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自ChatGPT、Bard、Claude、Midjourney以及其他內 容生成工具問世以來，人們對生成式AI抱有很高期 待。各企業CEO自然也在思考：這究竟是科技炒作， 還是顛覆行業格局的機遇？如果是后者，那生成式 AI能給自身業務帶來什么價值？ ChatGPT的大眾版僅兩個月就吸引到1億用戶。它以 史無前例的方式推動了AI的普及，已成為迄今增長 最快的應用程序。無與倫比的易用性讓生成式AI有 別于以往所有AI技術。用戶不需要專修機器學習就 可以開展交互、獲取價值——只要會提問，幾乎人 人都能用。就像個人電腦或iPhone等其他突破性技 術一樣，一款生成式AI平臺可以衍生出許多應用程 序，適用于各個年齡段和教育水平的用戶群體，人 們無論身處何地，能夠上網即可使用。 而實現這一切，依靠的是驅動生成式AI聊天機器人 的基礎大模型，它們是經由大量非結構化、無標簽 數據（如文本、音頻等各類形式）訓練的龐大神經 網絡。基礎大模型可處理各種各樣的任務。相比之 下，以往的AI模型通常適用范圍更“窄”，往往只能執 行一項任務，如預測客戶流失率等。而一個基礎大 模型則既能為一份2萬字的量子計算技術報告生成 內容摘要，又能為園藝公司起草市場進入策略，還 能根據冰箱里的10種食材給出5張不同的食譜。不 過，在其豐富功能的背后，目前還存在結果不夠準 確的短板，這也讓人們再度關注起AI的風險管理 問題。 在監管得當的情況下，生成式AI不僅可以為企業開 辟新用例，還可以加速、擴展或改進現有用例。以 電銷場景為例，經過專門訓練的AI模型可以幫助銷 售人員發現追加銷售機會，但截至目前，這些模型 通常還只能根據通話前收集的人口統計信息和購買 規律等靜態客戶數據來判斷追加銷售的可能性。生 成式AI工具則可根據實際對話內容，利用內部客戶 數據、外部市場趨勢和社交媒體影響者數據，實時 為銷售人員提供追加銷售建議。同時，生成式AI還 可以為銷售人員撰寫銷售話稿，供其根據具體情況 進行調整。 上述例子只展示了AI技術對人類工作潛在影響的一 個側面，而實際上，幾乎所有知識工作者都有可能 因使用生成式AI而獲益。盡管生成式AI最終可能會 讓部分工作自動化，但其價值將更多來自于被嵌入 日常工具（如電子郵件或文字處理軟件）后知識工 作者對它的使用。這類升級后的工具可以大幅提高 生產力。 CEO們想知道是否應立即采取行動，以及如果采 取行動，該從何開始。有些人可能從中看到了機遇， 希望通過重塑人與生成式AI應用程序協同工作的 方式，在競爭中彎道超車。其他人則可能希望謹慎 行事，在進行大規模投資之前先嘗試幾個用例，增 進對生成式AI的理解。企業也需要評估自身是否具 備必要的技術專識、技術及數據架構、運營模式以 及風險管理流程，這些是更進一步部署生成式AI 時所需要的。 本文旨在幫助CEO及其團隊思考生成式AI的價值創 造場景以及如何開始應用。首先，我們總結了生成 式AI的入門指南，以幫助CEO更好了解AI日新月異的 發展現狀和可行技術選擇。第二部分將通過4個旨 在提高組織效能的案例，探討企業如何應用生成式 AI。這些案例來自我們對早期采用者的觀察，并介 紹了在技術、成本和運營模式要求等方面的各種選 擇。最后，我們將探討CEO如何發揮關鍵作用，利 用生成式AI帶領企業走向成功。 人們對生成式AI的期待顯而易見，企業高管自然希 望借此東風運籌帷幄，有計劃地快速推進。我們希 望本文能讓商業領袖更全面了解生成式AI未來潛力。

如果說2022年被稱為生成式人工智能之年，擴散模型應用取得突破，ChatGPT出世，一系列開創性的研究論文發表，2023年則把大模型推向了一個高峰，以GPT-4發布為標志，生成式人工智能，朝著通用人工智能的方向，進入了創新應用的階段。

這一階段最重要的特征，是應用、研究、監管，合力開辟著生成式人工智能的創新之路。

01/

創新應用

人們很快從生成式人工智能中看到了新的商業生態的出現，看到了一層又一層的技術，如計算、模型和應用；看到了生成的內容，如文、圖、視頻、代碼、3D結構、多模態；也看到了公開數據、垂直數據、合成數據、向量數據，用于大大小小的模型。

生成式人工智能，在中國似乎受到了更加熱情的接納：政府鼓勵發展通用人工智能；任何一家大企業都無法不關注它；許多從事知識工作的中小企業，已經先用起來再說。面對這一革命性的技術，所有企業都被卷入。它們節奏不同，介入程度不同，成為新技術浪潮下的守成者、創新者、采納者。它們的利潤率被永久的改變了。

算力目前是最稀缺的資源，也處于最容易獲利的要津。算力是大模型成本結構中最大的一塊，GPU的性能，實際上決定了這個新興行業的步調。隨著算力與模型的進步，更多初創企業正在涌入，它們搶到了時間的紅利，但也面臨競爭和可能的巨頭碾壓。可以說，這是初創企業的藍海，也有航道下的暗礁。

競爭促進了創新。與2022年快速涌現出的生產力工具方向的創業公司不同，2023 年，有更多比例的新公司聚焦在底層技術的創新；大模型創業公司也開始分化，在通用大模型創業公司方興未艾的同時，許多面向醫療、電商、科研、工業、自動駕駛和機器人等特定方向的垂直大模型公司開始出現。

02/

前沿研究

2022年和2023年，是生成式人工智能技術取得突破的兩年，我們梳理了論文，發現生成式人工智能領域的一個突出特征，是研究與創新過程的密切結合，許多在企業內部實現，迅速推出用例和產品。這種研究與創業的一體化，初創企業和風險資本起到了重要的作用，而美國科技巨頭和主要人工智能企業的研究投入與人才，包括一些底層技術的研究，這些年來已經超過了大學等研究機構。

人工智能的前沿正在向未來推進。盡管從GPT-4的技術報告，到微軟的研究論文，都展示出它所具有的接近于人類的文字處理能力、數學推理能力，以及諸多專業領域的知識。“我們認為它可以合理地被視為人工通用智能（AGI）系統的早期（盡管仍不完整）版本。”但是，在通往通用人工智能的道路上，需要研究和解決的問題反而更多了。如信心校準、長期記憶、持續學習、個性化、規劃和概念跨越、透明度、認知謬誤和非理性，等等。

過去半年最重要的研究方向，是破解和理解大模型神秘而又令人興奮的智能“涌現”。大模型既需要超越對下一個詞的預測能力，也需要一個更豐富、更復雜的“慢思考”深層機制，來監督“快思考”預測下一個詞的機制。

那些最好的前沿研究，一定是研究和解決技術規模應用中遇到的問題。研究如何減少幻覺，調教大模型更加準確地輸出真實的內容，訓練出更強的推理能力；如何更集約地訓練模型，降低門檻，推出新產品，讓更多的各行各業和消費者都能用上；如何能像人一樣，與真實的物理世界互動；如何成為人類復雜工作的助手，設計并幫助執行科學實驗；如何影響就業，從而做出政策的響應；如何讓人工智能安全和可信。

03/

監管 | 安全 | 政策 | 人才

政府對于生成式人工智能的監管反應相當及時，各國也出現了不同的特點。中國在迅速推出生成式人工智能的監管辦法并征求意見的同時，也在鼓勵發展通用人工智能，北京、上海、深圳是最具雄心的第一梯隊，均提出了較具雄心的人工智能科研、創新與產業目標。歐盟繼續在監管和立法方面領先，一如其5年前率先推出GDPR。美國更在意人工智能技術的領先地位，正在形成以風險管理為原則的監管框架。

長期來看，人才對人工智能未來的影響，超過了算力。中國研究人員發布的論文在數量上已經超過了美國，但金字塔頂端，無論是研究還是創業，美國仍然占據明顯的優勢。在全球范圍內，人工智能研究創新的重心正從高校轉移至企業，美國擁有頂尖學者最多的前三大機構，分別是谷歌、微軟與Meta，合計招攬了美國頂級學者的30%。中國仍以高校為主，僅阿里巴巴躋身前10。

科技部已經提出了人工智能企業，應該接受科技倫理審查；審查主體應該設立科技倫理（審查）委員會。美國人工智能企業較早開始設立負責任與可信人工智能部門，從去年到今年以來經過一些調整，反映出在生成式人工智能發生變革之際，企業正在尋求用更好的技術和方案，來安全和負責地部署新技術。

04/

十大前瞻

大語言模型

1. 2024年中國將出現比肩GPT-4的多語言通用大模型；

2. 超長上下文（Long Context）將引領下一次LLM技術突破；

3. 在出現更有前景的大語言模型之前，為實現垂直領域更好的效果，以下三種方式將共存： i）在不改變數據分布的情況下，利用更多通用數據進行通用大模型預訓練，不特別引入行業數據， ii）利用行業專屬數據微調（Fine-Tuning）通用大模型， iii）利用行業數據占比更高的數據集進行垂直模型預訓練。

多模態模型

4. 當前CLIP + Diffusion的文生圖模型是過渡態，未來2年內將出現一體化的模型結構；

5. 下一代Text-to-Image模型將具備更強的可控性，它將結合底層模型能力和前端控制方式，對模型的設計將注重與控制方式的結合；

6. 2025年之前，Video和3D等模態將迎來里程碑式的模型，大幅提高生成效果；

7. 以PALM-E為代表的具身智能（Embodied AI）展現出在機器人的感知、理解和決策等方向上的巨大潛力，但當前訓練和可靠性存在較大挑戰；

8. 短期內Transformer正成為多個模態的主流網絡結構，但壓縮整個數字世界的通用方法尚未出現，Transformer并不是人工智能技術的終點。

商業機會

9. 3年內，顛覆式的AI應用的核心驅動力來自于底層模型的創新，兩者無法解耦，模型的作用將大于產品設計的作用；

10. 當前生成式AI市場處于技術主導的早期階段，存在千億美元市值的平臺性企業的機會。

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。

自ChatGPT推出以來，國內學術界和科技企業相繼宣布或將推出類似機器人對話模型，有望推動大模型發展。2月7日，百度官宣“文心一言”。2月20日，復旦大學發布了類ChatGPT模型“MOSS”，并面向大眾公開邀請內測，國產大模型有望迎來爆發式增長。 　　需求和政策兩方面，合力推動AI產業增長。國內應用層面的需求推動AI產業的加速發展。根據IDC數據預測，2021年中國人工智能軟件及應用市場規模為51億美元，預計2026年將會達到211億美元。數據、算法、算力是AI發展的驅動力，其中數據是AI發展的基石，中國數據規模增速有望排名全球第一。政策方面，“十四五”規劃中提到“瞄準人工智能”，“聚焦人工智能關鍵算法”，加快推進“基礎算法”的“突破與迭代應用”；北京、上海、廣州等城市發布相關規劃。 　　頭部企業采取“模型+工具平臺+生態”三層共建模式，有助于業務的良性循環，也更容易借助長期積累形成競爭壁壘。大模型廠商主要包括百度（文心大模型）、騰訊（HunYuan大模型）、阿里（通義大模型）、商湯、華為（盤古大模型）等企業，也有智源研究院、中科院自動化所等研究機構，同時英偉達等芯片廠商也紛紛入局。大模型增強了AI技術的通用性，助力普惠AI的實現。未來，大模型有望于場景深度融合，配合專業工具和平臺支持應用落地，開放的生態來激發創新，形成良性循環。 　　技術發展有望促進生產效率提升，并進一步創造新的消費和需求，有利于文娛內容和互聯網行業。在AIGC和ChatGPT方面，我們建議持續關注技術發展和應用情況，把握技術催化和商業化落地帶來的投資機會：1）具備AIGC和ChatGPT的技術探索和應用的公司：百度集團-SW、商湯-W、萬興科技、拓爾思等；2）具有海量內容素材且具有AIGC探索布局的，圖片/文字/音樂/視頻內容及平臺公司騰訊控股，閱文集團、美圖公司、昆侖萬維、湯姆貓、神州泰岳、視覺中國、中文在線、漢儀股份、天娛數科、風語筑等。

來源：IMT2030推進組 　　

當前，隨著5G規模化商用進入快車道，世界主要國家和地區紛紛啟動6G研究。我國高度重視6G發展，“十四五”規劃綱要明確提出要“前瞻布局6G網絡技術儲備”。 　　2019年6月，IMT-2030 （6G）推進組在工業和信息化部等部委指導下成立，超過70家國內外企業、高校及科研機構參與，積極推進6G愿景需求研究、關鍵技術研發、標準研制、國際合作交流及社會經濟影響研究等各項工作。 　　2022年7月24日，數字中國峰會“5G應用及6G愿景”分論壇在福建省福州市召開。論壇上，IMT-2030 （6G）推進組組長、中國信通院副院長王志勤發布《6G典型場景和關鍵能力》白皮書。 　　白皮書聚焦6G總體愿景需求，研判6G發展驅動力，預測6G市場趨勢，凝練6G五大典型場景，設計6G關鍵能力指標，充分展現我國6G階段性研究成果。

**1. 從6G發展驅動力看，**面向2030年及未來，人類社會將進入智能化時代，數字世界與物理世界將無縫融合，社會服務均衡化、高端化，社會治理科學化、精準化，社會發展綠色化、節能化將成為未來社會發展趨勢。經濟、社會、環境的可持續發展以及技術的創新演進將驅動移動通信技術持續從5G向6G迭代升級，推進6G向泛在互聯、普惠智能、超強感知、全域覆蓋、綠色低碳、安全可信等方向拓展。

**2. 從6G市場趨勢看，**面向2030年商用的6G網絡中將涌現出智能體交互、通信感知、普惠智能等新業務新服務。預計到2040年，物聯網終端將呈現千億級爆發式增長、連接數占比超過90%，基于XR設備、全息設備等新型終端設備的沉浸式業務有望貢獻超過一半的月均流量，最終為6G帶來“千億級終端連接數，萬億級GB月均流量”的廣闊市場。

**3. 從6G典型場景看，**6G將在5G原有的三大典型場景基礎上拓展深化，全面支持以人為中心的沉浸式交互體驗和高效可靠的物聯網場景，有效融合通信、計算、感知等能力支持各類智能化服務，創新構建“超級無線寬帶、極其可靠通信、超大規模連接、普惠智能服務、通信感知融合”五大典型場景，服務范圍擴展至全球立體覆蓋，全面引領經濟社會數字化智能化綠色化轉型。

4. 從6G關鍵能力看，6G的主要無線性能指標將在原有5G的基礎上實現十至百倍提升，引入智能服務效率、感知精度、全域覆蓋能力等全新性能指標，融合通信、計算、感知等能力支持各類智能化服務。6G將滿足Gbps體驗速率、千萬級連接、亞毫秒級時延、7個9高可靠、厘米級感知精度、超90%智能精度等關鍵性能需求。同時，6G 將構建內生安全機制來提升網絡安全水平，在系統設計等環節融入節能理念以實現綠色低碳發展，并將網絡建設和運營維護成本支出控制在合理水平。在6G能力形成的6G美好世界總體呈現圖中，地球與其鏡像代表著物理世界與虛擬世界，體現了“萬物智聯、數字孿生”的愿景。地球經緯圖顯示了推進組初步提出的6G性能指標，其鏡像底座顯示出6G效率指標。

面向未來，IMT-2030 (6G)推進組將繼續匯聚國內外產學研用各方智慧，群策群力，加快推進6G各項研究工作，深化國際合作交流，為全球6G創新發展與6G標準的全球統一貢獻力量。

白皮書目錄

一、6G發展驅動力及典型特征

二、6G市場趨勢

（一）6G市場的主要特征 （二）面向6G的新興業務市場舉例

三、6G典型場景和業務應用分析

（一）超級無線寬帶 （二）超大規模連接 （三）極其可靠通信 （四）普惠智能服務 （五）通信感知融合 （六）小結

四、6G關鍵能力

（一）關鍵性能指標 （二）關鍵效率指標 （三）關鍵能力呈現

五、總結

六、主要貢獻單位

白皮書全文如下

"5G+工業互聯網"是指利用以 5G為代表的新一代信息通信技術，構建與工業經濟深度融合的新型基礎設施、應用模式和工業生態。通過 5G技術對人、機、物、系統等的全面連接，構建起覆蓋全產業鏈、全價值鏈的全新制造和服務體系， 為工業乃至產業數字化、網絡化、智能化發展提供了新的實現途徑，助力企業實現降本、提質、增效、綠色、安全發展。

工業和信息化部推進實施"5G+工業互聯網"512 工程以來，行業應用水平不斷提升，應用深度向更廣范圍、更深程度、更高水平延伸。2021 年，政、產、學、研、用全面推進"5G+工業互聯網"發展。本報告結合"5G+工業互聯網"發展指數，對我國"5G+工業互聯網發展進行全面總結。

整體來看，全國"5G+工業互聯網"融合發展呈現以下特點∶

一是我國央地政策支持力度持續加強，投融資力度加碼，"5G+工業互聯網"發展環境持續向好。

二是 5G 技術標準加速成熟，5G與 TSN 技術、邊緣計算技術部署應用加速，輕量化5GC成為業界探索熱點，垂直行業標準加速落地。

三是"5G+工業互聯網"組網模式及商業模式不斷成熟，混合組網模式加速落地，基于 5G 技術的OT+IT+CT 扁平化網絡架構實踐初步形成。

四是典型應用場景和重點行業不斷推進，5G全連接工廠成為產業界探索應用"由點到線"新熱點，區域特色不斷顯現，以產業園區為基礎載體的"5G+工業互聯網"融合應用先導區在部分地區開始創建。

五是創新生態逐步完善，具備5G通信能力的工業融合終端產品不斷涌現，供給短板不斷補齊。信息通信企業、工業企業、解決方案集成商等各產業主體合作力度加強，團體賽推進形式豐富。行業測試床、聯合實驗室等產業公共服務平臺載體也不斷引領產業發展。

//www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202112/t20211227_394647.htm

自2002年美國Dr.Michael Grieves第一次提出數字孿生概念以來，數字孿生技術已經在城市建設、航空航天、生產車間等多個行業成功應用，并在2017年到2019年，連續三年入選Gartner十大戰略技術，并預計未來五年將跨越新型技術成熟度曲線的低谷達到成熟應用的平臺期。

隨著“智慧泛在、數字孿生”的6G愿景成為業界共識，數字孿生技術也將在未來網絡演進中發揮重要作用。結合數字孿生技術的數字孿生網絡（Digital Twin Network）是實現未來自治網絡的重要支撐，有望改變現有網絡規、建、維、優的既定規則，成為6G“重塑世界”的關鍵技術。

本白皮書在業界首次系統闡述了數字孿生網絡（DTN）總體架構、關鍵技術和分級體系，明確數字孿生網絡在解決當前網絡困境以及滿足未來網絡演進需求中的重要作用，并從技術需求角度，描述了數字孿生網絡在幾個典型場景中的應用。

2021年，是我國 “十四五”規劃開局之年，也是數字經濟發展的加速之年。“十四五”規劃綱要將“加快數字化發展 建設數字中國”單獨成篇，并首次提出數字經濟核心產業增加值占GDP比重這一新經濟指標。當前，各地正圍繞“十四五”規劃綱要列出的七大數字經濟重點產業、十大數字化應用場景，營造良好的數字生態。

在數字經濟時代， 5G、AIoT（AI+IoT）等技術的加速融合成為必然。一方面，隨著運營商5G網絡復雜度越來越高，AI能夠助力其提高網絡規劃等方面的效率，增強網絡智能組網等方面的能力，降低網絡維護管理等方面的成本；另一方面，IoT設備數量的增多以及5G的大帶寬特性，促進了數據量的進一步爆發，而AI則是分析數據背后潛在價值并將洞察轉化為客戶受益的關鍵。

隨著技術的持續演進，5G發展將進入一個嶄新的階段。8月5日，中國移動聯合華為等產業伙伴在線上舉行了《5G-Advanced網絡技術演進白皮書》發布會。該白皮書在業界首次詳細分析和闡述了5G-Advanced的網絡演進架構和技術發展方向，為5G技術后續的演進和發展指明了方向，推動5G-Advanced產業持續健康發展。

《5G-Advanced網絡技術演進白皮書》正式發布

3GPP正式將5G演進的名稱確定為5G-Advanced。5G-Advanced將為5G后續發展定義新的目標和新的能力，通過網絡演進和技術增強，使能5G產生更大的社會和經濟價值。在這個承前啟后的時間點上，產業伙伴共同撰寫本白皮書，希望為5G-Advanced網絡發展提供可參考的場景需求和技術方向，促進產業共識，共同推動5G發展進入新階段。

5G是個人消費體驗升級和行業數智化轉型的關鍵。5G要進入千行百業，需要進一步融合DOICT等技術。在端到端5G-Advanced網絡演進過程中，核心網的演進有著舉足輕重的作用。因此，基于實際業務需求推動5G核心網技術發展及架構演進，將有助于幫助運營商提升投資回報，助力行業用戶更好地利用5G網絡實現數智化轉型。

5G-Advanced網絡需要從架構層面和技術層面持續演進，以滿足多樣化業務訴求，提升網絡能力。

在網絡架構方面，5G-Advanced網絡將沿著云原生、邊緣網絡以及網絡即服務理念發展，在電信云NFV基礎上進一步云化增強，將分布式網絡架構與邊緣業務相結合，適配垂直行業的各種定制化需求，持續增強網絡能力并最終走向云網融合、算網一體，滿足網絡功能快速部署、按需迭代的訴求。

在網絡技術方面，5G-Advanced網絡能力將沿著“智慧、融合和使能”三個方面持續增強，引入智能化來協助提升從網絡功能到網管協作的各個層面的服務能力和服務質量，多種接入方式融合，多張網絡融合，為行業用戶提供按需定制的網絡，以滿足未來用戶對網絡復雜多樣的需求。

人類具有不斷從經驗中學習的非凡能力。我們不僅可以把以前學到的知識和技能運用到新的情況下，我們也可以把這些作為以后學習的基礎。人工智能(AI)的宏偉目標之一是構建一個人工的“持續學習”代理，通過自主增量開發越來越復雜的知識和技能，從自身經驗構建對世界的復雜理解(Parisi, 2019年)。然而，盡管有早期的推測和很少的先前工作(Ring, 1998; Thrun, 1998; Carlson, 2010)，很少有研究和努力致力于解決這一愿景。當前人工智能系統深受新數據或新環境的影響，這些新數據或新環境與他們所接受的訓練稍有不同(Goodfellow, 2013)。此外，學習過程通常被限制在限定和孤立的任務內的固定數據集，這可能很難導致出現更復雜和自主的智能行為。從本質上講，持續學習和適應能力，雖然經常被認為是每一個智能代理的基本支柱，但大多被排除在主要的人工智能研究重點之外。

在本教程中，我們提出根據機器學習研究和人工智能深度架構(Lomonaco, 2019)的最新進展總結這些想法的應用。從一個動機和一個簡短的歷史開始，我們將最近的持續學習進展與之前在相關主題上的研究努力聯系起來，并總結了主要方法、基準和關鍵結果方面的最新進展。在教程的第二部分，我們計劃涵蓋更多關于低監督信號的持續學習的探索性研究，以及與其他范式的關系，如無監督，半監督和強化學習。我們還將強調神經科學的最新發現對原始持續學習算法設計的影響，以及它們在現實應用中的部署。最后，我們將強調持續學習的概念，作為可持續機器學習的關鍵技術推動者及其社會影響，并概述有趣的研究問題和未來值得解決的方向。

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