生成式人工智能应用发展报告（2024）-中国互联网络信息中心-2024.11-52页_2mb

生成式人工智能应用发展报告（2024）要点总结

一、技术与产业现状

生成式AI技术因深度学习框架和算力升级迅速发展。2014年GAN模型突破引领变革，2022年以ChatGPT为代表开启产品化浪潮，带动语义理解、多模态处理及智能体开发等方向的突破。当前中国已形成较为完善的人工智能产业体系，关联企业超4500家，核心产业规模近6000亿元。技术上，芯片国产化进展缓慢，算力分布不均，数据质量与数据孤岛成为制约因素。

二、政策监管动态

中国政府高度关注AI产业发展，从基础规划到安全治理不断出台政策，强调标准建设与风险防控。同时，各地方政府因地制宜推出激励措施，如北京、上海、广东等地设立人工智能产业园及扶持计划。国际方面，欧盟《人工智能法案》首例全面监管，美国强调基础设施、创新治理与国际合作，日本、韩国及新加坡均在推动AI技术可控发展。

三、应用场景与成效

生成式AI已在多个行业实现深度应用：

• 用户端：以聊天助手、写作工具等形式提升个人办公效率，覆盖搜索增强创作、视频生成等领域。
• 政府端：如海淀政务应用实现数据查询从3天到1分钟。
• 工业领域：中化信息、深圳燃气等企业案例显示大模型在安全生产、材料创新上的显著成效。
• 科教领域：如国家天文台 ‘星语者’ 模型提升天文观测自动化水平。

总体实现降本增效，并推动决策智能化。

四、发展难点与建议

1. 面临挑战：算力芯片依赖进口，国产GPU实力待加强；高质量中文数据集不丰富；企业转型经验和成本顾虑；专业人才短缺；伦理风险如虚假信息。
2. 政策建议：推动国产算力提升，鼓励数据开放共享，引导龙头企业示范，加强人才教育体系，建立健全安全评估机制。

总结指出，我国在生成式人工智能领域发展势头强劲，面临技术、市场、人才、安全多方面挑战，亟需政策支持、生态建设和高水平人才培养，以实现技术与实体经济融合的高质量发展。