序言：随著中国位数经济的深入细致产业发展，产业产业发展位数化进程不断加速，大统计数据在产业产业发展重大决策中的比重越来越高GW2查统计数据研究院特此推出“GW2国语日报”时评，以GW2查大统计数据为依托，梳理产业产业发展格局及产业发展演变过程，解读产业产业发展应用领域最新动态和项目投资风向，为各方重大决策提供参照。
本文为GW2国语日报·产业产业发展分析系列，第三十四篇人工智慧，来源于一篇片断式的信息技术论文《神经公益活动中内在思想的逻辑编程》、来源于大名鼎鼎的“哥德尔测试”、来源于20世纪末50二十世纪末具备长远眼光的信息技术先哲们一次“不经意”的探讨。
人工智慧，起始于对人类文明自身认知的深入细致挖掘，对人的意识、观念的信息操作过程的演示虽则今日，人工智慧不再是科幻片中无法触及的基本概念，它已成为经久不衰的“现实”，在减轻人类文明的体力经济负担和忍耐力经济负担方面已渐渐显示出优势，比如说在极端天气预测等层面埃唐佩县。
随著广度自学，大数学模型等关键控制技术的深入细致产业发展，以Chat-GPT暴发为打下基础，人工智慧将快速跨入下一个“未知”的阶段一、人工智慧：辅助工具特性与观念潜能的广度融合人工智慧从标准的定义来讲，可参照《人工智慧标准化绿皮书（2018）》中所提。
人工智慧是利用位数计算机系统或者位数计算机系统控制的电脑演示、延伸和扩展人的智能化，交互环境、获取科学知识并使用科学知识获最佳结果的理论、方法、控制技术及应用应用领域系统在大多人的眼中，人工智慧是一位非常烦人的助手，辅助工具，可以实现处理工作操作过程的自动化，提高管理效率，比如说执行与人类文明智能化有关的智能化行为，如判断、推理、证明、辨识、交互、认知、通信、设计、思考、规划、自学和难题求解等观念公益活动。
但与之其辅助工具特性，潜能特性相比，人工智慧更为重要的是一种观念，是用来描述模仿人类文明与其他人类文明观念密切相关的“认知”功能的电脑，如“自学”和“解决难题”人工智慧产业产业发展在20世纪末50二十世纪末明确提出后，局限于当时的控制技术潜能，多局限于理论科学知识的探讨，而真正已经开始暴发还是自2012年的AlexNet数学模型面世。
1.人工智慧1.0黄金时代（2012年-2018年）人工智慧基本概念于1956年被明确提出，AI产业产业发展的首轮暴发源自2012年，2012年AlexNet数学模型面世跨入了CNN在图像辨识的应用应用领域，2015年电脑辨识图像的准确度首度超过人（准确度低于4%），跨入了计算机系统视觉控制技术在各个应用领域的应用应用领域，助推了人工智慧1.0黄金时代的创新周期性，AI+已经开始借力各个应用领域，助推效率提高。
但是，人工智慧1.0黄金时代面临着数学模型碎片化，AI普遍化潜能严重不足等难题2.人工智慧2.0黄金时代（2017年-至今）2017年Google Brain项目组明确提出Transformer架构，奠定了大数学模型应用领域的主流算法基础，从2018年已经开始大数学模型迅速流行，2018年谷歌项目组的数学模型模块首度过亿，到2022年数学模型模块达到5400亿，数学模型模块呈现指数级增长，“预训练+微调”的大数学模型有效解决了1.0黄金时代AI普遍化潜能严重不足的难题。
新一代AI控制技术有望已经开始全新一轮的控制技术创新周期性GW2查统计数据显示，截至目前，人工智慧相关企业近267.4丘壳，其中，2023年一季度新增注册企业17丘壳，与2022年同期相比，上涨6.8%；从地域分布来看，广东以39.9丘壳位列区域首位；江苏、北京分列二、三位，分别拥有22.4丘壳以及21.8丘壳；
从成立时间来看，53.6%的相关企业成立于1-5年内，成立于1年以内的相关企业占比27.7%；另据GW2查不完全统计，人工智慧产业产业发展自2023年1月以来，融资事件合计发生143起，融资金额超800亿元。
二、统计数据、算法、算力：人工智慧的“三驾马车”1.统计数据：“巧妇难为无米之炊”人工智慧的快速产业发展推动统计数据规模不断提高据IDC测算,2025年全球统计数据规模将达到 163ZB，其中80%-90%是非结构化统计数据统计数据服务进入广度定制化的阶段，百度、阿里巴巴、京东等公司根据不同场景和需求推出统计数据定制的服务；企业需求的统计数据集从通用简单场景向个性化复杂场景过渡，例如语音辨识统计数据集从普通话向小语种、方言等场景产业发展，智能化对话统计数据集从简答问答、控制等场景向应用应用领域场景、业务问答等方向产业发展。
各方积极探索建立高质量科学知识集，推动科学知识驱动的未来人工智慧应用应用领域产业发展科学知识集中包含语音、图像、文本等传统统计数据和定义、规则、逻辑亲密关系等,是科学知识的统计数据化呈现,业界著名科学知识集有Wordnet、Hownet等例如阿里巴巴联合香港理工大学基于服装设计科学知识开发FashionAI科学知识集，加速了AI在服装设计产业产业发展落地应用应用领域。
2.算法（数学模型、软件）：“困难”总比方法多根据中国信通院《人工智慧绿皮书（2022年）》，超大规模预训练数学模型持续推动控制技术升级，继续朝着大规模、多模态方向产业发展自2020年OpenAI推出GPT-3后，谷歌、华为、智源研究院、中科院、阿里巴巴等企业和研究机构也相继发力，陆续推出超大规模预训练数学模型，包括Switch Transformer、DALL·EMT-NLG、盘古、悟道2.0、紫东太初和M6等。
当前，预训练数学模型模块数量、训练统计数据规模按照300倍/年的趋势增长，增大数学模型和增加训练统计数据仍是短期内演进方向；跨模态预训练大数学模型逐渐普遍，如今已经能够处理文本、图像、语音三种模态统计数据，未来能够使用更多类型统计数据的预训练数学模型将会涌现。
轻量化广度自学控制技术显著提高计算效率复杂的广度自学数学模型需要耗费大量的存储空间和计算资源，在端边等资源受限的情况下难以应用应用领域轻量化广度自学成为解决这一难题的重要控制技术，具备低内存和低计算量优势，控制技术包括设计更加紧凑和高效的神经网络结构、对大数学模型“裁剪”掉部分数学模型结构，以及对网络模块进行量化从而减少计算量等。
例如，紧凑数学模型的典型代表有谷歌明确提出的MobileNet和旷视明确提出ShufleNet等，百度推出的轻量化PaddleOCR数学模型规模减小至2.8Mb，在GitHub上开源后受到热捧“生成式人工智慧”控制技术不断成熟，未来听、说、读、写等潜能将有机结合。
目前，“生成式人工智慧”控制技术被广泛应用应用领域于智能化写作、语音导航、代码生成、新闻播报、有声阅读、影像修复等应用领域，通过电脑自动合成文本、视频、图像、语音等推动互联网位数内容生产的变革听、说、读、写等潜能的有机结合成为未来产业发展趋势。
例如央视、新华社、光明网等均推出了位数人主播据GW2查科学知识产权不完全统计，人工智慧相关的专利申请自2023年1月以来，已有1610余项，其中，发明专利占比超过7成3.算力（硬件）：日行千里事半功倍人工智慧算力应需求驱动不断突破，训练用和推断用的芯片仍在加速产业发展。
一方面在数学模型训练阶段，根据Open AI统计数据，数学模型计算量增长速度远超人工智慧硬件算力增长速度，存在万倍差距另一方面，由于推断的泛在性，推断用算力需求持续增长与此同时，新的算力架构也在不断探索中，类脑芯片、存内计算、量子计算等备受关注。
训练芯片创新加速，推断芯片朝着专用定制化产业发展基于GPU的训练芯片持续增多，面向GPU创新的企业已经开始发力，出现了摩尔线程、天数智芯、壁仞信息技术等一批专注GPU赛道的初创公司基于ASIC等架构云端训练芯片潜能提高显著，寒武纪的思元370、原信息技术的“邃思2.0”以及百度的昆仑2等相对上一代产品均有3-4倍以上的算力提高。
专用定制的端侧推理芯片百花齐放，面向手机应用应用领域的智能化芯片成为亮点2021年1月，联发科推出了高端手机芯片Dimensity 1200，可边缘处理5G、AI和图像统计数据等8月，谷歌为其Pixel系列手机专门推出了首款智能化手机芯片Tensor。
类脑芯片、存内计算、量子计算等依旧是重点探索方向类脑芯片、存内计算、量子计算等控制技术在理论层面可实现高算力、低功耗等优点，虽然取得了一些进展，但总体而言目前控制技术成熟度相对较低据GW2查项目投资统计数据不完全统计，与GPU相关的融资事件合计发生98起，融资金额超280亿元；其中，2023年融资事件合计发生3起，融资金额超4亿元。
4.统计数据标示：人工智慧背后“人工”的力量人工智慧，其实是部分替代人的认知功能人工智慧算法是统计数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智慧，首先需要把人类文明认知和判断事物的潜能教给计算机系统，让计算机系统自学到这种辨识潜能。
类比电脑自学，我们要教它认识一只猫，直接给它一张猫的图片，它是完全不知道这是什么我们得先有猫的图片，上面标示着“猫”这个字，然后电脑通过自学了大量的图片中的特征，这时候再给电脑任意一张猫的图片，它就能认出来这是猫了。
所以目前人工智慧需要标示大量统计数据，即对原始信息进行统计数据标示统计数据标示是大部分人工智慧算法得以有效运行的关键环节统计数据标示是把需要电脑辨识和分辨的统计数据贴上标签，然后让计算机系统不断地自学这些统计数据的特征，最终实现计算机系统能够自主辨识。
这类工作量极大、操作过程极其枯燥且耗时的手动统计数据标记操作过程，已经成为AI经济体系中的重要组成部分据GW2查科学知识产权不完全统计，与统计数据标示有关的专利申请，自2023年1月以来，已有34项，均属于发明专利三、应用应用领域应用领域：从科学知识自学、到交通出行改变你我的生活。
1.大数学模型3月14日，Open AI正式发布多模态大数学模型GPT-4，迭代速度较快创始人 Sam Altman 表示，GPT-4是迄今为止功能最强大、最一致的大型多模态数学模型，能够接受图像和文本输入，在各种专业和学术基准上均表现出了人类文明水平。
人工智慧的产业发展已经进入了认知智能化应用领域，文本智能化、图像智能化、音频智能化、视频智能化以及多模态认知智能化，将会逐步诞生，未来为了应对复杂和多变的应用应用领域场景，多模态智能化的产业发展方向将成为必然2.自动驾驶自动驾驶控制技术是一个涉及多个应用领域的复杂控制技术，人工智慧控制技术是其中重要的一环。
在自动驾驶中，人工智慧主要负责实现自主重大决策和智能化交互其中，自主重大决策涉及到在各种不同的驾驶情境下，根据各种因素做出最佳的重大决策这些因素包括道路情况、交通情况、天气情况、行人和其他车辆的行动，以及其他各种因素。
而智能化交互则主要负责实现对周围环境的交互，包括车辆和行人的位置、速度、方向等信息的获取和分析，这些信息将为自动驾驶汽车用来做出最佳的重大决策和行动提供支持3.生命科学人工智慧不止在工程应用领域取得了了不起的建树，在生命科学应用领域也有着不俗的战绩，比如说：Alphafold。
2022年，DeepMind公司与欧洲生物信息研究所的合作项目组公布了生物学应用领域的一项重大飞跃他们利用人工智慧（AI）系统AlphaFold预测出超过100万个物种的2.14亿个蛋白质结构，几乎涵盖了地球上所有已知蛋白质。
这一突破将加速新药开发，并为基础科学带来全新革命预测蛋白质形状的潜能对科学家很有用，因为它对于了解其在体内的作用以及诊断和治疗被认为由错误折叠的蛋白质引起的疾病至关重要，例如阿尔茨海默氏症，帕金森氏症，亨廷顿氏症和囊性纤维化。
四、前景预测1.政策层面：鼎力支持人工智慧是引领未来的新兴战略性控制技术，是驱动新一轮信息技术革命和产业产业发展变革的重要力量近年来，中国人工智慧行业受到国家的高度重视和重点支持，国家推出多项政策，保障我国人工智慧产业产业发展长期产业发展。
从统计数据要素层面来看，十四届全国人大会议明确提出成立国家统计数据局、重组科学控制技术部等有力举措国家统计数据局的成立有望加速统计数据要素市场化从自主创新层面来看，重组科学控制技术部、健全新型举国体制有利于推动我国信息技术自主创新产业发展。
2.应用应用领域层面：前景广阔AIGC应用领域目前呈现出的内容类型不断丰富、内容质量不断提高、控制技术的通用性和工业化水平越来越强等趋势，这使得AIGC在消费互联网应用领域日趋主流化，涌现了写作助手、AI绘画、对话电脑人、位数人等爆款级应用应用领域，支撑着传媒、电商、娱乐、影视等应用领域的内容需求。
目前AIGC也正在向产业产业发展互联网、社会价值应用领域扩张应用应用领域GW2查研究院认为，未来，人工智慧是否会真正替代人的探讨仍将持续人工智慧，是一场关于科学知识自学的革命，电脑自学、广度自学、大数学模型等让人望而却步的基本概念不过是电脑认知世界的范式。
与其杞人忧天，担心自己被电脑所替代，不如与“电脑”同行，自学它，掌握它，用好它，成为为我所用的辅助工具
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