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來源：弗若斯特沙利文

　　2023年被稱為“AI元年”，人工智能、AI大模型概念迅速點燃市場。本篇報告重點關注人工智能相關技術在廣泛的企業服務領域所帶來的變革應用研究，將洞察中國AI技術如何為企業服務領域帶來發展與應用方面的升級和演變，同時分析行業規模、落地應用、未來趨勢，提供AI變革企業服務場景應用的理解和解讀。 **　　一、GPT-4點燃AI發展浪潮，大模型引起社會高度關注**

　　從2018年OpenAI提出的參數為1.17億的GPT算法，到2020年推出參數為1，750億的GPT-3，參數實現了116倍的增長，跨足千億級大模型，對2019年的NLP模型構成巨大沖擊。 　　隨后，OpenAI推出基于GPT-3.5Turbo模型，具備更大參數和更高精度，進一步普及了人工智能。今年，OpenAI在3月15日發布了多模態預訓練大模型GPT-4，其技術原理和訓練機制與GPT-3.5相似，但引發了公眾對AI的極大熱情。 　　GPT-4經過升級，提升了ChatGPT的圖像識別能力、文字限制擴展至2.5萬字、專業性回答的準確性以及風格變換能力。與以往模型相比，GPT-4最顯著的創新之一是其多模態能力。 　 　二、隨著大模型技術成熟，未來大模型有望在各領域廣泛應用并實現商業化

　　語言大模型的助力下，垂直領域的應用呈現出更高的專業性、高質量的產出以及在特定任務上的卓越表現。目前，這些應用已廣泛滲透到金融、政務、交通、醫療、教育等領域。 　　AI大模型在高度滲透的應用領域取得成功的原因在于其擁有豐富高質量的數據、強烈的技術需求和創新要求，以及規范的商業環境。此外，這些領域對客觀、理性建議的需求也激勵大模型提供更準確、更有邏輯的解決方案，以滿足高級決策和戰略制定的要求。這一成功不僅推動了行業的發展，也為大模型應用提供了新的機遇和動力。 　 三、AI大模型在服務型產業中能顯著降低成本，推動企業服務創新和提效

　　AI大模型對各類產業的影響程度各不相同。在服務型產業中，AI能夠實現5.8%的顯著成本降低，主要集中在客戶營銷、客戶運營、客戶服務等獲取和轉化客戶的成本方面，具有高替代潛力。 　　在媒介型產業中，成本降低比例為2.8%，主要表現在銷售渠道管理和營銷內容等關鍵領域。對于產品型產業，AI有望減少1.6%的成本，這些企業通常在產品研發設計和市場營銷方面投入較多，因此未來將通過自動生成產品模型、外觀設計以及宣傳材料來重塑工作模式。 　　然而，在制造型和基礎源頭型產業中，AI大模型的滲透率相對較小，成本下降幅度僅為0.5%。 　　具體內容如下: 　

9月17日，CAAI系列白皮書發布會在南昌成功舉辦。《大模型技術》該白皮書從語言大模型、多模態大模型、技術生態、產業應用、安全等多個角度，全方位清晰呈現了大模型技術的定義、特點和發展歷程，以及目前的主流方法和應用場景，其中包括多項首例行業應用實踐，將有效幫助相關人士深入理解大模型技術的原理、方法和應用，提高大模型技術的開發和使用效率和質量，深刻認識大模型技術的影響和責任。

近年來，大模型技術飛速發展，從架構演進統一到訓練方式轉變，再到模型高效適配，大模型技術引起機器學習范式的一系列重要革新，為通用人工智能發展提供了一種新的手段。由單一模態的語言大模型到語言、視覺、聽覺等多模態大模型，大模型技術融合多種模態信息，實現多模態感知與統一表示，也將和知識圖譜、搜索引擎、博弈對抗、腦認知等技術融合發展，相互促進，朝著更高智能水平和更加通用性方向發展。 與此同時，大模型技術生態蓬勃發展，開源服務與開放生態成為主流趨勢，國內外大模型開放平臺、開源模型、框架、工具與公開數據集加速大模型技術演進，框架、工具間軟硬件協同優化降低大模型開發和應用成本，推動大模型高效訓練與部署。

大模型與教育、科學、金融、傳媒藝術等專用領域結合拓廣通用大模型能力邊界，與實體經濟的深度融合成為其賦能行業應用關鍵，正在“大模型”與“小模型”端云協同并進發展格局下重塑生產力工具，變革信息獲取方式，改變人類社會生活和生產方式。

隨著大模型的應用，其安全問題日益凸顯，因而需關注大模型技術發展的內生及伴生風險，關注大模型安全對齊、安全評估技術，發展大模型安全增強技術，加強大模型安全監管措施，確保其“安全、可靠、可控”。 總之，抓緊推動大模型技術研發，尤其是大模型原始技術創新和大模型軟硬件生態建設，強化垂直行業數據基礎優勢，集中國家資源投入大模型發展，同時關注大模型風險監督，彰顯人工智能的技術屬性和社會屬性。

近日，清華大學新聞與傳播學院新媒體研究中心發布了《新媒體發展研究》9.0版，該報告由沈陽教授團隊負責，并運用AIGC技術共同創作。

**報告內容主要圍繞時代背景、科技前沿、各級主流媒體動態、網絡平臺動態、未來發展趨勢五個層面，梳理新媒體領域的發展動態，并對新媒體行業發展趨勢做出研判。******來源 | 清華大學 新聞與傳播學院新媒體研究中心作者｜新媒沈陽團隊 AIGC

報告摘編

人工智能是當今最熱門的技術領域之一，也是中國互聯網公司的重要戰略方向。本報告基于對9位來自中國AI科技團隊的產業人士問卷調研，分析了中國AI產業在資源投入、模型發展、數據隱私保護和行業合作等方面的表現，以及面臨的挑戰和機遇。用科學數據證據給讀者提供全面的視角洞察中國AI產業的發展現狀和未來趨勢。

　　億級資金有望注入，團隊擴容力度加大。根據公司戰略定位和發展重點，在技術研發、算力資源投入、數據采集與標注以及市場推廣與商業化擴展方面存在投入差異。同時， AI人力資源也在不斷擴張，采取多元化的策略來吸引和培養人才。 　 　　AI模型新發布可期，復雜數據處理升級。下半年有多個AI模型發布計劃，涵蓋自然語言處理、計算機視覺和跨模態領域。在模型發布中， Transformer架構是主流選擇。數據挑戰、模型優化和商業化仍是AI團隊面臨的瓶頸。雖然大模型在應用場景中擴展，并非模型規模越大越好，也需綜合考慮數據和模型的質量。 　 　　數據多樣性、數據合作和數據隱私保護是中國AI公司在數據領域的關鍵關注點。數據多樣性與合作是關鍵，共享數據合作是重要趨勢。圖像和自然語言數據集普及度高，物體檢測數據集應用較少。中國AI公司重視數據安全與隱私保護，采取多層防護措施、動態處理與隱私保護并重，以用戶為中心保護用戶數據。 　 　　AI硬件投入將繼續保持強勁的發展勢頭。服務器部署反映算力需求，大部分公司有服務器擴張計劃。不同公司在計算資源的使用量、成本和供應商選擇上存在差異，反映出它們在AI技術發展上的投入和戰略規劃。中國本土公司在半導體領域的發展也不容忽視。 　 　　AI商業化需要持續投入和優化，而營銷策略中突出大模型的創新性和應用價值是至關重要的。按交易量費和定制開發費是中國AI科技團隊主要的收費模式，顯示出對需求敏感性和靈活盈利模式的重視。調研結果還揭示了AI服務費用反映了模型復雜性、服務質量和市場競爭的因素，需要綜合評估選擇。 　 　　AI的跨行業應用和行業合作是推動技術發展和創新的關鍵。AI應用有廣闊的發展空間，需要各行業積極與AI公司合作推動數字化和智能化轉型，同時加強數據隱私保護。我們認為，未來行業整合、競爭加劇和新興創業公司崛起的可能性較大。 　

來源：中國信息通信研究院、人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室

隨著“十四五”規劃等國家政策的深化落地，人工智能（AI）發展迎來又一輪紅利，特別是以ChatGPT為代表的生成AI產品預示著AI商業變現過程將進一步提速，AI工程化熱度進一步提升。人工智能研發運營體系（MLOps）作為AI工程化重要組成部分，呈現出方法論逐漸成熟、落地應用持續推進的態勢。

2023年3月16日，“AI工程化論壇暨MLOps實踐指南發布會”在京舉辦。會上，中國信息通信研究院（簡稱”中國信通院“）發布《人工智能研發運營體系（MLOps）實踐指南（2023年）》。

指南從組織如何布局和落地MLOps的角度出發，以模型的高質量、可持續交付作為核心邏輯，系統性梳理MLOps概念內涵、發展過程、落地挑戰，為組織高效構建MLOps框架體系和關鍵能力提供方法論和實踐案例的參考與借鑒，并研判MLOps未來發展趨勢。

指南核心觀點

**1. MLOps概念漸晰，為解決AI生產過程管理問題意義明顯。**MLOps是通過構建和運行機器學習流水線（Pipeline），統一機器學習（ML）項目研發（Dev）和運營（Ops）過程的一種方法，目的是為了提高AI模型生產質效，推動AI從滿足基本需求的“能用”變為滿足高效率、高性能的“好用”，有效化解模型全鏈路生命周期管理存在問題，包括跨團隊協作難度大、過程和資產管理欠缺、生產和交付周期長等。

**2. 國內外MLOps發展百花齊放，落地仍面臨問題和挑戰。**2015年至今，從業界意識到機器學習項目技術債給AI生產上線帶來的潛在巨大影響伊始，MLOps前后經歷了斟酌發酵、概念明確、落地應用三大階段，且隨著新工具不斷涌現，在IT、金融、電信等行業得到了廣泛應用和落地。但在這個漸進式發展過程中，MLOps落地面臨著諸多挑戰，包括組織落地驅動力不足、支撐工具選型難集成難、模型治理和可信道阻且長、環境間的交互難以平衡等。

**3. 圍繞流水線的構建，MLOps框架體系逐步完善。**基于機器學習項目全生命周期，以CI/CD/CT/CM為核心，通過構建各條機器學習流水線，包含需求分析與開發、數據工程流水線、模型實驗工程流水線、持續集成流水線、模型訓練流水線、模型服務流水線、持續監控流水線，MLOps全生命周期閉環框架逐步完善。

**4. 漸進式建設關鍵能力，MLOps落地效應逐步形成。**通過數據處理、模型訓練、構建繼承、模型服務、運營監控、模型重訓、實驗管理和流水線管理等能力的建設，形成MLOps過程管理能力的全面把控。通過特征管理、模型管理和倉庫管理等能力的建設，形成制品管理能力的提升。同時以模型安全作為AI生產過程中的關鍵保障之一，MLOps落地效應日益凸顯。

隨著國家新型基礎設施建設發展戰略（2020）、國家“十四五規劃和 2035 年遠景目標綱要”等系列政策的出臺，人工智能（AI）發展迎來新一輪紅利，科技革命和產業升級處于進行時。近年來，AI 工程化的研究熱度持續提升，其目的是幫助組織在數智化轉型過程中，更高效、大規模地利用 AI 創造業務價值。人工智能研發運營體系（MLOps）作為 AI 工程化重要組成部分，其核心思想是解決 AI 生產過程中團隊協作難、管理亂、交付周期長等問題，最終實現高質量、高效率、可持續的 AI 生產過程。 MLOps 的發展呈現出逐漸成熟的態勢，近幾年國內外 MLOps 落地應用正持續快速推進，特別是在 IT、銀行、電信等行業取得明顯效果。與此同時，MLOps 行業應用成熟度不足，使得組織在制度規范的建立、流程的打通、工具鏈的建設等諸多環節面臨困難。因此本指南旨在成為組織落地 MLOps 并賦能業務的“口袋書”，圍繞機器學習全生命周期，為模型的持續構建、持續交付、持續運營等過程提供參考，推進組織的 MLOps 落地進程，提高組織 AI 生產質效。 本指南由中國信通院云計算與大數據研究所、人工智能關鍵技術和應用評測工業和信息化部重點實驗室聯合發布。本指南站在組織如何布局和落地 MLOps 的視角，以模型的高質量、可持續交付作為核心邏輯，系統性梳理 MLOps 概念內涵、發展過程、落地挑戰等現狀，并基于 MLOps 的理論研究和實踐案例分析組織如何構建 MLOps 框架體系和關鍵能力，最后總結和展望其發展趨勢。由于 AI 產業的快速變革，MLOps 落地應用持續深入，工具市場不斷迭代，我們對 MLOps 的認識還有待繼續深化，本指南可能仍存在不足之處，歡迎大家批評指正。

　1、核心觀點：AI行業發展提速，1）人形機器人商業化未來可期，持續力推減速器等核心零部件；2）數據傳輸量提升，光模塊產業鏈設備需求有望提升 　　我們認為ChatGPT作為AIGC領域頂尖的模型，有望對現有生產力工具進行變革，其商業化有望加速推動語言AI及AI領域整體的顯著進步。人機交互系統作為人形機器人的“大腦”，語音語義分析作為人機交互核心途徑，可幫助機器人具備聽、說、理解和思考的能力。伴隨人機交互技術逐漸成熟，人形機器人商業化未來可期。 　　核心零部件占比工業機器人成本約70%，人形機器人相較于傳統工業機器人，自由度大幅提升，預計將使用比工業機器人更多的減速器與電機，核心零部件（減速器、伺服電機等）需求有望大幅提升。 　　算力提升帶來的數據量提升，光模塊需求增長促進相關設備需求的提升。 　　2、投資建議：兩條主線——1）人形機器人核心零部件產業鏈；2）光模塊產業鏈設備 　　人形機器人產業鏈核心零部件：重點推薦：1）雙環傳動：國內齒輪龍頭，特斯拉國產電動車齒輪獨家供應商，有望在RV領域進一步與特斯拉開展合作；2）綠的諧波：諧波減速器國產化突破者，盈利能力行業領先；3）埃斯頓：國產機器人龍頭，高端傳動系統自主可控；關注匯川技術、禾川科技、鳴志電器、江蘇雷利、中大力德、漢宇集團、拓普集團、三花智控。 　　光模塊產業鏈設備：重點推薦羅博特科，當前參股全球光電半導體自動化封測設備領先企業ficonTEC，后續擬將擇機重啟重組項目。 　　3、催化劑： 　　1）人形機器人產業化持續推進；2）AGI（通用人工智能）革新；3）人形機器人訂單 　　風險提示：1）人形機器人銷量不及預期；2）AI技術迭代不及預期

【導讀】預訓練大模型是現在關注的研究熱點之一。ICML 2022 大會于 7 月 17 日 - 23 日在美國馬里蘭州巴爾的摩市以線上線下結合的方式舉辦。來自伯克利的幾位學者的《大模型訓練與服務》技術教程，模型并行訓練和服務中的研究和實踐痛點，值得關注！

近年來，ML和系統的研究人員一直在合作，將大型模型(如帶有175B參數的GPT-3)引入研究和生產。據揭示，增加模型大小可以顯著提高ML的性能，甚至可以帶來根本的新功能。

然而，試驗和采用大模型需要新的技術和系統來支持他們對大數據和大集群的訓練和推理。本教程確定了模型并行訓練和服務中的研究和實踐痛點。特別地，本教程介紹了新的算法技術和系統架構，用于處理流行的大模型(如GPT-3、PaLM和視覺轉換器)的訓練和服務。本教程還包括如何使用最新的開源系統工具集來支持大模型的訓練和服務。我們希望通過這個教程，降低在ML研究中使用大模型的技術壁壘，把大模型帶給大眾。

//icml.cc/Conferences/2022/Schedule?showEvent=18440

講者介紹：

**Hao Zhang目前是加州大學伯克利分校的博士后研究員，與Ion Stoica合作。他最近致力于為大規模分布式深度學習構建端到端可組合和自動化系統。

Zheng Lianmin是加州大學伯克利分校EECS系的博士生，他的導師是Ion Stoica和Joseph E. Gonzalez。他的研究興趣在于機器學習和編程系統的交叉，特別是加速和可擴展的深度學習領域特定的編譯器。

Zhuohan Li，加州大學伯克利分校計算機科學博士，導師是Ion Stoica。他的興趣在于機器學習和分布式系統的交叉。他利用不同領域的見解來提高當前機器學習模型的性能(準確性、效率和可解釋性)。

Ion Stoica是加州大學伯克利分校EECS系的教授。他研究云計算和網絡計算機系統。過去的工作包括Apache Spark, Apache Mesos, Tachyon, Chord DHT和動態包狀態(DPS)。他是ACM Fellow，并獲得了許多獎項，包括SIGOPS名人堂獎(2015年)，SIGCOMM時間測試獎(2011年)，和ACM博士論文獎(2001年)。2013年，他與人共同創立了一家名為Databricks的創業公司，致力于將大數據處理技術商業化。

【導讀】深度學習與計算系統結合是現在業界發展的趨勢。Logical Clocks的CEO Jim Dowling講述了分布式深度學習最新技術發展，以及其Hosworks開源平臺。

人工智能的需求在過去十年中顯著增長，很大程度是深度學習的進步。這種增長是由深度(機器)學習技術的進步和利用硬件加速的能力推動的。然而，為了提高預測的質量和使機器學習解決方案在更復雜的應用中可行，需要大量的訓練數據。盡管小型機器學習模型可以用適量的數據進行訓練，但用于訓練較大模型(如神經網絡)的輸入隨著參數的數量呈指數增長。由于對處理訓練數據的需求已經超過了計算機器計算能力的增長，因此需要將機器學習工作量分散到多臺機器上，并將集中式系統轉變為分布式系統。這些分布式系統提出了新的挑戰，首先是訓練過程的有效并行化和一致模型的創建。

分布式深度學習有很多好處——使用更多的GPU更快地訓練模型，在許多GPU上并行超參數調優，并行消融研究以幫助理解深度神經網絡的行為和性能。隨著Spark 3.0的出現，GPU開始轉向執行器，使用PySpark的分布式深度學習現在成為可能。然而，PySpark給迭代模型開發帶來了挑戰——從開發機器(筆記本電腦)開始，然后重新編寫它們以運行在基于集群的環境中。

本講座概述了分布式深度學習的技術，并提供了可用系統的概述，從而對該領域當前的最新技術進行了廣泛的概述。

Jim Dowling是 Logical Clocks公司的首席執行官，也是KTH皇家理工學院的副教授。他是開源的Hopsworks平臺的首席架構師，這是一個橫向可擴展的機器學習數據平臺。

//www.slideshare.net/dowlingjim/invited-lecture-on-gpus-and-distributed-deep-learning-at-uppsala-university

【導讀】Pieter Abbeel 是加州大學伯克利分校的教授，伯克利機器人學習實驗室的主任，其新開課程CS294深度無監督學習包含兩個領域，分別是生成模型和自監督學習。這個15周的課程包含視頻PPT能資源，有助于讀者對深度學習無監督的理解。最新一期是生成式對抗網絡Generative Adversarial Networks的課程，共有257頁ppt，包括GAN, DC GAN, ImprovedGAN, WGAN, WGAN-GP, Progr.GAN, SN-GAN, SAGAN, BigGAN(-Deep), StyleGAN-v1,2, VIB-GAN, GANs as Energy Models，非常值得關注！

目錄內容：

• 隱式模型的動機和定義
• 原始GAN (Goodfellow et al, 2014)
• 評估: Parzen、Inception、Frechet
• 一些理論: 貝葉斯最優鑒別器; Jensen-Shannon散度; 模式崩潰; 避免飽和
• GAN進展
• DC GAN (Radford et al, 2016)
• 改進GANs訓練(Salimans et al, 2016)
• WGAN, WGAN- gp, Progressive GAN, SN-GAN, SAGAN
• BigGAN, BigGAN- deep, StyleGAN, StyleGAN-v2, VIB-GAN
• 創意條件GAN
• GANs與申述
• GANs作為能量模型
• GANs與最優傳輸，隱式似然模型，矩匹配
• 對抗性損失的其他用途:轉移學習、公平
• GANs和模仿學習