2024年生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀分析 生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展總體步入發(fā)展蓬勃時(shí)期【組圖】

行業(yè)主要上市公司：百度(BIDU.O);科大訊飛(002230);騰訊(0700.HK);阿里巴巴(BABA.N);商湯科技(0020.HK);拓爾思(300229);出門問問(2438.HK)等。

本文核心數(shù)據(jù)：生成式AI行業(yè)技術(shù)圖譜;生成式AI行業(yè)相關(guān)專利情況

生成式AI行業(yè)技術(shù)圖譜

生成式AI(GenAI)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，涉及無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督算法，使計(jì)算機(jī)能夠使用之前創(chuàng)建的內(nèi)容(如文本、音頻、視頻、圖像和代碼)來(lái)創(chuàng)建新內(nèi)容，以響應(yīng)簡(jiǎn)短的提示問題。AI大模型為生成式AI提供了技術(shù)基礎(chǔ)和能力，而生成式AI則展示了大模型在實(shí)際應(yīng)用中的潛在價(jià)值。

生成式AI進(jìn)入探索爆發(fā)期，某些細(xì)分技術(shù)經(jīng)過爆發(fā)開始走向落地，某些細(xì)分技術(shù)還處于培育期有待挖掘潛力。生成式AI技術(shù)圖譜主要評(píng)估了當(dāng)前市場(chǎng)上技術(shù)的成熟度與發(fā)展?jié)摿?。從下到上，代表?dāng)前采用度越高;從左到右的3條曲線，代表當(dāng)前對(duì)于整體市場(chǎng)規(guī)模的影響。一定程度上，左側(cè)曲線當(dāng)前的滲透率較高，右側(cè)的曲線未來(lái)的增長(zhǎng)潛力更高。

技術(shù)圖譜展示了三種類型的技術(shù)，其中變革性技術(shù)將徹底重塑市場(chǎng)和投資戰(zhàn)略，可能創(chuàng)造新的業(yè)務(wù)和市場(chǎng)機(jī)會(huì)，并為企業(yè)和消費(fèi)者市場(chǎng)帶來(lái)新能力。遞增性技術(shù)在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了重大改進(jìn)，以提供更好的業(yè)務(wù)結(jié)果。機(jī)會(huì)性技術(shù)將根據(jù)具體的使用情況而發(fā)展，其改進(jìn)現(xiàn)有技術(shù)/流程的能力尚未確定或有限。

生成式AI行業(yè)技術(shù)發(fā)展歷程：生成式AI技術(shù)飛速演進(jìn)

生成式Al技術(shù)飛速發(fā)展，在ChatGPT推出后的幾個(gè)月里，主要大型語(yǔ)言模型(LLM)的發(fā)展時(shí)間線如下圖所示，生成式AI技術(shù)及相關(guān)企業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)發(fā)布周期之短、初創(chuàng)公司數(shù)量之眾、與現(xiàn)有軟件的整合之快，皆不同凡響。

中國(guó)人工智能和生成式人工智能市場(chǎng)IT支出預(yù)測(cè)

中央企業(yè)要“開展AI+專項(xiàng)行動(dòng)，強(qiáng)化需求牽引，加快重點(diǎn)行業(yè)賦能，構(gòu)建一批產(chǎn)業(yè)多模態(tài)優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集，打造從基礎(chǔ)設(shè)施、算法工具、智能平臺(tái)到解決方案的大模型賦能產(chǎn)業(yè)生態(tài)。”中央企業(yè)正加快布局人工智能發(fā)展，推動(dòng)人工智能多領(lǐng)域跨界融合應(yīng)用。

就人工智能支出而言，中國(guó)將繼續(xù)引領(lǐng)亞太地區(qū)人工智能市場(chǎng)發(fā)展，占亞太地區(qū)人工智能總支出的五成，預(yù)計(jì)到2027年中國(guó)人工智能總投資規(guī)模將突破400億美元，年復(fù)合增長(zhǎng)率為25.6%。中國(guó)正在致力于推動(dòng)人工智能的進(jìn)步與發(fā)展，逐步成為全球人工智能強(qiáng)國(guó)。

大模型的應(yīng)用已經(jīng)不局限于NLP(自然語(yǔ)言處理) 領(lǐng)域

目前大模型的應(yīng)用已經(jīng)不局限于NLP(自然語(yǔ)言處理)領(lǐng)域，包括圖片、語(yǔ)音、視頻、代碼等多種模態(tài)的應(yīng)用開始涌現(xiàn)，而大模型、生成算法與多模態(tài)等底層技術(shù)的突破成為了生成式AI的質(zhì)變的關(guān)鍵。一方面，目前大模型可以廣泛適用于各類下游任務(wù)，當(dāng)前已經(jīng)成為了生成式AI的底層框架。許多跨領(lǐng)域的AI應(yīng)用均是構(gòu)建于大模型之上，能夠解決多任務(wù)、多場(chǎng)景、多功能需求，支撐各種模態(tài)的生成;另一方面，包括生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、變分自編碼器(VAE)、擴(kuò)散模型(DiffusionModel)、神經(jīng)輻射場(chǎng)(Nerf)等快速涌現(xiàn)的生成算法，以大模型為基礎(chǔ)，能夠創(chuàng)造出文字、圖片、語(yǔ)音、視頻、代碼等各種模態(tài)的內(nèi)容，而基于此之上的多模態(tài)應(yīng)用開始涌現(xiàn)。此外，超級(jí)深度學(xué)習(xí)近年來(lái)的快速發(fā)展帶來(lái)了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在大模型和多模態(tài)兩個(gè)方向上的不斷突破，并為AIGC技術(shù)能力的升級(jí)提供了強(qiáng)力的支撐和全新的可能性。

“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”相關(guān)專利數(shù)量最高

生成式人工智能的核心在于訓(xùn)練模型以理解和模仿數(shù)據(jù)分布，其中最具代表性的當(dāng)屬變分自編碼器(Variational Autoencoders, VAEs)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(Generative Adversarial Networks, GANs)以及Transformer架構(gòu)下的語(yǔ)言模型如GPT系列。隨著算力提升和算法優(yōu)化，這些模型不斷迭代，從早期簡(jiǎn)單的模式生成發(fā)展到如今能生成高度逼真且有邏輯連貫性的復(fù)雜內(nèi)容。結(jié)合Incopat對(duì)生成式AI相關(guān)專利技術(shù)數(shù)量情況的統(tǒng)計(jì)來(lái)看，截至2024年4月，“生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”相關(guān)專利技術(shù)數(shù)量最高，專利數(shù)量超過3500項(xiàng)。

更多本行業(yè)研究分析詳見前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景預(yù)測(cè)與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》。

同時(shí)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)研究報(bào)告、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商、產(chǎn)業(yè)圖譜、智慧招商系統(tǒng)、行業(yè)地位證明、IPO咨詢/募投可研、專精特新小巨人申報(bào)、十五五規(guī)劃等解決方案。如需轉(zhuǎn)載引用本篇文章內(nèi)容，請(qǐng)注明資料來(lái)源（前瞻產(chǎn)業(yè)研究院）。

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