中国AGI市场发展研究报告 2024word版.docx

《中国AGI市场发展研究报告 2024word版.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国AGI市场发展研究报告 2024word版.docx（61页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、极客邦科技双数研究院InfoQ研究中心中国AGl市场发展研究报告2024InfoQ极客传媒目录CONTENTOl中国AGl市场发展背景02中国AGl市场发展特征03中国AGI市场应用现状中国AGl市场发展趋势预测全球Al市场发展，正在进入了AGl主导的时代在经历了初期的探索与技术积累，以及随后的技术突破与商业化探索阶段后，人工智能市场迎来了爆发期，并逐渐进入以人工通用智能(AGI)为主导的新时代。探索阶段2011年以前人工智能主要处于概念提出和初步探索阶段。1950年，图灵测试为评估机器是否具备人类水平智能提供了一个哲学和方法论的框架。1956年，达特茅斯会议上，“人工智能”这一术语被正式提出

2、，标志着Al作为一独立学科的诞生。初步应用阶段2011年-2016年人工智能技术开始取得显著突破，并逐渐商业化。2011年，IBM的超级计算机沃森在电视智力问答节目危险边缘中战胜了人类冠军，这一成就证明了Al在理解和处理复杂语言问题方面的能力。深度融合阶段2020年-至今人工智能技术进入了一个更为成熟和广泛应用的阶段，AI开始与各行各业深度融合，并进入AGl主导的时代。2020年，GPT-3的推出在自然语言处理领域取得了显著成就，进一步提升了Al技术的智能化水平，加深了公众对Al潜力的认识和期待。政策逐步深化：国家级政策频繁出台，为AGl的实现提供政策土壤人工智能领域政策正在逐步深化。从最初的

3、观望态度到现在的积极融入，中国的政策环境经历了显著的演变。地方政府和多部联合发布的政策数量急剧增加，反映出跨部协作和地方特色创新的趋势。创新推动阶段：技术创新与应用推广着眼未来：战略部署与伦理治理着眼于Al的远发展和国家战略，政府工作报告和中国发展高层论坛强调人工智能的重要性。关注人工智能伦理治理和科技创新，旨在平衡创新与监管。一初始阶段：基础设施与法规建设专注于建立基础设施，如电子信息制造业2023一2024年稳增行动方案中提到的数据和人工智能基础设施建设。强调法律和安全框架的构建，例如生成式人工智.整合与实施阶段：3全面布局与综合QT应用政策覆盖广泛，涉及多个领域和多个部的联合政策发布，如

4、“数据要素X”三年行动计划。,强调AI的战略地位和行业应用，2024年人工智能+首次提出，象征着AI作为产业创新的关键抓手。支持技术创新和产业集群发展，如上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施。重点发展具体技术应用,比如人形机器人的创新开发（人形机器人创新发展指导意）。能服务管理暂行办法确立了安全评估规定。国内Al市场融资活跃，顶级Al领域人才数量中美差距较大资本市场活跃：较去年相比，今年第一季度融资金额远超去年同季度。2023年整年AI领域投资事件39起，融资金额50.7亿元，2024年第一季度，AI领域投资事件13起，融资金额74.9亿元。同时，融资轮次依然在早期融资。顶级人才数量差距

5、大：根据AI2000学者国家分布显示，中国与美国拥有世界上近八成的顶级Al领域人才。其中，美国有1188人，中国369人，美国人才储备为中国的3.2倍。2024年1月-4月Al领域投融资次数与金额2024年1月-4月Al领域融资轮次67.815.4%天使轮A轮B轮C轮战略投资中国AGl市场将期保持快速增态势 InfoQ研究中心预计，2030年中国AGl应用市场规模将达到4543.6亿元人民币。 2024-2027中国AGl应用市场将经历过速启动期；每年市场增速都将超过100%,2028年起，市场将进入快速成期，年市场增速保持在50%以上。并于2027年突破千亿人民币市场规模。 InfoQ研究中

6、心认为，中国AGI应用市场规模发展将由企业市场引领主导，到2030年企业市场规模预计达到3024.6亿元人民币。中国AGl市场四层结构示意图基础设施层算力、数据百度、阿里巴巴、科大讯、智谱AI、百川智能、零一万物、MiniMaX等解构AGl市场，四层结构释放技术潜力InfoQ研究中心将中国AGl市场自下向上分为基础设施层、模型层、中间层和应用层四层，这四层结构共同构成了中国AGl市场的技术框架。典型厂商出问问、商汤科技、作业帮、秘塔科技、美图、聆心智能、钉钉、WPS等阿里巴巴、腾讯、京东、网易有道、海等模型层是AGl的核心，其能力直接影响最终AGl应用效率基础设施层是实现AGl的基石，是保证模

7、型训练、中国电信、中国移推理部署能力的基础动、华为、浪潮等基础层：为解决算力短缺，短期唤醒沉睡算力，期持续建设智算中心伴随着AGl的不断发展，模型训练和部署对算力的需求不断提升，但中国在算力领域面临诸多挑战。截至2023年底，我国智能算力规模达到了70EF1.OPS,增速超过70%。但距离算力基础设施高质量发展行动计划设置的智能算力规模，仍存在50%的智算缺o因此，为了更好地应对算力短缺问题，短期的关键是如何唤醒沉睡算力，提高现有算力利用率。期持续建设智算中心满足算力供给，除了产业链相关企业，政府和运营商正在接力智算中心建设。我国智能算力建设缺口50%的现状.128个智算中心建设状态和主导方背

8、景分布情况短期内唤醒沉睡算力云算力租赁、算力调度中心等建设,在短期内有限的供给下，探索异构算力池，优化算力使用效率。期算力国产化和智算中心持续建设在美国对GPU管控趋严的背景下，中国国产算力抓住发展机遇，加强自主可控能力，期补充算力空缺。基础层：场景多但流动少，中国正在加速挖掘数据价值数据是大模型训练过程中不可或缺的燃料，其规模和质量也是影响大模型性能的核心要素。在数据总量多，但垂直领域数据流动少的现状下，国家数据局等17部联合印发“数据要素X”三年行动计划（20242026年）。推动科研机构、头企业等开展行业共性数据资源库建设、在重点领域、相关区域组织开展公共数据授权运营、引导企业开放数据，

9、鼓励市场力量挖掘商业数据价值。中国公开训练数据供给现状与行动计划现状数据总量多根据全国数据工作会议，经初步测算，2023年我国数据生产总量预计超32ZB。垂直领域数据流动少开源中文数据集有效供给少，全球通用的50亿大模型数据训练集里，中文语料占比仅为1.3%。完善数据要素市场相关制度行业共性数据资源库建设垂直领域公共数据来源较少，私有数据开放程度偏低。二在科研、文化、交通运输等领域，推动科研机构、头企业等开展行业共性数据资源库建设，打造高质量人工智能大模型训练数据集。行Z动计戈IJ通过数据交易体系建设，建立更加开放、透明的数据资源共享机制，引导企业合理开放数据，鼓励优质供给和增加数据流通。模型

10、层：通用大模型蓬勃发展，短时间内落地仍需行业大模型补行Vl/大精剂游戏电商Ir社交文娱I传媒影视-1!I阅文妙笔!文心传媒，影II大模型I视行业大模型I膏I1盘古跨境电商、SotiAl印T盘古媒体大模型I大模型玉才游戏行U!吁二二TI业大模型|文曲大模型|教育IkidsGPlIIIIn大BixII星辰教育大II模型可印短II/方困I一汽;W*11文心常髀W11大模型仓颉汽大模型1,IFinG1.MDriveGPTi|金融行业大模里十刎是线小将刑1.ightGPT口和星春大模型马上消西金刚盘古汽大模型II大模型金融1k1.则)想金融大模文因金融大模I型FD-1.1.M能源制造-I文心能源/I制造

11、行业I大模型星辰矿山I大模型盘古矿山大模型一医疗-I其他；I*盟i本草)!嘴里6携程问道(W11/城市/社I科/行业大科大讯营销大模型I模型盘古气象大模型I白玉兰科学大模型1.0招联智鹿金融大I模型IDOCtOrGTlChQt1.aWHMM|*火医疗大模型11法律大模型三田*蜡开Il通用K牙臭型玄厂商rI-服务商I科技公司CH)EJ里云I通义疆镇I九天1额黯勰Pl百灵河淄I天工Bai噩百度I文心metUIMiracleVision队赠照I孟子IIIIencenTHSiH混元土用电田|星河|IQMoonshotAiImoonshotC|日日新I盘古IIMNMAXjfKSabab。兔展聪I从容，D

12、.C。Ml言犀；I僦您RI鸿湖II36I智脑格盟巴I山海r开源大模型IBaichuan2ChatG1.M3CogV1.M星辰语义大模型-TeIeehatSkywork丹QWen船:愿X元蒙大模1-1l研究机构j仪雅惟I星火建度甚IPoly1.MiCjw)二郎神IntellinusionI天书JelI西湖ImOSS三JI悟道42西湖心底I西湖法网易伏到I玉言11Al紫东太初何出门间间I序列猴子Ij豳圈段邕由典然漫中虫I天河天元I型MOSS嚏书生浦语O三ASI中间层：作为应用落地的能力补充，智能体表现亮眼*中间层是连接应用层和模型层的桥梁，在现阶段是作为大模型应用落地能力补充的重要层级，随着底层模

13、型技术的持续进步与演化，未来可能会出现模型层逐渐内化并泛化出原本由中间层提供的部分能力。中间层常形式包含微调、检索增强生成、提示工程和智能体。智能体在目前发展阶段因为其适应性搞和成本适中正在被更多的企业采用。与此同时新的沟通应用和模型层的需求还会持续出现。应用层中间层不断产生新需求适应性高基于应用的需要,中间层通过技术形式帮助应用层实现通用模型不具备的一些能力应用层模型层中间层中间层一模型层能力逐渐内化随着中间层能力的不断实践和积累，相对通用和标准化的能力将从中间层中提炼集成在模型层中。适应性低用于解决模型在实际应用中的交互和决策问题。提示工程用于解决模型对于不同任务的泛化能力不足的问题。智能

14、体(Agent)微调成本低检索增强生成用于幻觉和知识更新的问题。用于解决预训练模型在特定任务上性能不足的问题。j成本高OAIAgent具有四大特征，正在以三种形式开展工作AlAgent具有自主行动、沟通交互、随机反应和目标导向的特征，并且正在以多种角色拓展大模型应用范围。AIAgent的四大特征无需人类干预执行任务和作出决策与人和智能体进Slr行交流和协作感知环境变化并作出4St相应的反应主动采取行动以实现目标HjIHIIIAIAgent的三种工作方式1f*x*A单Agent独立工作epl.多Agenl矩阵协同工作，q其中包括BOSSAgent统;ep1.场多、筹和发号指令其他*w*w*Agent各司其职执行任务C-QnR，击单个或多Agent矩阵与人p3服一协同工作。AIAgent成为推动Al技术革命的关键力量在通往AGl