中国信通院：人工智能发展报告2024_64页_3mb

No202409
中国信息通信研究院
2024年12月人工智能发展报告（2024年）

总体态势

1. 技术演进：以Transformer架构为基础的大模型持续演进，语言大模型在复杂推理、小模型数据和模型规模方面取得突破，但面临推理泛化、幻觉和训练成本挑战。视觉与多模态模型迈向交叉模态融合，扩散模型和端到端架构成为主流。
2. 工程化加速：工具链整合数据处理、模型训练、推理和应用开发全流程，推动“大模型+工具链”产业化。开发工具链提升训练效率，推理工具链使实时部署更便捷。
3. 应用落地：大模型在研发设计、智能客服、供应链管理等行业深度应用，呈现“两端快”的产业分布特征，知识密集型环节进展尤为突出，如药物研发周期缩短70%。
4. 安全治理：全球进入“从原则走向实践”的治理新时代，欧盟《人工智能法案》等法规逐步落地，形成风险管理和技术评估协同机制。

技术创新

• 基础模型突破：多模态融合加速，MoE架构提高效率；英文o1系列模型强化逻辑推理；类脑计算等前沿硬件探索持续深入。
• 计算平台优化：分布式训练框架如DeepSpeed支持大规模工程实践；芯片定制化趋势明显，存内计算与高速互联成热点方向。
• 工具链成熟：模型压缩、部署优化降低资源消耗，Agent框架与RAG技术缩短应用开发周期，平台化工具链推动MaaS服务普及。
• 数据中心化：高质量多模态数据集成为关键要素，数据合成技术缓解数据稀缺问题，差分隐私保护增强合规性。

应用赋能

• 行业场景纵深渗透：制造业研发设计环节贡献显著，消费领域聚焦个性化营销，原材料行业助力资源回收。
• 体系化落地路径：需求分析、模型选型、平台构建、风险治理等全流程协同，形成“选建用管”闭环体系，实现经济性与敏捷性的平衡。

安全治理

• 风险类型拓宽：AI系统面临传统信息安全与新型模型安全漏洞，社会层面产生伪内容、隐私泄露等衍生风险。
• 治理框架成型：ISO/IEC 42001标准化体系推进风险管理体系，各国采用分级监管与红蓝溯源机制，企业执行内容安全与攻击防御双重防线。

发展展望

• 技术演进：语言大模型强化推理能力，多模态模型向原生融合进化，智能体具身化是通用AI关键路径，量子/光计算为颠覆性突破可能。
• 行业影响：通用性行业大模型将降低应用门槛，人机交互形式扩展至脑机接口，推动“AI+”政策深化落地。
• 安全协同：需构建全球治理动态机制，聚焦风险识别实时化与伦理约束标准化，多国合作推进技术共治、治理共识。

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