2023年是生成式人工智能元年，全球進入人工智能驅動的生産革命。生成式人工智能技術的到來被譽為“最具革命性”的技術進步，未來産業發展是搶占全球創新高地、重構全球創新格局、重塑全球經濟格局的關鍵節點。
中國人工智能的發展
從政策布局來看，2019年以來，大陸人工智能相關政策始終緊跟技術和産業發展，經曆了廣泛試點、架構建構、産業發展、場景化實施四個階段，有效推動人工智能從新興技術走向标準化應用。2023年，生成式人工智能給人工智能領域帶來重大突破和新希望，圍繞生成式人工智能的政策布局也快速鋪開，從夯實資料資源和算力基礎，到快速引導生成式人工智能标準化建設，再到産業扶持，形成了強有力的組合拳。
從資本市場來看，AIGC概念火熱，近四成投資事件指向2023年新成立的AIGC公司。同時，原有AI技術賽道保持活躍，其中機器學習應用最為廣泛、表現最為突出，其次是計算機視覺和NLP。值得注意的是，AIGC相關融資占2023年AI行業所有融資事件的28%，并滲透至除機器人外的所有賽道，成為年度AI融資的最大關鍵詞。
從技術發展來看，大模型庫催化AI産業化，支撐各AI細分技術賽道創新發展。大模型擅長廣義推理能力，小模型依然有成熟度高、成本效益高的市場。大小模型是當下産業應用的核心落地點，未來多模态模型、MO架構将共同拓展大模型産業空間。
從産業發展看，中國人工智能企業積極把握應用探索機遇，在新技術浪潮中搶占先機，生成式人工智能正進一步加速向内容産業滲透。國家也在基礎設施層面積極開展智能計算中心建設，推動人工智能資料标準建立，鼓勵開源資料集開發。
2023年中國人工智能産業規模已達2137億元，預計到2028年中國人工智能産業規模将達8110億元，五年複合增長率達30.6%。相比大模型尚未具備爆發能力時的人工智能産業原有規模，艾瑞咨詢預計2028年大模型帶來的産業增加值占比或達32.9%。
中國人工智能發展曆程
生成式AI行業洞察：2023年，全球将進入AI驅動的生産革命，生成式技術是時代機遇。預訓練大模型的技術架構，在多模态路徑下優化底層模型的訓練和了解輸出，讓決策AI與生成式AI共同建構八大産業發展。國内大模型體量提升，行業大模型進入爆發式增長期，其中醫療、金融是典型落地領域。
從模型模态來看，生成式人工智能應用的文本模态已達到較高的應用成熟度，代碼、語音、圖像均已具備商業基礎。
從商業應用來看，國家對大模型上線監管采取“注冊制”，已有40餘個大模型持“證”上線運作。從B端場景出發，需要逐漸滲透打磨，打通商業邏輯實作更多場景落地應用閉環，并融合明星延續曲線賦能。C端場景需要從供給側滿足硬體裝置條件和大模型能力适配，軟硬體生态成熟後将出現階梯式能量爆發。
AI行業邊緣端洞察：大模型的出現加速了AI能力從雲端向邊緣端多元智能的演進。目前大模型從算力管理和場景優化兩個次元在邊緣進行嘗試，部分替代和接管原有雲計算中心的算力排程權限和能力，大大減少雲端傳輸帶來的時間損耗。同時大模型可以在邊緣替代原有用于預測、決策、判别、生成等任務的小模型，提升場景泛化能力和使用效果，提升RO1，正在全面更新重構自動駕駛技術棧。
AI與終端正在加速融合，終端側大模型首先在手機、智能座艙等場景落地。從硬體角度看，AI重塑作業系統是釋放大模型潛力的關鍵。
中國人工智能發展曆程
從社會層面看，值得關注的主要風險是人工智能技術對使用者心态、使用者隐私、安全倫理問題等可能帶來的影響。
從企業應用來看，人工智能技術本身的缺陷對企業應用的影響更加明顯，人工智能架構、資料、算法、模型的任何一個環節都可能給系統帶來弱點。
基于以上對人工智能發展風險的探讨，未來人工智能産業的發展需要從技術研究、行業标準與法規、法律監管三個層面不斷完善和引導。
在技術研究方面，提高算法的準确性和透明度，防止偏見和不公平。
在行業标準方面，應建立統一的規範和道德準則，確定人工智能的應用符合道德和社會價值。
在法律監管方面，要制定修改相關法律法規，保護個人隐私，防止權利濫用和侵權，進而確定大陸人工智能産業實作穩定、高品質、良性發展。
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結尾
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資料來源：艾瑞咨詢
責任編輯：吳娜娜
評論｜呂爽