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電子發(fā)燒友網(wǎng)報道（文/李彎彎）2023年在大模型技術(shù)的推動下，人工智能迎來新一輪發(fā)展高潮。經(jīng)過一年多時間的迅猛發(fā)展，現(xiàn)在人工智能大模型技術(shù)已經(jīng)相對成熟，接下來則是大模型產(chǎn)品化和商業(yè)化的集中探索期。

而2024年被認(rèn)為是大模型的應(yīng)用之年，不難看到，人工智能將會呈現(xiàn)一些明顯趨勢。如：無論是在消費級還是垂直行業(yè)領(lǐng)域，大模型的應(yīng)用都會加速；在市場應(yīng)用的驅(qū)動下，無論是算力、數(shù)據(jù)，還是多模態(tài)大模型方面也將會不斷突破；大模型也會為機(jī)器人、數(shù)字人等產(chǎn)品和服務(wù)帶來新進(jìn)展。以下是電子發(fā)燒友網(wǎng)整理的人工智能十大趨勢。

趨勢一：將會有更多多模態(tài)大模型

在最新公布的各種大模型中，幾乎都離不開多模態(tài)，從GPT-4V（有視覺功能的 GPT-4），到AI視頻生成工具Pika 1.0，再到谷歌發(fā)布的大模型Gemini，等等。

為什么呢？在一些典型AI應(yīng)用中，多模態(tài)大模型都表現(xiàn)出極強(qiáng)的可交互性，可幫助開發(fā)者與最終用戶精準(zhǔn)理解輸入信息的上下文關(guān)聯(lián)和隱含信息。在行業(yè)實踐中，多模態(tài)大模型能通過對多維度信息的強(qiáng)力感知，持續(xù)強(qiáng)化推理能力，拓展服務(wù)邊界，提升應(yīng)用場景中的全面性和可靠性。與語言/視覺大模型一樣，多模態(tài)大模型也是當(dāng)前大模型訓(xùn)練和開發(fā)的重要方向。

趨勢二：大模型在端側(cè)部署加速

隨著大模型小型化、場景化需求增加，推理將逐步從云端擴(kuò)展向端側(cè)。如AI PC，繼英特爾推出首個AI PC處理器后，聯(lián)想集團(tuán)、惠普、宏碁等廠商相繼發(fā)布多款A(yù)I PC新品。聯(lián)想表示，有超10款筆記本已經(jīng)可以本地運行AI大模型，還有一批新品將陸續(xù)上市。

如AI手機(jī)，2023年下半年開始，小米、OPPO、vivo等手機(jī)廠商紛紛入場，在新系統(tǒng)中增加大模型能力。到2024年1月，中國手機(jī)市場Top5中，除蘋果之外，已經(jīng)全數(shù)發(fā)布自有端側(cè)大模型產(chǎn)品。大模型在終端側(cè)的部署加速，無論是在PC、手機(jī)，還是其他終端產(chǎn)品上。

趨勢三：大模型不斷深入垂直行業(yè)領(lǐng)域

三六零集團(tuán)創(chuàng)始人周鴻祎近日在某活動上表示，千億大模型是通才，但是在單項技能上，經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的垂直大模型只強(qiáng)不弱，面向企業(yè)級場景的百億參數(shù)大模型成本更低，性價比更高，更適用于企業(yè)級場景。

垂直領(lǐng)域的大模型更專注于解決具體行業(yè)問題，它更能滿足特定行業(yè)和領(lǐng)域的需求，具有更高的應(yīng)用價值和商業(yè)潛力。根據(jù)機(jī)構(gòu)調(diào)研，通用大模型趨于收斂，垂直行業(yè)應(yīng)用成為大模型產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵賽道。大模型發(fā)展呈現(xiàn)出從技術(shù)到產(chǎn)品、再到商業(yè)化應(yīng)用的發(fā)展路徑，并不斷深入垂直行業(yè)領(lǐng)域。

趨勢四：智能化應(yīng)用將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長

2024年被認(rèn)為是人工智能的應(yīng)用之年，智能化應(yīng)用將呈現(xiàn)爆發(fā)式增長，產(chǎn)業(yè)化和商業(yè)化進(jìn)程不斷加速。從ChatGPTS應(yīng)用商店開始，到國內(nèi)智譜AI智能體商店、釘釘AI助理平臺，可以說是群雄逐鹿。根據(jù)IDC的預(yù)測，到2024年全球?qū)⒂楷F(xiàn)出超過5億個新應(yīng)用，這相當(dāng)于過去40年間出現(xiàn)的應(yīng)用數(shù)總和。

就今年1月OpenAI宣布上線的GPT Store應(yīng)用商店而言，它與蘋果App Store商店類似。GPT Store目前已有超過300萬個自定義版本的ChatGPT應(yīng)用。對于開發(fā)者收入方面，OpenAI表示，在今年第一季度，其將推出GPT創(chuàng)建者收入計劃。這意味著以ChatGPT為代表的大模型在接下來商業(yè)化進(jìn)程將會得到加速。

趨勢五：生成式人工智能模式將不斷擴(kuò)展

過去一到兩年時間，生成式人工智能不斷突破，從文生圖，到文生音頻、視頻、代碼等。在文生視頻方面，雖然已經(jīng)取得重大進(jìn)步，它已經(jīng)能夠在某些場景中進(jìn)行使用，然而對于一些傳媒行業(yè)來說，現(xiàn)在的文生視頻還沒有辦法達(dá)到讓人滿意的程度，不過接下來會持續(xù)有突破。

同時，除了文本、代碼、圖像、視頻和音頻之外，生成式人工智能將擁抱更多身臨其境的模式，包括調(diào)動三維、嗅覺和味覺等其他感知，幫助科學(xué)界研究蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)和材料。如，由谷歌Deepmind開發(fā)的GNoME模型已經(jīng)在材料科學(xué)領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展，發(fā)現(xiàn)了新的晶體結(jié)構(gòu)，它將為計算機(jī)帶來更好的電池。

趨勢六：AI Agent成為AI應(yīng)用主體形式

AI Agent通常被視為一種融合感知、分析、決策和執(zhí)行能力的智能體，它可以具備相當(dāng)顯著的主動性，成為人類的理想智能助手。例如，AI Agent可以根據(jù)個人在線互動和參與事務(wù)處置時的信息，了解和記憶個體的興趣、偏好、日常習(xí)慣，識別個體的意圖，主動提出建議，并協(xié)調(diào)多個應(yīng)用程序去完成任務(wù)。

調(diào)研機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)顯示，絕大多數(shù)企業(yè)認(rèn)為AI Agent是AI發(fā)展的確定性方向，有50%的企業(yè)已經(jīng)在某項工作中進(jìn)行AI Agent試點，另有34%的企業(yè)正在制定AI Agent的應(yīng)用計劃。

趨勢七：具身智能機(jī)器人滲透率加速提升

在具身智能狀態(tài)下，機(jī)器人具備自主學(xué)習(xí)和計劃能力，遇到障礙和困難可以自主反應(yīng)、快速解決。行業(yè)人士認(rèn)為，人形機(jī)器人實際上是一個載體，當(dāng)大模型和人形機(jī)器人相結(jié)合時，機(jī)器人可以幫助AI大模型感知物理世界，操作環(huán)境上下文；機(jī)器人利用多模態(tài)感知控制自己的身體，完成復(fù)雜的任務(wù)。

數(shù)據(jù)顯示，2023年至2025年期間，可以結(jié)合通用大模型，讓機(jī)器人能夠在工業(yè)和商業(yè)方面實現(xiàn)服務(wù)；到2025至2030年，機(jī)器人將更智能化，會涉及更多領(lǐng)域的場景應(yīng)用，如知識陪伴和家庭陪護(hù)，機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)自主感知、認(rèn)知和決策。

趨勢八：大模型讓數(shù)字人應(yīng)用加速

大模型的出現(xiàn)，給數(shù)字人產(chǎn)業(yè)帶來了根本性改變。傳統(tǒng)數(shù)字人技術(shù)主要依靠預(yù)設(shè)參數(shù)和有限的模型訓(xùn)練，大模型技術(shù)則為其提供了近乎無限的訓(xùn)練參數(shù)和自主生成能力，使數(shù)字人更為真實多樣。大模型在很大程度上解決了數(shù)字人的自然語言理解能力。

伴隨著技術(shù)的長足進(jìn)步，數(shù)字人產(chǎn)品和服務(wù)作為鏈接軟硬件的入口級產(chǎn)品，正以更快的速度融入金融、物流、能源和建筑等領(lǐng)域，扮演主播、代言人、客服和智能助理等角色。也許在不久的將來，我們是身處陌生場所時，人類不再是第一求助對象，沒有語言障礙的數(shù)字人將會是我們更好的選擇。

趨勢九：智算中心成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施

算力是設(shè)備通過處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)特定結(jié)果輸出的計算能力。算力可以分為通用算力、智能算力和超算算力。早前通用算力占整體算力的比重達(dá)到90%以上，近些年隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智能算力規(guī)模迅速增長。2023年來大模型迅猛發(fā)展，更是讓智算中心成為建設(shè)的重點，各地方和企業(yè)都在積極建設(shè)智算中心來支持大模型的訓(xùn)練和部署。

同時，隨著專有領(lǐng)域的計算需求提升，AI芯片追求更高的性能和更低的功耗，這將推動AI芯片的多樣性和生態(tài)豐富性不斷提升。

趨勢十：合成數(shù)據(jù)打破AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)瓶頸

數(shù)據(jù)瓶頸指的是可用于訓(xùn)練AI的高質(zhì)量數(shù)據(jù)的有限性，合成數(shù)據(jù)有望打破這一瓶頸。合成數(shù)據(jù)是在模仿真實數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，由機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計科學(xué)原理合成的數(shù)據(jù)。

有論文表示，模型的規(guī)模至少要達(dá)到620億參數(shù)量后，才可能訓(xùn)練出“思維鏈”能力，即進(jìn)行分步驟的邏輯推理。但人類產(chǎn)生的不重復(fù)、可供訓(xùn)練的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)并沒有這么多。而使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的數(shù)量產(chǎn)生高質(zhì)量合成數(shù)據(jù)，未來的AI將由此獲得更高的性能。

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人工智能十大趨勢預(yù)測：更多多模態(tài)、大模型端側(cè)部署加速！智能化應(yīng)用呈爆發(fā)式增長

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