球人工智能呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢。在政策扶持和規(guī)制方面， 各國政府紛紛出臺相關(guān)政策，加強人工智能的治理，同時也積J推動人工 智能技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用。在研發(fā)動態(tài)方面，大模型技術(shù)成為熱點，多家企 業(yè)和研究機構(gòu)推出了具有影響力的模型，推動了人工智能技術(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、醫(yī)療等L域的落地取
得顯著進展，為社會發(fā)展帶來了積J的影響。
人工智能行業(yè)發(fā)展保持穩(wěn)中向好的勢頭。核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模穩(wěn) 步增長，人工智能創(chuàng)業(yè)活動有所回溫，但融資數(shù)據(jù)和發(fā)明專利申請量出現(xiàn) 下降。人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量居世界第二，軟件開發(fā)貢獻僅次于美國，
顯示出在人工智能L域的重要地位。
人工智能取得長足進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口是主要問題。技術(shù)層方面，AI 框架生 態(tài)的不繁榮和AI產(chǎn)生幻覺的問題亟待解決。應(yīng)用層的挑戰(zhàn)主要來自于成本
壓力和商業(yè)化落地的困難。
未來，人工智能將為人類社會帶來系統(tǒng)性變革。向量數(shù)據(jù)庫、天空 計算、聯(lián)邦元學(xué)習(xí)的發(fā)展以及稀疏模型的創(chuàng)新被認為是推動行業(yè)持續(xù)前進 的關(guān)鍵趨勢。同時，自動駕駛和智能助理的發(fā)展預(yù)計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-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始放緩，深度學(xué)習(xí)技術(shù)進入升級優(yōu)化階段，驅(qū)動圖像分類、機器翻譯等多類感知任務(wù)提升準確率，在政策的支持下，持續(xù)釋放技術(shù)紅利，促進醫(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全開源2000億參數(shù)的自回歸中文預(yù)訓(xùn)練語言大模型，在知識問答、知識檢索、知識推理、閱讀理解等文本生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出
開源大模型是基于開源軟件模式，由全球開發(fā)者共同參與、共同維護、共同發(fā)展的機器學(xué)習(xí)模型。開源由開源規(guī)則、開源對象、開源基 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)行與社會協(xié)作環(huán)節(jié),開始注重人機交互協(xié)作,注重人類對人工智能的反饋訓(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;大模型開源生態(tài)成為推動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 交互模式，減少了重復(fù)性的任務(wù)負擔，實現(xiàn)生產(chǎn)力解放
提供了詳細的數(shù)據(jù)分析、圖表和預(yù)測模型，以及對未來AI技術(shù)和應(yīng)用的深入探討。整體而言，報告對AI產(chǎn)業(yè)的未來發(fā)展持樂觀態(tài)度，并認為AI將深刻影響社會生產(chǎn)力和人類生活的各個方面
面對行業(yè)用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現(xiàn)與不同行業(yè)的眾多業(yè)務(wù)場景的融合,幫助企業(yè)實現(xiàn)商業(yè)價值,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個典型案例進行分析,深入分析中小企業(yè)在 AI 時代的機遇,評估中小企業(yè)當前智能化的現(xiàn)狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業(yè)應(yīng)對 AI 時代的路徑建議
金融行業(yè)中不少細分領(lǐng)域的領(lǐng)先者已經(jīng)開始將生成式人工智能引入業(yè)務(wù)實踐,其卓越的內(nèi)容理解和創(chuàng)造能力將對金融服務(wù)行業(yè)不同細分賽道帶來極大的效能提升
