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人工智能發展報告 (2024 年):技術創新方向,產業升級重點,行業落地趨勢和安全治理進展,展望人工智能發展機遇

來源:中國信息通信研究院      編輯:創澤      時間:2024/12/12      主題:其他   [加盟]

人工智能浪潮席卷,正以前所未有的速度、廣度和深度改 變生產生活方式,對經濟社會發展和人類文明進步產生深遠影 響。近年來,語言大模型、多模態模型、智能體和具身智能等L域不斷出現突破性創新,推動人工智能邁向通用智能初始階段。與此 同時,人工智能的工程化持續加速推進,新產品新模式層出不窮, 行業應用走深向實。

特別是過去一年,大模型井噴式發展。

技術層面,縮放定律 (Scaling Law)依然有效,語言大模型技術多維度能力持續進化,視 覺大模型和多模態模型加速迭代,探索交叉模態融合處理。計算平臺 與模型創新緊密耦合,大規模分布式訓練成為框架的新發力點,分布 式訓練支持、混合精度計算支持、G速互聯通信等新要求驅動計算底 座迭代升J。軟件工具鏈多面優化升J,加速模型生產質效變革、提 升模型部署推理效能、助力智能應用快速部署。G質量多模態數據集 成為推動模型能力提升的關鍵,G水平數據標注和合成數據等新技術 取得快速發展和突破。

應用層面,專用智能應用逐步成熟,通用智能 落地前景廣闊。重點行業人工智能應用走深向實,貫穿產品研發設計、 生產制造、營銷服務、運營管理全流程,在提質增效的同時,逐步滲 透并引導產業變革。從產業鏈各環節應用來看,大模型落地呈現“兩 端快、中間慢”的階段特征。“選、建、用、管”體系化推動落地應 用成為加速人工智能走向實用化、普惠化的行業共識。安全方面,人工智能技術應用帶來自身安全、衍生安全兩大類風險挑戰,各國治理 進程不斷提速,人工智能治理正處于“從原則走向實踐”的關鍵階 段。

展望未來,引入強化學習等技術來增強大模型能力仍是近期技術 演進的重點方向,多模態模型、智能體有望加速突破,具身智能成為邁向通用人工智能的重要一步。

面向中遠期,類腦智能等顛覆性技術 的成熟,有可能為人工智能發展帶來更廣闊的想象空間。隨著人工智 能賦能新型工業化向縱深發展,人工智能在實體經濟中的應用場景將進一步拓展,加速向生產制造環節滲透,加速邁向全方位、深層次智 能化轉型升J新階段。

《人工智能發展報告(2024年)》,旨在 總結梳理人工智能技術創新方向、產業升J重點、行業落地趨勢和安全治理進展,展望人工智能發展機遇,以期與業界分享,共同推動人 工智能產業蓬勃發展。




附件:人工智能發展報告 (2024 年):技術創新方向,產業升J重點,行業落地趨勢和安全治理進展,展望人工智能發展機遇



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人本智能的內涵和原則:三個維度的升級,四個發展原則

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構建新型“三線”人機關系:人機協作,人機共生,人在機器之上是底線

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新一輪AI的特質:引領了生成式 AI 的新范式

強大的生成能力使 AI 能夠在沒有直接人類指令的情況下創作出全新的作品;便利的自然語言交互;廣泛的應用場景可以在醫療診斷、金融分析和技術故障排查等領域 發揮重要作用

人工智能技術的發展歷經了 七個階段共四輪發展浪潮

起步發展期(1943-1960 年);黃金時代(1960-1974 年);第一次寒冬(1974-1980 年);再次繁榮(1980-1987 年);第二次寒冬(1987-1993 年);深化發展(1993-2015 年)

人形機器人產品分兩大陣營:體能型和智能型

體能型和智能型,聚焦兩大商業化落地場景的方向;體能型以美國波士頓動力的Atlas,特斯拉Optimus為代表;智能型以香港Hanson Robotics的Sophia以及英國Engineered Arts的Ameca為代表
 
資料獲取
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