深圳市人工智能行业协会&深圳市易行网数字科技有限公司：
《2024人工智能发展白皮书》

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2024 年人工智能产业发展全景洞察

人工智能凭借深度学习、跨界融合等特性，已成为驱动科技进步与产业升级的核心力量。它革新基础研究方法，促进学科交融，加速科技成果向生产力的转化，开拓新兴产业版图，重塑传统产业格局，并培育新型劳动者，有力推动新质生产力的形成。我国人工智能产业发展迅猛，大模型产业规模高速增长，在全球市场中占据重要地位，且在多领域实现深度赋能。2025 年，我国在智能算力、数据规模和算法优化等底层能力建设上处于全球前列，高科技企业成为产业发展的中流砥柱。

一、人工智能：新质生产力的强劲引擎

（一）驱动科学技术创新

1. 提升基础研究效能
   ：借助大型机器学习算法，人工智能为解决高维复杂问题提供创新路径，加速基础研究范式的变革。例如，百度的赛桨 Paddle Science 和谷歌的 AlphaFold 3，分别在计算流体力学和蛋白质结构预测领域成绩斐然。

2. 促进学科交叉融合
   ：人工智能打破学科间的壁垒，推动多学科交叉研究，加速物理学、化学和生物学等学科的理论创新。

3. 加速科技创新与产业融合
   ：以 ChatGPT 为代表的大模型技术，整合知识资源，提升研发效率，推动科技成果高效转化为现实生产力。

（二）催生各行业新质生产力

1. 开拓新兴产业空间
   ：人工智能推动传统产业智能化、数字化转型，催生智慧金融、智慧医疗等新兴产业。2023 年，中国人工智能核心产业规模达 5784 亿元，生成式人工智能在企业中的采用率已达 15%。

2. 延展传统产业边界
   ：通过优化生产决策、推动柔性生产，人工智能助力传统产业向高技术、高定制、高灵活性方向发展。如百度智能云的智能质检方案，在多家企业落地，大幅降低人工成本。

3. 促进产业跨界融合与升级
   ：人工智能促使制造业、物流、农业等行业智能化升级，推动线上线下、生产生活、国内国际的全面融合。

（三）塑造新型劳动者

1. 催生新职业
   ：人工智能在各领域的应用，催生了人工智能训练师、数据标注员等新兴职业，拓宽了就业渠道。

2. 推动劳动者技能转型
   ：借助数字化教具和课程，人工智能助力劳动者开展个性化学习，提升技能水平，培育创新型、应用型人才。

二、人工智能（大模型）发展应用：进展与趋势

（一）中国人工智能产业蓬勃发展

1. 产业规模高速增长
   ：2023 年，中国人工智能核心产业规模达 5784 亿元，同比增长 13.9%。预计 2024 年大模型市场规模将达 216 亿元，2028 年将攀升至 1179 亿元。

2. 全球重要参与者
   ：截至 2024 年一季度，中国发布的人工智能大模型占全球总数的 36%，在全球人工智能市场中举足轻重。

3. 大模型开发成果丰硕
   ：中国已发布 79 个 10 亿级参数规模以上的大模型，覆盖自然语言处理、计算机视觉、科学计算和多模态等多个领域。

（二）应用场景丰富多元

1. 深度赋能垂直行业
   ：中国人工智能在智慧金融、智慧医疗等 19 个领域成效显著，行业大模型的应用场景迅速拓展。

2. 前沿领域初显成效
   ：在药物研发、基因研究、新材料研发等前沿领域，人工智能已取得重要突破，如百度文心大模型有效提升药物研发效率。

3. 互联网办公和金融行业广泛渗透
   ：人工智能在互联网办公、金融等行业的应用，显著提升员工工作效率与企业服务质量。

（三）基础能力建设全球领先

1. 智能算力增长迅猛
   ：中国智能算力增速远超全球平均水平，2023 年智能算力规模达 41 EFLOPS，同比增长 41.4%。

2. 数据规模增速居首
   ：中国数据量从 2022 年的 23.88 ZB 增长至 2027 年的 76.6 ZB，年均复合增长率达 26.3%。

3. 算法持续优化
   ：中国大模型采用先进技术，如文心一言、讯飞星火等，不断提升模型的泛化能力与可解释性。

（四）高科技企业成为产业发展核心动力

1. 创新优势差异化
   ：中国高科技企业在应用场景、算法优化、数据资源等方面独具优势，开发的大模型在部分能力上超越国外同类产品。

2. 拓展服务边界
   ：高科技企业积极拓展人工智能服务范畴，例如百度智能云在多个服务领域具备先发优势。

（五）全球合作拓展技术边界

1. 变革内容生产模式
   ：人工智能在内容生产上，从辅助人类逐步向替代人类转变，生成式大模型在代码编写、内容创作等方面应用广泛。

2. 推动 AI Agent 发展
   ：AI Agent 成为重要发展方向，有效提升人与数字系统的交互能力，如百度智能云的千帆 AppBuilder 平台。

3. 强化多模态能力
   ：多模态融合模型成为解决复杂问题的关键技术，在智能客服、肿瘤诊疗等领域应用效果显著。

三、现存问题与挑战

（一）推广应用遭遇知识经验瓶颈

1. 用户存在疑虑
   ：用户对人工智能技术及其安全性心存担忧，大模型通用性不足，难以解决具体实际问题。

2. 投资趋于审慎
   ：在经济增长压力下，投资者对人工智能项目投资更为谨慎，导致企业融资难度增加。

（二）应用场景整合与拓展不足

1. 领域发展不均衡
   ：人工智能在不同领域的落地速度差异较大，教育、医疗、养老等领域的应用深度有待提升。

2. 中小企业应用滞后
   ：受技术、资金和战略认知等因素制约，中小企业在人工智能应用方面进展缓慢。

3. 技术转化困难
   ：产学研合作在技术转化过程中面临挑战，部分高校和科研机构的体系化能力有待加强。

（三）关键要素保障欠缺

1. 数据质量欠佳
   ：高质量数据匮乏，数据流通受阻，制约人工智能模型的训练与应用效果。

2. 算法基础薄弱
   ：中国在人工智能基础理论、原创算法等方面存在短板，算法中的偏见和歧视问题可能导致决策不公。

3. 算力生态建设滞后
   ：国产化算力生态建设进程缓慢，算力资源的统筹发展和生态构建面临诸多难题。

四、赋能高质量发展的实践成果

（一）制造业领域

上汽集团在智能座舱、自动驾驶和数字化生产方面成果显著，与百度文心大模型合作，提供车载全知大语言模型服务。

（二）科学研究领域

1. 上海交通大学与百度智能云合作搭建 AI for Science 科学数据开源开放平台，推动前沿科技创新。

2. 中化集团构建化工行业大模型生态，有效提升新材料研发效率。

（三）交通领域

1. 车网科技推进高级别自动驾驶示范区建设，优化交通管理与调度。

2. 山东港口集团打造 “人工智能 + 港口 +” 示范工程，提升港口运营效率。

（四）金融领域

邮储银行构建 “邮储大脑” 人工智能平台，推动金融服务向智能化、数字化、精准化转型。

（五）能源资源领域

1. 国家电网与百度联合发布电力行业大模型，提升电力行业的知识增强与智能化水平。

2. 国家能源集团开发能源通道大模型，实现能源生产、运输、销售全流程的智能化管理。

（六）城市治理领域

1. 唐山市与百度合作构建人工智能产业体系，推动城市治理智能化。

2. 北京市海淀区搭建以人工智能为核心的城市治理全场景 “城市大脑”，提升城市治理精细化程度。

五、深化人工智能（大模型）产业发展应用的建议

（一）提升科学认知水平

1. 普及人工智能知识
   ：广泛开展宣传教育活动，提高公众对人工智能的认知和理解。

2. 增强可解释性与可预测性
   ：加强算法透明度和可解释性研究，让用户清晰了解 AI 决策过程。

（二）完善数据资源体系

1. 开发高质量中文数据集
   ：加快高质量中文数据集的开发与应用，促进数据共享。

2. 促进数据开放流通
   ：建立高质量、开放、安全可靠的人工智能训练数据集。

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