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2024 年中国人工智能+产业规模

Answer

目前关于 2024 年中国人工智能+产业规模的相关信息如下:

  • 国家统计局数据显示,2022 年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过 3 万亿元,达到 30782.9 亿元,比上年增加 2826.6 亿元,增长 10.1%,表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。2022 年我国算力核心产业规模达到 1.8 万亿元,预计到 2023 年,中国算力产业规模将超过 3 万亿元。
  • 在企业数量方面,截至 2024 年 3 月,全国算力存量企业共有 75,343 家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有 10,315 家、7,167 家和 6,728 家。此外,人工智能企业数量也超过 4400 家。
  • 德勤的报告指出,中国 AI 产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型 AI 企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。预计到 2025 年,中国人工智能核心产业规模将突破 5000 亿元。

在影视行业,若假设 2027 年 AI 影视市场可以获得国内总市场份额的 10%,则国内 AI 影视总市场规模预计将达约 380 亿元以上;若假设 2030 年可以获得 25%以上市场份额,则国内 AI 影视总市场规模将达千亿级别。

营销行业或成生成式 AI 最早实现商业化落地的行业之一,未来,AI 技术还将持续推动营销行业的深刻变革。

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References

[COZE零代码实现商业工具开发]销售总监助理(算力产业商机挖掘机)

作者:BDDD设计背景工业和信息化部等六部门联合印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》,从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出了到2025年的目标。国家统计局数据显示,2022年全国研究与试验发展(R&D)经费投入总量首次超过3万亿元,达到30782.9亿元,比上年增加2826.6亿元,增长10.1%。这表明国家对科技创新和算力设施的重视和持续投入。我国算力设施产业链规模巨大,已达到万亿元级别。根据中国信息通信研究院的测算,2022年我国算力核心产业规模达到1.8万亿元。预计到2023年,中国算力产业规模将超过3万亿元。在企业数量方面,截至2024年3月,全国算力存量企业共有75,343家。其中,广东省、北京市和江苏省的企业数量位居前三,分别有10,315家、7,167家和6,728家。此外,人工智能企业数量也超过4400家。Bot简介如此大规模的产业链中,每年都会诞生无数的商机,而这些商机杂乱无章散落在线上线下的无数信息渠道中。作为产业链中的厂商每年都需要有专门的助理来不断搜集和整理商机信息,来为公司销售团队Pepline输入线索,指引优秀的销售们攻城拔寨签单收款。这款小工具是一个算力商机信标:帮助销售团队在每周商机例会发现整理商机并制定销售Pepline,适合算力产业链厂商的销售部门小工具。方便数据中心厂商、服务器、交换机、网络通信及承建方等快速对接商务信息。借助固有数据库和网络中的可靠商机信息源,汇总整理最新的算力设施投资规划项目和成型的标的,提供信息给产业链不同角色参考决策。设施总包承建可以借助算力规划文件公布信息提前介入对应政府相关部门,服务器、网络通信等供应商可以借助招标信息快速对接相应的总包方。

2024年度AI十大趋势报告:AI如何影响文化产业

总体而言,越接近于综合性思考、策划层面,对于AI来讲就越难,而越具体的工作越容易被取代。——陈宇,《满江红》编剧4、市场前景广阔,5年内有望达千亿级市场我们在《AI视频生成研究报告》中,对影视行业市场规模做了粗略估算。△图:2023年海内外影视市场规模估计,《AI视频生成研究报告》如图所示,国内影视市场规模在2023年约可达3835亿元,若假设2027年AI影视市场可以获得上述国内总市场份额的10%,则国内AI影视总市场规模预计将达约380亿元以上;若假设2030年可以获得25%以上市场份额,则国内AI影视总市场规模将达千亿级别。三、AI+营销:AI让只为⼀人打造广告成为可能自20世纪80年代改革开放以来,中国营销行业经历了从传统到数字化再到智能化的变革。最初,营销依赖电视、广播和报纸等传统媒体。随着互联网和社交媒体的兴起,以SEO、内容营销、社交媒体营销、视频营销和直播营销等形式为主的数字营销逐渐成为新趋势。而到了今天,AI不仅提高营销内容生成的效率和质量,也使得营销更加精准和自动化,如通过机器学习分析消费者行为,预测市场趋势,以及自动化执行营销任务等。目前,营销行业或成生成式AI最早实现商业化落地的行业之⼀。未来,AI技术还将持续推动营销行业的深刻变革。△图:营销行业或成最快实现生成式AI落地的领域,《中国AIGC广告营销产业全景报告》1、AI营销行业呈现全新特点•回归营销本质:广告主营销需求和用户的需求能进行直接匹配,从「人与机器」单向交互,回归到了「人与人的交流」

2024 年历史更新(归档)

《[【保姆级教程】白嫖Groq平台算力(无需魔法,写在扣子收费前)](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/XUNtwsuDHi2XFRkBvp6cpJlKnxc)》《[工具教程:Kolors开源模型](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/LGlOwn1nMiSWq5kv5mkcYi4Enbc)》快手文生图大模型可图(Kolors)正式开源。该模型基于数十亿图文对进行训练,支持256的上下文token数,支持中英双语。《[德勤:迈向巅峰之路:中国成长型AI企业研究报告](https://waytoagi.feishu.cn/record/CsMZrtltFeIqRkcuw6BcK2lunEg)》这份长达80页的报告指出,中国AI产业快速发展,得益于政策支持、经济增长和技术创新。成长型AI企业作为产业创新的重要力量,数量占比高达九成,活跃于各行业领域。报告通过分析数千家企业数据,探讨了成长型AI企业的发展特点、投融资变化、挑战及成功要素,并提出发展建议。预计到2025年,中国人工智能核心产业规模将突破5000亿元。报告强调,成长型AI企业需深耕垂直领域,优化运营,拓展合作,以实现可持续发展。另外,德勤最近发布的《[人工智能制造业应用调查](https://waytoagi.feishu.cn/record/FBOtrD9LweofDSc5X8XcEz1qnpc)》也值得一看。

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2024年10月的AIPO活动相关云文档在哪儿?
以下是与 2024 年 10 月的 AIPO 活动相关的云文档: :包含关于 AI 模型训练的介绍与讲解,如 Eagle 插件批量收藏 3D 图表、不同步数训练时间、使用 MZ 数据集训练 Flux、云服务器训练流程、训练集收集要求、训练模型的时机、角色一致性表现、云服务器训练集设置、模型训练参数设置、模型训练启动与等待等内容。 》,列举了美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司。 :包含 2024 年 10 月 24 日娜乌斯佳:AIGC 商业片落地经验分享等多个日期的智能纪要。
2025-03-28
AI生成PPT,介绍员工持股平台2024年的治理情况
很抱歉,目前知识库中没有关于使用 AI 生成介绍员工持股平台 2024 年治理情况 PPT 的相关内容。但我可以为您提供一些思路和建议来帮助您完成这个任务。 首先,您需要明确 PPT 的结构和主要内容板块。比如,可以包括员工持股平台的概述、2024 年的治理目标和策略、治理成果和关键数据、面临的挑战和解决方案、未来展望等。 在使用 AI 工具生成 PPT 时,您可以向工具清晰地描述每个板块的具体要求和重点内容。例如,对于治理成果板块,您可以要求 AI 突出显示关键的数据和图表,并进行简洁明了的解读。 同时,您还可以参考一些现有的优秀 PPT 模板和案例,以获取更多的灵感和设计思路。 希望这些建议对您有所帮助,如果您还有其他问题,请随时向我提问。
2025-03-22
2024 年值得关注的中文大模型全景图
2024 年,AI 大模型在生产和生活中落地速度迅猛,被称为国内大模型落地元年。以下是一些值得关注的情况: 国内大模型行业形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争格局。 2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长,中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 在金融行业,百度以 14 个中标数量、3734.4 万元中标金额排名第一;科大讯飞居第二。 在智能终端行业,超半数手机厂商都在使用文心大模型,包括三星、荣耀、vivo、OPPO、小米等主流手机品牌;上汽大众、吉利汽车、蔚来汽车、长安汽车等十余家车企已接入百度文心大模型。 百度表现突出,截至 11 月,其文心大模型日均调用量超过 15 亿次,千帆平台帮助客户精调了 3.3 万个模型、开发了 77 万个企业应用。今年三季度财报披露,百度智能云营收达 49 亿元,同比增长 11%。 2024 年 9 月 AI 行业大事记: 9 月 12 日:李继刚再现神级 Prompt,玩法持续翻新;Mistral 发布首个多模态模型 Pixtral 12B。 9 月 13 日:商汤 Vimi 相机开放微博小程序;元象开源中国最大 MoE 大模型 XVERSEMoEA36B;OpenAI 发布 o1 模型。 9 月 14 日:人工智能生成合成内容标识办法;Jina AI 发布 ReaderLM、Jina Embeddings V3。 9 月 18 日:DeepSeek 发文庆祝登上 LMSYS 榜单国产第一,几小时后 Qwen 新模型表示不服。 9 月 19 日:云栖大会;通义万相 AI 生视频上线;快手可灵 1.5 模型新增运动笔刷能力。 9 月 20 日:腾讯元器智能体对外发布;秘塔科技产品经理 JD 走红 AI 圈;阶跃跃问接入 Step2 万亿参数 MoE 语言大模型。 9 月 21 日:大模型测试基准研究组正式成立。 9 月 23 日:钉钉 365 会员上线。 9 月 24 日:讯飞星火 API 全新升级;豆包大模型全系列发布&更新。 9 月 25 日:Vidu API 正式开放,加速企业级视频创作;OpenAI 发布高级语音功能;西湖心辰开源 WestlakeOmni。 大模型进入产业落地后,除了大模型本身能力质量要过硬外,落地应用所需要的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业想要真正将大模型在自身场景落地,需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正在加速成为体系化之战。
2025-02-21
明略科技:2024年中国AI Agent行业研究
以下是关于 2024 年中国 AI Agent 行业的相关研究报告: 2024 年 9 月: 《》 《》 2024 年 8 月: 《》深入分析了 AI Agent 的市场定义、发展阶段、核心组件及其在企业用户场景中的应用。 《》指出企业实施 AI Agent 的主要目标是降低运营成本,尤其是在知识库管理、数据分析、营销与客户服务等领域。 2024 年 5 月: 《》提到 AI Agent 市场处于早期阶段,其商业价值在于提升工作均值、实现行业知识库构建、改变工作流程及生产关系。未来,AI Agent 将作为数字生产力,通过与工作流的结合,成为企业知识资产积累与复用的关键角色,推动技术革命。
2025-02-10
告诉我最新的国际ai资讯(比如从2024年有什么ai被发明了,国际上一共有什么大的ai公司,中国的ai发展的怎么样了(deepseek怎么样))
以下是为您整理的最新国际 AI 资讯: 2024 年 2 月 5 日:百度智能云成功点亮昆仑芯三代万卡集群,这是国内首个正式点亮的自研万卡集群。 在 Lex Fridman 的播客中,Dylan Patel 和 Nathan Lambert 深入探讨了中国的 DeepSeek AI 模型,特别是 DeepSeekV3 和 DeepSeekR1。Nathan 强调 DeepSeek 是最开放的模型之一,采用 MIT 许可,鼓励商业用途,推动行业走向开源。 2025 年 AI 语音助手研究显示,语音技术是 AI 应用的关键,企业和用户都将受益。2024 年将是语音助手快速发展的时期,技术不断升级,市场竞争加剧,涌现出多种创业公司。未来,AI 语音将成为服务的“万能钥匙”,应用场景广泛,从医疗到教育,推动行业变革与创新。 2024 年 1 月 17 日:随着预训练技术遭遇瓶颈,GPT5 迟迟未能问世,从业者开始从不同角度寻找突破。以 o1 为标志,大模型正式迈入“PostTraining”时代;开源发展迅猛,Llama 3.1 首次击败闭源模型;中国本土大模型 DeepSeek V3,在 GPT4o 发布仅 7 个月后,用 1/10 算力实现了几乎同等水平。同时,大模型的日渐成熟也让产业重心从基础模型转向应用落地。AI 在编程领域爆发,“数字员工”崛起。 李飞飞在访谈中探讨了 AI Agent 的发展及其未来。她强调 AI Agent 应作为工具和赋能者,而非主导者,确保人们的自主性。李飞飞回顾了 ImageNet 的创立背景,并提到正在推动的“空间智能”概念,旨在理解和融合物理与数字三维世界。她认为,未来这两者的界限将逐渐模糊,从而带来更大变革。
2025-02-08
2024 AI工具排行榜
以下是 2024 年部分 AI 工具的相关信息: 开发者工具: 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中,非大厂的 Top1 公司是 Langchain,其 3 月 PV 为 356 万,单 PV 价值为 56.18 美元。 赛道方面,天花板潜力 TAM 为 120 亿美元,总体趋势平稳增长,月平均增速为 82 万 PV/月,原生产品占比高。 竞争方面,Top1 占 19%,Top3 占 54%,马太效应弱,网络效应强,大厂已入局,技术门槛中。 教育工具: 23 年 12 月至 24 年 3 月的访问量排行榜中,非大厂的 Top1 公司是 Quizlet,其 3 月 PV 为 1.3 亿。 赛道方面,天花板潜力 TAM 约为 30 亿,总体趋势快速增长,月平均增速为 1793 万 PV/月,原生产品占比低。 竞争方面,Top1 占 45%,Top3 占 76%,马太效应弱,网络效应弱,大厂未入局,技术门槛中。 此外,在展望 2025 时,AI 行业的创新机会方面,2024 年 9 月 OpenAI 发布了新一代语言模型 o1,业界推测其采用了全新的训练与推理方案,结合强化学习技术,显著增强了推理能力,可能借鉴了下围棋的 AlphaGo Zero 的技术思路。
2025-01-26
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
AI行业目前的产业链是怎么样的
AI 行业的产业链大致可分为上游的基础设施层(数据与算力)、中游的技术层(模型与算法)、下游的应用层(应用与分发)。 上游基础设施层:布局投入确定性强,但涉及海量资金投入,入行资源门槛高,未来国内可能更多由“国家队”承担重任。普通人若无强资源,可考虑“合作生态”的切入机会。 中游技术层:处于技术爆炸阶段,迭代速度极快。规模不大的团队或个人需慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 下游应用层:是广阔蓝海,尽管从业者增加并涌现出一些产品,但针对行业/细分领域的成熟应用产品不多,“杀手级”应用稀少。普通个体和小团队强烈推荐重点布局,拥有超级机会和巨大发展空间。 此外,据 SensorTower 统计,2024 全年全球 AI 移动应用内付费收入预计为 30 亿美元,图像和视频类 AI 应用占据主导地位,对话机器人类别排名第二。从地区分布来看,北美和欧洲贡献了三分之二的市场份额。 美国红杉资本指出,AI 供应链从下到上分为六层,各层盈利能力存在显著差异。第一层的芯片代工厂和第二层的芯片设计商保持高利润水平;第三层的工业能源供应商受益良多;第四层云厂商处于重金投入阶段;第五层的 AI 模型开发商面临亏损;第六层的应用服务商充满潜力,但市场规模有限。大型云厂商是整个供应链的“链主”。行业格局方面,头部阵营基本稳定。
2025-04-13
我希望了解人工智能大模型公司的整体产业情况
以下是关于人工智能大模型公司的整体产业情况: 2024 年被称为国内大模型落地元年,经过一年时间的发展,呈现出以下特点: 1. 竞争格局:国内大模型行业基本形成了以百度、阿里、字节等科技大厂和创业“AI 六小虎”为主要玩家的竞争态势。 2. 落地增长:2024 年 1 至 11 月,国内大模型中标项目数量和金额大幅增长。中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。 3. 厂商表现:百度在中标数量和金额方面排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。在金融行业,百度也排名第一。 4. 行业应用:在智能终端行业,超半数手机厂商使用文心大模型,多家车企已接入百度文心大模型。 5. 能力要求:大模型进入产业落地后,除模型本身能力外,落地应用所需的全栈技术能力、工程化配套工具等对落地效果有直接影响。企业落地大模型需要具备构建算力、数据治理、模型训练、场景落实、应用搭建、持续运营、安全合规等整套能力,大模型的竞争正成为体系化之战。 此外,2023 年国内大模型发展情况包括:智谱推出了 4 代 GLM,MiniMax 推出新模型及“星野”APP,月之暗面在长 Token 能力上表现出色。但在 2C 端真正出圈的产品较少,在 2B 行业中,大模型对收入撬动有限。硬件层上,国内仍缺乏胜任大模型训练的芯片,华为昇腾在单卡指标上接近,但存在稳定性和生态问题。
2025-03-27
AI音乐产业报告
以下是为您提供的关于 AI 音乐产业的相关报告内容: 1. 量子位智库发布的《AI 音乐应用产业报告(2024 年)》指出,AI 音乐生成技术通过学习大量音乐数据,已能创作出具有一定艺术性的音乐作品。音频模型尤其受到关注,因其能直接生成流畅自然的音乐。AI 音乐简化了音乐制作流程,为音乐产业带来变革。流媒体平台可能成为商业化的最大受益者,而传统音乐工程可能面临冲击。数据和情感表达的精准把控是技术迭代和商业化的关键。报告还提到,AI 音乐生成产品如 Suno 和 Udio 等,正在推动“人人皆可创作”的时代,同时面临技术、音乐属性和商业化等方面的挑战。 2. 《2024 年度 AI 十大趋势报告》发布,其中包含 AIGC 音乐应用产业报告。报告指出 AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线。开发者正在使用 AI 生成音乐来填充游戏过程与游戏 UI 中需要使用到的各类音效、不同游戏场景中用以渲染氛围的各种音乐。AI 生成音乐作为音乐资产在游戏制作和发行环节使用都是非常可行的,像 MusicLM 等模型已经支持生成多音轨的作品。使用 AI 生成音乐为原型、佐以专业制作人的协调,将使 AI 音乐更快进入游戏制作与发行的生产线。 3. 2024 年度 AI 十大趋势报告还提到,AI 能基于玩家游戏行为评估玩家技能水平和游戏风格,同时动态调整游戏难度,增加或降低敌人的数量和强度,改变游戏环境等;不断收集的玩家数据,还能使 NPC 和游戏系统更加适配玩家水平。同时在游戏运营过程中,AI 客服和 AI 分析也是提升玩家体验的重要一环。 4. 许多充满灵感的开发者正在尝试将 AI 作为游戏玩法的一环,如 2023 年 Genfun.ai 和 Meshy 联合制作的游戏《Soul Chronicle》,在当时是首款实时 3D+AIGC+UGC 的 MMO 手游。最大突破是首先制作出了一种与游戏完美融合的 3D AIGC 技术,在游戏中可以实时生成角色皮肤。2024 年 Bitmagic 释出了他们推出的能直接创建“游戏世界”的平台——《Roleverse》的最新成果,在平台内可以使用提示在游戏内定制角色,对角色进行缩放、挤压和拉伸,也可以轻松地对游戏世界进行编辑。
2025-03-11
AI怎样赋能文旅产业发展
AI 赋能文旅产业发展主要体现在以下几个方面: 1. 全流程制作文旅宣传片:利用 AIGC 技术生成全国文旅宣传片,如《AI 我中华》,融合了 AI 生成视频及 AI 配音技术,将各地特色巧妙结合,展现大美中华。使用的工具包括 ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion、Runway、PS、AE、Ebsynth 等。 2. 提升 2D 美术效果:在 2D 美术中广泛使用图像生成技术,主流生成式图像应用如 DALLE 2.0、Stable Diffusion 和 Midjourney 提升了图像生成的精细化程度和提示对图像生成结果的控制能力。 3. 优化 3D 模型生成流程:在 3D 模型生成中,AI 可直接完成可调整的 3D 粗模,大大提升效率。 4. 改善游戏测试与优化环节:AI 在游戏测试环节中可模拟玩家、NPC 和游戏模型,在优化环节承担改善角色动画、编程加速、自动化游戏测试等功能,通过生成文字、图片、视频、音乐来缩减时间和资源消耗,快速识别并解决问题。 5. 丰富故事情节与 NPC 设计:在游戏设计中,AI 依托自然语言生成用法,用于角色与故事生成、游戏机制创新等方面,通过针对性训练数据集强化 NPC 模型的基础能力。 6. 创新音乐与音效生成:AI 生成音乐存在基于乐理规则的符号生成模型和基于音频数据的音频生成模型两种主流技术路线,可用于填充游戏音效和音乐。 7. 提升玩家体验与个性化:AI 能评估玩家技能水平和游戏风格,动态调整游戏难度,还能在游戏运营中提供客服和分析服务。 8. 带来新的游戏玩法:如《Soul Chronicle》实现了实时 3D+AIGC+UGC,《Roleverse》可在平台内定制角色和编辑游戏世界。
2025-03-06
人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育,感悟
以下是关于人工智能生成内容(AIGC)的突破、对齐及产业培育的感悟: 一、原理与概念 1. 人工智能(AI):是一种目标,让机器展现智慧,简称 AI。 2. 生成式人工智能(GenAI):目标是让机器产生复杂有结构的内容,简称 GenAI。 3. 机器学习:一种手段,让机器自动从资料中找到公式,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类。 强化学习:从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 4. 深度学习:一种更厉害的手段,参照人脑有神经网络和神经元(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于多种学习方式。 5. 大语言模型(LLM):是一类具有大量参数的“深度学习”模型。 6. ChatGPT:是 AIGC 技术的一个应用实例,是美国 OpenAI 公司开发的基于大型语言模型的对话机器人,能根据用户输入生成连贯且相关的文本回复。 二、AIGC 的特点与应用 AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。其技术可用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 三、相关概念的关系与区别 AGI、GenAI、AIGC 几个概念有所区别与联系,具体可参考相关图示。更多概念可问 Kimi、通义千问、文心一言等大模型。 四、技术里程碑 2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,不依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-03-01
请基于WHO提出的“健康老龄化”这个概念,论述AI和养老产业以及健康老龄化的关系,并举出在WHO、英国以及美国的实例
目前知识库中没有关于“基于 WHO 提出的‘健康老龄化’概念论述 AI 和养老产业以及健康老龄化关系,并列举 WHO、英国以及美国实例”的相关内容。但据现有知识,AI 在养老产业和健康老龄化方面具有重要作用。AI 可以通过智能监测设备实时收集老年人的健康数据,提前预警疾病风险;还能借助智能陪伴机器人为老年人提供心理支持和社交互动。 在 WHO 方面,可能尚未有明确的具体实例,但在理念倡导上可能会强调利用创新技术促进健康老龄化。 英国可能在一些养老机构中应用了 AI 技术来优化服务流程和提高护理质量。 美国或许在医疗保健领域利用 AI 辅助诊断和治疗,以更好地满足老年人的健康需求。但具体的实例还需要进一步查阅权威资料和最新研究。
2025-02-24
AI应用赛道中top应用介绍,实现的功能和应用场景,产品Launch时间:AIGC功能 Launch时间、当前月活用户数、营收利润、一年成本投入、市场占有率、目前融资金额及估值、创始团队介绍、公司员工规模、所属国家、用户来源、用户来自于哪些国家、用户profile、转化率、ROI等等, 盈利模式,优劣势与未来发展趋势。
以下是关于 AI 应用赛道的相关介绍: 应用场景:涵盖医疗、制造业、金融风控、消费端个性化服务、办公、农业、能源优化、娱乐等领域。 关键技术: 1. 包括大语言模型作为中枢神经系统,记忆模块实现长期和短期记忆,以及规划能力中的目标设定、任务拆解、生成策略、执行与反馈、资源管理和多智能体协同。 2. 强化学习用于环境感知和决策调整,多模态融合涉及多种数据类型,低成本训练是考虑成本的重要因素。 智能体特征:包括自主性、交互性和适应性,如通过自我对弈和博弈不断进化,在金融风控领域利用大量数据提升准确率。 AI 技术路线:从有语言能力的 AI 到有推理能力,再到能使用工具、发明创新以及形成组织,共五级。 智能体框架类型:分为任务驱动型、多智能体协作、强化学习型、具身智能体、应用型智能体,每种类型都有代表性框架。 智能体与大模型的关系:大模型是中枢和基石,智能体是行动引擎,两者协同演进,智能体产生的数据可反哺大模型。 未来趋势:智能体可能在中小企业中更具效益,人机协作中人类成为监督角色,但存在算力成本、伦理风险、技术瓶颈等挑战。 B 端变现与创业方向: 1. B 端变现细分包括高频率和大规模的内容生产细分,如文字、视频、3D 模型、AI 智能体等,底层是需求和数据收集及训练模型,算力和能源是关键。 2. 自媒体创业:视频号等平台尚有蓝海空间,需具备内容创新和差异化,内容成本低且更新迭代快。 3. 游戏创业:个人或团队可做轻量化游戏,结合 AI 技术,满足放松和社交需求,专注垂类赛道,避免与大厂竞争。 4. 影视创业:25 年将是拐点,更多内容会采用 AI 技术,如哪吒 2 因前期规划未用 AI 技术。 5. 广告营销创业:重点是 AI 虚拟人,数字插画可走治愈类型,要明确平台用户画像和产品定位,做好次留存和引入私域。 AI 虚拟人的发展与创业机遇: 1. 创业难点:创业对创业者综合能力要求极高,找到志同道合且能力互补的战友是创业前期最难的事。 2. AI 虚拟人发展:从早期以首位为核心的宅文化虚拟偶像,到以 CG 技术和动捕语音合成技术为核心的角色,再到如今以动捕和人工智能技术为核心的服务型虚拟人,其发展历程不断演进。 3. 虚拟人产业链:包括基础层的硬件和软件研发,平台层如商汤、百度等提供工具和系统,应用层涉及影视、传媒、游戏、金融、文旅等内容变现。 4. 未来创业机遇:AI 虚拟人是未来 310 年 Web 3.0 的风口,提前布局未来有潜力的赛道,准备好迎接机遇。 相关案例和产品信息: 1. 10 月 26 日,AI 翻译和口型匹配技术在视频制作中的应用逐渐流行,公司如 Captions、HeyGen 和 Verbalate 通过 AI 生成字幕、配音和口型匹配等功能,帮助用户轻松实现视频翻译本地化。 2. 10 月 25 日,Perplexity 最新估值约为 5 亿美元,较 3 月宣布的 1.5 亿美元估值上涨 300%以上,当前的付费用户数量达到了 1.5 万人,截止本月,Perplexity 的 ARR 达到 300 万美元,最新估值约为 ARR 的 150 倍。 3. 《100 个有意思的 AI 应用》由国盛证券出品,分为基于 LLM 自然语言能力的对话、写作、阅读、分析等应用;多模态技术持续发展,图像、视频、音频、3D 等 AIGC 应用;企业级应用等。
2025-03-14
能帮我做一个介绍生成式AI的ppt吗?5页左右即可,介绍一些通用的,用户规模较大的即可,不超过5种。
以下是为您生成的关于生成式 AI 的 5 页 PPT 内容: 幻灯片 1:封面 标题:生成式 AI 简介 幻灯片 2:生成式 AI 的基础模型 大型预训练模型可适应或微调用于多种下游任务,如情感分析、图像字幕和对象识别。 有可能革新医疗、金融和客户服务等行业,检测欺诈并提供个性化支持。 幻灯片 3:在软件开发中的应用 提及 Bard 和生成式人工智能工作室等工具,可用于调试、代码转换和应用构建。 幻灯片 4:PALM API 的会话式人工智能引擎 用户可用自然语言交互。 可创建数字助手、自定义搜索引擎、知识库和培训应用。 能与 Maker Suite 集成,通过图形用户界面访问 API,套件包含模型训练、部署和监控工具。 幻灯片 5:参考资料 All Readings:Introduction to Generative AI Here are the assembled readings on generative AI: 此外,以下是一些常用的 PPT 生成工具(网站): https://zhiwen.xfyun.cn/ 讯飞智文 http://Mindshow.fun Markdown 导入 http://kimi.ai 选 PPT 助手暂时免费效果好 http://Tome.app AI 配图效果好 http://Chatppt.com 自动化程度高 https://wenku.baidu.com 付费效果好 希望以上内容对您有所帮助!
2025-03-11
我想大规模进行文生图,然后图生视频,用什么方案比较好
以下是一些大规模进行文生图然后图生视频的方案: 1. 可以选择大语言模型 chatgpt、kimi 进行剧本分镜设定,文生图使用 midjourney 生成视觉画面,图生视频选择即梦 dreamina 制作动态画面,suno 音乐编曲,ondoku 主角台词配音,视频剪辑使用剪映。同时,视频中的小部分音效可在网上无版权下载,剪映中也有大量音效可用。 2. 对于视频的大部分片段,可以用 runway(https://app.runwayml.com/)制作,少数片段用即梦(https://jimeng.jianying.com/aitool/home)的动效画板和首尾帧。登录 runway 账户后,在首页左侧点击“Text/Imagine to Video”,上传图片,更改模型版本、输入提示词、修改生成的视频时长等。 3. 以下是一些图生视频模型的特点(从高到低排序): pd 2.0 pro:即梦生成的画面有点颗粒感,p2.0 模型理解能力更强,更适合连续运镜,适合做一些二次元动漫特效。 luma 1.6:画面质量挺好,但价格昂贵。 可灵 1.6 高品质:表现出色。 海螺01live:文生视频比图生视频更有创意,图生也还可以,但大幅度动作下手部会出现模糊,整体素质不错,价格较贵。 runway:画面质量不算差,适合做一些超现实主义的特效、特殊镜头。 智谱 2.0:画面特效出众,价格便宜,量大,但整体镜头素质稍差。 vidu1.5:适合二维平面动画特效,大范围运镜首尾帧出色,但价格贵。 seaweed 2.0 pro:适合动态相对小、环绕旋转运镜动作小的情况。 pixverse v3 高品质:首尾帧表现好,画面美学风格有待提升。 sora:不好用,文生视频较强,但图生视频抽象镜头多,不建议使用。
2025-03-06
市面上已有很多免费的AI工具,为什么企业还要花钱大规模落地部署?
企业花钱大规模落地部署 AI 而非仅使用免费的 AI 工具,主要有以下原因: 1. 资源分配和人才需求:预算呈现急剧增长,实施和扩展生成式人工智能需要高度专业化的技术人才,目前许多企业内部缺乏此类人才。2023 年实施费用占据了 AI 支出的较大部分,开发成本也占据大部分预算。 2. 服务与定制:为帮助企业启动和运行模型,基础模型提供商提供专业服务,这也是企业选择特定模型提供商的关键原因之一。 3. 应用场景:企业重点放在自主构建应用程序上,目前市场上缺乏经过严格测试、能在特定领域取得决定性成功的企业级人工智能应用程序。基础模型的出现使企业更易通过 API 构建自己的 AI 应用程序,企业正在构建如客户支持和内部聊天机器人等常见应用,还在尝试更新颖的应用。虽然目前不清楚更多面向企业的 AI 应用上市时情况是否会变化,但 GenAI 已成为一种“战略工具”,允许企业将某些功能内部化。那些能在“LLM+UI”公式之外创新,并重新思考企业基本工作流程或帮助企业利用专有数据的应用,将在市场上表现出色。
2024-12-25
请问AI网站设计的市场规模有多大
以下是关于 AI 网站设计相关的市场规模信息: 近一年赛道单月访问量增加了 448 万,年增长率为 19%。 123RF 的访问量减少了 196 万,而 Microsoft Designer for Web 的访问量增长了 519 万,占整个赛道变化的 116%。 Logo 生成方面,天花板潜力为小众市场,数亿美金;总体趋势下降,月平均增速为10 万 PV/月;对标公司为 Adobe。 在竞争方面,Top1 占比 51%,Top3 占比 85%,马太效应为中,网络效应为弱,大厂入局情况为否,大厂占比低,技术门槛低。 此外,如果您不确定如何为 AI 网站设计 logo,可以使用在线的 AI logo 生成器,如 Logomaster.ai、Free Logo Design、Logo AI、Looka logo maker(原名 Logojoy)、Brandmark、DesignEvo、Tailor Brands、Designhill 等。
2024-11-07
AIGC市场规模
AIGC 市场规模正在迅速增长,预计未来几年将保持高速发展。根据 IDC 数据,2022 年中国智能决策市场规模达到 10.55 亿美元,比上一年增长了 20.5%。随着企业智能决策的接受程度逐渐提升,预计未来 5 年中国智能决策解决方案市场复合增长率将达到 50%以上。到 2028 年,由于效率提升,中国的开发人员投入到创新工作的时间将大幅提升,由原来仅占开发时间的 20%提高到 50%。 根据灼识咨询的报告,2022 年,全球 AI 市场的规模达 1997 亿美元,复合年增长率为 29.4%,预计 2027 年将达到 5624 亿美元,2022 年至 2027 年的复合年增长率为 23.0%。尽管生成式 AI 技术栈的兴起伴随着极高的市场欢迎度以及真实的市场收益,但市场中的价值将在哪里积累尚未明确。基础设施提供商可能是迄今为止市场上的最大赢家,他们赚取了流经技术栈的大部分资金;应用类公司的营收增长得非常快,但在留存率、产品差异化和毛利率上却容易遇到瓶颈;模型提供商虽然对这个市场而言不可或缺,但绝大多数都还没有实现大规模的商业化。
2024-05-22