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銀行業深刻感受到了生成式AI浪潮的沖擊，各銀行紛紛在各種領域、場景試水生成式AI的應用。本報告聚焦銀行業在推動生成式AI過程中應關注的四大主要問題。

2023年是生成式人工智能邁向通用人工智能創新應用階段的關鍵一年。在這一年里，大模型的推出和應用取得了突破，同時也涌現了許多創新的應用場景。然而，生成式人工智能的生態系統仍處于早期發展階段，基礎設施和核心技術尚未成熟。在當前的競爭環境下，技術巨頭、行業領軍企業和初創公司都在積極探索創新應用，并尋求新的商業模式。

人工智能：ChatGPT推動產業迎來iPhone時刻，并從“小作坊”走向工業化時代。ChatGPT在全球市場的爆發，正將AI 產業推到過去70年以來前所未有的高度，科技巨頭紛紛入局，繼微軟、谷歌之后，國內企業百度、阿里巴巴等先后發布大模型，并進行用戶測試和企業應用接入。全球一線科技巨頭在AI領域的軍備競賽，以及在大模型方向的持續下注，必將極大加速全球AI產業的發展進程，并推動產業從過去的“小作坊”式發展快速進入“工業化”時代。

算法模型：AI發展的靈魂，技術路線料將快速向GPT方向收斂，并有望在中期形成少數大模型（底層）+若干垂類模型 （應用層）的格局。ChatGPT的成功證明了高質量數據+反饋激勵（大模型預訓練+小數據微調）的有效性。GPT在自然語 言理解、生成方面的整體優勢，有望驅動AI大模型技術路線快速向GPT方向收斂，同時少數科技巨頭&機構專注于基礎大模型的研發，更多企業則發揮各自在垂類數據、場景理解等層面優勢，并最終構建少數大模型+若干應用模型的生態格局。

芯片&算力：算法快速迭代，以及對算力的巨大需求，料推動通用AI芯片（GPU）、云廠商早期高確定性受益。目前AI大模型領域的創新正在以月、周為單位快速向前推進，短期維度，預計通用AI芯片仍將是底層算法快速迭代的核心受益者。同時當前大模型在訓練、推理環節仍需要巨大的算力承載，云廠商在算力基礎設施、基礎軟件框架等層面綜合優勢明顯， AI帶來的算力增量料將主要向云計算平臺轉移，云廠商有望充分受益。但若后續算法迭代速度放緩，以及針對部分應用場景的專門優化，ASIC芯片需求料將快速展開，AI單位算力成本有望快速下降，但亦同時帶來應用需求的進一步增長。

數據：AI的糧食和血液。當前AI算法的發展正轉向以大模型為主的數據依賴，豐富、高質量數據集是AI產業持續向前的核心基礎。伴隨公開數據集的逐步耗盡，借助算法實現數據合成，以及垂類領域專有數據集將是企業后續差異化優勢主要來源，同時數據使用合規、用戶隱私保護等亦將成為持續監管領域。

生成式AI作為當前人工智能的前沿領域，成為全球最熱的科技話題。2022年OpenAI發布ChatGPT,生成 式AI在模型應用層面實現重要突破，僅兩個月突破1億月度活躍用戶數，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用。

全球多家科技企業加大在生成式AI領域的研發投入力度，不斷在技術、產品及應用等方面推出重要成果，持續推動人工智能的創新與商業化落地進程，也將帶動產業鏈相關企業快速發展。

在此背景下，在中國互聯網協會、中國軟件行業協會指導下，天津市人工智能學會、至頂科技、至頂智庫聯合發布《2023年全球生成式AI產業研究報告》，該報告從全球視角出發，對生成式AI的產業概況、 基礎設施、算法模型、場景應用、機遇挑戰等方面進行梳理，全面展現生成式AI的產業發展情況，為政府部門、行業從業者、教育工作者以及社會公眾更好了解生成式AI提供參考。

近日，由Unity中國聯合騰訊云與沙利文咨詢共同呈現的《2022年元宇宙系列白皮書》之《中國工業元宇宙發展洞見》（后稱“白皮書”）正式刊發。 　　工業元宇宙使整個工業體系能夠在虛擬化的背景下重構，突破傳統邊界與束縛，促使產業融合，實現可持續性的降本增效。

　　工業元宇宙最重要的價值在于，對現代工業的復雜系統，做徹底的，全方位的、系統的數字孿生，使整個工業處于完全的數字化、智能化和信息化的直觀狀態，并且使整個工業體系能夠在虛擬化的背景下重構，這種重構打破了傳統工業、行業和企業的邊界與束縛，真正實現在技術支撐下的產業融合，最大化地提高生產效率。 　　通過設備數字孿生及流程全面數字化，提供生產系統的全數字孿生鏡像，工業元宇宙能夠實現生產托管，對物流、物資配送等，提供供應鏈的全鏈條管理；對能源、電力等，提供鏡像分析與模擬試錯場景；解決迭代試錯成本高昂、升級困難的問題，實現可持續性的降本增效。 　　工業元宇宙涉及多類技術群的融合和創新，其中數字孿生相關技術構成了工業元宇宙的關鍵技術體系。

　　工業元宇宙豐富的特征和廣泛的應用決定它的實現具有高復雜度，涉及多類技術群的融合和創新。工業元宇宙技術體系包括數字孿生技術群、智能網絡技術群、泛AI技術群、新信息通信技術群以及工業制造相關技術群。 　　其中，智能網絡、大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等相關基礎技術是工業元宇宙的技術底座；感知互聯、實體映射、多維建模、時空計算、仿真推演、可視化、虛實交互七個數字孿生相關技術構成了工業元宇宙的關鍵技術體系。 　　當前工業元宇宙整體仍處于發展初期，行業應用場景逐步落地，在制造、城市管理、交通、汽車、建筑、能源等行業已有不同程度的應用。

　　在制造業領域，工業元宇宙聚焦于產品數字化設計、工藝流程管控和重大設備管理等場景；在城市管理領域，工業元宇宙賦能城市規劃、建設、治理、優化等全生命周期環節；在交通與汽車領域，工業元宇宙應用于交通工具的功能設計與研發、仿真測試、自動駕駛、故障診斷與設備維護等細分場景；在建筑領域，工業元宇宙賦能建筑規劃設計、實施、運營維護等環節；在能源領域，工業元宇宙的應用覆蓋能源生產、儲運、管理和消費等場景。 工業元宇宙產業分析

　　工業元宇宙產業鏈可分為基礎設施層、核心層和應用層，中國企業在基礎設施層的布局相對領先，基本可實現自主可控；核心層的關鍵技術、軟硬件等主要依賴進口；應用層多為本土企業與外企協同合作。

　　工業元宇宙產業鏈可分為基礎設施層、核心層和應用層。 　　**基礎設施層：**包括通信網絡基礎設施、算力基礎設施和新技術基礎設施，主要負責數據的實時傳輸與分發、存儲計算與處理、數據挖掘與分析決策，保障工業元宇宙的正常運轉。目前中國企業在基礎設施層的布局處于較為領先的位置，基本上可實現完全的自主可控。 　　**核心層：**由交互體驗、產業平臺、建模仿真和數字孿生組成，其中數字孿生是工業元宇宙最為核心的組成部分。數字孿生為工業元宇宙虛實交互、虛實協同提供技術支撐，完成從現實工廠的設備或者裝置到虛擬世界的全真映射。 　　**應用層：**現階段工業元宇宙的應用場景主要集中在智慧城市、智慧交通、智能制造、智慧建筑、智能汽車、智慧能源等領域，通常由中國企業協同海外企業共同完成。 　　在中國數字化轉型浪潮下，工業元宇宙以實現物理世界與信息世界交互與共融的需求應運而生，數據標準化、數字人才培養、核心技術、數據安全等相關領域的企業將迎來黃金發展機遇。 工業元宇宙產業發展能力洞察

　　**技術架構：**在政策規劃支撐下，工業元宇宙的技術架構鏈條邏輯上分為基礎層、技術層、能力層、終端層、應用層五大板塊。其中核心技術層涉及多類技術群的融合和創新并集成于平臺，實現工業相關領域深度賦能。

　　**關鍵路徑：**工業元宇宙的崛起涉及多類技術群的融合和創新，實現工業元宇宙的關鍵技術包括數字孿生技術、虛擬引擎技術、人工智能技術、物聯網技術、區塊鏈技術、人機交互技術、智能網絡技術。

　　1.數字孿生

　　數字孿生建模是將物理對象建立對應的虛擬數字模型，該模型可以通過接收來自物理對象的數據而實時演化。建模、仿真和基于數據融合的數字線程是數字孿生體的三項核心技術。 　　2.虛擬引擎

　　虛擬引擎是一套幫助開發者實現實時交互的軟件開發工具，旨在幫助開發者實現實時3D的高效率開發。虛擬引擎廣泛應用于汽車、建筑、城市等工業領域，工業元宇宙或將成為虛擬引擎未來的藍海市場。 　　3.泛人工智能

　　AI算法和AI技術的能力持續拓寬正加速“AI+工業元宇宙”的快速部署，AI在工業元宇宙中的應用持續深化。AI技術改造工業的生產方式和決策模式，達到增效和提質的作用，助推工業AI+快速落地。 　　4.物聯網

　　物聯網是工業元宇宙底層伴生技術，通過將工業資源的網絡互聯、數據互通和系統互操作，為實現工業元宇宙萬物鏈接和虛實共生打下基礎。物聯網在工業領域應用將由簡單場景應用向深層次應用演進。 　　5.智能交互（XR）

　　XR（AR、VR、MR）技術具備的三維可視化效果，能夠加快與工業場景中幾何設計、仿真模擬融合。智能交互技術有望持續賦能工業元宇宙的數字孿生應用效果，在各應用場景中實現仿真數字化。 　　6.智能交互（數字全息）

　　數字全息技術可高度還原物體三維特征，利用計算機技術、光學成像技術以及全息化技術探索行業天花板，賦能工業元宇宙產業。數字全息技術在工業制造領域必不可少，深度應用于生產制造中測量系統。 　　7.智能網絡

　　智能網絡是工業元宇宙最底層的基礎設施，基于云計算、邊緣計算、5G/6G網絡和大數據等技術提供強大的算力和網絡基礎設施為工業元宇宙用戶提供實時、流暢的沉浸式體驗。 　　8.區塊鏈

　　區塊鏈是工業元宇宙數字經濟生態圈去中心化和工業價值實現的核心底層技術，分布式賬本、共識機制、智能合約等區塊鏈核心技術可保障工業元宇宙經濟系統公平、公開、透明。 工業元宇宙產業應用實踐

　　**業務場景：**基于數字孿生的不斷發展，工業元宇宙所能覆蓋的虛擬場景廣度、產品生命周期長度、精細化及仿真程度亦隨著上升，可覆蓋產品從研發設計、生產制造、運維管理、到銷售服務階段全生命周期的業務場景。 　　**功能應用：**工業元宇宙的功能應用是在基礎設施的支撐下實現，包括數字孿生、云渲染、虛實交互、大數據可視化、工業互聯網等相關技術、工具與平臺。基于這些技術、工具與平臺，物理世界中產品、服務或生產流程數據可同步至虛擬空間中，虛擬世界中的模型和數據能夠與對應的真實物理對象進行交互，這一系列過程的實現包括三維建模、遠程虛擬控制、工業模擬仿真、實時監控與運維、數字工廠展示等功能的輸出。 　　個行業的應用場景持續滲透，進行智能賦能，目前在城市管理、交通、汽車、建筑、制造、能源等行業已有不同程度的應用。 具體內容如下

新一代 6G 移動新系統，旨在支撐和實現未來 6G 時代的萬物智連、萬務智聯和智能普惠，未 來它將成為支撐和賦能各行各業更強大的智能基礎設施和平臺。伴隨著各級消費者和各行各業數 字化、智能化應用的發展和深入，業界對 6G 新網絡原生/內生 AI 能力和服務的需求日臻強烈。本 白皮書將基于未來 6G 新業態、新行業場景用例、新技術等方面需求和趨勢，系統地分析提煉原 生/內生 AI 設計的技術需求和影響（例如：在能力，服務，架構，標準化等方面），從而有力地 支撐 6G 新網絡原生/內生 AI 相關技術方案的設計實現和最終落地。

參與本白皮書撰寫的單位，包括但不限于：中興通訊，中信科移動，華為，中國移動，中國 電信，中國聯通，上海科技大學，重慶郵電大學，上海諾基亞貝爾，維沃，紫金山實驗室，亞信， 愛立信，大連海事大學，鵬城實驗室。謹此衷心地感謝和致敬各個單位的貢獻和輸出。

加快發展新一代人工智能（Artificial Intelligence，AI）是贏得全球科技競爭主動權的重要戰略抓手。面向 2030+，6G 有望在5G 的基礎之上全面實現數字化，推動社會走向“數字孿生，智慧泛在”的愿景。為了實現這個美好愿景，人工智能技術有望發揮重要作用。

現階段將 AI 技術應用在無線網絡中將有助于更精準地預測業務特征、用戶移動性、用戶行為、信道環境等信息，最終通過智能資源管理與調度機制保證更好的服務質量和用戶體驗，實現更好的公平性和系統資源利用率，促進無線通信網絡的開放與智能。長期來看，基于 AI 的無線網絡設計有助于實現通信協議的自動升級，從而有效降低網絡部署與運維成本，實現移動通信產業的可持續發展。

目前 AI 技術已經開始在核心網、網管網優、接入網等領域發揮積極作用。基于 AI 的空口傳輸技術（尤其是物理層 AI 技術）近年來已取得顯著進展。大量研究表明，將 AI 技術融入到新型編碼調制、多址、波形設計、預編碼、信道估計、信號檢測等物理層模塊設計中，可帶來顯著的性能增益。以ITU、3GPP、IMT-2020，IMT-2030 等為代表的多個行業組織已經在數據集構建、評估準則、典型用例等重要課題上開展深入研究，為將來無線 AI 技術的實際應用打下了重要基礎。然而，不可否認的是，業界在無線 AI 技術方面的研究仍面臨諸多挑戰：

• 缺乏科學公開的數據集：不同研究機構采用的數據集并不統一，研究結果難以相互驗證； ? 無線 AI 數據和應用具備自己獨特的特征，如何將圖像與語音處理領域的經典 AI 算法與無線數據以及無線領域專家知識進行有機融合尚不明確；

• 無線通信系統的顯著特征之一是通信場景復雜多變（室內、室外、高鐵等）與業務形式多樣，如何讓無線 AI 方案在有限算力前提下適用于多種通信場景與業務形式，是業界目前需要克服的重要挑戰；

• 無線 AI 的鏈路級和系統級性能上界尚不明確，在綜合考慮算力、功耗、數據集、信令開銷等成本的前提下，AI 方案對比傳統基于專家知識的設計是否有性能增益等重要問題還缺乏系統科學的分析與論證，這是無線AI 未來標準化和產業化落地的先決條件。

無線 AI 是通信界重點的研究方向之一，在中國移動發布的《2030+愿景與需求白皮書》、《2030+網絡架構展望》和《2030+技術趨勢》等白皮書的基礎上，本白皮書聚焦目前備受關注且頗具挑戰的物理層 AI 技術，嘗試回答業界普遍關心的 AI 數據集、算法設計、泛化性、未來研究方向和標準化路線圖等核心問題，希望能夠為業界研究面向 2030+的無線 AI 尤其是物理層AI 提供參考和指引。具體來講，白皮書在第二章分析了物理層 AI 的基本工作原理，以及在整個無線通信網絡中可能發揮的價值；第三章中深入探討了基于 AI 的發射機與接收機設計，重點指出了模型與數據雙驅動的設計思路；第四章討論了基于AI 的大規模MIMO技術，并展望未來終極 MIMO 的技術特征；第五章針對無線AI 方案的評估準則和方法進行了分析，提出了一些典型的評估指標、數據集構建原則、提升AI 方案泛化性的思路；第六章對未來的研究與標準化提供了一些參考建議。第七章對整本白皮書進行了總結。

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

近日，由中國電子信息產業發展研究院推出的《“工業互聯網平臺+數字仿真”發展白皮書》（征求意見稿），在第三屆中國工業互聯網大賽“工業互聯網+數字仿真”專業賽啟動儀式上正式發布，白皮書分為發展現狀、趨勢展望、內涵特征以及架構體系四部分。

當前，全球新一輪科技革命和產業變革深入推進，數字仿真軟件作為工業軟件皇冠上的明珠，加速與大數據、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術融合，在數字空間對物理世界運行規律進行全方位、高精度模擬，深刻變革傳統試驗手段。ANSYS、西門子、達索等國際巨頭企業憑借技術先發優勢，打造了一批數字仿真解決方案，廣泛滲透應用于經濟社會各領域，不斷鞏固和強化制造業領先地位。

隨著新一代信息技術與制造業加速融合，連接工業全要素、全產業鏈、全價值鏈的工業互聯網平臺成為制造業開展數字化、網絡化、智能化轉型升級的重要載體。工業互聯網平臺封裝有大量的云化工業機理模型，與數字仿真軟件形成互促共進的發展態勢。“平臺+數字仿真”成為數字仿真的重要發展趨勢，進一步強化技術供給、擴展應用范圍、完善產業生態，功能體系得到全方位提升，更加高效賦能制造業轉型升級。

在此需要說明的是，數字仿真的起源是單機的數字仿真，近年來才逐漸衍生出“平臺+數字仿真”的發展趨勢。因此，第一章節，國際仿真產業呈現寡頭壟斷態勢和國內自主仿真在探索中艱難前行兩部分主要聚焦數字仿真，“平臺+數字仿真”創造換道超車機遇部分主要聚焦“平臺+數字仿真”。

隨著5G商用部署后極大地改變著人們的生活，在生產領域，如何將5G技術落地并賦能工業企業，是工業各界期待的話題。作為全球能源管理與自動化領域數字化轉型專家，施耐德電氣在推動工業企業數字化轉型上有著豐富實踐與深厚累積。而華為在5G的技術研究、網絡部署與商用實踐方面也擁有深厚的積累和豐富的經驗。

雙方此次聯合發布的《5G和5G演進：工業控制應用場景白皮書》中，甄選出5G在工業控制領域中應用的“10個典型”場景，涵蓋工業智能制造、起重制造、市政水務、倉儲物流等諸多領域。基于工業控制領域趨勢，將這十個場景分為五大類：離散制造行業的柔性生產、起重運輸的少人化無人化控制、運動控制場景的無線化、OT和IT網絡融合以及廣域工業控制系統的無線物聯，并針對每個應用場景的行業趨勢、典型應用場景、技術要求及挑戰以及應用5G的驅動力四個方面給出了解讀

《算力網絡前沿報告》由中國通信學會信息通信網絡技術委員會組織專家團隊完成撰寫。在2020中國信息通信大會上，中國通信學會成功發布本報告，在業界得到廣泛關注，反響熱烈。

在5G+AI時代，信息網絡正在從以信息傳遞為核心的網絡基礎設施，向融合計算、存儲、傳送資源的智能化云網基礎設施發生轉變。結合未來計算形態云-邊-端泛在分布的趨勢，我國率先提出了“算力網絡”的概念。該報告首先結合5G、邊緣計算和人工智能產業的發展介紹了算力網絡的提出背景，并闡述了國家新基建政策對算力網絡發展的推動作用。然后，分別從應用部署匹配計算、網絡轉發感知計算和芯片能力增強計算三個角度論述了算力網絡在云、網、芯方面的新特性。最后，對算力資源感知、控制協議選擇等算力網絡發展所面臨的技術挑戰進行了說明，并給出了若干關于技術和產業發展的政策建議，希望本報告對于推進我國計算產業和網絡產業的協同發展與融合創新起到積極作用。