作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。习近平总书记指出，“中国高度重视人工智能发展，积极推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，培育壮大智能产业，加快发展新质生产力。”我国高度重视人工智能技术、产业发展治理，出台一系列政策文件为包括生成式人工智能在内的人工智能技术、产业健康有序发展奠定了坚实的制度基础，推动相关领域实现高质量发展。
中国互联网络信息中心（CNNIC）组织编写《生成式人工智能应用发展报告》（以下简称《报告》），基于“发展历程-政策环境-技术生态-应用探索”的分析框架，对生成式人工智能的产业发展情况、投融资情况、用户使用情况进行研究分析，展现社会各界对新兴技术的探索实践，力图为政府部门、国内外行业机构、专家学者和广大人民群众了解我国生成式人工智能的发展现状提供参考。
01 生成式人工智能发展现状
生成式人工智能基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的人工智能技术分支。早期的尝试受限于计算能力和数据资源，深度学习的出现带来了革命性变化。2014年生成对抗网络（GAN）概念的提出成为重要里程碑，后续变分自编码器、扩散生成模型等技术进一步推动了图像生成技术的发展。2022年OpenAI推出的ChatGPT及其后续模型引起了全球关注。
我国人工智能产业体系全面，相关企业超过4500家，核心产业规模接近6000亿元人民币，产业链覆盖芯片、算法、数据、平台、应用等上下游关键环节。截至2024年7月，我国完成备案并上线的生成式人工智能服务大模型已达190多个，大模型普及率达16.4%。百度、阿里、腾讯、华为等企业纷纷推出生成式人工智能产品。生成式人工智能与制造业、农业、医疗、教育等传统行业深度融合，推动产业转型升级，促进新业态、新模式的不断涌现。
北京、上海、广东等地充分发挥在融资机会、专业人才和政策支持等方面的优势，推动生成式人工智能产业蓬勃发展，形成了具有国际竞争力的产业集群。截至2024年11月，我国共有309个生成式人工智能产品完成备案，北京、上海、广东三省的生成式人工智能备案产品数量占比分别达到31.1%、27.2%和11.7%。
生成式人工智能产品成为全球投资热点领域，OpenAI的估值在不到两年的时间里增长了超过五十倍。2027年全球生成式人工智能的市场规模预计将接近1500亿美元，复合增长率可达85.7%。国有企业、民间资本和大型科技企业在生成式人工智能领域的投资力度持续加大，推动了该领域的迅速发展。2024年前三个季度，我国共发生504起与人工智能相关的投融资事件，合计金额约812亿元。
我国政府出台了一系列政策推动人工智能产业健康有序发展，包括《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全治理框架》等。北京、上海、广州等地政府积极打造人工智能产业生态集聚区，提供优惠政策，营造良好人工智能产业发展环境。
欧盟采取全面且严格的立法策略，2024年8月正式生效的《人工智能法案》是全球首部全面监管人工智能的法规。2023年至2024年间，美国的人工智能战略政策展现了全面性和连贯性，强调安全治理、基础创新、试点应用和国际合作。英国、日本、韩国、新加坡等国家也在积极制定相关政策，构建监管体系，应对高速发展变化的人工智能产业。
02 生成式人工智能技术生态
技术架构变革为生成式人工智能发展打下基础，深度学习框架成为迭代关键，数据飞轮让系统形成闭环反馈。多模态能力大幅拓展生成式人工智能应用场景，理解、生成、逻辑、记忆成为迈向通用型人工智能的关键。智能体推动多领域智能化水平明显提升，成为连接用户与各类服务的新桥梁。
1. 技术架构变革
四层架构即芯片层、框架层、模型层、应用层，每一层都能有效沟通与协同工作，支撑生成式人工智能技术的不断迭代。深度学习框架简化复杂算法的开发、优化和实际应用过程，推动人工智能软硬件快速迭代升级。数据飞轮建立闭环反馈系统，确保从芯片硬件到深度学习框架，再到模型训练和最终的应用场景，每一层都能基于实际使用中的数据反馈进行调整和优化。
2. 多模态大模型
大语言模型与多模态技术的融合，提升深度语义理解和跨模态处理能力，实现更广泛场景下的智能决策与交互。理解、生成、逻辑、记忆是生成式人工智能大模型的四项基础能力，综合运用这些能力，形成多模态大模型在复杂任务场景下的强大处理能力。
3. 智能体繁荣
智能体在推动多领域智能化水平明显提升，成为推动人工智能的重要应用形态。无代码编程逐渐成为现实，使得普通用户利用自然语言就能进行编程，智能体能与具体场景应用更加契合，推动生成式人工智能广泛应用。
03 生成式人工智能应用情况
生成式人工智能在用户端的应用，主要以AI助手与即时通信、办公软件、线上客服、创作工具等传统互联网产品进行融合。如百度的“文心一言”、阿里的“通义千问”等，用户可以通过语音或文字与这些助手进行交流，获取信息、安排日程、查询天气等。
生成式人工智能在企业端的应用效果显著，主要体现在降本增效和智能化升级两个方面。大模型能够自动化完成重复性任务，并通过深入数据分析提供精准洞察，显著提升工作效率。例如，海淀区政府利用政务大模型将查找数据和指标计算的时间从几天缩短到几分钟。
1. 用户端应用
截至2024年6月，我国有3.5亿人听说过生成式人工智能产品，占整体人口的24.8%；有2.3亿人使用过生成式人工智能产品，占整体人口的16.4%。用户使用目的主要在回答问题、日常办公、休闲娱乐、创作内容等。40.6%的未成年网民表示听说过人工智能技术且对此非常感兴趣，主要通过上网和老师介绍了解人工智能技术。
生成式人工智能可以帮助用户处理文档、制作报告、生成演示文稿等，提高工作效率。用户可以使用生成式人工智能进行文本创作、音乐创作、视频剪辑等，丰富娱乐体验。生成式人工智能可以帮助用户生成文章、小说、诗歌、画作等内容，尤其适合创作难度较大的作品。
2. 企业端应用
生成式人工智能在交通、能源、制造、化工等多个领域与传统行业合作，研发专用的大模型，推动实体经济创新发展。例如，贵阳智能信控系统通过大模型提升城市交通管理水平，显著减少了交通拥堵。研发与服务环节最先尝试进行智能化升级，生产制造和供应链管理环节相对滞后。智能体成为连接用户与各类服务的新桥梁，广泛应用于政务服务、企业运营等领域。
- 智能化生产：在制造业中，生成式人工智能可以用于智能质检、预测性维护、生产流程优化等，提高生产效率和产品质量。
- 智慧交通：通过智能信控系统，生成式人工智能可以优化交通信号控制，提升城市交通通行效率。
- 智慧农业：生成式人工智能可以用于农业知识问答、农业生产决策推理、农业物联网等，提升农业现代化水平。
- 智慧医疗：生成式人工智能可以用于医疗影像分析、疾病预测、药物研发等，提升医疗服务效率和质量。
- 智慧金融：生成式人工智能可以用于风险控制、智能客服、投资分析等，提升金融服务的智能化水平。
04 生成式人工智能发展的难点与建议
首先是在算力瓶颈上，高性能芯片进口受限，算力基础设施分布不均衡，模型应用面临算力管理难题。高质量数据集相对缺乏，数据产业生态有待健全，企业间数据孤岛问题依然存在。当前生成式人工智能在处理多模态数据（如文本、图像、音视频）方面仍存在较大挑战，影响了其应用场景的拓展。智能体在自主性、适应性和智能化水平方面仍需进一步提升，以满足复杂应用场景的需求。
行业应用场景上，部分前沿应用领域需进一步加快探索，部分企业对大模型技术本身和安全性存在顾虑，部分企业在利用大模型实现智能化转型方面经验尚浅。专业人才上，新兴技术应用导致人才缺口加大，高校人才培养需要与时俱进，未成年人的教育培养有所不足。安全伦理问题上，还存在虚假信息、版权纠纷、误用滥用等诸多问题。
为此，推动算力芯片产业发展，加强技术创新与研发投入，提升算力集群管理调度能力。开放共享数据资源，建立公共数据利用制度，激发产业活力，完善数据隐私相关的法规制度。引导产业对自动驾驶等大模型创新应用场景适度放宽准入，鼓励公有云在生成式人工智能领域的规模化应用，打造行业标杆。教育培养专业人才，在高校开展实用性教育，在中小学开展普及教育，完善海外引进人才保障机制。持续动态完善安全体系，加强安全技术研究探索，注重公众宣传教育。
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来源：中国互联网络信息中心（CNNIC），本篇针对全文由生成式 AI 做出的核心摘要和解答，仅作为参考，请以原文为准。下载报告请在数治网微信公众号对话框发送“241206”获取链接。图片：Headway，Unsplash
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