竞技宝官网app·2023年中国人工智能产业研究报告(VI)

　　能够制造并使用工具成为人类进化史上一道显著的分水岭，而当下如何更好的使用AI工具已然成为人类在产业应用、生产生活与学习工作中的热门议题。随着大模型、生成式AI技术的到来，其强大的数据处理、学习泛化与内容生成能力，高质效加速了各行各业人工智能技术的赋能进程，为AI可赋能的场景领域、扮演角色提供更多创新性与可能性。艾瑞人工智能研究团队延续既往5年对人工智能行业的市场研究，聚焦人工智能产业发展进程、发展征程、发展旅程的各个发展阶段，集中探讨中国人工智能产业的发展环境、市场动态、产业机会、发展监管等核心要点，为市场提供有公信力、受到广泛认可的数据与观点。

　　在人工智能发展历程中，2023年必将被载入史册。相比前代AI，具备高可用性、高拟人化的预训练大模型跨越技术奇点，国内外技术公司、高校、研究院的语言、图像、视频、音频大模型在2023年以极快的速度相继推出和迭代，基于预训练大模型的应用在全球范围内产生了爆炸式的影响，从社会群众到AI从业者，对人工智能技术能够带来的生产生活变革，都实现了颠覆性的再认识。艾瑞通过技术本身、应用变体、算力支持、政策监管和国际局势五个维度，对2023年AI世界的发展进行全面梳理和俯瞰。

　　根据艾瑞咨询研究院测算，2023年中国人工智能产业规模已达到2137亿元，大模型带来的底层技术革新将为中国人工智能产业的规模增长带来更多存量扩张与增量空间。2028年，中国人工智能产业规模将达到8110亿元。对比原本大模型未出现涌现能力的人工智能产业规模值，艾瑞测算，大模型带来的产业加成比例在2028年或达到32.9%，在语言语音模态规模加成最为显著。未来大语言模型、语音大模型的产品门槛与应用成本将逐步降低，带来更多API能力调用与产品解决方案的AI能力融入发展，尤其在2024年以后，更多AI产品逐步变现、AI能力下放至边缘侧与端侧之后的影响将更为明显；原本以图像识别为主的计算机视觉市场增长变缓，受政策及政府预算影响，泛安防类的业务增长更多被医疗、工业等CV产品取代，且图像生成市场将在未来3-5年迎来更多商业变现机会，进一步填充计算机视觉模态的市场空间驱力。

　　自2019年以来，我国人工智能相关政策始终紧随技术和产业发展步伐，历经广泛试点、建设框架、产业化发展、场景化落地四个阶段，切实推动人工智能从一项新兴技术走向规范应用。2023年，生成式AI为人工智能领域带来重大突破与新的希望，而围绕生成式AI的政策布局也迅速铺开，从数据和算力基础夯实，到快速对生成式AI规范化引导，再到产业扶持，形成一套强有力的组合拳。

　　从2017-2022年，随着人工智能产业成熟度不断提升，融资逐步向中后期过渡，而在AIGC概念火爆的2023年，种子轮与天使轮融资重返主力位，在这其中，近40%的投资事件指向2023年新成立的AIGC公司，这表明AIGC正在引领AI产业新一轮融资周期。与此同时，原有AI各技术赛道也依然保持活力，机器学习使用最广，存在感最为明显，计算机视觉、NLP依然紧随其后。值得注意的是，AIGC相关融资占2023年AI产业全部融资事件的28%，并且在除机器人外的各个赛道均有渗透，成为年度AI融资的最大关键词。

　　2023年 中以前，许多投资人对AIGC持观望态度，但仍有不少资本势力躬身入局。从全年战绩来看，2023年资本缔造了5家中国AIGC独角兽和一家准独角兽，其中4家为2023年新开项目，“AIGC速度”充分证明这一轮AI技术爆发对传统AI赛道投资逻辑的改变。一方面，资本对AI所能提供的商业价值普遍产生新的认识，另一方面，从具体公司来看，资本明显看好名人创业+大模型团队的配置。筑造优秀大模型技术企业需要算力资源、数据资源及生态资源的多方加持，方能从技术研究走向商业生态的长久闭环。未来AIGC应用创业公司将成为未来赛道健康成长的关键支柱。

　　2023年，共有18家AI公司进入IPO阶段，而其中12家选择港股上市，除了全球化募资的野心外，更大原因在于港股对高新技术企业上市的财务指标要求表现出明显的宽松倾向，预计未来会有更多AI公司选择冲刺港股。与此同时，AI公司上市过程仍旧相对反复曲折，许多公司多次重复交表，而进入问询阶段后，企业面临对长期盈利目标与战略更加严格细致的拷问。

　　2024年2月，OpenAI发布Sora模型，在全球范围内引起剧烈反响。Sora是一个以视频生成为核心的空间模型。它的出现，标志了DiT（Diffusion Transformer）架构的融合成功，且在视觉领域同样可以出现涌现能力，未来持续迭代有望进一步提升视觉模型的生成效果，可喻为视觉生成领域的“GPT 3”时代。此外，随着模型计算规模逐渐增大，模型在物理世界的关键特征、数字和内容的标注理解下，成功建立相应的物理特征与数字关联，具备模拟现实世界中人类、动物和环境，甚至事件生成的能力。因此未来Sora模型不仅可以在影视、医疗、教育等领域提供生产力角色，还能基于对世界空间的认知理解，服务于空间模拟、视频计算、数字孪生等深层需求，成为一款更具通用能力的世界模型。

　　“ChatGPT爆火后，NLP技术不存在了”，这类说法在2023年讨论的如火如荼。而艾瑞与人工智能产学研厂商深度交流后认为，NLP小模型仍在被广泛应用，为供给侧厂商完成意图识别、检索匹配等任务。NLP技术不存在更多是从前瞻性学术角度来看，而从产业应用角度，大小模型结合仍是人工智能产业的当下核心应用落点。随着智算规模扩张、大模型能力提升及应用成本降低之后，大模型的确会对小模型的更多应用场景展开替代趋势，尤其是在大模型擅长的归纳推理、内容生成等语言语音应用场景。

　　从产业发展视角，当前大模型明显的痛点一是适配场景有待发掘，二是落地成本偏高。现实世界当中的数据往往是散乱且混合多模态类型，尤其对于自动驾驶、安防等人工智能产业的主战场，多模态模型相比单一模态，其适用场景将有数倍增长。另一方面，从落地成本出发，大模型剪枝虽然能够有效缩减参数，但也面临应用效果的折扣。MOE架构通过专家模型之间的合作和调用，在降低模型应用成本的同时，还能提升应用效果，将成为未来大模型技术拓展的重要方向。

　　全球的自动化及人工智能浪潮正以前所未有的速度推进，深刻重塑着各行各业的运作方式。AI技术在数据分析、机器学习、自然语言处理等方面取得了显著进步，不仅极大地提高了生产效率和服务质量，还显著推动了新产业的诞生和旧产业的转型升级。根据IBM发布的《2023年全球AI采用指数》数据，中国已将AI及自动化技术运用在IT、网络流程、业务流程等业务领域，并将AI技术广泛服务于IT开发、人员运营、销售市场、客户服务等部门人员。

　　生成式AI的产品价值在于其强大的内容生成能力，能够为用户提供高度个性化的内容生产，满足企业内外服务的多样化需求。根据IBM发布的《2023年全球AI采用指数》数据，以工业、通信、金融为代表的行业企业是拥抱生成式AI产品的领域先行。