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2024年《政府工作報告》首次提出“人工智能+”戰略行動，旨在推動人工智能賦能各行各業。以大模型為代表的新一代人工智能技術迅猛發展，已成為軟件工程領域智能化轉型的關鍵驅動力，為軟件開發、測試等環節注入新智力。智能化軟件開發工具憑借其強大的代碼理解和生成能力，有效降低了開發人員的技術門檻，并提高開發效率和質量，進一步推動軟件開發領域的進步。　　然而，在軟件開發的智能化能力建設和應用過程中，仍面臨諸多挑戰，如代碼大模型選擇困難、開發工具的工程化建設復雜、智能化能力建設無參考、開發場景選擇和落地難，以及與現有開發工具或流水線的集成難等問題。為此，本指南旨在為正在進行軟件開發智能化轉型的企業提供一份實用指南，為企業制定落地策略、建設智能開發能力體系提供有力參考。本指南系統梳理了智能化軟件開發的發展歷程、現狀和面臨的挑戰，結合大模型和軟件開發特點，提出了具體的落地方向、路徑和框架，詳細闡述了落地所需的核心能力和使能能力，并對多個行業的落地案例進行了深入剖析，最后對智能化軟件開發的發展趨勢進行了展望。　　由于大模型等人工智能技術產業仍處于快速發展階段，智能開發相關的技術產品、服務和應用也在不斷演變，我們的認識將隨著產業實踐而不斷深化，報告存在的不足之處，懇請大家批評指正。　　智能開發發展概述　　隨著人工智能技術的不斷進步，特別是大模型能力的持續提升，軟件工程領域正迎來前所未有的變革，軟件開發的流程和模式正被重新定義，智能化進程顯著加速。本章將簡要回顧軟件工程的發展歷程，重點介紹軟件工程3.0的發展特點，以及智能化軟件開發（以下簡稱：智能開發）領域發展現狀，并深入探討智能化能力為軟件開發帶來的價值提升，最后梳理落地挑戰。　　軟件工程步入3.0時代　　軟件工程發展歷程　　軟件工程自1968年誕生以來，其發展歷程可分成三個階段，包括軟件工程1.0、軟件工程2.0和軟件工程3.0。

AI大模型是指在機器學習和深度學習領域中，采用大規模參數（至少在一億個參數以上）的神經網絡模型，AI大模型在訓練過程中需要依賴大量的算力和高質量的數據資源。2024年，AI大模型的行業應用與技術發展正有效提升千行百業生產要素的產出效率，并相應提高了數據要素在生產要素組合中的地位。基于此，深圳前瞻產業研究院、首鋼基金CANPLUS聯合華為云，共同撰寫了**《2024年中國AI大模型場景探索及產業應用調研報告——大模型“引爆”行業新一輪變革》（以下簡稱《研究報告》）**。這份報告深入探討了AI大模型在不同場景下的應用，并結合了多個領域的實際案例分析。此外，報告還對AI大模型在未來市場的發展動態進行了全面的預測和分析，旨在為讀者提供一幅清晰的AI大模型的應用發展前景圖景。

《研究報告》概覽

《研究報告》全文共47頁，深入剖析了AI大模型在金融、政府、影視游戲等行業的滲透情況，并預判了技術進步對生產要素產出效率的顯著影響。報告指出，截至2023年，中國AI大模型行業規模高達147億元，未來市場空間增值巨大，目前正通過技術進步逐步提升各行各業的產出效率。其中，AI大模型在金融、政府、影視游戲和教育領域等模型頻繁落地的行業滲透率均超過50%，而電信、電子商務和建筑領域相關的應用成熟度較高，行業應用價值正穩步提升；但相應地，中國AI大模型行業亦正面臨著算力瓶頸、數據成本高、人才缺口、法規漏洞與市場認知不準確等諸多方面的挑戰。在未來，行業發展將存在七大趨勢，分別聚焦于技術進化、競爭格局、應用深化與行業影響：技術上，預測、決策及具身智能大模型有望引領下一波行業浪潮，同時AI大模型將輕量化并開源化，促進終端智能化與國產軟件生態建設。而在競爭與應用方面，企業將專精化發展，應用場景將多元化并深入決策管理，尤其在金融、電商、教育和醫療領域展現出高應用潛力，且其應用反饋將推動基礎科學進步。在《研究報告》的末尾，它還建議政策放寬監管，加速商用模型落地，打造開源生態，加強人才培養，以促進AI大模型行業應用的蓬勃發展。

《研究報告》亮點

《研究報告》亮點聚焦于AI大模型的應用現狀和案例分析，不僅強調了國內AI大模型行業的快速增長現象和市場巨大潛力，還強調了AI大模型技術如何提升數據要素的地位，結合二者繼而對AI大模型在提升行業效率和推動未來創新可能的方向進行了深入探討。《研究報告》另外分析了限制行業發展中的相關痛點以及AI大模型行業的競爭格局和投資機會，為投資者和企業家提供了強有力的決策參考。預測在2028年，AI大模型反哺基礎科學技術的發展，行業規模將超過1000億元。

《研究報告》節選

從符號型和反應型智能體到基于強化學習和遷移學習的智能體，再到當前基于大模型 的智能體，AI智能體經歷了三代發展，逐漸成為人工智能研究和應用的核心。其中基于大模型的智能 體是能夠更準確地感知環境、進行反應和判斷、形成并執行決策的智能計算實體，在多個領域展現出 廣泛的應用前景，包括圖像生成、視頻生成、數據分析、圖文修改輔助、談判指導、教育教學、學術 研究、生活助手、網站開發等。OpenAI、Google、Apple、NVIDIA等國外廠商，以及騰訊、百度、商 湯、聯想、訊飛等國內廠家，都在大模型智能體領域進行了積極的探索與實踐，推出了各自的大模型 智能體產品，涵蓋了游戲、生活、線上助手、營銷、教育等多個領域。本文將回顧AI智能體的定義與 發展，著重介紹大模型智能體的概念和發展前沿，以及大模型智能體在產業實踐方面的代表性成果， 為有志于大模型智能體研究和開發的讀者提供參考。

生成式人工智能模型能夠執行一系列傳統上需要創造力和人類理解力的任務。在訓練過程中，它們可以從現有數據中學習模式，然后根據這些模式生成文本、圖像和音樂等新內容。一方面，由于它們的多功能性和普遍的高質量結果，它們代表了數字化的機遇。另一方面，人工智能生成模型的使用也帶來了新的 IT 安全風險，在全面分析與 IT 安全相關的威脅時需要考慮這些風險。

針對這種潛在風險，使用生成式人工智能的公司或機構在將生成式人工智能集成到工作流程之前，應進行單獨的風險分析。這同樣適用于開發人員和運營商，因為生成式人工智能的許多風險必須在開發時就考慮到，或者只能由運營公司來影響。在此基礎上，可以調整現有的安全措施，并采取額外的措施。

在當前人工智能的發展浪潮中，基于大模型構建的人工智能體（AI Agent）已成為一項領先的技術，引起全球學術界和工業界的高度關注。與此同時，人工智能正從學術領域跨越到實際應用的新階段，大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力。 目前大模型已能夠構建出更具通用性和適應性的智能體，這些智能體不僅能獨立執行復雜任務，還能在群體中協同作業，展示出遠超單體智能體的集體智慧。 可以說，隨著新一代AI技術的發展，我們正步入一個由大模型驅動的“Internet of Agents (IoA)”智聯網時代，這個時代將由智能體的群體協作和互動定義，它們不僅服務于人類，更將與人類共創更加智慧和可持續的未來。 在汽車行業，群體智能的應用不僅能夠大幅提升生產效率，優化用戶體驗，更能孕育新的商業模式。這在近期發布的《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》（以下簡稱白皮書）可窺詳貌。 4月12日，易慧智能聯合清華自然語言處理實驗室、面壁智能召開發布會，正式發布《大模型驅動的汽車行業群體智能技術白皮書》，這是國內首個關于大模型驅動的群體智能全面的研究報告和汽車行業應用探索。

此次白皮書發布會吸引了包括汽車行業專家、人工智能領域專家、咨詢行業專家、大數據/算力專家以及權威媒體在內的眾多嘉賓參與。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫，面壁智能CEO李大海，易慧智能總裁李偉發表專業演講，論述大模型驅動的群體智能技術發展現狀及前景，探索AI賦能人類生產生活的最優解，為汽車行業的智能化發展提供關鍵的理論支撐與實踐引導。

白皮書：汽車行業將加速迎來一個更加智慧、高效、用戶至上的新時代****

白皮書分《戰略態勢：??智能時代的汽??業發展》、《科技突破：邁向通???智能的?模型群體智能技術體系》、《融創賦能：?模型群體智能在汽??業的融合創新與價值創造》、《?態矩陣：汽??業?模型群體智能?態矩陣建設》、《總結展望》五個章節系統性介紹了大模型驅動的智能體技術，特別是面向汽車行業提出了體系化的解決方案，對于未來通用人工智能賦能汽車行業提供了有益參考。 其中，白皮書全面回溯了AI技術的發展歷程和關鍵里程碑，對“大語言模型”“單體智能”“群體智能”等關鍵技術專題進行了深入、系統的總結和梳理，同時結合技術能力和汽車行業應用場景找到了技術在汽車行業中的場景應用價值：通過大模型驅動的群體智能協同工作臺和組織孿生技術路線，可以為行業客戶定義/開發/部署企業級的數字員工和數字團隊，在適合的場景下實現任務的智能化與自動化替代，為用戶提供及時、豐富、個性化的服務，為行業客戶帶來高性價比的智能化解決方案，提升整個行業的運營效率和效能。 白皮書還展望大模型驅動的群體智能技術將為汽車行業預見一個更加智慧、高效能、用戶至上的汽車新時代： 首先是智能化助力——汽車企業突破降本增效天花板。其認為在當前的經濟環境下，車企需要不斷檢索突破口來提高生產效率、降低運營成本。 通過使用群體智能和組織孿生技術，車企可以率先將明確標準作業程序（SOP）和專家知識的場景實現智能化與自動化落地應用，重塑效率之巔。這不僅有助于車企提升自身的競爭力，更能推動整個汽車行業的持續發展。 這也是汽車行業的群體智能和組織孿生技術的核心價值——為汽車行業帶來了前所未有的降本增效可能性。 其次是智能化賦能——開啟用戶運營新篇章。在以往用戶運營旅程中，與日俱增的紛繁觸媒環境下投入大量人力和財力成本也難以精準捕捉用戶多樣化需求。 群體智能不僅將極大地提高信息傳遞和決策的效率，更通過對海量用戶數據的深度挖掘和分析，令車企能夠為用戶提供更加貼心、個性化的產品和服務，從而構建起更加緊密的用戶關系，提升品牌影響力和市場競爭力。 最后是創新與合作——共建智慧汽車新生態。隨著技術的持續演化和應用場景的拓展，我們可以預見大模型驅動的群體智能和組織孿生技術，將在汽車行業得到更廣泛的應用與深度融合，釋放出巨大的數據價值，顯著增強車企在不確定環境下的競爭力和韌性。 作為白皮書發布方的清華大學自然語言處理實驗室、易慧智能和面壁智能共同認為，大模型和群體智能技術的應用將推動汽車行業從傳統生產方式向智能化生產方式的轉變，為汽車行業發展注入新活力。 專家重磅解讀：從技術前瞻、通用技術實踐到行業技術應用

清華大學計算機科學與技術系助理研究員從鑫從技術前瞻的角度發表了主題為《大模型驅動的群體智能技術正成為推動革新的核心動力》的演講。 他介紹道，大模型是人工智能的前沿制高點，將成為智能時代的基礎設施。同時大模型也存在諸如專業技能欠缺、協作意識薄弱等局限，需進行專業教育實現智能體化，并通過AI Agent（人工智能體）賦能行業應用。 清華大學計算機科學與技術系助理研究員 從鑫

清華大學計算機科學與技術系副教授劉知遠表示，大模型驅動的AI Agent 具備包括智商、情商、成長性、價值觀、感知、人設等六大特性，隨著 AI Agent 數量的增加和智能體間的協作能力提升，能夠呈現出超越單個智能體能力的集體智慧——群體智能，實現對更加復雜任務處理和場景建模，其被認為是邁向通用人工智能的重要途徑。 從單一大模型到多智能體群體智能的重要轉變為 AI 的未來應用打開了新的可能性，預示著更加智能和自適應的技術解決方案的出現。 據劉知遠介紹，組織孿生是大模型驅動的群體智能在業務場景下的應用框架，目前其團隊提出了崗位孿生、架構孿生和業務孿生的概念和技術框架，旨在綜合運用大模型的通用能力和智能體技術的靈活適配特性，實現智能科技服務人類。

面壁智能CEO李大海從通用技術實踐的角度發表了主題為《智周萬物，讓AI智能體釋放大模型無限潛能》的演講。

他表示，面壁智能持續引領“高效大模型”路線。除了大模型的高效訓練，在大模型高效落地方面，AI Agent是大模型落地應用的最后一公里，面壁智能引領AI 智能體（Agent）技術潮流， 持續推動建設大模型的高效建設、快步應用。

隨著眾多國內外公司紛紛推出各種大規模模型，包括通用大模型、行業大模型、垂直大模型以及專屬大模型，這些超強模型服務的背后都是基于擁有千億或萬億參數的基礎模型。大模型的誕生標志著人工智能領域取得了重大進展，可以在各種任務中實現更高的準確性，降低了應用開發的門檻，并增強了模型的泛化能力。這些因素共同催生出新的場景和產業模式，并加速產業智能化應用落地的進程。

一、大模型技術應用不斷演進，迎來發展新機遇

隨著ChatGPT這一對話生成式預訓練變換模型的誕生，大模型進入一個快速發展的時代。這些超強模型服務背后是擁有千億或萬億參數的基礎模型，它們通過學習豐富的知識，成為與人類進行交互以及連接萬物的強大工具。

通用大模型的發展

自2016年Open AI發布Gym強化學習平臺以來，模型參數從GPT-1的1.17億開始，經過不斷迭代，增長到GPT-4的1.76萬億的參數規模，通用大模型的性能也得到顯著提升。

斯坦福大學的研究發現，GPT-3已經可以解決70%的心智理論任務，相當于7歲兒童；至于GPT3.5，更是解決了93%的任務，心智相當于9歲兒童！2022年11月，ChatGPT正式發布，是基于GPT-3.5架構并通過強化學習訓練后的大語言模型，目前仍以文字方式互動，支持包括自動文本生成、自動問答、自動摘要等多種任務。

自2017年6月以來，Google陸續發布了BERT、T5等預訓練模型，參數規模也在逐步提升。近期，Google發布的通才模型PaLM-E包含5620億參數，可用于控制機器人，為通用人工智能（AGI）的實現提供了可能。

Google PaLM-E 大模型控制機器人

二、MaaS 支持大模型應用落地全流程能力構建

MaaS（模型即服務）提供一套完整的大模型服務工具鏈和開放平臺，允許行業用戶基于行業基礎大模型，利用整體模型套件經過微調再訓練，生成滿足特定場景需求的專屬大模型。與提供基礎設施的IaaS（基礎設施即服務）、提供工具的PaaS（平臺即服務）和提供軟件的SaaS（軟件即服務）不同，MaaS以模型作為交付產品。

基于MaaS構建的一站式行業大模型構建和應用解決方案，圍繞模型的生命周期提供各種的產品和技術輔助，行業用戶實現從數據預處理、模型構建、模型訓練、模型評估到模型服務全流程能力構建。MaaS解決了企業構建行業大模型成本高、時間長、難度大的問題，降低數字化轉型的成本和風險，支撐客戶快速實現大模型應用的產品化和商業化，更快地實現數字化轉型和升級。

MaaS 解決方案

三、場景化需求快速推動大模型價值釋放

隨著技術能力的提升和多樣化場景需求的推動，大模型已成為人工智能領域最重要的動力源泉。不僅推動人工智能從技術積累、行業應用和產業變革，更是賦能千行百業的基礎設施。

大模型在場景中的應用

四、行業大模型應用落地亟需建設路線指引

通用大模型在滿足行業用戶直接需求方面存在一定難度，主要是由于模型參數量巨大，訓練和部署對算力消耗巨大，導致成本高昂；其次，模型的可解釋性仍然較弱，通常需要增加內容管控手段來保證結果的安全性；最后，模型對訓練數據的依賴性較強，對于超出訓練數據的任務效果不盡如人意。更重要的是，在某些特定行業，通用基礎大模型的表現并不理想，因此行業大模型應運而生。

行業大模型通常基于該行業領域的數據進行訓練和優化，更好地理解和處理該行業的專業術語、規范和語義。行業大模型更加專注于某個特定的行業，滿足對應行業的需求。目前的產業解決方案中，行業大模型結合自身在算力方面的優勢，為行業模型訓練提供強大的支持和動力，助力構建專屬大模型及智能應用。然而，行業大模型最終要在真實場景中落地并達到理想的服務效果，需要充分解決行業用戶的痛點。目前行業用戶面臨的問題主要包括計算資源不足、數據質量差、投入成本較高以及缺乏專業人才等突出問題。

報告來源：新華社品牌工程&凱度&牛津大學

報告部分內容展示：****************

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類人智能學習是AI界始終追逐的終極目標。自2006年以來，深度學習的出現極大的推動了人工智能的研究進展，人類似乎找到了解決“抽象概念”的方法。人工智能借助深度學習的力量，已可以在多個應用場景落地，特別是互聯網領域。但就總體發展而言，目前的人工智能距離類人類智能還有很長的路要走。類人智能學習是AI界始終追逐的終極目標。

　　類人智能的小樣本學習。如果用形象的比喻來說，深度學習（DL）是解決計算機“運籌帷幄”的問題（大量數據形成規律和抽象概念），而小樣本學習是解決計算機“照貓畫虎”的問題（少量數據形成決策）。深度學習更擅長分析規律和預測趨勢，而小樣本學習則具備舉一反三的能力。小樣本學習相當符合人類的思維推理模式，是實現類人人工智能的必由之路。 　 　　小樣本研究領域的發展現狀。2011年至2015年，由于小樣本理論不完整，相關論文較少。自2015年以來，隨著深度學習的興起，小樣本學習進入深度學習階段，相關研究論文的數量呈線性大幅增長。國家間，在小樣本學習研究領域的競爭也十分激烈，美國和中國是最大的兩個研究產出國，而美國的私營部門在小樣本學習的投入領先于其他國家。 　 　　小樣本學習可以解決AI商業落地難題。2015年是小樣本學習研究進展的分水嶺，開始真正進入深度學習階段，進而帶動AI產業的實質性應用落地。小樣本學習算法的性價比最優，不需要大量數據的標注準備，極大降低了數據標注、算力以及AI交付的工程化成本，對AI應用普惠化起到了至關重要的作用。 　 　　工業視覺檢測是小樣本學習的典型應用場景。小樣本學習相關的任務中，計算機視覺是最活躍的研究領域，而AI視覺檢測是小樣本學習在工業領域的突出應用。 　

機器學習正在成為現代世界運行中不可或缺的一部分。隨著數字技術的進步，數據的收集量呈指數級增長，機器學習的力量也在不斷發展。機器學習模型從這些現在可用的巨大數據庫中學習和改進。模型變得越來越強大，在許多情況下，它們執行任務的效率和效率比人類同行更高。隨著越來越多的組織和企業采用機器學習技術，可解釋性變得越來越重要。

模型被用于自動化任務和發現數據中的新趨勢和模式。這些算法直接從數據中學習，而不是由人類開發人員創建。這意味著系統將在沒有直接人類互動的情況下進化和發展。因此，理解模型為什么會做出決策在最初可能是不清楚的，特別是對于沒有數據科學經驗的涉眾來說。對于深度學習等更復雜的機器學習技術來說，這可能尤其困難。深度學習模型的多層神經結構使得決策的透明度變得更加復雜。

與組織中的任何決策工具一樣，一定程度的問責制是必要的。機器學習模型已經被用于自動化資源密集型的管理工作和做出復雜的業務決策。在決策將受到審查的領域，解釋機器學習模型做出決策的原因的能力至關重要。例如，機器學習在金融領域的應用方式多種多樣。算法可以用來自動化和簡化貸款決策，甚至可以根據市場波動自動化股票訓練。在這兩個例子中，可解釋性都是整個過程的組成部分。

本指南探討了機器學習中的可解釋性主題，包括它是什么，為什么它是重要的，以及實現模型可解釋性的不同技術。

從2018年谷歌提出BERT預訓練語言模型至今，超大規模智能模型已經走過了三年的發展歷 程。近年來，預訓練模型成為人工智能領域一大重點研究方向。

大模型技術不僅是學術界重點關注的領域，產業領域也在期待其能夠在各個場景加速落地。人們期待，大模型不僅能夠提升應用服務的智能水平，甚至還能夠催生新的場景和產業模式。

然而，當前全球大模型商業落地仍處于早期探索階段，目前已有很多模型落地的探索，但真正讓大模型成為推動智能產業發展的核心引擎，目前仍存在不小的差距。

今日，智源研究院推出了《超大規模智能模型產業發展報告》，旨在梳理當前大模型領 域產業的發展情況，為讀者提供交流和討論的機會。

本報告將主要分為以下五部分內容。首先，報告將介紹大模型領域的技術發展情況和趨勢。接著，報告將梳理目前已經出現的大模型產業落地模式，提出該模式誕生的條件、特點和優勢。

然后，報告將重點介紹目前大模型已經開展商業化的發展領域，包括國際和國內的落地領域和應用 場景。最后，報告將用兩章內容論述應用存在的問題和解決案例，并提出下一步工作建議。

報告鏈接：//baai.org/l/MdRePort

人工智能(AI)為改善私人和公共生活提供了很多機會，以自動化的方式在大型數據中發現模式和結構是數據科學的核心組件，目前驅動著計算生物學、法律和金融等不同領域的應用發展。然而，這種高度積極的影響也伴隨著重大的挑戰:我們如何理解這些系統所建議的決策，以便我們能夠信任它們?在這個報告中，我們特別關注數據驅動的方法——特別是機器學習(ML)和模式識別模型——以便調查和提取結果和文獻觀察。通過注意到ML模型越來越多地部署在廣泛的業務中，可以特別理解本報告的目的。然而，隨著方法的日益普及和復雜性，業務涉眾對模型的缺陷、特定數據的偏差等越來越關注。類似地，數據科學從業者通常不知道來自學術文獻的方法，或者可能很難理解不同方法之間的差異，所以最終使用行業標準，比如SHAP。在這里，我們進行了一項調查，以幫助行業從業者(以及更廣泛的數據科學家)更好地理解可解釋機器學習領域，并應用正確的工具。我們后面的章節將圍繞一位公認的數據科學家展開敘述，并討論她如何通過提出正確的問題來解釋模型。

//arxiv.org/abs/2009.11698