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生成式人工智能应用发展报告（十一）2025-03-13针对目前生成式人工智能应用发展存在的多方难点，中国互联网络信息中心的报告也给出了相应建议。例如，高算力芯片是生成式人工智能发展的基础，人工智能的各个领域，如语音识别、图像识别、自动驾驶等，都需要大量的计算能力来支持复杂的任务。算力芯片是人工智能技术的核心支撑，具备强大的计算和处理能力，能够高效执行复杂的人工智能算法，快速完成大规模运算并提供准确结果，在人工智能的训练和推理过程中发挥着关键作用。报告指出我国要确保该领域在研发和生产上的自主可控，以维护国家安全发展。为推动算力芯片产业的发展，可以采取以下措施：加强技术创新：持续推动芯片设计和制造技术的创新，提升芯片的性能和能效比，满足市场对于高性能、低功耗芯片的需求。鼓励企业和科研机构加大在计算架构、芯片制程、封装技术等方面的研发投入，探索新的技术路径，如数据流芯片、存算一体芯片、可重构芯片等。完善产业链协同：加强上下游产业链的协同合作，包括芯片设计、制造、封装测试、设备材料等环节，提升整个产业链的竞争力和抗风险能力。建立产业联盟或合作平台，促进企业之间的技术交流、资源共享和协同创新，共同攻克技术难题，推动产业整体发展。加大人才培养与引进力... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（十）2025-03-12报告指出，我国生成式人工智能应用发展目前仍存在多方难点，随着全球科技竞争日益激烈，部分国家出于维护自身利益的考虑，对我国实施了严苛的人工智能芯片出口管制，进而对人工智能相关产业的发展形成了一定阻碍。近年来，我国陆续推出了一批具备自主可控能力的算力芯片产品，但在计算性能和通用性方面，与全球领先水平相比仍存在一定差距。其次，算力基础设施的分布存在不均衡现象。生成式人工智能的发展依赖昂贵的高端芯片，而且由于对海量算力的需求，数据中心的能耗极高，这使得产业主要集中在经济较为发达的地区。从地理分布来看，东部沿海地区的算力资源较为集中，而中西部地区则相对不足；从企业规模来看，大型企业由于资金雄厚，通常能够采购高质量的算力资源，而中小型企业则因难以承受高昂的硬件成本，导致其算力资源较为匮乏。再者，随着模型应用的快速增长，算力管理问题愈发凸显。大规模模型训练和推理需求急剧增加，对于算力的要求也随之加大。随着芯片规模的增大，运维的复杂度也显著提升。硬件设备在使用过程中难免出现故障，而随着算力规模的扩大，故障概率也随之上升。如果无法有效解决算力管理问题，训练成本和效率等一系列问题将随之出现，严重阻碍企业在... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（九）2025-03-11在企业端，各行业企业正加速拥抱生成式人工智能，推动智能化升级浪潮。在交通、能源、制造和化工等领域，高科技公司与传统产业紧密合作，投入大量资源，联合研发行业专属的生成式 AI 大模型，探索如何利用这一前沿技术推动实体经济创新。2023 年底的一项全球企业管理者调查（覆盖 16 个国家）显示，79% 的受访者认为生成式 AI 将在三年内为企业和行业带来深远变革，其中近三分之一预计变革已在发生（14%）或将在一年内到来（17%）。应用效果：各领域争相进行智能化改造实现降本增效随着技术的发展和市场需求的变化，越来越多的企业开始认识到利用智能技术优化业务流程、提升工作效率的重要性。例如在对话式用户界面领域，生成式 AI 扮演着重要角色。许多企业将其应用于智能客服系统，像电商平台，每天会接到海量客户咨询，涵盖产品信息、订单状态、售后服务等各类问题。传统人工客服难以在短时间内应对如此庞大的咨询量，导致客户等待时间长，体验不佳。借助生成式 AI 驱动的智能客服，能够实时响应用户咨询，通过自然语言对话理解用户意图，快速准确地提供解答。不仅能 724 小时不间断服务，还能根据用户历史咨询记录和行为数据，提... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（八）2025-03-10报告指出，自2023年以来，我国人工智能相关产业快速发展。根据市场调查，截至2023年，中国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元人民币，并预计到2035年将突破30万亿元，在全球总市场规模中占比超过35%。截至2024年3月，中国拥有超过100个参数规模在10亿以上的大型模型，这些模型被广泛应用于电子信息、医疗、交通等领域。从不同的应用场景来看，生成式人工智能的用户端和企业端的应用情况有着较大差异。用户端应用持续涌现，带来智能化便捷生活体验在用户端，生成式人工智能主要以“AI助手”或“智能助手”的形式呈现，并与即时通讯、办公软件、在线客服、创作工具等传统互联网应用深度融合，为用户带来更智能的交流、办公和创作体验。 通过调查普通用户对生成式人工智能产品的使用情况，可以总结出以下四点：首先，该类产品已在网民中积累了一定的用户群体，并且未来仍具备较大的增长潜力。其次，相较于海外同类产品，国产生成式人工智能在国内用户中的应用更为广泛。第三，用户使用这类产品的主要需求集中在解答问题、日常办公、娱乐消遣以及内容创作。最后，未成年人对人工智能相关知识表现出浓厚兴趣，并积极进行自主学习和实践。根据中... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（七）2025-03-07大语言模型与多模态技术的融合正推动人工智能迈向新阶段。通过整合文本、图像、音视频等多种数据类型，这类模型增强了深度语义理解和跨模态处理能力，从而在更多场景中实现智能决策与交互，展现出向通用人工智能演进的潜力。在奠定通用人工智能基础的同时，多模态大模型也在计算效率与泛化能力之间寻求平衡，以满足医疗、娱乐等多个领域的复杂应用需求。正因多模态能够处理和理解来自不同信息源的数据，如视觉图像、雷达数据、激光雷达（LiDAR）点云、声音以及其他传感器输入，所以多模态大模型在自动驾驶领域发挥着关键作用。以下是多模态大模型在自动驾驶中的几个主要应用方面：环境感知与理解：多模态大模型可以同时处理多种类型的输入数据，比如摄像头捕捉到的视觉信息和LiDAR提供的深度信息，从而更准确地识别和分类物体，例如行人、其他车辆、交通标志等，并理解周围环境。决策制定：通过整合来自不同传感器的信息，多模态模型可以帮助自动驾驶系统做出更加智能的驾驶决策。这包括路径规划、速度调整以及应对突发情况，如突然出现的障碍物或复杂的交通状况。长尾场景应对：自动驾驶系统面临的挑战之一是处理所谓的“长尾”场景——那些发生频率低但对安全至关... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（六）2025-03-06《生成式人工智能应用发展报告》指出，深度学习框架在生成式人工智能领域扮演着“操作系统”的关键角色，它不仅支持各类业务模型和行业应用的开发，还与智能计算芯片紧密连接。凭借其独特的位置，深度学习框架能够同时引导产业应用的发展和硬件的适配方向，成为推动人工智能技术在软件和硬件两端快速迭代升级的核心动力源。因此，它是促进人工智能领域不断创新和进步的关键因素。从模型支持角度来看，深度学习框架为生成式AI提供了基础架构，使得研究人员和开发者能够更轻松地构建、训练和部署各种复杂的模型。这些框架通常提供高度优化的库和工具，支持最新的算法和技术，例如生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）等。通过简化模型开发流程，加速了从研究到实际应用的转化过程。从软件设计和推广方面来看，深度学习框架不仅需要支持软件层面的创新，还需与硬件设计紧密结合。它们通过对底层计算资源的有效利用，提高了训练和推理效率，促进了专用AI芯片的发展，如GPU、TPU等。同时，框架开发商与硬件制造商合作，确保新硬件能迅速被纳入框架的支持范围，从而推动整个行业的技术进步。此外，这种协作有助于降低开发成本，使更多企业和研究机构能够负... 查看更多
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