报告立足产业新发展、新变化、新需求，聚焦新形势下全球人工智能发展重点，总结梳理人工智能技术创新方向、产业升级重点、行业落地趋势和安全治理进展，展望人工智能发展机遇，以期与业界分享，共同推动人工智能产业蓬勃发展。
前言
人工智能浪潮席卷全球，正以前所未有的速度、广度和深度改变生产生活方式，对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。近年来，语言大模型、多模态模型、智能体和具身智能等领域不断出现突破性创新，推动人工智能迈向通用智能初始阶段。与此同时，人工智能的工程化持续加速推进，新产品新模式层出不穷，行业应用走深向实。
特别是过去一年，全球大模型井喷式发展。
技术层面，缩放定律(Scaling Law)依然有效，语言大模型技术多维度能力持续进化，视觉大模型和多模态模型加速迭代，探索交叉模态融合处理。计算平台与模型创新紧密耦合，大规模分布式训练成为框架的新发力点，分布式训练支持、混合精度计算支持、高速互联通信等新要求驱动计算底座迭代升级。软件工具链全面优化升级，加速模型生产质效变革、提升模型部署推理效能、助力智能应用快速部署。高质量多模态数据集成为推动模型能力提升的关键，高水平数据标注和合成数据等新技术取得快速发展和突破。
应用层面，专用智能应用逐步成熟，通用智能落地前景广阔。重点行业人工智能应用走深向实，贯穿产品研发设计、生产制造、营销服务、运营管理全流程，在提质增效的同时，逐步渗透并引导产业变革。从产业链各环节应用来看，大模型落地呈现“两端快、中间慢”的阶段特征。“选、建、用、管”体系化推动落地应用成为加速人工智能走向实用化、普惠化的行业共识。
安全方面，人工智能技术应用带来自身安全、衍生安全两大类风险挑战，各国治理进程不断提速，全球人工智能治理正处于“从原则走向实践”的关键阶段。
展望未来，引入强化学习等技术来增强大模型能力仍是近期技术演进的重点方向，多模态模型、智能体有望加速突破，具身智能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，有可能为人工智能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，加速迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。
报告中国信息通信研究院发布，旨在总结梳理人工智能技术创新方向、产业升级重点、行业落地趋势和安全治理进展，展望人工智能发展机遇。以下是报告中涉及的主要知识点：
总体态势
技术演进：以Transformer架构为基础的大模型不断取得突破，展现出类人智能的“涌现”能力，呈现规模可扩展、多任务适应及能力可塑三大特征。
工程化：人工智能工程化进入新阶段，工具链加速大模型技术迭代和应用开发，开发工具链和应用工具链分别提升模型训练推理效率和拓展应用广度。
安全治理：全球人工智能安全治理合作升温，治理体系渐趋明晰，安全技术应用能力提升，各国推动安全治理走深向实。
产业：全球人工智能产业高速增长，大模型领域拉动投融资金额上扬，人工智能创业企业发展持续创新高。
技术创新
基础模型：
语言大模型：缩放定律驱动能力提升，上下文窗口长度扩展，知识密度增强，MoE架构提升推理计算效率，强化学习提升复杂推理能力。
视觉大模型：ViT模型成为判别式视觉任务主流架构，扩散模型实现图像生成，但都面临计算资源需求高、训练数据依赖性强等挑战。
多模态模型：探索交叉模态处理，包括多模态理解模型和多模态生成模型，实现跨模态的统一理解和生成。
计算平台：
模型创新依赖计算平台，协同价值凸显：大模型创新与软硬件体系耦合，模型轻量化部署、混合精度计算、分布式训练策略优化等是软硬件产品升级迭代重点。
框架关键技术能力持续提升：PyTorch 领导框架发展，国产框架快速崛起，大规模分布式训练成为框架新发力点，出现一批大模型加速框架。
芯片加速迭代：芯片架构向定制化演进，存储与互联重要性提升，软硬协同升级释放硬件计算潜力，出现三类挑战者。
工具链：模型训练工具加速模型生产质效变革，模型推理工具提升模型部署推理效能，应用开发工具助力高效打造AI应用。
数据集：高质量多模态数据集成为模型能力提升关键，数据预处理、数据标注、质量评估、数据合成等技术不断发展。
应用赋能
赋能阶段性特征：专用智能应用逐步成熟，通用智能落地前景广阔，大小模型协同发展，面向企业侧和消费侧的应用发展态势不同，产业链各环节应用呈现“两端快、中间慢”特征。
重点行业应用：装备行业聚焦研发与制造流程优化、产品智能化升级；消费品行业聚焦产品创新与智能化营销管理；原材料行业聚焦生产过程管控优化。
体系化推动落地：明确需求分析、选型方案、中台建设、模型应用、运维管理、风险管理等重点环节，体系化推动人工智能落地应用。
安全治理
技术应用带来挑战：人工智能技术应用带来自身安全和衍生安全风险，包括数据安全、隐私保护、虚假信息传播、劳动力取代、科技伦理挑战等。
全球治理：国际层面推动形成治理共识，全球主要经济体完善治理体系，产业组织发挥技术研究和治理协同优势，企业积极开展负责任的技术研发与应用。
发展展望
近期：增强语言大模型能力，多模态模型加速突破，智能体拓宽应用场景，具身智能成为迈向通用人工智能的重要一步。
中远期：类脑智能等颠覆性技术成熟，为人工智能发展带来更广阔的想象空间。
行业赋能：行业大模型演进聚焦增强行业通用性、提升模型的专业稳定性与准确性、多元化的人机交互方式。
安全治理：加速完善安全风险识别方法论，强化风险评估与防范策略，持续加强安全技术治理，推动开放协同的国际合作。
来源：中国信息通信研究院
