中国信通院《2024年人工智能发展报告》：解读AI最新趋势与展望！
人工智能的浪潮正以前所未有的迅猛之势席卷全球，语言大模型、多模态模型、智能体以及具身智能等领域频现突破性创新，引领人工智能逐步迈向通用智能的崭新阶段。与此同时，人工智能的工程化进程也在持续加速，新产品与新模式如雨后春笋般涌现，行业应用不断深化，成为推动经济社会高质量发展的强大引擎。
在大模型产业创新发展大会上，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）隆重发布了**《人工智能发展报告（2024年）》**。中国信通院人工智能研究所所长魏凯围绕总体态势、技术创新、应用赋能、安全治理以及发展展望等多个维度，对报告进行了全面深入的解读。
该报告紧密贴合产业的新发展、新变化与新需求，聚焦于全球人工智能在新形势下的发展重点。
报告核心观点
基础模型持续快速演进，尤其在多模态和复杂推理能力方面取得了重点突破。全球大模型的能力实现了阶跃式的提升，语言大模型在多个维度上持续进化，包括上下文窗口长度的扩展、海量信息的压缩与知识密度的提升、MoE架构的融合以及强化学习算法引入后的推理能力优化。其中，推理侧的改进成为近期的研究热点，规模定律的适用范围也从预训练扩展到了后训练和推理阶段。多模态大模型则探索了交叉模态的融合处理，从早期的子任务模型组合转向端到端的跨模态统一特征表示，实现了原生多模的支持。
算法创新与软硬件架构的深度耦合成为趋势。大模型技术的原始创新和应用迭代落地高度依赖于先进的软硬件协同技术生态体系。在框架层面，强调对大模型的原生支持能力，大规模分布式训练成为框架的新发力点。在芯片层面，大模型的计算特性对硬件提出了极高的要求，带来了分布式训练支持、混合精度计算支持以及高速互联通信等新的挑战，驱动计算底座不断迭代升级。芯片架构向定制化演进，存储与互联的重要性日益凸显，软硬协同升级成为释放硬件计算潜力的关键。
工程化技术是人工智能从实验室走向生产环境的关键桥梁。大模型开发及应用工具链的快速发展标志着人工智能工程化进入了新的阶段。开发工具链加速了大模型技术的迭代，显著提升了训练效率并降低了推理成本。应用工具链则拓展了大模型的应用范围，增强了系统的扩展性并降低了应用门槛。
高质量、大规模、多样化的数据集已成为大模型发展的关键战略要素。训练数据的质量直接决定了模型能力的上限。随着多模态词元向量融合、新一代高水平数据标注、面向人工智能的数据集质量评估以及合成数据等技术的快速发展，人工智能高质量数据集的供给能力不断提升。以数据为核心驱动力的人工智能时代正在加速到来。
人工智能正赋能新型工业化向纵深发展，呈现出“大小模型协同”以及“两端快、中间慢”等阶段特征。传统小模型代表的专用智能应用已逐步成熟，而大模型代表的通用智能应用仍处于初步探索阶段。消费侧应用迭代加速，涌现出对话式搜索、智能助理等革新功能，交互模式向更多模态拓展，并在端侧加速落地，重塑了消费电子产品的形态。生产侧应用与行业场景的融合不断深入，有望深刻变革制造过程、组织架构、研发模式与产品形态，从而开辟我国工业由大转强的新路径。从产业链分布来看，呈现出“两端快、中间慢”的特征。体系化推动“选、建、用、管”成为加速人工智能走向实用化、普惠化的行业共识。
安全治理工作从原则向实践加速推进。随着安全治理工作进入深水区，探索切实有效、多方共治、敏捷应对的落实方案已成为全球共同面临的议题。在国际合作方面，联合国发挥了主渠道作用，经济合作与发展组织、金砖国家等也密集推出了人工智能治理举措。人工智能安全峰会为全球提供了对话平台，聚焦安全议题。在治理体系方面，各主要经济体的治理体系逐渐明晰，旨在维护本土产业的发展需求。在产业实践方面，产业各方积极发挥技术研究和治理协同的优势，发布治理框架、制定标准规范、推出测试平台、迭代评估工具，并加速探索模型间对抗新范式、模型水印算法等前瞻技术研究，以提升人工智能的安全治理能力。
展望未来，引入强化学习等技术来增强大模型的能力仍将是近期技术演进的重点方向。专业大模型和多模态大模型有望取得加速突破，具备更强规划、决策和执行能力的智能体和具身智能将成为迈向通用人工智能的重要一步。面向中远期，类脑智能等颠覆性技术的成熟有望为人工智能的发展带来更广阔的想象空间。随着人工智能赋能新型工业化向纵深发展，人工智能在实体经济中的应用场景将进一步拓展，加速向生产制造环节渗透，推动全方位、深层次智能化的转型升级进入新阶段。
报告目录
如何学习AI大模型？
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第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；
第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；
第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；
第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；
第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；
第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。
👉学会后的收获：👈
• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；
• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；
• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；
• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。
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