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?? 深圳市人工智能行業協會發布的《2024人工智能發展白皮書》全面梳理了AI的發展歷程和技術演進。?? 白皮書詳細介紹了AI在各行各業的應用案例，展示了AI技術如何推動社會進步。?? 報告對AI領域的主要企業和研究機構進行了深入分析，包括OpenAI、Meta、Google等科技巨頭的最新動態。?? 特別關注了AI倫理和法律問題，探討了AI技術發展可能帶來的社會影響和挑戰。?? 白皮書還預測了未來AI技術的發展趨勢，包括AI與人類協作的新場景和新模式。?? 附錄部分提供了豐富的數據圖表，直觀展示了AI行業的市場規模、企業數量和融資情況。

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。

?? ChatGPT引領全球AI熱潮，成為自然語言處理領域的里程碑。?? 報告深入分析ChatGPT技術發展，揭示其在多輪對話、內容生成和語義識別等方面的卓越性能。?? 中國科技企業積極布局，自主研發大型語言模型，以迎接全球科技競爭新挑戰。 ?? 通過技術對比，揭示國內外大語言模型在參數量、輸入長度、訪問方式等方面的差異與特點。?? 大型語言模型正重塑數字產業生態，推動搜索引擎、辦公軟件等領域的創新與變革。??? 面對AI帶來的風險與挑戰，業界正采取多種措施，包括人類反饋強化學習等，以確保AI技術的健康發展。 ?? 報告展望了AI技術如何影響個體能力評價體系和社會文化，預示著一個全新的全球人工智能時代的到來。

關于數字社會風險應對與治理的探討，從互聯網出現至今就一 直是學界和業界關注的焦點，但是隨著云計算、物聯網、大數據、 人工智能、區塊鏈和數字孿生等技術的不斷發展，我們對于數字世 界的認識從 Web1.0，發展到 Web2.0，發展 Web3.0……對于數字社 會的認識也從網絡社會，發展到虛擬社會，發展到依托數字化、網 絡化和智能化實現人們各類活動的平臺和通行路徑的數智社會。進 入數智社會，迎接人類的不僅僅是更為便捷、更為豐富、更具創意 的新模式、新業態、新產品和新服務，同時也要未雨綢繆防范可能 的新風險，需要提前布局與之配套的新規則、新管理、新監管和新 治理，才能讓數字社會在平衡發展與風險中實現高質量提升。本專 輯源于中國人工智能學會社會計算與社會智能專業委員會《數字社 會的風險挑戰與治理應對》戰略研究報告（2022 年 8 月 12 日，杭州 發布），但在單獨成文時，又做了進一步的完善和擴充。2022 年伊始，國務院印發《“十四五”數字經濟發展規劃》，提 出要健全完善數字經濟治理體系，加強重大問題研判和風險治理， 著力強化數字經濟安全體系，切實有效防范各類風險。期望本專輯 對促進我國數字經濟高質量發展起到積極作用。

當前，新一輪科技革命和產業變革突飛猛進，科技革命與社會 變革加速滲透融合。科學技術尤其是以互聯網、大數據、云計算、 人工智能和區塊鏈等為代表的數字技術正與社會交往、社會服務、 社區建設、社會治理等領域不斷滲透融合，社會正在由人與環境構 成的物理關系向“萬物數字化”和萬物互聯的數字關系轉變，社會 關系和社會結構呈現出前所未有的新特征，社會運行的機理與方式 正在發生深刻變革。人類社會正在經歷一場由科學技術引發的社會 數字化變革，并全面融入到一個邁向智能的數字社會。“加快數字社會建設步伐”已經寫入了《中華人民共和國國民 經濟和社會發展第十四個五年規劃和 2035 年遠景目標綱要》，包括 提供智慧便捷的公共服務、建設智慧城市和數字鄉村、構筑美好數 字生活新圖景等。數字社會的一幅幅美好生活圖景正向我們撲面而 來，但是學界對數字社會的發展演變、系統結構、行動邏輯和風險 識別等理論研究明顯滯后。為此，本研究將在系統梳理我國數字社 會的發展演變的基礎上，分析數字社會的基本結構，探究數字社會 的行動邏輯，并對數字社會的主要風險進行識別。

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。

縱觀近五年來的AI技術商業落地發展脈絡，產品及服務提供商圍繞技術深耕、場景創新、商業價值創造、精細化服務不斷努力；需求側企業也在從單點試驗、數據積累到戰略改革的發展路線上與AI技術逐漸深度綁定。AI成為企業數字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業領軍企業打造營收護城河的重要方向。落地AI應用對企業業務運營的商業價值與戰略意義越來越明確。供需向好趨勢下，艾瑞預計，2022年我國人工智能產業規模達到1958億元，人工智能的產品形態和應用邊界不斷拓寬。

　　選取預訓練大模型、AI芯片、決策智能和虛擬數字人作為2022年度AI產業發展具有代表性的模型架構、硬件產品、解決方案和軟件產品進行分析，闡述四者對未來AI產業發展的重要意義。如今AI產業的最大熱點，莫過于ChatGPT所帶來的搜索與問答功能提升和類人的交互體驗使AIGC這一概念徹底出圈。對于國內AI芯片公司、手握海量數據資源的互聯網巨頭、具備“數據飛輪”的解決方案商、瞄準AIGC賽道的創業企業，是挑戰也是機會，ChatGPT的熱潮帶來了資本市場和消費者對AI產業熱情的再次迸發。 　 　　選取計算機視覺、智能語音和人機交互、機器學習、知識圖譜、自然語言處理、AI基礎數據服務、面向AI的數據治理和智能機器人細分賽道，進行投融資、市場規模、典型產品及細分應用領域、產業鏈玩家、技術趨勢等分析。判斷各個細分賽道業務增長動力以及為廠商發展路徑提供思考。2022年中國AI產業規模年增長率7.8%，整體平穩向好。該年業務增長主要依靠智算中心建設以及大模型訓練等應用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務需求拉動的智能機器人及對話式AI市場。目前中國大型企業基本都已在持續規劃投入實施人工智能項目，未來，隨著中小型企業的普遍嘗試和大型企業的穩健部署，在AI成為數字經濟時代核心生產力的背景下，2027年相應規模可達到6122億元。 　 　　產業鏈的數據、算力、算法、工具、應用層各環節已逐步進入良性循環帶動期，AI產業鏈逐步成熟。如何在AI新一輪發展熱潮中搶抓機遇，是各環節企業關注的核心議題。從業務持續的角度考慮，把握技術變革與產品應用的融合界限，致力解決質量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據企業產業鏈角色和應用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI企業的制勝之路。 　

來源：DeepTech深科技

　　2022 年《“十四五”數字經濟發展規劃》指出，打造繁榮發展的數字經濟，關鍵之一即有序推進基礎設施智能升級，高效布局人工智能基礎設施；到 2025 年，數字經濟核心產業增加值占國內生產總值比重將達 10%。

　　數字經濟作為繼農業經濟、工業經濟之后的主要經濟形態，已進化到以“人工智能”為核心驅動力的智能經濟新階段。

　　為洞徹 AI 產業與生態現狀，《麻省理工科技評論》（MIT Technology Review）中國發布《2021 中國數字經濟時代人工智能生態白皮書》。

　　白皮書圍繞一個主題“ AI 生態”，三個關鍵詞“技術、產業、開放平臺”，統觀 AI 技術在多行業落地情況，剖析開放平臺對于 AI 產業生態繁榮的效能與價值，解析典型公司在 AI 產業生態建設方面的創新實踐，并結合技術、產業和平臺發展現狀，研判 AI 生態發展趨勢。

　　AI 生態繁榮的表征：技術深入千行百業，共建千億美元市場

　　在全球范圍內，各行各業都在擁抱人工智能，被其高度賦能、深度滲透。根據 CB Insights、德勤等機構預測數據，2021 年全球人工智能市場規模達千億美元級別，主要應用場景為醫療、金融、城市、教育、制造等。

圖 | 2021 年人工智能賦能多領域市場規模（來源：公開數據統計）

　　教育領域：

　　從在線教育到因材施教，AI 改變教育體系的運作方式，并賦予教師和學習者智能化學習權力。隨著 AI 與教育深度融合，將進一步促進教育變革創新，實現“平等面向每個人的教育、適合每個人的教育、更加開放靈活的教育”美好愿景。

　　醫療領域：

　　從輔助診斷到發現藥物， AI 深度改變醫療行業底層工具能力，賦能醫療領域的各個主要角色，實現各場景商業模式創新。

　　交通出行領域：

　　從自動駕駛到交通大腦， AI 讓城市交通環境及交通工具具備感知、互聯、分析、預測、控制等能力，這已然成為未來交通出行重要發展方向。

　　金融領域：

　　從智能支付到智能風控， AI 集中提升金融主體的內外部效率、提升用戶的全流程體驗、提升金融服務的數智化程度。未來，AI 將引領金融領域發生三大趨勢變革：后端金融系統性業務數字化和自動化、前端金融產品在線個性化、金融全流程服務智能化和彈性化。

　　智慧城市領域：

　　從城市安全到智能決策，AI 正規模化地在城市各類應用場景中落地，不僅延展城市各模塊資源的融合利用廣度，還幫助城市管理者管理決策科學化、城市公共服務智能化，城市生活正變得愈加智慧。

　　工業領域：

　　從智能制造到智慧電力，AI 正深度構建行業應用場景，實現產品設計、制造執行、供應鏈、產品全生命周期等全產業鏈智能化管理應用，賦能制造、電力等多個領域，加速推進工業智能化轉型發展。

　　企業內部生產管理環節，從經營到生產， AI 結合 RPA 、數據可視化等融合應用，為企業管理鏈條中的各項職能，如生產制造、經營管理、營銷服務等提供全周期智能化解決方案。

　　AI 與實體經濟融合在多行業已初見成效。未來十年，AI 生態系統將推動 AI 技術加速“下沉”到千行百業，保持在第三產業的持續發展和滲透趨勢，加大對第一、第二產業的全面賦能。

　　AI 生態繁榮的載體：AI 平臺化趨勢彰顯，開放平臺是實現普惠人工智能的方式之一

　　從技術落地的角度來看，人工智能技術逐漸成為數字時代的基礎能力，不斷滿足中小型企業輕量級、個性化的 AI 應用需求。但不可否認，部分企業在部署 AI 工具時仍存在一些限制門檻，如技術人才儲備不足、 AI 應用部署困難、投入產出比不達預期等，企業無法實現輕松構建 AI。

　　就企業端而言，其普遍需求是可輕松部署 AI 的定制委托開發方案。推進 AI 普惠化的一個關鍵便是要降低 AI 應用的門檻。AI 開放平臺內含數據智能標注、智能模型開發以及云原生應用部署等基礎功能模塊，通過訂閱 API 、AI SaaS 化等形態輸出，大大降低了客戶獲取 AI 能力、開發 AI 應用的門檻，推進普惠化 AI 進程。

　　以 AI 開放平臺為載體，釋放通用型數據模型，已成為人工智能企業主要的發展方式之一。

　　不少企業積極布局 AI 開放平臺，以開放平臺支撐 AI 產業生態發展。如百度、騰訊、阿里和科大訊飛等，均通過開放平臺聚合技術、人才、產業資源，實現產業生態繁榮。

　　騰訊 AI 開放平臺連接騰訊 AI 能力與產業，依托騰訊云 AI 新基建布局，推動 AI 技術和應用進步；阿里云與達摩院強聯動，提供的 AI 開放服務涉及百余種場景的視覺 AI 開放能力，以及語音、機器翻譯、決策、業務增長引擎等能力。

　　科大訊飛作為領先的智能語音技術提供商，依托其在語音合成、語音識別、常識推理、知識圖譜等技術上的領先優勢，推出全球首個開放的智能交互技術服務平臺——訊飛開放平臺，致力于為開發者、企業打造一站式智能人機交互解決方案。

　　受下游應用需求及宏觀政策紅利推動，近幾年中國開放平臺市場規模穩步增長。2021 年中國 AI 開放平臺市場規模達百億元，預計未來五年，中國 AI 開放平臺市場年復合增長率有望達到 60% 。

圖 | 數說 AI 開放平臺市場繁榮發展（數據來源：專家訪談、《麻省理工科技評論》中國）

　　AI 生態再度進階：開發者、AI 企業龍頭和行業龍頭共筑三維 AI 生態

　　未來，AI 生態發展模式將再度進階。由 AI 技術領域龍頭企業，聯合資源豐富、平臺能力強的行業領軍者，共同搭建行業技術基座。面向廣大開發者開放眾多場景，構成新一代 AI 開放平臺，三方共筑產業 AI 化時代到臨。

　　新一代 AI 開放平臺將匯集開發者、AI 技術頭部企業及各行業龍頭企業。開放平臺逐步釋放核心資源、聯動多方實現共創，技術商業化落地不再是企業單打獨斗，而是由關系密切的價值聯盟聯手合建。

圖 | AI 開放平臺參與者由二維向三維進階（來源：《麻省理工科技評論》 中國）

　　開發平臺內三方參與者能相互驗證，為產業落地提供必要的技術和資源支持。面對一些特殊的數字化轉型需求，三方可在生態中交流、互動、打通，集合生態伙伴的技術優勢提供系統化解決方案。

　　當下，AI 產業已經步入深化場景攻堅期，人工智能正依托場景的智能化應用，持續深挖數據的隱藏價值。企業通過構建強大的 AI 能力，實現業務效率提升及創新商業模式的變革。

　　展望未來，源頭技術不斷革新、技術應用深入場景、開放平臺建設愈加完善......數字經濟時代下的 AI 企業和行業公司，可汲取 AI 開放平臺養分，聚合資源、高效協作、充分技術優勢，實現生態共生、共創、共榮、共贏。 　

新一代人工智能（Artificial Intelligence，縮寫為Al）是引領未來的戰略性技術，正在與5G、大數據、物聯網等領域深度融合，加速推動智能經濟發展和產業數字化轉型。我國高度重視人工智能發展，習近平總書記在十九大報告中指 岀，要“推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合”，《新一代人工智能發展規劃》、《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃（2018-2020年）》等多個國家政策陸續岀臺，我國逐漸形成了涵蓋人工智能計算芯片、人工智能計算服務器、人工智能基礎應用、人工智能行業應用及產品等較完善的人工智能產業鏈。

數據、算法、算力是新一代人工智能發展的三要素。以人工智能新型計算能力為代表的人工智能計算中心是新型基礎設施建設的重要組成部分。隨著人工智能的深入應用，算力建設分散，中小企業或科研機構難以開展復雜模型、海量數據研究的問題日益凸顯，建設大規模人工智能計算中心正在成為推動人工智能產業進一步發展的關鍵要素。

人工智能計算中心發展呈現三大趨勢，一是全棧一體趨勢，即專用人工智能芯片與軟硬件協同優化提升計算效率；二是技術融合趨勢，即超級計算與人工智能融合，云與人工智能融合；三是平臺賦能趨勢，即人工智能計算中心賦能企業，形成算力生態。

人工智能計算中心是人工智能算力建設的重要發展方向，是涵蓋了基建基礎設施、硬件基礎設施和軟件基礎設施的大規模系統工程。依托人工智能計算中心，可以打造公共算力服務平臺、應用創新孵化平臺、產業聚合發展平臺、科研 創新和人才培養平臺，形成“1個人工智能計算中心+ 4個平臺”的人工智能產業布局，賦能區域產業集群。

當前，人工智能計算中心仍然面臨著能耗密度高、企業應用水平較低等問題，對于我國來說還面臨著人工智能芯片及框架等核心技術受制于人的挑戰。因此，在人工智能計算中心建設中，需要做好頂層設計、強化統籌推進，有效選擇 自主可控的技術路線，建立完善的運營機制，積極打造服務平臺，形成以人工智能計算中心為核心支撐的人工智能產業生態，加速人工智能新興產業創新發展，促進人工智能與傳統產業深度融合，拉動區域經濟轉型與高質量發展。

自1956年首次提出“人工智能”概念起，隨著計算機算力和算法技術的突破，人工智能已滲透進人類生活的方方面面，不斷在模擬、延伸和擴展人的智能上演進。“智適應教育”正是教育行業演進至今的重要成果，它是指基于人工智能、大數據分析等智能技術，結合大量用戶數據，針對個體學習過程中的差異性提供適合個體特征的教育形式，從而為學生提供個性化的學習體驗，推動真正的“因材施教”教學理念落地。

智適應教育產品形態豐富多樣，市場容量亦正處于高速擴張階段，發展極具想象空間，但同時，其技術壁壘較高，應用場景較多元化的特點，導致市場定義不清晰，用戶認知有限的情況依然存在。

安永-博智隆全新發布本《中國智適應教育行業白皮書》，對行業發展現狀、市場規模、競爭格局以及關鍵成功要素進行分析，對智適應OMO模式的商業形態及探索方向進行總結，并提出安永-博智隆對未來行業發展趨勢的相關思考，希望可以幫助行業參與者、用戶更好地認識市場，并幫助智適應教育行業礪行致遠。

主題： Towards Automatic Machine Learning Pipeline Design

簡介： 數據收集量的迅速增加，使決策的瓶頸迅速從缺乏數據轉向缺乏數據科學家，以幫助分析收集的數據。此外，用于數據分析的新潛在解決方案和方法的發布速度已經超過了人類數據科學家所能遵循的速度。同時，我們注意到數據科學家在分析過程中執行的許多任務都可以自動化。自動機器學習(AutoML)研究和解決方案試圖使部分甚至整個數據分析過程自動化。我們解決了自動化研究中的兩個挑戰: 首先，如何表示適合元學習的ML程序;第二，如何改進自動系統的評估，使之能夠比較各種方法，而不僅僅是預測。為此，我們設計并實現了一個ML程序框架，該框架提供了以標準方式描述ML程序所需的所有組件。該框架是可擴展的，框架的組件之間是解耦的，例如，該框架可以用來描述使用神經網絡的ML程序。我們為執行框架中描述的程序提供參考工具。我們還設計并實現了一個服務，一個元學習數據庫，它存儲由不同的自動化系統生成的執行ML程序的信息。

我們通過測量使用框架與執行直接調用底層庫的ML程序的計算開銷來評估框架。我們注意到框架的ML程序執行時間比不使用該框架的ML程序慢一個數量級，內存使用量是不使用該框架的ML程序的兩倍。 通過比較使用我們的框架的10個不同的AutoML系統，我們展示了我們的框架評估AutoML系統的能力。結果表明，該框架既可以用來描述一組不同的ML程序，又可以用來明確地確定哪個自動化系統生成了最佳的ML程序。在許多情況下，生成的ML程序的性能優于由人類專家編寫的ML程序。