2023年是生成式人工智能元年，全球进入人工智能驱动的生产革命。生成式人工智能技术的到来被誉为“最具革命性”的技术进步，未来产业发展是抢占全球创新高地、重构全球创新格局、重塑全球经济格局的关键节点。
中国人工智能的发展
从政策布局来看，2019年以来，大陆人工智能相关政策始终紧跟技术和产业发展，经历了广泛试点、框架构建、产业发展、场景化实施四个阶段，有效推动人工智能从新兴技术走向标准化应用。2023年，生成式人工智能给人工智能领域带来重大突破和新希望，围绕生成式人工智能的政策布局也快速铺开，从夯实数据资源和算力基础，到快速引导生成式人工智能标准化建设，再到产业扶持，形成了强有力的组合拳。
从资本市场来看，AIGC概念火热，近四成投资事件指向2023年新成立的AIGC公司。同时，原有AI技术赛道保持活跃，其中机器学习应用最为广泛、表现最为突出，其次是计算机视觉和NLP。值得注意的是，AIGC相关融资占2023年AI行业所有融资事件的28%，并渗透至除机器人外的所有赛道，成为年度AI融资的最大关键词。
从技术发展来看，大模型库催化AI产业化，支撑各AI细分技术赛道创新发展。大模型擅长广义推理能力，小模型依然有成熟度高、性价比高的市场。大小模型是当下产业应用的核心落地点，未来多模态模型、MO架构将共同拓展大模型产业空间。
从产业发展看，中国人工智能企业积极把握应用探索机遇，在新技术浪潮中抢占先机，生成式人工智能正进一步加速向内容产业渗透。国家也在基础设施层面积极开展智能计算中心建设，推动人工智能数据标准建立，鼓励开源数据集开发。
2023年中国人工智能产业规模已达2137亿元，预计到2028年中国人工智能产业规模将达8110亿元，五年复合增长率达30.6%。相比大模型尚未具备爆发能力时的人工智能产业原有规模，艾瑞咨询预计2028年大模型带来的产业增加值占比或达32.9%。
中国人工智能发展历程
生成式AI行业洞察：2023年，全球将进入AI驱动的生产革命，生成式技术是时代机遇。预训练大模型的技术架构，在多模态路径下优化底层模型的训练和理解输出，让决策AI与生成式AI共同构建八大产业发展。国内大模型体量提升，行业大模型进入爆发式增长期，其中医疗、金融是典型落地领域。
从模型模态来看，生成式人工智能应用的文本模态已达到较高的应用成熟度，代码、语音、图像均已具备商业基础。
从商业应用来看，国家对大模型上线监管采取“注册制”，已有40余个大模型持“证”上线运行。从B端场景出发，需要逐步渗透打磨，打通商业逻辑实现更多场景落地应用闭环，并融合明星延续曲线赋能。C端场景需要从供给侧满足硬件设备条件和大模型能力适配，软硬件生态成熟后将出现阶梯式能量爆发。
AI行业边缘端洞察：大模型的出现加速了AI能力从云端向边缘端多元智能的演进。目前大模型从算力管理和场景优化两个维度在边缘进行尝试，部分替代和接管原有云计算中心的算力调度权限和能力，大大减少云端传输带来的时间损耗。同时大模型可以在边缘替代原有用于预测、决策、判别、生成等任务的小模型，提升场景泛化能力和使用效果，提升RO1，正在全面升级重构自动驾驶技术栈。
AI与终端正在加速融合，终端侧大模型首先在手机、智能座舱等场景落地。从硬件角度看，AI重塑操作系统是释放大模型潜力的关键。
中国人工智能发展历程
从社会层面看，值得关注的主要风险是人工智能技术对用户心态、用户隐私、安全伦理问题等可能带来的影响。
从企业应用来看，人工智能技术本身的缺陷对企业应用的影响更加明显，人工智能框架、数据、算法、模型的任何一个环节都可能给系统带来弱点。
基于以上对人工智能发展风险的探讨，未来人工智能产业的发展需要从技术研究、行业标准与法规、法律监管三个层面不断完善和引导。
在技术研究方面，提高算法的准确性和透明度，防止偏见和不公平。
在行业标准方面，应建立统一的规范和道德准则，确保人工智能的应用符合道德和社会价值。
在法律监管方面，要制定修改相关法律法规，保护个人隐私，防止权利滥用和侵权，从而确保大陆人工智能产业实现稳定、高质量、良性发展。
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结尾
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数据来源：艾瑞咨询
责任编辑：吴娜娜
评论｜吕爽