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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 -
生成式人工智能应用发展报告分析（五）2025-03-05报告指出，与 PC 和移动互联网时代相比，人工智能时代的 IT 技术栈发生了重大变化。传统的芯片、操作系统、应用三层架构已演变为芯片、框架、模型、应用四层体系。新架构不仅提升了各层之间的协同能力，还促进了系统的持续优化，为生成式人工智能的快速迭代提供了关键支撑。在生成式人工智能模型的生态体系中，芯片层、框架层、模型层、应用层各自扮演着关键角色，共同驱动生成式人工智能技术的发展和应用。芯片层提供强大的计算能力：训练生成式人工智能模型需要极高的计算资源，尤其是处理大规模的数据和复杂的神经网络结构。芯片层的高效计算能力是支撑这些任务的基础。例如，GPU（图形处理单元）和TPU（张量处理单元）等专用芯片通过并行处理能力，能够快速执行大量的矩阵运算，显著加速模型的训练和推理过程。优化能效比：随着模型规模的扩大，能耗问题日益突出。芯片层需要不断优化，以提高计算效率并降低能耗。例如，通过改进芯片架构、采用更先进的制造工艺，以及开发专门的计算优化技术，芯片能够在保持高性能的同时减少能源消耗。框架层简化模型开发：深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）提供了丰富的工具和库，使得研究人员和开... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（四）2025-03-05在生成式人工智能出现之前，我国政府已高度重视该领域，并通过一系列政策推动产业稳步发展。这些政策涵盖人才培养、技术创新、税收优惠及知识产权保护等多个方面，为人工智能产业提供了强有力的支持。《生成式人工智能应用发展报告》指出，梳理2016年至今的相关政策可以发现，2016至2020年间，政府主要聚焦发展规划和人才建设；而2020年后，尤其是自2023年以来，政策重心逐步转向标准体系、行业规范的完善，相继出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全治理框架》等重要文件。人工智能政策的演变反映了产业发展的不同阶段。2022年底前，人工智能更多作为技术工具融入各行业；ChatGPT问世后，生成式人工智能逐渐以独立产品形态涌现，推动政策方向随之调整，展现出动态适应的特点。国际政策：欧美亚各国政策差异明显，各有所长从全球视角来看，当前尚无广泛认可的人工智能监管规则或统一标准，也缺乏专门的国际机构对其发展进行监管。欧美国家基于自身利益，在监管策略上各行其是，差异明显。与此同时，日本、韩国、新加坡等亚洲国家也在积极制定政策，完善监管体系，以应对人工智能... 查看更多 -
生成式人工智能应用发展报告分析（三）2025-03-04生成式人工智能作为新兴产业，其发展与地区经济水平和产业结构密切相关。北京、上海、广东等地凭借丰富的融资渠道、专业人才储备和政策扶持，推动产业快速成长，逐步形成具有国际竞争力的集群。根据国家互联网信息办公室发布的《生成式人工智能服务已备案信息》，截至2024年11月，全国已有309款生成式人工智能产品完成备案。其中，北京、上海、广东三地备案数量占比分别为31.1%、27.2%和11.7%。这些地区通常具备以下优势：科研资源：发达地区往往拥有顶尖的大学和研究机构，能够进行前沿的人工智能理论研究和技术开发。例如，北京、上海等城市在中国就是科研资源集中的地方。资金支持：无论是政府的资金扶持还是风险投资的活跃程度，发达地区都能为初创企业和成熟企业提供必要的资金支持，以推动技术创新和市场扩展。人才储备：这些地区的教育体系能够培养出大量的高科技人才，并吸引海外归国人员，形成强大的人力资源池。产业集群效应：发达地区容易形成产业链上下游的企业聚集区，有利于知识共享、合作交流和技术扩散，进一步加速产业发展。像北京、上海这样的大城市不仅在政策上给予大力支持，而且通过建设公共算力基础设施等方式，促进了生成式A... 查看更多
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