球人工智能呈现蓬勃发展的态势。在政策扶持和规制方面， 各国政府纷纷出台相关政策，加强人工智能的治理，同时也积极推动人工 智能技术的研发和应用。在研发动态方面，大模型技术成为热点，多家企 业和研究机构推出了具有影响力的模型，推动了人工智能技术的创新和发 展。在应用落地方面，人工智能技术在办公、娱乐、医疗等领域的落地取
得显著进展，为社会发展带来了积极的影响。
中国人工智能行业发展保持稳中向好的势头。中国核心产业规模稳 步增长，人工智能创业活动有所回温，但融资数据和发明专利申请量出现 下降。中国人工智能相关企业数量居世界第二，软件开发贡献仅次于美国，
显示出中国在全球人工智能领域的重要地位。
中国人工智能取得长足进步但仍面临一些挑战。在基础层，高质量 数据集的紧缺和智能芯片的依赖进口是主要问题。技术层方面，AI 框架生 态的不繁荣和AI产生幻觉的问题亟待解决。应用层的挑战主要来自于成本
压力和商业化落地的困难。
未来，人工智能将为人类社会带来系统性变革。向量数据库、天空 计算、联邦元学习的发展以及稀疏模型的创新被认为是推动行业持续前进 的关键趋势。同时，自动驾驶和智能助理的发展预计将重新定义人们的生
活方式。
附件：2024人工智能发展白皮书-中国人工智能相关企业数量居世界第二
随着理论突破速度开始放缓，深度学习技术进入升级优化阶段，驱动图像分类、机器翻译等多类感知任务提升准确率，在政策的支持下，持续释放技术红利，促进医疗AI技术生态不断完善
大模型训练和应用面临着算力和能耗算力方面的挑战;大模型在数据和资金方面也面临着挑战; 大模型发展在技术和人才方面也面临着挑战
鹏程·盘古模型是全球首个全开源2000亿参数的自回归中文预训练语言大模型，在知识问答、知识检索、知识推理、阅读理解等文本生成领域表现突出
开源大模型是基于开源软件模式，由全球开发者共同参与、共同维护、共同发展的机器学习模型。开源由开源规则、开源对象、开源基 础设施、参与主体组成
第三阶段AI聚焦学习环节,注重大模型的建设,AI能力覆盖学习和执行;第四阶段则聚焦执行与社会协作环节,开始注重人机交互协作,注重人类对人工智能的反馈训练
数据、算力、算法作为人工智能发展的核心三要素已经具备基础条件;大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式;大模型开源生态成为推动AI产业发展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的开源生态体系,探讨了其在不同行业中的应用,并展望了未来的商业化潜力与挑战,闭源大模型的融资规模高于开源大模型
生成式人工智能技术可以用于参与数字内容创作，突破传统内容创作的数量约束，有着更为流畅和高效的人机 交互模式，减少了重复性的任务负担，实现生产力解放
提供了详细的数据分析、图表和预测模型，以及对未来AI技术和应用的深入探讨。整体而言，报告对AI产业的未来发展持乐观态度，并认为AI将深刻影响社会生产力和人类生活的各个方面
面对行业用户多样的智能化需求,AI如何真正走出实验探索期,实现与不同行业的众多业务场景的融合,帮助企业实现商业价值,是AI在企业数字化转型中面临的首要挑战
挑选了5个典型案例进行分析,深入分析中小企业在 AI 时代的机遇,评估中小企业当前智能化的现状,找出智能化过程中遇到的痛点, 给出中小企业应对 AI 时代的路径建议
金融行业中不少细分领域的领先者已经开始将生成式人工智能引入业务实践,其卓越的内容理解和创造能力将对金融服务行业不同细分赛道带来极大的效能提升
