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政策推动：中央与地方协同发力 国际形势：美国的AI战略与竞争优势 技术生态：从芯片到大模型的协同创新 应用场景：用户与企业端的双重驱动 持续发展的关键趋势与难题
生成式人工智能（Generative AI）在2024年继续保持高速发展，广泛应用于多个领域，从政策支持到技术生态，从应用场景到未来挑战，其发展现状和趋势备受关注。
CNNIC中国互联网络信息中心发布《生成式人工智能应用发展报告（2024）》，全面解析2024年生成式人工智能的发展态势。
我国民间资本对人工智能领域的投资热情也空前高涨。
数据显示，2024年前三个季度，我国共发生 504 起与人工智能相关的投融资事件，合计金额约 812 亿元。
在民间资本的推动下，人工智能初创企业如雨后春笋般涌现。据全国组织机构统一社会信用代码数据服务中心统计，2024 年上半年我国人工智能企业数量同比增长 35.65%。
政策推动：中央与地方协同发力
生成式人工智能的快速发展离不开政策的支持。
从中央到地方，政府为这一技术的发展提供了坚实的保障。数据显示，自2023年1月至2024年9月，全国有16个省级行政区发布了标题中含有“人工智能”的产业行动计划或措施文件。
例如，北京推出了《北京市推动“人工智能+”行动计划（2024-2025年）》，明确了推动人工智能应用的重点方向。地方政府还通过营造良好的营商环境、打造产业集聚区等方式，加速人工智能生态的发展。
从国家层面来看，《生成式人工智能服务管理暂行办法》和《人工智能安全治理框架》等政策的陆续出台，为生成式人工智能的规范化发展提供了制度保障。
这些政策不仅涵盖技术创新、场景应用，还聚焦标准建设和行业规范，为行业健康发展奠定了基础。
近期我国人工智能的主要政策：
国际形势：美国的AI战略与竞争优势
从国际视角看，美国在生成式人工智能领域继续保持领先地位。
2023年至2024年间，美国通过一系列战略举措强化其在AI技术中的主导地位。例如，美国政府出台了多项政策，包括对AI基础设施的投资、伦理标准的制定以及国际合作的推动。
OpenAI的估值从2022年底的29亿美元飙升至2024年10月的1570亿美元，成为生成式人工智能领域的标杆。
此外，美国的大型科技企业在芯片、算法和大模型训练方面具备显著优势。
例如，英伟达开发的专用芯片大幅提升了模型训练效率，而OpenAI的GPT系列模型已成为行业标准。
美国还在国际人工智能监管框架中发挥主导作用，以确保其技术优势能够转化为全球市场的竞争力。
11月21日，斯坦福大学更新了全球人工智能活力工具（GVT），并发布了一份全球AI实力排行榜，36个国家在人工智能领域的综合表现被系统评估。
榜单显示，美国稳居第一，中国紧随其后
斯坦福大学报告显示，中国在AI研发方面表现出色，特别是在AI相关论文、专利申请和技术转化上领先全球。
2023年，中国AI期刊论文发表数量全球第一，会议论文和专利数量也稳居前列。这说明中国科研投入已形成规模效应，但仍需在高影响力论文和核心技术创新上追赶美国。
此外，中国的企业和高校合作潜力巨大，未来应进一步加强产学研结合，推动原创技术突破。
技术生态：从芯片到大模型的协同创新
生成式人工智能技术的迭代依赖于完整的生态体系支持。当前的技术架构已演变为“芯片—框架—模型—应用”四层结构。
高性能芯片提供算力支撑，深度学习框架降低了模型开发的门槛，而大模型如文心一言、通义千问等则成为实际应用的核心。
据报告，截至2024年7月，中国已经备案并上线为公众服务的生成式人工智能大模型达190多个。这些大模型不仅体现在文本生成领域，还在图像、音频和多模态场景中展现了强大能力。
智能体的繁荣进一步扩展了生成式人工智能的应用边界，使其能够感知环境、自主决策并完成复杂任务。
智能体（Agent）的重要性在2024年进一步凸显。智能体是能够自主感知环境并采取行动完成目标的系统，通过理解、规划和执行任务，在多领域实现高度智能化应用。
例如，在工业生产中，智能体可优化生产流程并进行异常检测；在公共安全领域，智能体可实时监测并快速响应突发事件，显著提升效率和安全性。
多模态大模型的能力也在提升。2024年，自动驾驶、智慧农业等领域率先实现突破。例如，中国农业大学发布的“神农大模型2.0”支持农业生产的多模态交互，提高了育种、种植和养殖效率。
见：
应用场景：用户与企业端的双重驱动、
在用户端，生成式人工智能通过智能助手等形式为大众生活带来便捷体验。
截至2024年6月，中国有2.3亿人使用过生成式人工智能产品，占整体人口的16.4%。用户主要利用生成式人工智能进行问题解答、生成办公文档、休闲娱乐和内容创作。
例如，百度文库基于文心大模型推出的智能PPT功能，能够从构思到生成全程辅助用户，高效完成内容创作。Bilibili平台数据显示，每月有超过8000万用户观看生成式人工智能相关内容，显示出其在娱乐领域的广泛影响。
未成年人是国家的未来，也是生成式人工智能产品的重要使用者，因此其对人工智能相关知识的认知和学习，具有非常重要的意义。
针对老师（主要为班主任）的调查发现，94.4%的老师认为有必要让学生了解或学习人工智能相关知识。
针对在校学生调查发现，40.6%的未成年网民表示听说过人工智能技术且对此非常感兴趣；16.4%的未成年网民表示没听说过，而这部分群体主要为小学生
在企业端，生成式人工智能正加速推动各行各业的智能化升级。贵阳市公安交通管理局联合百度智能云，利用智能信控系统优化了31个交通节点的信号灯时长，使早高峰拥堵时长缩短30分钟。海淀区政府通过政务大模型将数据分析效率提升了数十倍，将原本需要3天的任务压缩到1分钟完成。
农业领域也不例外。“神农大模型2.0”通过引入多模态技术，为农业生产决策提供高效支持。2024年，这一模型被广泛应用于育种、种植和气象分析等场景，实现了农业智能化管理。
持续发展的关键趋势与难题
生成式人工智能在未来的发展潜力巨大。
根据研究机构IDC的预测，到2027年，全球生成式人工智能的市场规模将接近1500亿美元，年复合增长率可达85.7%。这一趋势表明，无论是企业还是个人用户，都将持续受益于人工智能技术的进步。
然而，生成式人工智能的发展也面临多重挑战。
大模型训练对算力和数据资源的需求巨大，导致成本高企。
内容生成的准确性与安全性问题依然突出
人才的培养任重道远
伦理与数据隐私风险成为技术落地的重要瓶颈。
报告也给出了相关建议
推动算力芯片产业发展 推动数据资源开放共享 推动产业引导扎实有效 推动专业人才教育培养 推动安全体系持续完善
2024年的生成式人工智能已从技术探索阶段迈入规模化应用期。中国在政策支持、技术生态建设以及多场景应用方面展现了强劲的创新力。然而，要在全球竞争中占据领先地位，还需持续应对多方面的挑战。
未来，随着技术的不断突破和生态的进一步完善，生成式人工智能将在更多领域释放潜力，为社会创造前所未有的价值。
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