人工智能发展报告2024-中国信通院-202412.pdf
## 人工智能发展报告（2024年） 核心内容总结
这份报告深入探讨了2024年人工智能（AI）的最新发展态势、技术创新、应用赋能以及安全治理等关键议题。
**一、 总体态势：**
* **全球AI浪潮：** AI浪潮席卷全球，技术加速演进，成为推动经济社会发展和人类文明进步的关键动力。
* **大模型崛起：** Transformer 架构为基础的大模型不断突破，呈现规模可扩展、多任务适应及能力可塑三大特征。
* **工程化加速：** AI 工程化重点从训练微调转向应用开发和落地，工具链作用凸显，加快技术迭代速度。
* **安全治理提速：** 全球积极推动AI安全治理合作，各国治理体系逐渐清晰。
* **产业蓬勃发展：** 全球AI产业持续高速增长，大模型领域投融资活跃，创业企业涌现，应用场景广泛拓展。
**二、 技术创新：**
* **基础模型：** 语言、视觉、多模态大模型持续演进，技术能力不断提升。缩放定律依然有效，模型参数、算力持续增长，但面临幻觉、成本等挑战。
* **Transformer 架构：** Transformer 架构在图像理解领域取得突破，扩散模型成为图像生成主流。
* **多模态融合：** 多模态模型通过不同实现方式探索交叉模态处理。
* **计算平台：** 计算平台与模型创新紧密耦合，异构算力、框架加速等技术成为新发力点，国产框架快速崛起。
* **工具链升级：** 工具链加速大模型技术迭代， 拓展大模型应用广度， Agent 等新技术应用助力大模型落地。
* **高质量数据集：** 高质量多模态数据集成为模型能力提升关键，数据预处理、标注、质量评估和合成技术不断发展。
**三、 应用赋能：**
* **专用智能与通用智能：** 专用智能应用逐步成熟，通用智能落地前景广阔， “大小模型协同” 成为发展趋势。
* **行业应用：** 大模型应用在制造、医疗、金融、交通等重点行业，应用场景逐渐深入，驱动行业变革。
* **体系化落地：** 体系化推动人工智能落地应用成为共识，涉及需求分析、模型选型、平台建设等环节。
**四、 安全治理：**
* **多重挑战：** AI技术带来多重挑战，包括自身安全和衍生安全风险。
* **治理框架：** 全球积极推动AI安全治理，国际合作加强，各国完善治理体系，安全技术方案向一体化、定制化发展。
* **风险管理：** 构建风险管理和流程管控体系，注重风险识别、评估和应对， 注重对大模型关键核心资产进行安全防护。
**五、 发展展望：**
* **技术趋势：** 语言大模型、多模态模型、智能体、具身智能等领域将加速发展，行业转型升级。
* **落地加速：** 产业应用将更加广泛，智能化新阶段。
* **安全重要性：** 人工智能安全治理将更加重要，需要多方合作，探索切实有效、多方共治的落实方案。
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