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# 人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书 > [!info]+ <center>Metadata</center> > > |<div style="width: 5em">Key</div>|Value| > |--:|:--| > |文献类型|document| > |标题|人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书| > |短标题|| > |作者|[[中国信息通信研究院]]| > |期刊名称|| > |DOI|| > |存档位置|| > |文库编目|| > |索书号|| > |版权|| > |分类|[[AI New]]| > |条目链接|[My Library](zotero://select/library/items/JK55B95Q)| > |PDF 附件|[中国信息通信研究院 - 2024 - 人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书.pdf](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B)| > |关联文献|| > ^Metadata > [!example]- <center>本文标签</center> > > `$=dv.current().file.tags` > [!quote]- <center>Abstract</center> > > > [!tldr]- <center>隐藏信息</center> > > itemType:: document > title:: 人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书 > shortTitle:: > creators:: [[中国信息通信研究院]] > publicationTitle:: > journalAbbreviation:: > volume:: > issue:: > pages:: > series:: > language:: zh > DOI:: > ISSN:: > url:: > archive:: > archiveLocation:: > libraryCatalog:: > callNumber:: > rights:: > extra:: 🏷️ /reading、📒 > collection:: [[AI New]] > tags:: #reading > related:: > itemLink:: [My Library](zotero://select/library/items/JK55B95Q) > pdfLink:: [中国信息通信研究院 - 2024 - 人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书.pdf](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B) > qnkey:: 中国信息通信研究院等 - 2024 - 人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书 > date:: 2024-12 > dateY:: 2024 > dateAdded:: 2025-04-11 > datetimeAdded:: 2025-04-11 19:07:27 > dateModified:: 2025-04-13 > datetimeModified:: 2025-04-13 13:38:26 > > abstract:: %--------------ω--------------% 以下为《人工智能发展报告（2024年）》的详细总结： --- ### **一、总体态势** 1. **技术演进新范式** - 大模型突破单任务限制，规模可扩展性（参数/数据/算力联动增强）、多任务适应性和能力可塑性成为核心特征。 - 近期技术聚焦优化注意力机制、稀疏化网络、上下文窗口扩展（如GPT-4 Turbo达128k）等，非Transformer架构（如基于图神经网络的GraphCast）在特定领域展现潜力。 2. **工程化迈向新阶段** - 工具链覆盖训练、推理、应用开发全流程，分布式训练框架（DeepSpeed、Megatron-LM）与推理优化技术（量化、剪枝）推动效率提升。 - 应用工具链整合Agent、RAG等技术，降低开发门槛，加速智能应用部署。 3. **安全治理进程加速** - 各国治理框架逐步明晰：欧盟《人工智能法案》确立风险分级治理，美国推行行业自律，中国发布《人工智能治理倡议》。 - 技术安全研究聚焦模型对抗、水印算法等，产业界推进内容检测工具集成。 4. **产业增长强劲** - 2024年全球AI产业规模预计6233亿美元，生成式AI投融资达252亿美元（2023年）。独角兽企业集中于生物制药、软件开发等领域，垂直赛道创新活跃。 --- ### **二、技术创新** 1. **基础模型进展** - **语言模型**：MoE架构（如Gemini-1.5 Pro）提升推理效率，强化学习内化思维链（OpenAI o1模型解决STEM任务）；挑战包括幻觉问题（通过RAG、提升数据质量缓解）和训练成本高。 - **视觉模型**：ViT主导判别式任务，扩散模型（DALL·E 3）生成质量突破，但面临推理速度瓶颈。 - **多模态模型**： - **理解类**：跨模态特征对齐（CLIP）、语言模型调度外部专家（Visual ChatGPT）。 - **生成类**：DiT架构（Sora支持长视频生成）、端到端统一架构（GPT-4o实现多模态实时交互）。 2. **计算平台协同发展** - 框架：PyTorch主导学术界，国产框架（飞桨、MindSpore）加速行业渗透；分布式训练成为焦点（飞桨自适应并行技术）。 - 芯片：定制化架构（英伟达Transformer引擎）、存算协同优化（AMD MI300X显存提升）成趋势；三类挑战者（半导体巨头、初创企业、互联网自研）冲击英伟达生态。 3. **工具链升级** - **训练工具**：混合精度训练、LoRA微调技术普及，降低资源消耗。 - **推理工具**：压缩技术（量化、剪枝）、推理引擎（vLLM、TensorRT-LLM）提升部署效率。 - **应用开发工具**：平台化趋势显著（百度AppBuilder、谷歌Vertex AI），整合插件与API支持快速开发。 4. **数据工程突破** - **预处理**：多模态词元融合、边缘计算优化实时处理。 - **标注与合成**：自动化工具（Label Studio）提升效率，合成数据（GANs生成）解决数据瓶颈，应用向金融、医疗扩展。 - **质量评估**：多模态评估框架、偏差检测技术（如OpenAI CriticGPT）保障数据可靠性。 --- ### **三、应用赋能** 1. **行业应用特征** - **“两端快、中间慢”**：研发设计（药物分子发现周期缩短70%）与运营服务（智能客服）落地快，生产制造渗透较慢。 - **企业侧与消费侧差异**：企业侧重效益（如工行AI风控），消费侧创意生成（图像设计流量增长16.83%）成热点。 2. **重点行业实践** - **装备制造**：AI优化产线（北汽福田减重70%）、智能产品升级（飞行器路径优化）。 - **消费品**：精准营销（衔远科技ProductGPT）、智能客服与供应链管理（京东物流库存周转30天）。 - **原材料**：资源勘探（GoldSpot矿物预测）、流程优化（宝钢能耗降低）。 3. **体系化落地路径** - **选-建-用-管**：需求分析→模型选型（开源/闭源权衡）→AI能力平台建设→智能体应用（任务分解、人机协同）→MLOps运维→风险管理（ISO/IEC 42001框架）。 --- ### **四、安全治理** 1. **风险挑战** - **自身安全**：模型可解释性不足、框架漏洞（如Ray被攻击）、标注错误导致幻觉。 - **衍生风险**：个人隐私侵犯（AI换脸诈骗）、军事应用（以色列AI军事打击）、碳排放（GPT-3训练产生552吨CO₂）。 2. **全球治理动态** - **国际合作**：联合国《为人类治理AI》报告、首尔峰会签署安全科学合作声明。 - **立法实践**：欧盟《人工智能法案》全面监管，中国推进分类分级治理，美国行政令强化国家安全审查。 --- ### **五、发展展望** 1. **技术方向** - **近期**：强化学习增强推理、多模态与智能体突破、具身智能探索。 - **远期**：类脑芯片、光计算（清华“太极”芯片）或颠覆技术路线。 2. **应用深化** - 向生产核心环节渗透，推动制造业全方位智能化，加速“AI+”新型工业化。 --- ### **关键图表汇总** - **图1**：全球AI产业规模从2021年4000亿增至2024年6233亿美元，CAGR 17.6%。 - **图2**：生成式AI投融资2023年达252亿美元，同比增9倍。 - **表1**：语言模型上下文窗口扩展（Gemini-1.5达100万tokens）。 - **图6**：AI应用产业链分布中，研发设计（45.5%）与营销服务（35.7%）占比最高。 --- **结论**：AI技术向通用化、工程化快速演进，多模态与智能体推动应用深化，全球治理从原则转向实践。未来需平衡创新与风险，构建安全可控的智能生态。 ## ✏️ 笔记区 > [!WARNING]+ <center>🐣 总结</center> > >🎯 一句话总结:: > [!inbox]- <center>📫 导入时间</center> > >⏰ importDate:: 2025-04-13 >⏰ importDateTime:: 2025-04-13 13:31:31 在下查看原文地址在线查看文件 https://www.jianguoyun.com/p/DRzF6WoQk6_XChix8vQFIAA %--------------ω--------------% ## 📝 注释笔记 E5WLNZ3B > 📍 2024-中国信息通信研究院-人工智能发展报告（2024年）集智蓝皮书 ^KEYannotati > 语言大模型能力提升主要体现为以下四方面 ([p15](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=15&annotation=VE7XFHV9)) ^KEYVE7XFHV9 > 一是上下文窗口长度扩展,提升全局能力 ([p15](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=15&annotation=S5GYJRNE)) ^KEYS5GYJRNE > 二是知识密度增强,储存更多知识 ([p15](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=15&annotation=63NNEI3X)) ^KEY63NNEI3X > 三是 MoE 混合专家架构能够容纳更多知识,精准刻画任务 ([p15](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=15&annotation=JHDNZH8K)) ^KEYJHDNZH8K > 四是通过强化学习 (Reinforcement Learning,RL)将思维链(Chain of Thought,CoT) 内化进模型,提升复杂推理能力 ([p15](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=15&annotation=LBYC6MGE)) ^KEYLBYC6MGE > 语言大模型虽然在文本理解与生成、复杂逻辑推理任务上取得了突破,但在幻觉问题、训练成本方面仍然面临挑战 ([p16](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=16&annotation=MWKNDNSC)) ^KEYMWKNDNSC > 一是复杂逻辑推理和泛化能力仍需强化 ([p16](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=16&annotation=6426DI38)) ^KEY6426DI38 > 二是幻觉问题无法彻底消除 ([p17](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=17&annotation=N2QRLR9G)) ^KEYN2QRLR9G > 三是训练成本仍然偏高 ([p17](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=17&annotation=9ZWKG9GE)) ^KEY9ZWKG9GE > 全球人工智能安全治理正处于“从原则走向实践” 的关键阶段 ([p53](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=53&annotation=HX9N4D3Y)) ^KEYHX9N4D3Y > 国际层面推动形成治理共识,围绕安全议题合作愈发紧密 ([p53](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=53&annotation=X9BSL6DP)) ^KEYX9BSL6DP > 中国主提的《加强人工智能能力建设国际合作》决议 ([p54](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=54&annotation=C66PI9FX)) ^KEYC66PI9FX > 2024 年 9 月联合国人工智能高级咨询机构发布最终报告《为人类治理人工智能》 ([p54](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=54&annotation=BG9TNPNH)) ^KEYBG9TNPNH > 2024 年 5 月,欧盟理事会正式批准《人工智能法案》 ([p55](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=55&annotation=EVGR7Q75)) ^KEYEVGR7Q75 > 。2024 年 9 月,100 多家人工智能相关方签署《人工智能公约》 ([p55](zotero://open-pdf/library/items/E5WLNZ3B?page=55&annotation=S4G6Z9M6)) ^KEYS4G6Z9M6