数据、算法、算力 人工智能“三驾马车”齐头并进

绪言：跟着中邦数字经济的深切成长，财富数字化过程不息加快，大数据正在财富计划中的比重越来越高。天眼查数据推敲院特此推出“天眼新知”专栏，以天眼查大数据为依托，梳理财富格式及成长脉络，解读财富界限最新动态和投融资风向，为各方计划供给参考。

人工智能，源于一篇绕口令式的科技论文《神经行为中内正在思念的逻辑演算》、源于赫赫出名的“图灵测试”、源于20世纪50年代具备悠长目力的科技先贤们一次“不经意”的接洽。

人工智能，开始于对人类本身通晓的深切开采，对人的认识、思想的音信历程的模仿。今时今日，人工智能不再是科幻影戏中无法触及的观点，它已成为家喻户晓的“实际”，正在减轻人类的体力担负和脑力担负方面已垂垂显示出上风，比方正在十分气象预测等层面崭露锋芒。

跟着深度研习，大模子等闭节本事的深切成长，以Chat-GPT产生为新开始，人工智能将急迅迈入下一个“未知”的阶段。

人工智能从尺度的界说来讲，可参考《人工智能尺度化白皮书（2018）》中所提。人工智能是诈欺数字揣测机或者数字揣测机把持的呆板模仿、延长和扩展人的智能，感知境况、获取学问并操纵学问获取最佳结果的外面、方式、本事及利用编制。

正在大家人的眼中，人工智能是一位很是给力的助手，器械，可能告终管理职业历程的主动化，晋升职业功效，比方实施与人类智能相闭的智能举止，如决断、推理、说明、识别、感知、通晓、通讯、安排、研究、谋划、研习和题目求解等思想行为。

但与之其器械属性，才具属性比拟，人工智能更为苛重的是一种思想，是用来描画效法人类与其他人类思想闭联联的“认知”效用的呆板，如“研习”和“处理题目”。

人工智能财富正在20世纪50年代提出后，限于当时的本事才具，众限于外面学问的接洽，而线年的AlexNet模子问世。

人工智能观点于1956年被提出，AI财富的第一轮爆起源自2012年，2012年AlexNet模子问世开启了CNN正在图像识此外利用，2015年呆板识别图像的正确率初次抢先人（舛误率低于4%），开启了揣测机视觉本事正在各行各业的利用，动员了人工智能1.0期间的革新周期，AI+起源赋能各行各业，动员功效晋升。然而，人工智能1.0期间面对着模子碎片化，AI泛化才具不够等题目。

2017年Google Brain团队提出Transformer架构，奠定了大模子界限的主流算法基本，从2018年起源大模子火速盛行，2018年谷歌团队的模子参数初次过亿，到2022年模子参数抵达5400亿，模子参数涌现指数级增进，“预练习+微调”的大模子有用处理了1.0期间AI泛化才具不够的题目。新一代AI本事希望起源全新一轮的本事革新周期。

天眼查数据显示，截至目前，人工智能闭联企业近267.4万余家，个中，2023年一季度新增注册企业17万余家，与2022年同期比拟，上涨6.8%；

从区域漫衍来看，广东以39.9万余家位列区域首位；江苏、北京排列二、三位，分散具有22.4万余家以及21.8万余家；

从树立岁月来看，53.6%的闭联企业树立于1-5年内，树立于1年以内的闭联企业占比27.7%；

人工智能的急迅成长鞭策数据领域不息晋升。据IDC测算,2025年环球数据领域将抵达163ZB，个中80%-90%吵嘴构造化数据。数据效劳进入深度定制化的阶段，百度、阿里巴巴京东等公司依照区别场景和需求推出数据定制的效劳；企业需求的数据集从通用浅易场景向特性化纷乱场景过渡，比方语音识别数据集从遍及话向小语种、方言等场景成长，智能对话数据集从简答问答、把持等场景向利用场景、营业问答等对象成长。

各方踊跃搜求确立高质地学问集，鞭策学问驱动的他日人工智能利用成长。学问齐集包蕴语音、图像、文本等古板数据和界说、端正、逻辑联系等,是学问的数据化涌现,业界有名学问集有Wordnet、Hownet等。比方阿里巴巴团结香港理工大学基于装束安排学问斥地FashionAI学问集，加快了AI正在装束安排财富落地利用。

依照中邦信通院《人工智能白皮书（2022年）》，超大领域预练习模子接连鞭策本事升级，不停朝着大领域、众模态对象成长。自2020年OpenAI推出GPT-3后，谷歌、华为、智源推敲院、中科院、阿里巴巴等企业和推敲机构也接踵发力，赓续推出超大领域预练习模子，网罗Switch Transformer、DALL·EMT-NLG、盘古、悟道2.0、紫东太初和M6等。现时，预练习模子参数数目、练习数据领域根据300倍/年的趋向增进，增大模子和扩张练习数据仍是短期内演进对象；跨模态预练习大模子慢慢广博，现在仍旧不妨管理文本、图像、语音三种模态数据，他日不妨操纵更众类型数据的预练习模子将会出现。

轻量化深度研习本事明显晋升揣测功效。纷乱的深度研习模子需求消磨多量的存储空间和揣测资源，正在端边等资源受限的境况下难以利用。轻量化深度研习成为处理这一困难的苛重本事，具备低内存和低揣测量上风，本事网罗安排加倍紧凑和高效的神经搜集构造、对大模子“裁剪”掉个人模子构造，以及对搜集参数实行量化从而淘汰揣测量等。比方，紧凑模子的模范代外有谷歌提出的MobileNet和旷视提出ShufleNet等，百度推出的轻量化PaddleOCR模子领域减小至2.8Mb，正在GitHub上开源后受到热捧“天生式人工智能”本事不息成熟，他日听、说、读、写等才具将有机团结。目前，“天生式人工智能”本事被广大利用于智能写作、语音导航、代码天生、音信播报、有声阅读、影像修复等界限，通过呆板主动合成文本、视频、图像、语音等鞭策互联网数字内容临蓐的厘革。听、说、读、写等才具的有机团结成为他日成长趋向。比方央视、新华社、明后网等均推出了数字人主播。

据天眼查学问产权不所有统计，人工智能闭联的专利申请自2023年1月此后，已有1610余项，个中，发现专利占比抢先7成。

人工智能算力应需求驱动不息冲破，练习用和揣摸用的芯片仍正在加快成长。一方面正在模子练习阶段，依照Open AI数据，模子揣测量增进速率远超人工智能硬件算力增进速率，存正在万倍差异。另一方面，因为揣摸的泛正在性，揣摸用算力需求接连增进。与此同时，新的算力架构也正在不息搜求中，类脑芯片、存内揣测、量子揣测等备受闭怀。

练习芯片革新加快，揣摸芯片朝着专用定制化成长。基于GPU的练习芯片接连增加，面向GPU革新的企业起源发力，产生了摩尔线程、天数智芯、壁仞科技等一批专一GPU赛道的首创公司。基于ASIC等架构云端练习芯片才具晋升明显，寒武纪的思元370、原科技的“邃思2.0”以及百度的昆仑2等相对上一代产物均有3-4倍以上的算力晋升。

专用定制的端侧推理芯片百花齐放，面向手机利用的智能芯片成为亮点。2021年1月，联发科推出了高端手机芯片 Dimensity 1200，可角落管理5G、AI和图像数据等。8月，谷歌为其Pixel系列手机特意推出了首款智在行机芯片Tensor。类脑芯片、存内揣测、量子揣测等还是是中心搜求对象。类脑芯片、存内揣测、量子揣测等本事正在外面层面可告终高算力、低功耗等便宜，固然赢得了少许发展，但总体而言目前本事成熟度相对较低。

据天眼查投融资数据不所有统计，与GPU闭联的融资事项合计产生98起，融资金额超280亿元；个中，2023年融资事项合计产生3起，融资金额超4亿元。

人工智能，原本是个人代替人的认知效用。人工智能算法是数据驱动型算法，也便是说，要是念告终人工智能，开始需求把人类通晓和决断事物的才具教给揣测机，让揣测机研习到这种识别才具。

类比呆板研习，咱们要教它领悟一只猫，直接给它一张猫的图片，它是所有不领会这是什么。咱们得先有猫的图片，上面标注着“猫”这个字，然后呆板通过研习了多量的图片中的特性，这岁月再给呆板苟且一张猫的图片，它就能认出来这是猫了。

以是目古人工智能需求标注多量数据，即对原始音信实行数据标注。数据标注是大个人人工智能算法得以有用运转的闭节枢纽。数据标注是把需求呆板识别和判袂的数据贴上标签，然后让揣测机不息地研习这些数据的特性，最终告终揣测机不妨自立识别。这类职业量极大、历程极其死板且耗时的手动数据标志历程，仍旧成为AI经济系统中的苛重构成个人。

据天眼查学问产权不所有统计，与数据标注相闭的专利申请，自2023年1月此后，已有34项，均属于发现专利。

3月14日，Open AI正式颁发众模态大模子GPT-4，迭代速率较疾。创始人 Sam Altman 呈现，GPT-4是迄今为止效用最庞大、最类似的大型众模态模子，不妨承担图像和文本输入，正在各类专业和学术基准上均浮现出了人类程度。人工智能的成长仍旧进入了认知智能界限，文本智能、图像智能、音频智能、视频智能以及众模态认知智能，将会渐渐出生，他日为了应对纷乱和众变的利用场景，众模态智能的成长对象将成为一定。

主动驾驶本事是一个涉及众个界限的纷乱本事，人工智能本事是个中苛重的一环。正在主动驾驶中，人工智能重要职掌告终自立计划和智能感知。个中，自立计划涉及到正在各类区别的驾驶情境下，依照各类要素做出最佳的计划。这些要素网罗道道境况、交通境况、气象境况、行人和其他车辆的运动，以及其他各类要素。而智能感知则重要职掌告终对界限境况的感知，网罗车辆和行人的职位、速率、对象等音信的获取和阐发，这些音信将为主动驾驶汽车用来做出最佳的计划和运动供给救援。

人工智能不止正在工程界限赢得明确不起的筑树，正在性命科学界限也有着不俗的战绩，比方：Alphafold。2022年，DeepMind公司与欧洲生物音信推敲所的团结团队发外了生物学界限的一项宏大奔腾。他们诈欺人工智能（AI）编制AlphaFold预测出抢先100万个物种的2.14亿个卵白质构造，险些涵盖了地球上一起已知卵白质。这一冲破将加快新药斥地，并为基本科学带来全新革命。预测卵白质形势的才具对科学家很有效，由于它看待懂得其正在体内的效用以及诊断和调治被以为由舛误折叠的卵白质惹起的疾病至闭苛重，比方阿尔茨海默氏症，帕金森氏症，亨廷顿氏症和囊性纤维化。

近年来，中邦人工智能行业受到邦度的高度珍惜和中心救援，邦度推绝伦项战略，保护我邦人工智能财富持久成长。

从数据因素层面来看，十四届天下人大集会提出树立邦度数据局、重组科学本事部等有力方法。邦度数据局的树立希望加快数据因素市集化。

AIGC界限目前涌现出的内容类型不息充足、内容质地不息晋升、本事的通用性和工业化程度越来越强等趋向，这使得AIGC正在消费互联网界限日趋主流化，出现了写作助手、AI绘画、对话呆板人、数字人等爆款级利用，撑持着传媒、电商、文娱、影视等界限的内容需求。目前AIGC也正正在向财富互联网、社会代价界限扩张利用。

天眼查推敲院以为，他日，人工智能是否会真正代替人的接洽仍将接连。人工智能，是一场闭于学问研习的革命，呆板研习、深度研习、大模子等让人望而生畏的观点只是是呆板通晓寰宇的范式。与其鳃鳃过虑，忧虑自身被呆板所代替，不如与“呆板”同行，研习它，担任它，用好它，成为为我所用的器械。