中国智能媒体创新发展报告2022-2023.docx

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1、报告目录01大模型带来媒体融合新机遇02;中国智能媒体年度理论探讨(03中国智能媒体创新应用亮点04中国智能媒体发展趋势研判大模型带来媒体融合新机遇ZReportontheDevelopmentofIntelligentMediaConvergenceinChina(2022-2023)-技术环境：能力升级，迭代更新美国中国伴随计算机技术与人工智能技术的研发突破，新一轮的发展热点也逐步显现，CHATGPT的爆火带来的是整体大模型行业的齐头并进，从自然语言模型到深度机器学习，大模型技术推动着新一轮的Al技术的发展。通用AI能力的广泛应用也使得大模型技术日趋成熟，同时掌握尖端大模型技术的水平高低也

2、成为了国力竞争的衡量参考之一。xmg4G(IHr.EN)Ml:V5HG8M:300500G53(OeM.CN)M170MrSTOGB：100oo11oogmTenStfn(OpenAl.CN)0:67。BM:UWXMICn(MLEM),。：16万。mrTSOGB:J11FU9M.EN)Msxnzm一PM(Mt.CN)M540Oe3一*a：4096TPUr3各(RnNU&W”&tt：woOeMl-58文本(D窗，IMsttl图：部分国内外大模型参数量对比公司NLPCV多模态*zoNi：1力万CM49TBB.XaM:模型学数量模型泰数量模型参数量国产模型百度ERNIE3.0-Titan260BVI

3、MER-UFo2.017BERNIE-ViLG2.024B文。WM30(SflnNUWOCBB4TXM：Jmv100gpu讯HunYuan-NLP1THunYuan-VCfHUnYuanjvr阿里AIiceMind-PIug27B通义-视觉M610T华为代古语义大模型200B食古视更大楼型3B盘古多模方大模型-”WO亿SK19TBXcn(*XM1M5)Me014ZMLXB6海外模型OpenAIGPT-3175BImageGPT6.8BDALLE23.5B谷歌PaLM540BV-MoE15BPaLI17BViT-22B22B微软TuringULRv65.4BSwinTransfonerV23BB

4、E-31.9B图：多模态分类标签框架AogregatnnLayvrbonUryw图：多模态语义标签框架一、技术环境：能力升级，迭代更新多模态内容语义理解技术基于多模态内容语义理解技术模型构建一种基于多模态信息融合的语义理解模型,为多模态数据生成多知识维度的语义标签。该系统包括两个子模型：多模态分类标签模型(VeT)和多模态语义标签模型(VST),分别为视频生成分类标签和语义标签。多模态分类标签是预测t。PiC的类别，由于一级、二级类别合并后并不多，因此采用组合的方式进行文本分类。整体模型思路为一个两阶段框架，如下图所示,第一阶段是多模态特征编码，第二阶段包括多模态特征融合和分类器。图：预训练示

5、意图(a)ObjectDetection(b)VisualGrounding-技术环境：能力升级，迭代更新预训练大模型预训练大模型是目前深度学习领域的一个重要趋势，它通常涉及使用大量数据对大型神经网络进行预训练，以学习一种普遍适用的知识表示.此类模型一股分为两个阶段进行训练：预训练阶段和微调阶段.项训练阶段:在这个阶段，模型会在大量无标签数据上进行训练，例如整个互联网上的文本。这个过程被称为无监督学习，因为模型只需预测输入数据的某些方面，而不需要任何人工标签.在这个过程中，模型会学习到丰富的数据表示，例如单词、短语、句子的含义和它们如何组合在一起.微调阶段：在这个阶段，预训练过的模型会在特定任

6、务的有标签数据上进行进一步训练。例如，如果我们要训练一个新闻分类器，我们就可以在具有新闻类别标签的新闻文章数据上进行微调.在微调过程中，模型会学习到如何将在预训练阶段学到的知识应用到特定任务上.二.产业环境：大厂入局，构建生态国内各大科技企业纷纷入局Al大模型图：部分大模型厂商发展情况一览公司大模型模型底座NLP大模型CV大模型多模态大模型忖色Bai&SS文心大模型飞桨 PaddIePaddIe 深度学习平台文心NLP大模型 (ERNIE3.0)文心CV大模型（VlMER系列）文心跨模态大 模型（ERNlE 变体）构建了文心 大模型层、 工具平台层、产品与社区 三层体系Tencent Nffl

7、混元大模型太极机器学习 平台HunYuan-NLPHunYuan-VcrHunYuan tvr、 太极文工图广告类应用 表现出色CAIMmUhi Koop ee 通义大模型M6-OFA通义一 AIiceMind通义视觉通义M6构建了Al统 一底座典HUAWEI盘古大模型ModeIArts盘古NLP大模型盘古CV大模型也未上线发挥MOde as-a-service 商业价值大模型增强了AI技术的通用性，助力普惠Al的实现。未来，大模型有望于场景深度融合，配合专业工具和平台支持应用落地，开放的生态来激发创新，形成良性循环。头部企业均采取模型+工具平台+生态三层共建模式，有助于业务的良性循环，也更容

8、易借助长期积累形成竞争壁垒。大模型厂商主要包括百度、腾讯、阿里、商汤、华为等企业，也有智源研究院、中科院自动化所等研究机构，同时英伟达等芯片厂商也纷纷入局。二、产业环境：大厂入局，构建生态图：百度文心大模型全景文心百中百度文心大模型百度文心构建了文心大模型层、工具平台层、产品与社区三层体系。 产品能力：文心大模型+飞桨PaddiePaddle深度学习平台，满足市场大规模落地需求。 应用能力：百度已在金融、能源、制造、城市、传媒、互联网等行业拥有实际落地的标杆案例。 生态能力：在社区用户的基础上，可以实现与开发者、行业用户、上下游产业的正向互动。EasyDL三三8ML大拿切AJ开MFM工与零力X

9、-6三WiSR三-三tXOWJ-SXONLP大模牛代码Se*tch语言理解与生成ERHEWTkvERMElOXSSgMUbft(Pb行业大模型航天s三文心EKMElOZeui人员网百文心电影密百安文心-sat-xoTeI日度文心CV大模型跨模会大根型牛物H*大极中OCRB9於季习任务学习vMUt-cm白疡也觉机竽习VIMS6化台SHi学习HefaGtM0B-三*-M图：腾讯HUnYUan大模型全景评测收据和标准共建多海训练数爆脱敏/清洗/平台化二、产业环境：大厂入局，构建生态腾讯混元大模型2022年4月，腾讯首次对外披露HUnYUan大模型信息、，该模型协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP

10、大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。 HunYuan-NLP:万亿级别中文NLP预训练模型，参数量达IT,排名CLUELi总排行榜第一 HunYuan-Vcr:排名VCR(ViSUalCommonsenseReaSC)ning)榜单第一 HunYuanJvr:跨模态文字-视频检索Al大模型图：阿里通义大模型架构二.产业环境：大厂入局，构建生态阿里通义大模型2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会大规模预训练模型”主题论坛上，发布通义大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。 阿里达摩院基于其Al统一底座构建了通用模型与专业模型协同的层次化人工智能体

11、系。 统一底座层:M6-OFA模型作为单一模型，在不引入新增结构的情况下可处理超过30种跨模态任务。 通用模型层:NLP模型通义-AIiCeMind;CV模型通义-视觉；多模态模型通义-M6. 专业模型层:深入电商、医疗、娱乐、设计、金融、工业、制IMk等行业。台作伙伴交付BTAXJB行业大模加*tt 大*立XaAMmRMm椅WLSXfTft （候速交付：XfM. 0学2,小2注）K杼金大IMl (Wftknow how:狞业IMMM. HfMtt)10,11 行重 企也传ItIVitffI M TMUM工作源订A于 TJKHHMI美 SlMy 电博分听 9怯M 糊k(R*F gmran tt

12、smIraIlAWorkflow2.0PRO工作澹并行推理推架修处理法ModelArts Studio图：盘古大模型架构图：盘古NLP大模型参数量二.产业环境：大厂入局，构建生态华为盘古大模型华为云团队于2020年立项Al大模型，并于2021年4月发布盘古大模型。受益于华为的全栈式AI解决方案，大模型与昇腾(ASCend)芯片、昇思(MindSPOre)语言、ModeIArts平台深度结合。盘古大模型已经发展出包括基础大模型(L0)、行业大模型(L1)、行业细分场景模型(L2)三大阶段的成熟体系。2022年11月，华为云进一辘代盘古大模型的技术能力，扩展盘古大模型的服务范围，发布盘古气象大模型

13、、盘古矿山大模型、盘古OCR大模型三项重磅服务。中共中央政治局召开会议分析研究 当前经济形势和经济工作，指出要 重视通用人工智能发展，营造创新 生态，重视防范风险。中共中央政治局于2023年4月28日召开会议 中共中央总书记习近平主持会议三、政策环境：政策利好，行业规范“推动战略性新兴产业融合集群发展，构建新一代信息技术、人工智能、生物技术、新能源、新材料、高端装备、绿色环保等一批新的增长引擎。“加强全媒体传播体系建设，塑造主流舆论新格局。健全网络综合治理体系，推动形成良好网络生态。高举中国特色社会主义伟大旗帜为全面建设社会主义现代化国家而团结奋斗在中国共产党第二十次全国代表大会上的报告三、政策环境：政策利好，行业规范关于加快场景创新以人工智能高水平应用促迸经济高质量发展的指导意见IIIIH意见提出着力打造人工智能重大场景。提升人工智能场景创新能力。加快推动人工智能场景开放。鼓励常态化发布人工智能场景清单，支持举办高水平人工智能场景活动，拓展人工智能场景创新合作对接渠道.加强人工智能场景创新要素供给。推动场景算力设施开放，集聚人工智能场景数据资源，多渠道开展