2023人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨

有限公司中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）有限公司中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。席卷全球，可以被看作是推動數(shù)字經濟時代生產力范式變革的標志性產品。人工智能的廣泛應用將給人類未來的生產和生活方式帶來巨大而深遠的影響,并有望作為新的底層通用技術，點燃第四次科技革命！值此產業(yè)重要機遇期，畢馬威攜手中關村產業(yè)研究院通過行業(yè)調研和專家訪談，結合深入研究在本報告中共同發(fā)布了人工智能產業(yè)未來發(fā)展的近年人工智能發(fā)展突飛猛進，全行業(yè)領域均面臨如何融合應用智能技術的關鍵之問，巨大應用潛力背后是新硬件、新算法、新數(shù)據(jù)的全面涌現(xiàn)。我們有幸見證人工智能領域新技術應用釋放出的巨大新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新經濟潛力，正如題目所言，我們正處在“躍遷”的關鍵時點。在此時機中關村產業(yè)研究院聯(lián)合畢馬威發(fā)揮智庫作用，對人工智能全域變革圖景的探討非常有意義，我們期待以此為起點，見證更多人工智能領域創(chuàng)新主體的蓬勃活力與成績，見證人工智能全域變革畢馬威中國客戶與業(yè)務發(fā)展主管合伙人 ?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。3人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）人工智能技術的飛速發(fā)展給人類社會的生產生活方式帶來重大變革影響。人工智能應用場景日漸豐富，AI技術在金融、醫(yī)療、制造、交通、教育、安防等多個領域實現(xiàn)技術落地。人工智能的廣泛應用及商業(yè)化，加快推動了企業(yè)數(shù)字化轉型、產業(yè)鏈結構重塑優(yōu)化以及生產效率的提升。人工智能產業(yè)鏈劃分為基礎層、技術層、應用層，本篇報告定義人工智能核心層為基礎層和技術層，人工智能核心企業(yè)為處于基礎層、技術層的企業(yè)。人工智能基礎層包含數(shù)據(jù)、算力、算法三駕馬車，代表性企業(yè)1有英偉達、百度、地平線機器人等。人工智能技術層主要包含計算機視覺與模式識別、自然語言處理、類腦算法、語音技術、人機交互譜華章等。人工智能應用層包含所有AI技術與傳統(tǒng)應用結合形成的產業(yè)種類（圖1）。技術層基礎層應用層交通運輸業(yè)自動駕駛高精定位車路協(xié)同智能物流……工業(yè)質檢工業(yè)遠程控制預測性維護具身智能……醫(yī)療影像遠程醫(yī)療技術層基礎層應用層交通運輸業(yè)自動駕駛高精定位車路協(xié)同智能物流……工業(yè)質檢工業(yè)遠程控制預測性維護具身智能……醫(yī)療影像遠程醫(yī)療藥物研發(fā)臨床決策支持……銀行風控金融科技客戶服務個性化推薦……量子物理能源科學材料科學天文探索……泛娛樂元宇宙游戲超高清視頻……基礎研究文娛業(yè)金融業(yè)制造業(yè)醫(yī)療業(yè)調用通用大模型計算機視覺與模式識別特征提取三維重建圖像識別文字識別……視覺交互音頻交互傳感器交互……知識圖譜信息抽取機器翻譯問答系統(tǒng)……脈沖神經網絡增強學習對抗式神經網絡……語音合成聲紋合成語音增強……行業(yè)大模型自然語言處理人機交互語音技術類腦算法訓練數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)資產管理數(shù)據(jù)安全數(shù)據(jù)脫敏管理數(shù)據(jù)監(jiān)控審計數(shù)據(jù)分類分級算法AI開放平臺AI開源框架TensorFlowPyTorchOpenCVCaffeAngelPaddlePaddle算力AI芯片云服務GPUFPGASaaSCPURISC-VPaaSASICIaaS異構智能計算服務器數(shù)據(jù)來源：中關村產業(yè)研究院繪制?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）4開啟智能未來安全治理生態(tài)協(xié)同安全治理生態(tài)協(xié)同制造基礎研究交通金融醫(yī)療應用創(chuàng)新制造基礎研究交通金融醫(yī)療AGIAIGCAGI具身智能AI4S腦機接口具身智能AI4S腦機接口數(shù)據(jù)算力數(shù)據(jù)算法資料來源：中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析本報告從人工智能產業(yè)的全球情況和中國情況出發(fā)，分析人工智能產業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，并結合市場觀察提出了人工智能產業(yè)的十大趨勢，深度?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。畢馬威企業(yè)咨詢—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）6全球人工智能產業(yè)洞察全球人工智能企業(yè)3.6萬家，中美企業(yè)數(shù)量名列前茅全球人工智能企業(yè)3.6萬家，中美企業(yè)數(shù)量名列前茅全球人工智能企業(yè)數(shù)量由爆發(fā)式增長轉入穩(wěn)能企業(yè)共計3.6萬家4。人工智能企業(yè)數(shù)量逐年式增長，每年新增注冊企業(yè)數(shù)量超3,000家新增注冊企業(yè)數(shù)量有所下降，2022年當年新家0數(shù)據(jù)來源：Crunchbase，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析美國人工智能企業(yè)數(shù)量位居全球首位美國人工智能企業(yè)數(shù)量位居全球首位，中國緊隨其后，英國位居全球第三。美國人工智能企業(yè)數(shù)量約1.3萬家，在全球占比達到33.6%，中國占比為16.0%，英國為以上三個國家的人工智能企業(yè)數(shù)量合計占到全球的56.2%（圖4）。亞洲的印度、日本、韓國，北美的加拿大，歐洲的德國、法國等數(shù)據(jù)來源：Crunchbase，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析 德國 ?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。7人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）家，占全球總數(shù)的37%。以色列、英國、加拿大分別位列全球第三、第四、第五位。,"',"'●●●●●●.美國.英國.印度.法國.德國數(shù)據(jù)來源：中關村產業(yè)研究院數(shù)據(jù)庫，畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）8全球人工智能產業(yè)洞察人工智能領域全球風投熱度持續(xù)提升人工智能領域全球風投熱度持續(xù)提升人工智能領域企業(yè)融資占全球風險投資比重逐年提升。受宏觀政策變化等因素影響，全球人工智能企業(yè)風險投資放緩，2022年投資案例2,956起，披露投資金額458億美元；不過，全球人工智能企業(yè)風險投資案例數(shù)和融資金額占全球風險投資比重逐年提升，2023年上半年全球人工智能企業(yè)獲得風險投資占全球風險投資總額比重達18.9%，創(chuàng)近0人工智能占全球風險投資比重（%）數(shù)據(jù)來源：CBInsights，中關村產業(yè)研究院mm融資金額（億美元）50?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。99人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）9人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）美國仍是人工智能領域風險投資重要聚集地。從國家分布來看，美國人工智能企業(yè)吸引風險投 .英國 .德國.日本.法國 數(shù)據(jù)來源：CBInsights，中關村產業(yè)研究院?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）10具體來看，在2022年全球AI領域投融資最多的前十大案例中（表150%的案例發(fā)生在美國，涉及游戲、航天航空、安防、云原生和可再生能源等；中國上榜企業(yè)分別是智能駕駛公司地平線機器人和芯片及半導體公司粵芯半導體。此外，也有來自印度、新加坡和荷蘭的企業(yè)進入榜單。--J輪移動端軟件----J輪移動端軟件--Anduril地平線機器人--數(shù)據(jù)來源：CBInsights，中關村產業(yè)研究院?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。11人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）美國人工智能核心層學科領域高校實力強勁，人才數(shù)量大美國人工智能核心層學科領域高校實力強勁，人才數(shù)量大●新加坡澳大利亞.德國.其他數(shù)據(jù)來源：CSRanking，中關村產人工智能技術的蓬勃發(fā)展離不開人才和科研院所的加持。從頂尖科研院所6來看，人工智55所，中國以14所排名第二，德國和英國分列第三和第四位（圖8）。從全球人工智能人才7情況來看，美國人工智能人才數(shù)量全球最多，人才數(shù)量遙遙領先于量最多，共有1,131人次，占全球總數(shù)的球占比約七分之一（圖9）。澳大利亞36人次32人次數(shù)據(jù)來源：Aminer，中關村產業(yè)研究院中關村產業(yè)研究院根據(jù)CSRankings整理。CSRankings（全稱ComputerScience），域學者在頂級學術會議上發(fā)表的論文數(shù)量作為排名指標。2023年，CSRanking?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）12德國澳大利亞數(shù)據(jù)來源：Aminer，中關村產業(yè)研究院從全球人工智能最具創(chuàng)新力城市百強榜單9來看，美國、中國上榜城市數(shù)量最多，分別為33個和19個。再從全球前十上榜城市來看，美國占據(jù)3位，其中舊金山灣區(qū)、紐約分別位居全球首位和第三位，中國僅北京上榜全Aminer，全球人工智能最具創(chuàng)新力城市的創(chuàng)新指數(shù)主要從論文、學者、機構、國際?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。畢馬威企業(yè)咨詢中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）14中國人工智能產業(yè)洞察企業(yè)5,000余家。我國人工智能領域企業(yè)密集誕生在2015年至2018年之間，約三分之十年間頂峰。隨著有效投資增長乏力，后逐4000數(shù)據(jù)來源：中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。15人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）人工智能企業(yè)地域分布較為集中人工智能企業(yè)地域分布較為集中人工智能企業(yè)主要集聚于北京、廣東、上海、浙江等地。從地域來看，我國人工智能企業(yè)主要集中在北京市、上海市、廣東省、浙江省，形成京津冀、長三角、粵港澳三足鼎立的格局（圖12其中北京市人工智能企業(yè)北京、上海、廣東獨角獸數(shù)量位居前三。中國人工智能獨角獸企業(yè)數(shù)108家，其中，北京市有41家，位居全國首位。上海市和廣東省位列二、三，分別擁有人工智能獨角獸企北京市廣東省上海市浙江省江蘇省四川省安徽省湖北省福建省山東省陜西省天津市湖南省重慶市河南省遼寧省香港特別行政區(qū)數(shù)據(jù)來源：中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析54家50家I34家466家407家數(shù)據(jù)來源：中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）16中國人工智能產業(yè)洞察中國人工智能股權投資階段后移特征明顯，細分領域中國人工智能股權投資階段后移特征明顯，細分領域投資案例（起）當年投資金額（億元）投資案例（起）當年投資金額（億元）40002013201420152016201720182019202數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析0融資規(guī)模增速有所放緩。受行業(yè)發(fā)展、資本市場環(huán)境變化等宏觀環(huán)境因素影響，人工智增長至2017年峰值后雖有所回落，但仍保持較高水平（圖14）。2022年中國人工智能行業(yè)投融資數(shù)量和金額均出現(xiàn)下滑。人工智能領域投資階段后移特征明顯。從投資階段來看，隨著科創(chuàng)板等對高科技企業(yè)的加持，AI領域的投資逐漸從天使輪等早期投資階段向明顯。天使輪投資占比由2013年的36%下降至數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。17人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）從細分領域來看，算力、數(shù)據(jù)平臺、自然語言處理、計算機視覺與圖像四個細分領域風險投資增速明顯加快；機器學習、深度學習等領域風險投資趨緩（圖77 計算機視覺與圖像 自然語言處理領域1144900885588 機器學習領域99221211 深度學習領域24248445867 模式識別領域670算力領域0算力領域49458158188 數(shù)據(jù)平臺領域286835286835 數(shù)據(jù)挖掘領域數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）18人工智能技術已廣泛滲透到社會各個領域，生活服務、智慧醫(yī)療、智能制造、智能汽車、物流 生活服務領域28432 智慧醫(yī)療領域 智能制造領域13838 智能汽車領域77物流倉儲領域物流倉儲領域數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。1919人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）19人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）人工智能地域集聚趨勢明顯，北京有領先優(yōu)勢。從地域分布來看，人工智能領域風險投資主要集中在北京市、上海市、廣東省、浙江省和江蘇省等五省市。具體來看，北京市股權投資案例數(shù)量和金額均在全國遙遙領先，其中投資金額是上海市的4倍有余，是廣東省l74l73l數(shù)據(jù)來源：IT桔子，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）20中國人工智能領域高校及科研院所數(shù)量位居視覺、自然語言處理等）實力優(yōu)勢明顯。選取基礎層、技術層、應用層每層專業(yè)課程實力排名前10的中國高校院所，觀察中國Top10在國際院校排名情況，可以看出，我國技術層前十的高校集聚在全球排名前30，但在基礎層和應用層排名前十的高校，僅入注：氣泡大小代表我國高校的數(shù)量，氣泡位置代數(shù)據(jù)來源：CSRanking，中關村產?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。21人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）（圖20），相較美國仍有較大差距，存在頂尖人才少、復合型人才缺失、人才供給不均以北京為例，北京AI產業(yè)位居全國第一，但產業(yè)人才仍有較大缺口。根據(jù)中關村產業(yè)研究院測算，到2025年，預計北京AI人才需求量約為54萬人，缺口將達37萬人（其中核心產業(yè)技術人才16萬，復合型AI技能人才21萬）。0數(shù)據(jù)來源：Aminer，中關村產業(yè)研究院?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）22我國急缺計算理論、人機交互、安全與隱私、計算機系統(tǒng)等方向的頂尖學者。從人才所屬領域來看，入選的頂尖人才主要集中在多媒體、芯片、物聯(lián)網等領域，在人機交互、計算理論領域我國無人入選；在安全與隱私、芯片技術物聯(lián)網信息檢索與推薦數(shù)據(jù)挖掘計算機視覺計算機圖形計算機網絡語音識別機器學習知識工程計算機系統(tǒng)人機交互計算理論數(shù)據(jù)來源：Aminer，中關村產業(yè)研究院?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。北京市?《北京市促進?清華大學?北京市?《北京市促進?清華大學?自動駕駛國家新一代人工智?百度文心大模型?中關村軟件園具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地通用人工智能創(chuàng)新發(fā)展的若干措施》?《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創(chuàng)新策源地實施方案年）》?北京大學?中國科學院?北京航空航天大學?北京理工大學?北京智源人工智能研究院?北京通用人工智能研究院能開放創(chuàng)新平臺（百度）?智能供應鏈人工智能開放創(chuàng)新平臺（京東）?圖像感知人工智能開放創(chuàng)新平臺（曠視）?安全大腦人工智能開放創(chuàng)新平臺（360）?智慧教育人工智能開放創(chuàng)新平臺（好未來）?智能家居人工智能開放創(chuàng)新平臺（小米）?智譜科技ChatGLM?云知聲山海大模型?快手K7大模型?昆侖萬維天工大模型?中國科學院紫東太初大模型?京東言犀大模型?字節(jié)跳動火山方舟大模型?中關村集成電路設計園?中關村（京西）人工智能科技園?中關村壹號園區(qū)?北京通用人工智能創(chuàng)新園?亦莊自動駕駛示范區(qū)?中關村工業(yè)互聯(lián)網園區(qū)?中關村智能裝備產業(yè)園上海市?《上海市促進?上海交通大學智能計算?智能視覺國家新一代人工智?商湯日日新大模型?張江人工智能島更具國際影響力的人工智能“上海高地”人工智能產業(yè)發(fā)展條例》?《關于推進本市新一代人工智能標準體系建設的指導意見》?《上海市人工智能產業(yè)發(fā)展“十四五”規(guī)劃》與智能系統(tǒng)重點實驗室?上海科技大學?復旦大學類腦智能科學與技術研究院?公安部第三研究所?同濟大學人工智能研究所?上海理工大學上海人工智能研究院?上海人工智能實驗室能開放創(chuàng)新平臺（商湯）?視覺計算人工智能開放創(chuàng)新平臺（依圖）?營銷智能人工智能開放創(chuàng)新平臺（明略）?瀾起科技孟子大模型?小i機器人華藏大模型?上海人工智能實驗室書生大模型?西岸智慧谷?馬橋AI創(chuàng)新試驗區(qū)?臨港新片區(qū)信息飛魚北京、上海人工智能創(chuàng)新實力位居全國前列。北京市科技研發(fā)技術實力最為雄厚，國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺、千億級大模型的數(shù)量、產業(yè)集聚規(guī)模等均領跑全國。上海市加快建設上海國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)、上海(浦東新區(qū))人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)，形成了以浦東張江、徐匯濱江為引領，以楊浦、長寧、靜安等各區(qū)聯(lián)動，自貿區(qū)臨港新片區(qū)和閔行碼頭創(chuàng)新驅動蓄勢待發(fā)的人工智能產業(yè)集群。浙江省泛人工智能企業(yè)主要集中在環(huán)杭州灣地區(qū)，杭州市引領全省人工智能產業(yè)的特色化發(fā)展，被列入國家新一代人工智能發(fā)展試驗區(qū)，湖州德清縣被列入全國首個縣域國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)。廣東省深圳市、廣州市先后獲批建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)和國家新一代人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)，目前已形成廣州、深圳為主引擎，珠三角其他地市為核心、粵東西北各地市協(xié)同聯(lián)動的區(qū)域發(fā)展格局（表2）。城市政策支持高校及科研院所國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺大模型產業(yè)集聚?中國人工智能（廣州）產業(yè)園??中國人工智能（廣州）產業(yè)園?《廣東省新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展行動計劃（2022-2025年）》?《建設杭州國家人工智能創(chuàng)新應用先導區(qū)行動計劃2022-2024年》?《杭州市建設國家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗區(qū)行動方案》?香港中文大學（深圳）?華南理工大學?中山大學?深圳智能機器人研究院?深圳人工智能與大數(shù)據(jù)研究院?浙江大學?之江實驗室?湖畔實驗室?杭州市人工智能研究院?醫(yī)療影像國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺（騰訊）?基礎軟硬件人工智能開放創(chuàng)新平臺（華為）?普惠金融人工智能開放創(chuàng)新平臺（中國平安）?城市大腦國家新一代人工智能開放創(chuàng)新平臺（阿里云）?視頻感知人工智能開放創(chuàng)新平臺（?？低暎V東省全球新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略高地浙江省全國領先、國際一流的人工智能產業(yè)創(chuàng)新發(fā)展高地?騰訊混元大模型?香港中文大學（深圳）鳳凰大模型?華為盤古大模型??杭州人工智能產業(yè)園?蕭山機器人小鎮(zhèn)?浙大科學園?云棲小鎮(zhèn)?阿里巴巴通義千問大模型?西湖心辰西湖大模型?宇視科技梧桐大模型?恒生電子Light-GPT大模型?螞蟻集團貞儀大模型?新華三H3C百業(yè)靈犀大模型?實在智能塔斯大模型?網易伏羲玉言大模型數(shù)據(jù)來源：公開資料，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）?2023畢馬威企業(yè)咨詢有限公司中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）24?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。大模型爆發(fā)以來，人工智能技術發(fā)展日新月異，創(chuàng)新成果紛紛涌現(xiàn)，基于對國內外主流科技公司最新布局、科研論文最新熱點等的梳理，結合產學研各界專家研討意見，本章從技術變革、應用創(chuàng)新、安全治理、生態(tài)協(xié)同四大維度總結出人工智能產業(yè)發(fā)展十大趨勢，希望為有志于投身人工智能領域2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨(人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨(人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）26人工智能產業(yè)發(fā)展十大趨勢業(yè)革命、信息革命更為深刻的人工智能革命。這一時代背景下，無論是推動大模型從單模態(tài)發(fā)展到多模態(tài)，還是倡導高質量數(shù)據(jù)和計算力三大基礎要素的精巧配合和相互促進。多模態(tài)預訓練大模型將是人工智能產業(yè)的標配多模態(tài)預訓練大模型將是人工智能產業(yè)的標配多模態(tài)預訓練大模型主要包括三層含義：首先，“大模型”也稱基礎模型（FoundationModels指基于大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練的模型，具備應用領域廣泛的特點；其次，“預訓練”強調大模型訓練發(fā)生在模型微調（fine-tuning）之前，大模型在預訓練階段能夠集中學習到盡可能泛化的通用特征，在微調階段則需結合較小規(guī)模、特定任務的數(shù)據(jù)集進行調整，從而達到廣泛適用各類任務場景的效果；最后，“多模態(tài)”指用于訓練大模型的數(shù)據(jù)來源和形式具有多樣性，例如，人類通過視覺、聽覺、嗅覺等多種感官獲取信息，繼而通過聲音、文字、圖像等多種載體進行預訓練大模型發(fā)展起源于自然語言處理（NLP）領域，當前已進入“百模大戰(zhàn)”階段，預計隨著大模型創(chuàng)新從單模態(tài)轉向多模態(tài)，多模態(tài)預訓練大模型將逐漸成為人工智能產業(yè)的標配。2017年，Transformer模型提出，奠定了當前大模型的主流算法架構；2018年，基于Transformer架構訓練的BERT模型問世，其參數(shù)量首次突破3億規(guī)模；隨后T5（參數(shù)量源“悟道2.0”大模型（參數(shù)量1.75萬億）、阿里巴巴達摩院多模態(tài)大模型M6（參數(shù)量10萬億）等預訓練語言大模型相繼推出，參數(shù)量實現(xiàn)了從億級到萬億級的突破；2022年底至今，ChatGPT引爆全球大模型創(chuàng)新熱潮，全國從事人工智能大模型研發(fā)的企業(yè)已超過進入了“百模大戰(zhàn)”階段。目前，國內大模型雖在市場影響力方面稍遜色于GPT系列模化理解方面具備本土優(yōu)勢。此外，國內制造業(yè)等實體產業(yè)為大模型提供了豐富的訓練數(shù)據(jù)和應用場景。未來，在大模型面向產業(yè)賦能方面，中國大模型極有可能后發(fā)先至，也會是國內大模型競爭的關鍵因素之一。？，?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。27人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）單模態(tài)預訓練大模型階段StableDiffusion輸入文本生成圖像VisionCLIPTransformer20232018201920202022TransformerGPT-1GPT-2GPT-3ChatGPT 2018201920202021BERTRoBERTaALBERTDeBERTa輸入文本輸出文本數(shù)據(jù)來源：公開資料，中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析大模型階段GPT-4GPT-4VImageBindMidjourneyKosmos-1PALM-EDALLE-2DALLEDDPM2017值得注意的是，目前所公開的模型大部分僅輸入，但模型的輸出只能實現(xiàn)文本和圖像兩4V），增強了視覺提示功能，在相關樣本觀察中，GPT-4V在處理任意交錯的多模態(tài)輸入現(xiàn)突出。多模態(tài)的模型訓練方法更接近于人類接收、處理、表達信息的方式，能更為全面地展現(xiàn)信息原貌，是未來人工智能模型演進的重點方向（圖22）。AI大模型將從支持文本、圖像、音頻、視頻等單一模態(tài)下的單一任務，逐漸發(fā)展為支持多種模態(tài)下的多種任務。這意味著，各家大模型的比拼重點將不再是單一模態(tài)下參數(shù)量的提升，而是轉向多模態(tài)信息整合和深度挖掘，通過預訓練任務的精巧設計，讓模型更精準地捕捉到不同模態(tài)信息之間的關聯(lián)。?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）28目前，多模態(tài)預訓練大模型發(fā)展思路主要有三：一是利用單模態(tài)模型如LLMs（大型語言模型）來調動其它數(shù)據(jù)類型的功能模塊完成多模態(tài)任務，典型代表有VisualChatGPT、信息訓練得到多模態(tài)大模型，典型代表有等有機結合，融合LLMs的推理檢索能力和編碼器的多模態(tài)信息整合能力，典型代表有Flamingo、BLIP2等。隨著技術日臻成熟，多模態(tài)預訓練大模型將是AI大模型的主流形可以窺見國產大模型的多模態(tài)發(fā)展趨勢。2021年，中國科學院自動化研究所與武漢東湖高新區(qū)共同打千億參數(shù)規(guī)模的三模態(tài)大模型“紫東太初”，該大模型打通了語音、圖像、文字三種模態(tài)數(shù)據(jù)，可以自動學習跨模態(tài)數(shù)據(jù)之間的關系，通過自監(jiān)督學習和知識嵌入來解決小數(shù)據(jù)泛化和理2023年，中國科學院自動化研究所和武漢人工智能研究院推出新一代大模型：全模態(tài)大模型“紫東.太初2.0”版本，在文等更多模態(tài)數(shù)據(jù)，能支持多輪問答、文本創(chuàng)作、圖像生成、3D理解、信號分析等全面問答任務，擁有更強的認知、理解、資料來源：公開資料，中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。29人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）高質量數(shù)據(jù)愈發(fā)稀缺將倒逼數(shù)據(jù)智能飛躍高質量數(shù)據(jù)愈發(fā)稀缺將倒逼數(shù)據(jù)智能飛躍圍繞AI大模型的商業(yè)化競爭不斷加劇，作為模型訓練“原料”的數(shù)據(jù)（尤其是高質量數(shù)據(jù)正迎來短缺危機。根據(jù)一項來自語言數(shù)據(jù)存量將在2026年耗盡，低質量的語言數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的存量則分別在2030年至如果沒有新增數(shù)據(jù)源或是數(shù)據(jù)利用效率未能顯著提升，那么2030年以后，AI大模型的發(fā)展速度將明顯放緩。數(shù)據(jù)智能指的是從數(shù)據(jù)中提煉、發(fā)掘、獲取有揭示性和可操作性的信息，從而為人們在基于數(shù)據(jù)制定決策或執(zhí)行任務時提供有效的智能支持。數(shù)據(jù)智能融合了數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人機交互、可視化等多種底層技術，可劃分為數(shù)據(jù)平臺技術、數(shù)據(jù)整理技術、數(shù)據(jù)分析技術、數(shù)據(jù)交互技術、數(shù)據(jù)可視化技術等部分。大模型的訓練需要大量的高質量數(shù)據(jù)，但是目前在數(shù)據(jù)質量方面還存在一定的問題，包括數(shù)據(jù)噪聲、數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)不平衡等問題，均會影響大模型的訓練效果和準確性。預計大模型領域不斷迸發(fā)的高質量數(shù)據(jù)需求，將倒逼數(shù)據(jù)在大規(guī)模、多模態(tài)、高質量三大維度上的全面提升，數(shù)據(jù)智能相關技術有望迎來跨越式發(fā)展。?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）30以數(shù)據(jù)平臺技術為例，湖倉一體技術（DataLakehouse）充分整合了數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫的優(yōu)勢，支持端到端的流式計算，有利于全面挖掘數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)即時數(shù)據(jù)洞察，為環(huán)湖服務（包括多維分析、預測分析、數(shù)據(jù)科學、機器學習、大數(shù)據(jù)處理、決策支持等）創(chuàng)造了良好的先決條件。云原生容器化技術有利于構建彈性可靠、松耦合、易管理、可觀測的數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理能力跨區(qū)域、跨平臺甚至跨服務商的規(guī)?；瘡椭啤ｎA計，基于云原生容器化環(huán)境，支持流、批數(shù)據(jù)處理的“湖倉一體”架構將成為新一術將極大提高數(shù)據(jù)處理效率，降低數(shù)據(jù)使用難度。機器學習、圖計算等數(shù)據(jù)分析技術將有效拓展數(shù)據(jù)分析的維度和深度，有利于滿足日益復雜的數(shù)據(jù)分析需求。自然語言處理等數(shù)據(jù)交互技術與向量數(shù)據(jù)庫相結合，能夠使計算機系統(tǒng)充分理解人類語言，在人機問答、知識檢索等場景中，創(chuàng)造自然高效的用總的來說，隨著信息技術的不斷普及，技術創(chuàng)新熱點層出不窮，數(shù)據(jù)智能技術也在不斷進步，核心驅動力始終在于將無實際意義的數(shù)據(jù)轉化為能傳遞信息和知識甚至幫助人們思考決策的有效工具，大模型的爆發(fā)式發(fā)展、算力的不斷提升將為數(shù)據(jù)智能的持續(xù)突破按數(shù)智時代下用戶對數(shù)據(jù)處理能力的需求呈現(xiàn)四大變化：數(shù)據(jù)量（尤其是非結構化數(shù)據(jù)）暴漲，對數(shù)據(jù)的實時AI計算框架兼容性要求提高對模型開發(fā)和機器學習全生命周期平臺化能力的要求提升，以數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)湖為代表的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理技術架構難以完全滿足需求。基于此，美國“數(shù)據(jù)+AI”獨角獸企業(yè)Databricks采用的云中湖倉一體架構與數(shù)智時代數(shù)據(jù)治理需求的適配潛力較大。用了結合數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫優(yōu)勢的新范式“湖倉一體”架構，用戶可直接在低成本的、高靈活度的數(shù)據(jù)湖上實現(xiàn)與數(shù)據(jù)倉庫類似的數(shù)據(jù)管理和ACID事務功能，并提供實時流批處理技術。建和部署人工智能應用程序。資料來源：公開資料，中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。31人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）智能算力無處不在的計算新范式加速實現(xiàn)智能算力無處不在的計算新范式加速實現(xiàn)算力是大模型訓練的“燃料”，以高效且成本較低的方式為人工智能發(fā)展注入源源不斷的核心動力，已逐漸成為產業(yè)界共識。深度學習出現(xiàn)之前，用于AI訓練的算力增長大約每20個月翻一番，基本符合摩爾定律；深度學習出現(xiàn)之后，用于AI訓練的算力大約每6個月翻一番；2012年后，全球頭部AI模型訓練算力需求更是加速到每3-4個月翻一番，即平均每年算力增長幅度達到驚人的10倍；目前大模型發(fā)展如火如荼，訓練算力需求有望擴張到原來的10-100倍，算力需求的指數(shù)級增例，OpenAI數(shù)據(jù)顯示16，滿足GPT-3算力需訓練總算力消耗約3,640PF-days（即每秒一千萬億次計算，運行3,640天成本超過1,200萬美元，這還不包括模型推理成本和模型后續(xù)升級所需的訓練成本。此背景下，變革傳統(tǒng)計算范式成為必然趨勢，產業(yè)界正加速推動芯片和計算架構創(chuàng)新。例如，谷歌自2016年以來就不斷研發(fā)專為機器TPU進行了大量的人工智能訓練工作。英偉達則抓住AI大模型爆發(fā)契機大力推廣“GPU+加速計算”方案。此外，也有觀點認為TPU、GPU都并非通用人工智能的最優(yōu)解，指出量子計算具有原理上遠超經典計算的強大并行計算能力，IBM在2023年宣布將與東京大學和芝加哥大學合作建造由10萬個量子比特（量子信息處理的基本單位）驅動的量子計算機，有望推進量子計算在新藥物研發(fā)、探索暗物質、破譯密碼等方面的應用。ChatGPT到底需要多少算力，華爾街見聞，?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）32新硬件、新架構競相涌現(xiàn)，現(xiàn)有芯片、操作系統(tǒng)、應用軟件等都可能被推翻重來，預計有望實現(xiàn)“萬物皆數(shù)據(jù)”“無數(shù)不計算”“無算不智能”，即智能算力將無處不在，呈現(xiàn)“多元異構、軟硬件協(xié)同、綠色集約、云邊端一體化”四大特征。NPU、DPU為代表的“XPU”芯片使得算力日趨多元化，傳統(tǒng)x86架構之外，ARM、的芯片公司所采納，異構計算加速崛起。軟硬件協(xié)同設計要求高效管理多類型資源，實現(xiàn)算力的彈性擴展、跨平臺部署、多場景兼容等特性，例如，可以不斷優(yōu)化深度學習編譯技術，提升算子庫的性能、開放性和易用性，盡可能屏蔽底層處理器差異，向上兼容更多AI框架。綠色集約強調了對于數(shù)據(jù)中心和5G設施，平衡算力提升和能耗降低問題的重要性，包括提高綠色能源使用占比、采用創(chuàng)新型制冷技術降低數(shù)據(jù)中心能耗、綜合管理IT設備提高算力利用效率等。云邊端一體化則是在云端數(shù)據(jù)中心、邊緣計算節(jié)點以及終端設備三級架構中合理部署算力，推動算自動駕駛等新一代計算終端滲透率有望大幅近年來，國內外大型科技公司競相開發(fā)基于海量數(shù)據(jù)的人工智計算速度的要求，AI芯片便顯得尤為重要。AI芯片包括CPU片及相應的顯卡已是一卡難求。2023年5月底，英偉達發(fā)布專公司如谷歌、微軟和Meta等將率先部署。目前，美股英偉達市值一度飛升，已成為全球首家市值超過1萬億美元的芯片公司17。資料來源：公開資料，中關村產業(yè)研究院，畢馬威分析?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）33人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）人工智能產業(yè)發(fā)展十大趨勢全球人工智能角逐的制勝點除芯片、數(shù)據(jù)等核心領域外全球人工智能角逐的制勝點除芯片、數(shù)據(jù)等核心領域外，場景應用創(chuàng)新也極其重要，一方面，場景應用中出現(xiàn)的短板和不足，能為技術突破提供切入點；另一方面，場景應用能否獲得商業(yè)成功決定了產業(yè)化能否順利推進。大模型技術將重塑生產消費的基本形態(tài)，以AIGC、AI4S、AGI為代表的應用場景中有望出現(xiàn)大量范Content，人工智能生成內容)即利用各類機器學習算法，從數(shù)據(jù)要素中學習，使機器能自動生成全新的文本、圖像、音頻、視頻等多媒體內容，是繼專業(yè)生產內容(PGC)、用戶生產內容(UGC)之后的新一代內容創(chuàng)作方式是AIGC，主要包括AI寫作、AI編程、AI繪畫、2020年前2020?垃圾郵件識別?翻譯?基礎問答?基礎文案寫作?初稿生成?更長文字?第二稿完成?垂直微調?(科學類論文?高于人類平均水平的終稿生成?高于職業(yè)作家水平的終稿生成?單行代碼?多行代碼生成?更長代碼?更高的準確率?更多語言?更多垂線布局?文本到產品?文本到產品（終稿），優(yōu)于全職開發(fā)者?藝術作品?照相攝影?模型模擬?終稿生成優(yōu)于職業(yè)藝術家和設計師等?基礎/初稿視頻及3D文件?第二稿生成?個性化電子游戲和電影?腦電圖信號生成高質量圖像初步探索數(shù)據(jù)來源：紅杉資本，中關村產業(yè)研究院、畢馬威分析代碼TabNine圖像?StabilityAIStableDiffusion?OpenDALL-E視頻?清華大學等DreamDiffusion文本?OpenAIChatGPT準備階段基本形成?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）34傳統(tǒng)人工智能偏重于數(shù)據(jù)分析能力，AIGC則將人工智能的價值聚焦到了創(chuàng)造上，其所創(chuàng)建的內容來源于歷史數(shù)據(jù)和內容，卻不是簡單復制歷史，而是衍生出新內容。得益于大模型、深度學習算法、多模態(tài)等技術的不斷進步，近年來各種內容形式的AI生成作品百2022年10月發(fā)布，用戶輸入文字描述后即可ChatGPT于2022年底面世，其人機文本對話功能和文本創(chuàng)作能力將機器水平推向新高，在全球范圍里掀起了一輪AIGC創(chuàng)新熱潮。直賽道劃分愈發(fā)清晰，由于人類社會語言文化相較圖片類視覺藝術的理解難度更高、對出現(xiàn)失誤的容忍度更低，因此，文生文等類ChatGPT應用大規(guī)模普及的難度相對更大且進展更慢，文生圖領域應用創(chuàng)新熱度則相對開放，文生圖應用在C端的普及已初見成效。AIGC的發(fā)展源頭在數(shù)字內容創(chuàng)作領域，從單模態(tài)內容到多模態(tài)數(shù)字化內容創(chuàng)建已初顯雛形，預計未來會進一步提高人類創(chuàng)造內容的效率，豐富數(shù)字內容生態(tài)，開啟人機協(xié)同創(chuàng)作時代，各種需要創(chuàng)意和新內容的場景，都具體到場景來看，AIGC目前集中在創(chuàng)造性工作場景中，包括廣告營銷、游戲創(chuàng)作、藝術的創(chuàng)造性對激發(fā)靈感、輔助創(chuàng)作、驗證創(chuàng)意等大有助益；另一方面，互聯(lián)網大規(guī)模普及使得“一切皆可線上”，數(shù)字內容消費需求持續(xù)旺盛，AIGC能更低成本、更高效率地生不過，AIGC在內容準確性、細節(jié)把控度、風格個性化等方面仍有較大優(yōu)化空間，AIGC潛力能否充分釋放取決于和業(yè)務需求能否有效結合。例如，在客服場景中，多輪人機對話式客服不僅能改善用戶體驗，還節(jié)約了人工客服成本，但AIGC內容仍難以應對某些極為細分和高復雜度的需求。在芯片研發(fā)場景中，將產品開發(fā)周期從幾周縮短至幾小時，但對于某些定制化芯片往往還需額外投入?yún)?shù)訓練。在醫(yī)療科技場景中，AIGC基于真實病例數(shù)據(jù)生成的新數(shù)據(jù)解決了因醫(yī)療數(shù)據(jù)的稀缺性、敏感性造成的數(shù)據(jù)缺乏問題，為藥物研發(fā)、精準醫(yī)療、醫(yī)療影像等領域提供數(shù)據(jù)生成服務。長期來看，AIGC實現(xiàn)全場景滲透的本質是機器創(chuàng)造能力的低成本復制，必然離不開大規(guī)模高質量數(shù)據(jù)和低成本算力的托底，?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。35人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）人工智能驅動科學研究（AIforScience）從單點突破加速邁向平臺化人工智能驅動科學研究（AIforScience）從單點突破加速邁向平臺化研究）是利用AI的技術和方法，去學習、模擬、預測和優(yōu)化自然界和人類社會的各種現(xiàn)象和規(guī)律，從而推動科研創(chuàng)新。AI4S可顯著降低前沿科技研究中的智力成本并提升研究效率，主要應用領域包括生命科學、氣象預測、數(shù)學、分子動力學等，有望成為和經驗范式、理論范式、計算范式、數(shù)據(jù)驅動范式互相促進的第五大范式。圖7：AIforScience模型與基礎軟件發(fā)展情況業(yè)界一般認為2017-2021年是AI4S的概念導入期，此期間相關模型精度、技術路徑、學科門類、應用場景持續(xù)完善，出現(xiàn)了DeePMD加速分子動力學模擬、AlphaFold2破解蛋白質折疊預測難題等一批創(chuàng)新成果。圖7：AIforScience模型與基礎軟件發(fā)展情況結合全球AI4S領域基礎模型和軟件的發(fā)展情況來看18，2022年以后，全球范圍AI4S領域的模型和基礎軟件數(shù)量明顯增多，且功能由“輔助”“優(yōu)化”更多轉向“啟發(fā)”“指導”，一定程度上表明AI4S已由概念導入期的“單點突破”發(fā)展過渡到“平臺化”發(fā)展（圖24）。具體到中國AI4S發(fā)展情況來看，生物醫(yī)療、材料化學等領域的AI4S發(fā)展相對迅速，其他領域則仍處于起步階段，應用場景方面主要為專業(yè)化領域的單一場景應用，尚未出現(xiàn)跨領域應用。不過，中美歐三地AIforScience已發(fā)表論文數(shù)量超過了全球總數(shù)的80%，且中國數(shù)量領先，預計未來中國數(shù)據(jù)來源：中國科技網，畢馬威分析，中關村產業(yè)研究院2017201820192020202120222023數(shù)據(jù)來源：中國科技網，畢馬威分析，中關村產業(yè)研究院2017201820192020202120222023FermiNetPINNsFermiNetPINNsDeepWFDeepWFJAX-CFD●秦嶺·翱翔●物理驅動物理驅動HallucinationHallucinationDeePMDAIforDeePMDAIforScience模型 數(shù)據(jù)-機理融合SCUBAProteinMPNNProteinMPNNRFdiffusionRFdiffusionAlphaFoldABACUS-RAlphaFoldABACUS-RProGenProGenAlphaFold2AlphaFold2ESM-IF●ESM-IF●數(shù)據(jù)驅動CosmosflowAlphaTensorCosmosflowAlphaTensor東方·翼風東方·御風.AI指導和加速科學實驗.AI啟發(fā)理論及算法發(fā)現(xiàn)東方·御風.AI指導和加速科學實驗.AI啟發(fā)理論及算法發(fā)現(xiàn)●AI加速和優(yōu)化科學計算●AI輔助科學文獻研究水分子團簇大模型orFengWuorFengWuoGraphCastMetNetPanguMetNetPanguMeteorologyModelFourCastNet.機器化學家SciBert機器化學家SciBertGalactica藥物文獻大模型Galactica藥物文獻大模型MindScience(Chemistry)MindScienceMindScience(Chemistry)MindScience(SPONGE,Elec)MindScience(Flow)AIforMindScience(Flow)AIforScience基礎軟件ModulusClaraPaddleHelixDeePMDDeepFlamePaddleHelixDeePMDDeepFlameJAX-CFDUniFoldJAX-MDUniFoldJAX-MDPaddleSciencePaddleScience?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）36在“單點突破”階段，AI4S發(fā)展由科研學者主導，數(shù)據(jù)、模型、算法及方法論的原創(chuàng)性是市場關注重點，AI4S在特定任務或場景中的“單點應用”初步證明了對應解決方案的落地價值。“平臺化”發(fā)展則意味著，需要將這些已被證明的價值能力沉淀為平臺化工具，提升對下游的通用性價值，與此同時，產業(yè)界對于AI4S的工程化需求也逐漸增加，工程師和科研學者將共同主導AI4S下一階段的發(fā)展。AI4S的平臺化發(fā)展主要依靠四大工具的建設：模型算法和數(shù)據(jù)分析方法、高效率高精度的實驗表征方法、數(shù)據(jù)庫和知識庫、專用芯片和高效整合的計算能力。落地路徑主要為在共性平臺和功能套件的基礎上，針對特定學科的應用研究進行垂直整合，其他落地模式仍有待探索。目前亟需克服密集型計算數(shù)據(jù)龐雜無序、學科知識壁壘高、跨學科研究生態(tài)整合難度大等痛點。預計隨著相關科研機構和科技企業(yè)不斷沉淀底層數(shù)據(jù)分析和結構仿真設計能力，將更多“科學問題”轉化為“計算和工程問題”，AI4S領域有望出現(xiàn)類涌現(xiàn)一批“高效便捷、開箱即用”的科學研究智能化工具。?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。37人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）一般來說，學術界將人工智能的發(fā)展階段分為專用人工智能、通用人工智能和超人工智能。專用人工智能指機器具備表象性的智能特征，包括像人一樣思考、感知環(huán)境以及像人一樣行動，是機器學習的時代，典型案例如第一個戰(zhàn)勝圍棋世界冠軍的人工智能機器識、自覺等人類特征相連結，能夠執(zhí)行人類智力行為的機器智能。超人工智能指的是在科學創(chuàng)造力，智慧和社交能力等多方面都比人類大腦聰明很多的智能。目前，人工智能逐步向通用人工智能發(fā)展。通用人工智能的技術原理強調兩大特性：一是需要基于先進算法實現(xiàn)智能處理和決策，包括深度學習、強化學習、進化計算等；二是需要具備和人類大腦相似的認知架構，包括感知、記憶、分析、思考、決策、創(chuàng)造ChatGPT在文本對話領域表現(xiàn)出和人類行為要里程碑式產品，但在實際應用環(huán)境中，ChatGPT仍存在數(shù)據(jù)在線更新能力缺乏、多ChatGPT在感知尤其是實時感知能力等方面，仍需進一步優(yōu)化，而具身智能、腦機接口等技術的發(fā)展恰恰能帶來有效助力。具身智能（EmbodiedAI）是指具備自主決策和行動能力的機器智能，它可以像人類一樣實時感知和理解環(huán)境，通過自主學習和適應性行為來完成任務。腦機接口（BrainComputerInterface）是指在人或動物大腦與外部設備之間創(chuàng)建的直接連接，實現(xiàn)腦與設備的信息交換，結合大腦解碼技術等讓機器更好地理解人類認知過程。?2023畢馬威企業(yè)咨詢(中國)有限公司—中國有限責任公司，是與英國私營擔保有限公司—畢馬威國際有限公司相關聯(lián)的獨立成員所全球性組織中的成員。版權所有，不得轉載。人工智能全域變革圖景展望：躍遷點來臨（2023）38目前，具身智能和腦機接口技術均處在早期技術孵化階段，存在核心技術不成熟、研發(fā)成本較高、場景化應用難度高、監(jiān)管制度缺位等突出問題，距離實現(xiàn)商業(yè)化應用還有較長一段距離。一些研究機構和企業(yè)已經開始探索具身智能、腦機接口如何與ChatGPT相結合，有望催生一批更符合AGI特征的應用。用于機器人的設計原則，并總結了兩者結合后帶來的跨平臺、跨任務機器人控制等多項學團隊發(fā)布多模態(tài)具身視覺語言模型PaLM-E，該模型可執(zhí)行各種復雜的機器人指令且無需重新訓練，已表現(xiàn)出較好的遷移能力。2023年7月，AI科學家李飛