2024年中国AI大模型产业发展报告：开启智能新时代_伴随人工智能技术的加速演进,ai大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新

今天分享的是AI系列深度研究报告：《AI大模型专题：2024年中国AI大模型产业发展报告：开启智能新时代》。

（报告出品方：人民网）

前言

伴随人工智能技术的加速演进，AI大模型已成为全球科技竞争的新高地、未来产业的新赛道、经济发展的新引擎，发展潜力大、应用前景广。近年来，我国高度重视人工智能的发展,将其上升为国家战略,出台一系列扶持政策和规划，为 AI 大模型产业发展创造了良好的环境。当前，通用大模型、行业大模型、端侧大模型如雨后春笋般涌现，大模型产业的应用落地将进一步提速。作为新一代人工智能产业的核心驱动力，AI大模型广泛赋能我国经济社会的多个领域，打开迈向通用人工智能的大门，推动新一轮的科技革命与产业变革。在大模型盛行的时代，产业发展到何种阶段，遇到何种挑战，未来将走向何方，这些都是需要面对的问题，亟需社会各界共同努力。

在此背景下，人民网财经研究院、至顶科技联合发布《开启智能新时代：2024年中国 AI 大模型产业发展报告》，报告对于AI 大模型产业发展背景、产业发展现状、典型案例、挑战及未来趋势等方面进行了系统全面的理，为政府部门行业从业者以及社会公众更好了解 AI大模型产业提供参考。

专家寄语

2023 年人工智能大模型全面爆发，给科技创新、生产生活带来重大变革机遇和挑战。全球大模型竞争日趋激烈，众多国产大模型脱颖而出。大模型与电力、零售、出版等传统行业的成功融合，展现对传统产业改造提升的潜力。大模型赋能金融、医疗等行业提质增效，对推动新质生产力快速发展起到重要作用。大模型持续健康发展，需要政策法规保驾护航，满足隐私保护、数据安全等多方面要求。期待未来大模型持续深耕技术创新并服务于各行各业，为全社会全方位地注入高质量发展的新动能。

AI 大模型的出现，使得利用人工智能技术来生成内容，从“可用”跨越到“好用”。生产内容是所有行业共有的需求，如今大模型已经在电商、影视、传媒等领域被规模应用。大模型的商业化需要供需双方同时发力：供给侧来看，以Transformer 为代表的根技术存在显著成本问题，当前大模型还有进一步压缩成本、提高性价比的空间；需求侧来看，企业高效应用 AI大模型的必然前提是，投入大量资金、人力、时间以提升企业自身数字化程度。未来，人工智能生成内容从“好用”到“高效”，也许会再经历一次或多次技术范式的颠覆。

2024 年，多重利好因素将推动大模型快速发展，首先是“人工智能”行动等来自政府层面的有力支持，其次用户提升生活、工作效率的需求激增，再加上科技公司加大对 AI 领域投入资金、人力、技术研发，各环节协同支撑大模型发展。当前大模型产业也面临挑战，包括算力分散不足、Transformer 结构是否为最优的疑问、领域数据稀缺、缺少现象级应用的问题。就产业趋势而言，投入基础模型训练的公司未来可能会大幅减少，转而更多的公司会去寻找应用场景和爆款应用。vivo 结合自研大模型端侧化、矩阵化的技术优势并且会聚焦手机行业的应用经验，利用大模型重构手机各类功能，找到落地场景，普惠更多用户。

基于人类反馈强化学习

基于人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF)，是指将人类标注者引入到大模型的学习过程中，训练与人类偏好对齐的奖励模型，进而有效指导语言大模型的训练，使得模型能够更好地遵循用户意图， 生成符合用户偏好的内容。

基于人类反馈强化学习具体包括以下几个步骤：

1）训练监督策略模型：使用监督学习或无监督学习的方法，对一个预训练的语言模型进行训练，通过给予特定奖励或惩罚引导 AI 模型的行为，使其能够根据给定的输入预测输出或行为。

2）训练奖励模型：让标记员参与提供有关模型输出结果的反馈，对模型生成的多个输出或行为的质量或正确性进行排名或评分，这些反馈被转换为奖励信号，用于后续的强化学习过程。

3）采用近端策略优化进行强化学习：先通过监督学习策略生成近端策略优 化（PPO）模型，经过奖励机制反馈最优结果后，再将结果用于优化和迭代 PPO模型参数。具体而言，在 PPO 模型训练过程中，智能系统通过尝试不同的行为， 并根据每个行为获得的奖励来评估其质量，智能系统逐步改进行为策略。

金融场景

金融行业存在前、中和后台的业务划分，在数字经济时代的浪潮中，相关业务已被大模型全局赋能提升效率。以银行为例，对话机器人、虚拟助理已经逐渐出现在个性化服务、电子营销、金融欺诈检测、信贷支持等服务场景中。

个性化服务方面，银行大模型以客户数据为依据，为客户提供定制的财务和产品计划;电子营销方面，大模型根据客户行为偏好生成个性化电子邮件；金融欺诈检测方面,大模型赋能专业人员检索大量数据识别欺诈行为；信贷支持方面，大模型通过分析海量生产生活和信用数据，为信贷部门人员生成高质量的信贷方案建议，减少银行贷款收益损失。

AI大模型主要特征

AI 大模型具有泛化性(知识迁移到新领域)、通用性(不局限于特定领域)以及涌现性(产生预料之外的新能力)特征。以 ChatGPT 为代表的 AI 大模型因其具有巨量参数和深度网络结构,能学习并理解更多的特征和模式，从而在处理复杂任务时展现强大的自然语言理解、意图识别、推理、内容生成等能力,同时具有通用问题求解能力，被视作通往通用人工智能的重要路径。

报告来源/公众号：【海选智库】
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