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中国绿色算力发展研究报告
（2024年）
一、总体态势
技术演进：以Transformer架构为基础的大模型不断取得新突破，实现从单任务智能到多任务智能的跨越，展现出类人智能的“涌现”能力。
工程化推进：人工智能工程化重点从模型训练转向应用开发和落地，工具链覆盖数据处理、模型训练、部署推理等全流程。
安全治理：全球人工智能安全治理合作紧密，各主要经济体治理体系日渐明晰，安全技术应用能力明显提升。
产业发展：全球人工智能产业保持高速增长，大模型涌现式发展和生成式人工智能技术产业化成为核心动力。
二、技术创新
基础模型：语言、视觉和多模态模型快速演进迭代，缩放定律驱动模型能力持续提升。
计算平台：模型创新与计算平台紧密耦合，大规模分布式训练成为框架新发力点。
工具链：开发工具链加速大模型技术迭代，应用工具链拓展大模型应用广度。
数据集：高质量多模态数据集成为模型能力提升的关键，数据预处理、标注、质量评估等技术不断发展。
三、应用赋能
赋能特征：专用智能应用逐步成熟，通用智能落地前景广阔，大模型在产业链两端的研发设计和运营服务环节落地较快。
重点行业：装备、消费品、原材料等行业人工智能应用走深向实，推动行业向智能化转型。
体系化推动：体系化推动人工智能落地应用成为共识，涵盖需求分析、选型方案、中台建设、应用开发、运维管理和风险管理等环节。
四、安全治理
技术挑战：人工智能技术应用带来自身安全和衍生安全两大类风险挑战，包括数据安全、隐私保护、虚假信息传播等。
全球治理：国际合作愈发紧密，各主要经济体完善治理体系，产业组织发挥技术研究和治理协同优势。
企业实践：企业积极开展负责任的技术研发与应用，从管理和技术两个维度落实自律。
五、发展展望
技术方向：引入强化学习等技术增强大模型能力，多模态模型、智能体有望加速突破，具身智能成为迈向通用人工智能的重要一步。
产业赋能：人工智能赋能新型工业化向纵深发展，应用场景将进一步拓展，加速向生产制造环节渗透。
安全治理：人工智能安全治理工作迈向深水区，探索切实有效、多方共治、敏捷应对的落实方案成为全球共同议题。
中国信息通信研究院产业与规划所
内蒙古和林格尔新区
2024年6月
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一、总体态势
技术演进：以Transformer架构为基础的大模型不断取得新突破，实现从单任务智能到多任务智能的跨越，展现出类人智能的“涌现”能力。
工程化推进：人工智能工程化重点从模型训练转向应用开发和落地，工具链覆盖数据处理、模型训练、部署推理等全流程。
安全治理：全球人工智能安全治理合作紧密，各主要经济体治理体系日渐明晰，安全技术应用能力明显提升。
产业发展：全球人工智能产业保持高速增长，大模型涌现式发展和生成式人工智能技术产业化成为核心动力。
二、技术创新
基础模型：语言、视觉和多模态模型快速演进迭代，缩放定律驱动模型能
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