飛象網訊（易歡）人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、廣度和深度改變生產生活方式，對全球經濟社會發(fā)展和人類文明進步產生深遠影響。信通院近日發(fā)布的《人工智能發(fā)展報告（2024年）》指出，近年來，語言大模型、多模態(tài)模型、智能體和具身智能等領域不斷出現突破性創(chuàng)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(xù)加速推進，新產品新模式層出不窮，行業(yè)應用走深向實。
報告顯示，特別是過去一年，全球大模型井噴式發(fā)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(xù)進化，視覺大模型和多模態(tài)模型加速迭代，探索交叉模態(tài)融合處理。計算平臺與模型創(chuàng)新緊密耦合，大規(guī)模分布式訓練成為框架的新發(fā)力點，分布式訓練支持、混合精度計算支持、高速互聯(lián)通信等新要求驅動計算底座迭代升級。軟件工具鏈全面優(yōu)化升級，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。高質量多模態(tài)數據集成為推動模型能力提升的關鍵，高水平數據標注和合成數據等新技術取得快速發(fā)展和突破。
基礎模型仍在快速演進迭代
縮放定律驅動下的模型能力持續(xù)提升，基礎大模型的語言、視覺和多模態(tài)能力快速迭代。從時間維度來看，2022 年ChatGPT的出現引領大模型浪潮興起；2023 年國內大模型呈井噴式爆發(fā)態(tài)勢，能力快速迭代，模態(tài)持續(xù)拓展；2024 年大模型推理理解能力躍遷，并開始探索垂類領域應用落地。OpenAI 等基于大量工程實驗和反復驗證提出縮放定律，揭示了模型能力與計算能力、參數量和數據量間的定量關系，業(yè)界也遵循該定律指導資源要素投入、推動模型創(chuàng)新發(fā)展，近年來在模型技術能力、通用泛化水平等方面取得一系列突破性進展。目前，大模型支持模態(tài)已逐步從自然語言處理拓展到多模態(tài)理解和生成等場景。
隨著大模型時代到來，人工智能技術能力快速迭代，持續(xù)推動各行各業(yè)的發(fā)展路徑變革，全面帶動大規(guī)模產業(yè)升級。在傳統(tǒng)專用智能應用基礎上，大模型通過進一步提供智能對話、文本創(chuàng)作、圖像生成和視頻生成等通用能力，提升賦能經濟發(fā)展、民生服務、科學發(fā)現等各領域的深度和廣度，將對全球經濟社會發(fā)展和人類文明進步產生深遠影響。
專用智能應用逐步成熟，通用智能落地前景廣闊。一方面，專用小模型與行業(yè)場景融合深入。另一方面，隨著全球掀起大模型應用探索熱潮，大模型憑借更強大的分析、預測和交互能力，以及對場景任務的適應性，將有望帶動工業(yè)技術產業(yè)實現創(chuàng)新性變革。
此外，面向企業(yè)側和消費側的應用展現出不同的發(fā)展態(tài)勢。面向企業(yè)側，大模型應用更注重專業(yè)定制和效益反饋。面向消費側，大模型應用更強調普惠適用和創(chuàng)意生成。重點行業(yè)人工智能應用走深向實，貫穿產品研發(fā)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(yè)變革。
大模型賦能需針對應用場景合理選擇
然而，當前大模型技術條件下，落地應用并非適用所有場景。目前大模型適用的場景側重于對話交互、創(chuàng)意生成、知識管理類，而對于可解釋要求高、確定性要求高、實時性要求高、場景動態(tài)性高、樣本數據不易獲取的場景，大模型如何有效應用還需要進一步探索。因此，大模型賦能需要針對具體應用場景合理選擇。如，在產品設計、技術研發(fā)、知識管理、仿真驗證等語料豐富、問題邊界清晰的領域，大模型能發(fā)揮強大的自然語言處理能力能，極大提升勞動者的生產效率和創(chuàng)造力，從而推動工業(yè)技術產業(yè)實現創(chuàng)新性變革。而在實時生產中，由于對質量管理和流程精的高度要求，以及高質量專業(yè)數據獲取的現實困難，尚不能采用大模型生成的“弱解釋性”結果直接指導生產現場。數據規(guī)模與質量、場景核心業(yè)務邏輯與大模型的創(chuàng)意生成和交互能力之間的匹配度，是選擇的重要考慮因素。
從產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)應用來看，大模型落地呈現“兩端快、中間慢”的階段特征�！斑x、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(yè)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(zhàn)，各國治理進程不斷提速，全球人工智能治理正處于“從原則走向實踐”的關鍵階段。
技術體系和產業(yè)生態(tài)正加速構建
當前，人工智能正處于邁向通用智能時代的初始階段，技術體系和產業(yè)生態(tài)正在加速構建。近期來看，人工智能重要發(fā)展方向包括：一是增強語言大模型能力仍是技術升級的重點方向之一，二是多模態(tài)模型有望加速突破，三是智能體憑借其強大的環(huán)境交互、任務執(zhí)行、自我優(yōu)化等能力，將進一步拓寬人工智能的應用場景，大幅提升用戶體驗和工作效率，為人工智能賦能千行百業(yè)夯實基礎。四是具身智能為智能體賦予“身體”，使其能夠與物理世界交互、探索、獲取經驗并改進自身行為，實現思維智能與行為智能的有機融合，成為邁向通用人工智能的重要一步。
中遠期來看，與當前數字芯片不同的模擬計算、量子計算芯片等硬件或將逐步成熟，在此基礎上發(fā)展的類腦智能等顛覆性技術，將為人工智能發(fā)展帶來更廣闊的想象空間。
人工智能的技術浪潮將推動更大范圍的行業(yè)轉型升級，助力行業(yè)邁向智能化新階段。大模型展現出的巨大潛力不僅將促使人工智能產業(yè)迎來重要的拐點，還將進一步推動我國生產力和生產關系的深刻變革。隨著人工智能賦能新型工業(yè)化向縱深發(fā)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(huán)節(jié)滲透，加速邁向全方位、深層次智能化轉型升級新階段。
