你好，我是杰哥。

在国家在大力强调发展人工智能、大数据等先进科技技术的背景之下，中国互联网络信息中心发布了《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，为我们提供了一个全面了解中国在人工智能领域发展现状的窗口。本文将对这份报告进行深度解读，探讨中国在生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称 GAI））赛道上的位置、挑战与未来。

一、GAI 技术：创新与挑战并存

1、技术发展迅速

报告指出，GAI 技术在中国经历了从概念到实践的快速演进。

从早期的 N-gram 模型到如今的大语言模型，技术的进步为内容创作带来了革命性的变化。特别是在深度学习技术的推动下，GAI 在图像、语音、文本生成等方面取得了显著成果。

2、产业规模与应用拓展

中国人工智能产业规模已接近 6000 亿元人民币，相关企业超过 4500 家，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。GAI 产品在中国百花齐放，已备案并上线的服务大模型达 190多个，普及率达 16.4%。这表明 GAI 技术正加速渗透到各个行业中，推动产业转型升级。

3、地域分布不均

报告还揭示了 GAI 产业的地域分布特点。生成式人工智能作为新兴产业，其发展的地域分布与当地经济水平、产业结构存在明显 相关性。北京、上海、广东等地充分发挥了在融资机会、专业人才和政策支持等方面的优势，因此北京、上海、广东等发达地区成为产业领头羊。截至 2024 年 11 月，我国共有 309 个生成式人工智能产品完成备案，北京、上海、广东三省的生成式人工智能备案产品数量占比分别达到 31.1%、27.2%和 11.7%。

同时，从 2024 年 1-9 月人工智能相关领域投融资事件的地域分布情况来看，北京的人工智能相关投资金额高达 436 亿元，占比为 53.7%；其次为上海，金额为 112 亿元，占比为 13.8%；广东、深圳、浙江的金额均在 50-80 亿元之间。

4、融资环境良好

GAI 领域的融资环境为中国的技术创新提供了动力。全球对 GAI 的投资热情高涨，中国也不例外。首先，国有企业投资起到了领头羊作用；其次，民间资本为产业腾飞插上翅膀；最后，大型科技企业的投资力度持续加大。

总的来说，中国的各个企业纷纷加大了对 GAI 领域的投资，推动了产业的快速发展。

二、政策环境：国内外政策差异明显

1、国内政策积极引导

中国政府高度重视人工智能产业的发展，国家以及各个省份均出台了一系列政策文件，为 GAI 技术的健康有序发展奠定了制度基础。

从人才培养到技术创新，从税收优惠到知识产权保护，政策的密集出台为产业发展提供了有力支持。

2、国际政策各有所长

在国际层面，欧美亚各国在人工智能监管上表现出较强的差异化特征。欧盟采取全面且严格的立法策略，美国强调安全治理、基础创新，而亚洲国家如日本、韩国、新加坡则积极构建监管体系。

三、技术生态：体系化支撑大模型技术

报告强调了技术架构变革对 GAI 发展的重要性。从芯片层、框架层、模型层到应用层，新一代的四层架构技术体系为 GAI 技术的迭代提供了重要支撑。

四、应用情况：用户端与企业端差异显著

1、用户端应用广泛

截至 2024 年 6 月，我国有 3.5 亿人表示自己听说过生成式人工智能产品，占整体人口的 24.8%；有 2.3 亿人表示自己使用过生成式人工智能产品，占整体人口的 16.4%。

GAI 产品在用户端的应用持续涌现，尤其是在回答问题、日常办公、休闲娱乐和内容创作领域。国产 GAI 产品在网民中的使用更为广泛，显示出国产技术的竞争力。

1）用户年龄段

从各年龄段网民的使用情况来看，20-29 岁网民使用生成式人工智能产品的比例最高， 达到 40.5%；其次为 19 岁及以下网民，比例为 29.1%。40 岁及以上网民使用生成式人工智能产品开始明显下降，仅为 11.4%。

2）用户学历分布

从不同学历网民的使用情况来看，大专及以上学历网民对生成式人工智能产品的使用率 明显更高，达到 44.0%；大专以下学历网民对生成式人工智能产品的使用率则为 14.1%。

3）用户使用典型产品

截至 2024 年 6 月，国产生成式人工智能产品如百度文心一言在网民中更加广泛；而海外产品，比如 OpenAI、谷歌等大型科技企业的生成式人工智能产品在国内也拥有一定规模的用户。

4）用户使用目的

5）未成年人对人工智能的认知

5）未成年人对人工智能的了解渠道

我们看到，尽管很多未成年人对人工智能技术存在兴趣，但其获取信息的主要渠道是“自己在网上浏览相关知识”，而非来自学校的教育课程。

2、企业端应用日新月异

在企业端，GAI 技术正赋能千行百业的智能化升级。从交通、能源到制造、化工，各行业都在积极探索 GAI 技术的应用，以实现降本增效。

五、发展难点与建议

报告也指出了 GAI 发展面临的难点，包括算力瓶颈、数据集质量、行业应用场景扩展、专业人才培养和安全伦理问题。针对这些问题，报告提出了一系列建议，包括推动算力芯片产业发展、数据资源开放共享、产业引导扎实有效、专业人才教育培养和安全体系持续完善。

总结

《生成式人工智能应用发展报告（2024）》为我们提供了一个全面了解中国 GAI 发展的视角。我们发现，在技术快速发展的同时，我们也面临着诸多挑战。只有通过政策引导、技术创新和产业合作，才能推动 GAI 技术的健康发展，实现其在社会各领域的广泛应用。

关注公众号【AI信息风向】，回复 666，即可获取这份 AI 行业报告。

AI 技术正以前所未有的速度发展，它将如何塑造我们的未来？让我们拭目以待。

更多AI资讯、AI工具，浏览器打开链接：www.aiopenminds.com