件及大模型能力适配,在软硬件生态成熟后涌现阶梯式能量爆发。AI产业边缘与端侧洞察:大模型的出现,加速了AI能力由云向边端多智体的演化进程。当前,大模型正在从算力统管和场景优化两个维度在边缘侧进行落地尝试,部分替代和接管原有云端计算中心的算力调度权限与能力,大大减少云端传输所带来的时间损耗,同时大模型能够取代原有边缘侧用于预测、决策、判别、生成等多类任务的小模型,提升场景泛化能力和使用效果,改善ROI,并正在对自动驾驶技术栈进行全方位升级与重构。AI与终端正在进行加速融合,端侧大模型率先落地于手机、智能座舱等场景。从硬件维度来看,AI重塑操作系统是释放大模型潜力的关键。3从社会层面来看,值得关注的主要风险在于人工智能技术对用户心智、用户隐私及安全伦理问题的潜在影响。从企业应用来看,AI技术的内生性缺陷对企业应用的影响更为明显,人工智能框架、数据、算法、模型任一环节都能给系统带来脆弱性。基于上述对人工智能发展风险的探讨,未来人工智能产业发展需从技术研究、行业标准规范和法律监管三个层面持续完善和引导。在技术研究方面,提高算法的准确性和透明度,防止偏见和不公平现象出现;在行业标准方面,建立统一的规范和伦理准则,确保人工智能应用符合道德和社会价值;而在法律监管方面,则需制定和修改相关法律法规,保护个人隐私,防止滥用和侵犯权利,由此保证中国人工智能产业稳定实现高质量正向发展。
CONTENTS目录01中国人工智能产业进程:日积月累的AI技术革新山积而高,泽积而长02 中国人工智能产业征程:重塑生态的AI产
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