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大模型作为AI技术的核心,其架构的优化和创新一直是研究的热点。2024年,随着Transformer架构的广泛应用,其算力需求和计算复杂性不断增加,成为制约AI发展的瓶颈。为此,各大研究机构和公司纷纷探索新的架构,以期打破这一限制。
其中,循环神经网络(RNN)及其变种、状态空间模型、层次化卷积模型、多尺度保持机制模型和液体神经网络模型等新型架构逐渐崭露头角。这些架构在保留Transformer优势的基础上,通过引入其他技术特点,解决了算力开销和数据需求等问题,展现出更强的性能和泛化能力。
Scaling Law作为AI模型性能的重要指导原则,近年来受到了广泛关注。2024年,随着大模型参数量的飞速增长,Scaling Law的泛化能力成为研究的重点。研究表明,模型的性能不仅依赖于参数量,还与数据集大小和训练计算量密切相关。
推理能力逐渐成为AI模型的核心竞争力。为了提升推理效率,研究人员开始关注模型的后训练阶段,通过强化学习和思维链等技术手段,进一步提高模型的推理能力和泛化能力。
AGI(人工通用智能)作为AI领域的终极目标,一直以来都是研究的热点。2024年,随着视频生成技术的突破,AGI的探索迎来了新的契机。视频生成技术不仅能够模拟真实世界的物理状态,还能为AI提供丰富的训练数据,推动AI向更高层次的智能发展。
世界模型作为连接虚拟和现实的重要桥梁,也在自动驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。通过构建世界模型,AI可以更好地理解和预测现实世界的变化,从而做出更准确的决策和行动。
2024年,AI应用主要集中在智能助手、搜索、陪伴、写作、图像处理等20个细分赛道中。其中,智能助手、写作和图像处理等领域表现突出,成为AI应用的主战场。
AI应用也呈现出五大场景:办公提效、创意生成、休闲娱乐、日常生活和全使用场景。这些场景涵盖了人们工作和生活的方方面面,为AI技术的广泛应用提供了广阔的空间。
在AI应用领域,竞争日益激烈。各大厂商纷纷加大投入,争夺市场份额。但随着市场的逐渐饱和,单纯依靠技术竞争已无法满足需求。运营能力成为决定胜负的关键因素。
AI助手作为连接用户和AI技术的桥梁,成为各厂商竞相布局的重点。通过提供个性化、智能化的服务,AI助手能够更好地满足用户需求,提升用户体验,从而在竞争中脱颖而出。
随着AI技术的不断发展,AI+X(即AI与其他技术的融合)类产品逐渐成为市场的新宠。这些产品通过将AI技术与特定行业或场景相结合,创造出全新的应用场景和商业模式。
例如,在智能驾驶领域,AI技术能够实现车辆的自动驾驶和智能调度;在医疗领域,AI技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在教育领域,AI技术可以为学生提供个性化的学习辅导和评估建议等。
尽管AI+X类产品市场前景广阔,但原生爆款却难以寻觅。这主要是因为原生AI产品需要具备强大的技术实力和创新能力,同时还需要满足用户的实际需求和期望。在未来一段时间内,AI+X类产品仍将是市场的主流。
随着AI技术的不断进步,多模态交互已成为AI与人类沟通的重要方式。多模态交互指的是通过整合文本、语音、图像、视频等多种输入输出方式,为用户提供更加自然、直观的交互体验。例如,在智能音箱中,用户可以通过语音指令控制家电设备;在智能手机上,用户可以通过手势操作完成各种任务;在虚拟现实(VR)游戏中,用户可以通过头部运动和手势与虚拟世界互动等。这些多模态交互方式不仅提高了用户体验,也为AI技术的应用提供了更多可能性。
随着AI技术的广泛应用,其伦理和安全问题也日益凸显。数据隐私泄露、算法偏见、AI决策失误等问题都可能对个人和社会造成严重影响。在推动AI发展的同时,必须高度重视伦理和安全问题。
AI技术与实体经济的深度融合已成为推动产业升级转型的重要动力。通过将AI技术应用于制造业、农业、医疗等多个领域,可以提高生产效率、降低成本、优化资源配置,从而推动传统产业的转型升级。在制造业中,AI技术可以实现自动化生产线的精准控制和预测性维护;在农业中,AI技术可以实现对农田的智能监测和管理;在医疗领域,AI技术可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定等。