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ChatGPT：AIGC現象級應用，商業化落地打開成長空間

　　ChatGPT上線后熱度持續提升，已超過TikTok成為活躍用戶增長最快的產品。英偉達CEO黃仁勛表示“ChatGPT相當于AI界的iPhone問世”。目前ChatGPT已開啟商業化探索，面向B端開放接口對外輸出服務（如與微軟Bing的結合）；面向C端推出收費的Plus版本，月度費用為20美元/月。根據OpenAI預測，2023年將實現2億美元收入，2024年將超過10億美元，未來成長空間廣闊。

　　大模型+大數據+高算力，ChatGPT不斷突破

　　（1）預訓練大模型：GPT大模型是ChatGPT的基礎，目前已經過多個版本迭代，GPT-3版本參數量達1750億，訓練效果持續優化。（2）數據：數據是預訓練大模型的原材料。GPT-3數據主要來自CommonCrawl、新聞、帖子、書籍及各種網頁，原始數據規模達45TB，訓練效果大幅提升。（3）算力：微軟AzureAI是OpenAI獨家云計算供應商，所用超算擁有285,000個CPU內核、約10,000個GPU。在大模型、大數據和高算力的支撐下，ChatGPT技術持續突破，表現驚艷。

　　巨頭積極布局，產業落地加速

　　AIGC在AI技術創新（生成算法、預訓練模型、多模態技術等）、產業生態（三層生態體系雛形已現）和政策支持（北京經信局表示支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型）共振下，有望步入發展快車道，根據騰訊研究院發布的AIGC發展趨勢報告，預計2030年AIGC市場規模將達1100億美元，前景廣闊。

　　（1）微軟：微軟自2019年與OpenAI展開合作，并表示未來所有產品將全線整合ChatGPT。目前已推出引入ChatGPT技術的搜索引擎NewBing，經過測試后，71%的用戶對ChatGPT版Bing滿意，AI與搜索協同效果顯著。

　　（2）谷歌：2023年2月谷歌推出對標ChatGPT的對話機器人Bard。Bard基于谷歌LaMDA模型，參數量最高達1370億，LaMDA已經在多個維度接近人類水平。谷歌表示未來會將AI技術率先應用于搜索領域，或將與微軟展開正面競爭。

　　（3）百度：百度在AI領域深耕數十年，在芯片、深度學習框架、大模型以及應用已形成全棧布局，已有文心一格（AI作畫）、文心百中（產業搜索）產品落地。2023年2月，百度推出聊天機器人“文心一言”，目前生態合作伙伴近300家，未來可期。

行業特征：歷經多場實戰檢驗，無人機深度應用帶來軍事領域劃時代的深刻變革。

　　無人機本質上促進殺傷鏈閉環時間的極限壓縮，已是信息化戰場中不可或缺的作戰裝備。全球軍用無人機市場規模可觀，中國增長潛力尤為突出。TrendForce預測，2025 年全球軍用無人機市場規模將增長至 343 億美元，2022-2025 年復合增長率達 27.6%。MarketsandMarkets 預測，2025 年我國軍用無人機市場規模將達到 98.66 億美元，2018-2025 年復合增長率約為 29.7%。未來軍用無人機行業將朝著低價高效、多極化、智能化、綜合化和空間化方向發展。 　 　　系統與價值拆分：無人機高技術壁壘的核心在于動力技術，光電、雷達等傳感器技術，通信數據鏈以及人工智能等技術，這些領域的發展將帶來顯著的價值拉動效果。對我國大型固定翼無人機成本進行粗略測算，無人機直接原材料中成本占比最高的是機載成品系統（占比約 66%），該系統中成本占比前三的依次是光電吊艙（占比約 25%）、合成孔徑雷達（占比約 24%）、重油發動機（占比約 4%）。 　 　　行業需求：國防預算穩健高增速夯實軍隊“購買力”，無人機需求有望見拐點、增長空間廣闊。1）國內軍隊列裝是無人機內需的重要來源：錯綜復雜的國際形勢以及我國國防和軍隊現代化建設要求激發了我國對軍用無人機質量、數量和創新研發的巨大需求。2）民用領域無人機需求日漸增長：Frost & Sullivan 預計2024 年我國工業級無人機市場規模將增長至約 1508 億元。3）外需旺盛：我國是全球軍用無人機出口第三大國，俄烏沖突背景下對俄式武器產生替代可能。 　 　　行業供給：依托軍工小核心大協作體制、低成本競爭優勢、多樣化產品迭代以及規模優勢推動技術進步四大基石，我國已打通產業鏈正向循環模型，無人機生態日漸繁榮。1）競爭格局方面，我國位列全球軍用無人機第一梯隊，已成為名副其實的無人機強國。2）國防軍工板塊預收賬款和合同負債余額的高增長預示行業整體訂單充足。產業鏈方面，軍用無人機企業訂單飽滿，未來 5-10 年行業供給將呈現更高的結構性增長。下游整機制造企業作為產業鏈“鏈長”，最先接觸訂單，將明確受益于行業景氣度并帶動全價值鏈增長。 　

stateof.ai發布了最新的“人工智能報告”，非常值得關注！

《2022年人工智能狀況報告》由業界和研究領域的領先人工智能從業者撰寫。它考慮以下關鍵方面，包括一個新的安全部分: 研究:技術突破及其能力。 行業:人工智能的商業應用領域及其商業影響。 政治: 人工智能的監管、其經濟影響和人工智能的地緣政治演變。 安全: 識別和減輕未來高能力AI系統可能給我們帶來的災難性風險。 預測: 我們認為會發生的事情，并進行績效評估以保持我們的誠實。 //www.stateof.ai/ 《2022年報告》的主要主題包括:

新的獨立研究實驗室正在迅速開放成果，以前主要由大型實驗室的封閉源輸出。盡管人們普遍認為，人工智能研究將越來越多地集中在少數幾家大型企業中，但計算成本和獲取途徑的降低，已導致規模小得多、以前不為人知的實驗室產生了最先進的研究。與此同時，AI硬件仍與NVIDIA緊密結合。

主要的人工智能研究實體對安全的認識正在提高，據估計，目前有300名安全研究人員在大型人工智能實驗室工作，而在去年的報告中，這一數字還不到100人。當人工智能安全成為主流學科時，主要人工智能安全學者的認可度提高是一個有希望的跡象。

中美人工智能研究的差距繼續擴大，自2010年以來，中國機構發表的論文數量是美國機構的4.5倍，遠遠超過美國、印度、英國和德國的總和。此外，中國在涉及安全和地緣政治的領域處于顯著領先地位，如監視、自治、場景理解和目標探測。

人工智能驅動的科學研究繼續帶來突破，但數據泄露等重大方法論錯誤需要進一步拷問。盡管人工智能在科學上不斷取得突破，但研究人員警告稱，人工智能的方法錯誤可能會泄露給這些學科，導致基于人工智能的科學在一定程度上因數據泄露而引發的再現性危機日益嚴重。

目前,以深度學習為代表的人工智能算法憑借超大規模數據集以及強大的計算資源,在圖像分類、生物特征識別、醫療 輔助診斷等領域取得了優秀的成果并成功落地.然而,在許多實際的應用場景中,因諸多限制,研究人員無法獲取到大量樣本 或者獲取樣本的代價過高,因此研究圖像分類任務在小樣本情形下的學習算法成為了推動智能化進程的核心動力,同時也成為 了當下的研究熱點.小樣本學習指在監督信息數量有限的情況下進行學習并解決問題的算法.首先,從機器學習理論的角度 描述了小樣本學習困難的原因;其次,根據小樣本學習算法的設計動機將現有算法歸為表征學習、數據擴充、學習策略三大類, 并分析其優缺點;然后,總結了常用的小樣本學習評價方法以及現有模型在公用數據集上的表現;最后,討論了小樣本圖像分類 技術的難點及未來的研究趨勢,為今后的研究提供參考。

近年來,人工智能技術在大數據時代迎來了高速發展,從 早期的學術探索迅速轉變為實際應用.目前,以深度學習為 代表的人工智能算法憑借超大規模數據集以及強大的計算資 源,在圖像分類、生物特征識別、醫療輔助診斷等領域取得了優秀的成果并成功落地. 然而,當今現實場景中通常并不具備獲得大規模可訓練 數據的條件,這不利于許多傳統行業的智能化轉型.另一方 面,由于圖像分類算法在實際應用中起著關鍵性的作用,因此 面向圖像分類的小樣本學習的關鍵算法研究成為了產業智能 化轉型的驅動引擎之一.

深度學習以大規模數據集為前提,在圖像分類、目標檢 測、文本分析[１Ｇ３]等領域取得了顯著的成功.然而在實際場景 中,首先,由于成本、隱私、安全或道德問題,相關研究者很難 或不可能獲得大規模、高質量的數據及標注.例如,在醫療領 域,醫學影像的產生來源于病例,但少量的病例并不能夠輔助 機器對醫療影像進行分析.其次,在算法設計層面,研究者期 望機器學會以人類的方式進行學習,即在獲取少量樣本的情 況下,對樣本進行分類和識別,并且具有快速理解新概念并將 其泛化的能力. 為了能夠在監督信息數量有限的情況下進行學習,針對 小樣本學習(FewＧshotLearning)[４Ｇ８]的研究應運而生.在小 樣本分類中,模型在一組具有豐富樣本的類別集上進行訓練, 這些類稱為基類,然后在類別不交叉的僅具有少量樣本的另 一組類別集(新類)上進行訓練與測試.

目前,針對小樣本學習的研究工作越來越豐富,隨著深度 學習的發展,涌現了很多新穎的小樣本學習方法[９Ｇ１１].例如, 在模型表征階段采用自監督學習以更好地表征出圖像[１２Ｇ１５]; 在數據 擴 充 階 段,采 用 從 原 始 域 擴 充 或 從 語 義 空 間 擴 充 等[１１,１６Ｇ１７]方式來處理小樣本學習任務;在學習階段,使用遷移 學習、度量學習、元學習等算法[１８Ｇ２４]以更好地尋找到一個有 良好泛化能力的模型.現有的小樣本綜述文獻[２５Ｇ２６]通常從 算法類別的角度進行歸納總結,而本文將從理論誤差分析以 及算法設計 動 機 的 角 度 來 進 行 綜 述,并 覆 蓋 近 年 來 取 得 的 成果. 本文首先從機器學習理論的角度描述了小樣本學習難以 泛化的原因;其次,依據小樣本學習算法的設計動機將現有算 法歸為表征學習、數據擴充、學習策略三大類,并評價其優缺 點;然后,總結了常用的小樣本學習評價方法以及現有模型在 公用數據集上的表現;最后,提出了一些有前景的研究方向, 為今后的研究提供參考。

智能時代，AI 中臺是企業管理能力、企業活力、企業“智力”提升的重要動力來源。思考企業的未來，AI 中臺將是企業在復雜時代下生存和發展的“必需品”和“必修課”。

日前，百度智能云與人工智能產業發展聯盟聯合發布了《AI 中臺白皮書（2021年）》。AI 中臺作為全棧式、集約化、自動化的生產力工具箱，是實現AI技術在各行業中快速研發、共享復用和部署管理的智能化底座和關鍵基礎設施。白皮書旨在深入剖析 AI 中臺體系架構與內涵，探討能力建設路徑和行業賦能方案，以期與業界分享，共同推動我國人工智能產業創新發展與行業智能化升級。

白皮書指出，AI 中臺是實現智能化能力普惠的必備基礎設施，負責構建企業的 AI 生產力，一般包括 AI 技術服務平臺、AI 研發平臺、AI 管理運行三大核心。

白皮書展開論述了 AI 中臺所應具備的四大關鍵能力。概括來看，AI 數據需求趨于精細化、場景化，健全的數據服務體系會是AI 中臺的基礎；自動機器學習技術加速演進，AI 研發平臺成為了技術普惠的關鍵；AI 部署運行愈加復雜，體系化工具成為了規模化應用的保障；AI 模型已經成為了企業新型資產，AI 資產化管理勢在必行。

企業如何建設自己的 AI 中臺體系呢？白皮書給出了兩類建設路徑和三大要素支撐。

面向企業智能化升級的不同階段，AI 中臺建設有兩類路徑：一類是對于處于 AI 能力起步期的企業，會先從 AI 能力直接賦能，再逐步發展到自主建模和個性化創新，構建 AI 能力創新底座；另外是面向已具備專業 AI 建模專家及算法團隊的企業，可以聚焦個性化 AI 研發能力的構建，進而大幅提升 AI 模型落地應用推廣效率。

三大要素則是企業智能化升級的堅實支撐。在基礎設施建設方面，AI 中臺支撐企業完成軟件部署，并與已有的私有云、數據中臺、視頻平臺等 IT 設施進行對接集成。支持企業結合自身業務場景，構建 AI 應用能力，圍繞 AI 中臺軟件、基礎應用集成、業務應用集成三大模塊，打造企業 AI 能力的核心技術底座。

在組織能力建設方面，AI 中臺為企業提供組織變革、流程創新、人才培養等方面建議，通過建立組織保障機制，明確機構中包括模型生產、服務管理、運維保障在內的各個工作組職責及流程，確保 AI中臺管理組織的高效運轉。此外，幫助企業持續培養人工智能相關的技術開發人員及運營管理人員，保證 AI 能力開發管理的人才供給。

在運營優化方面，AI 應用實際投產后，企業需結合業務反饋數據不斷進行優化調整，確保應用成效。

借助高效靈活的適配能力，AI 中臺已在制造、能源、金融、城市、醫療等諸多行業落地應用并取得顯著成效，切實解決企業生產運行痛點，滿足企業設計、生產、管理、銷售和運維等個性化場景需求。

展望未來，AI 中臺作為企業智能中樞，在不斷完善提升自身能力的同時，將成為伴隨企業成長、構筑核心競爭力的重要抓手和關鍵支撐。未來2-5年，AI 中臺將作為創新型企業運轉不可或缺的基礎設施；未來5-10年，AI 中臺將融入企業成長的全生命周期，企業建設、應用和運營 AI 中臺的能力，將成為衡量未來發展潛力和成長價值的關鍵指標，助力構筑企業核心競爭力。

以 AI 中臺助力行業高質量發展，提升國家供給側水平，將在數字社會與智能經濟時代獲得發展先機。過去二十年，移動互聯網對人類社會的影響集中體現在 C 端，即需求端；但在 AI 時代，人工智能將更多從 B 端，即供給端改變。AI 中臺作為“ AI 大生產平臺”的生產力載體，從更好推進 AI 行業落地、實現技術價值增值角度，正在加快幫助企業適應新形勢、新變化與新挑戰。AI 中臺技術所帶來的行業變革，將是一場更徹底的供給側改革，成為推動國家邁進智能未來時代的重要力量。

人工智能革命將個體價值的創造釋放提升到前所未有高度，AI 中臺通過推動行業智能變革為社會帶來更為光明的未來。AI 中臺賦能能力正在從通用行業（如制造、金融、教育等）向專業精細化行業（如生物醫藥、化學化工、半導體等）延伸拓展，幫助企業不斷拓展應用視野和創新邊界，推動人類社會創新進步。AI 中臺將幫助企業追求更有創造力、影響力和領導力的自我價值實現，為整個智能社會帶來更大提升空間、更多發展可能。

進入 21 世紀以來，隨著數據的爆發式增長，計算能力的大幅度提升和深度學習的發展和成熟，人工智能("AI")迎來了第三次發展浪潮，人工智能技術走向了全面應用，在全球范圍內掀起了一場新的產業革命。在中國，發展人工智能已上升為國家戰略，并連續多年寫入政府工作報告中。得益于社會經濟的持續增長、政策和資本的大力驅動、創新力量的持續沉淀，AI 產業正在蓬勃發展，并孕育了數千家人工智能相關企業。而成長型 AI 企業數量占總體比例達九成，是人工智能技術發展，應用創新和產業融合的重要推動力量。研究成長型 AI 企業對理解人工智能產業的發展現狀和發展趨勢有著重要意義。

德勤、英特爾和深圳人工智能行業協會強強聯合，通過對數千家成長型 AI 企業數據的分析研究，幾百家企業的走訪以及和近百家優秀企業的深度合作，就中國成長型 AI 企業的發展特點、投融資變化、發展過程中面臨的挑戰、不同區域和城市的相關政策和產業現狀、生態圈構建、技術發展趨勢、以及企業發展建議等進行了全面系統性研究。我們希望通對成長型 AI 企業多維度、全面的研究，能夠推動中國成長型 AI 企業的發展，構建更加繁榮的 AI 產業生態，并為政府相關部門制定相應的企業扶持政策和產業發展政策提供一定的參考。

主要發現：

人工智能核心產業規模 5 年內將突破 5000 億元： 預計 2021 年中國人工智能市場規模將達 2058 億元，增速 30%，到 2025 年突破 5000 億元。隨著疫情中人工智能場景的密集應用、落地渠道的增加和技術的不斷成熟和開放，中國人工智能將再度高速增長，迎來產業發展黃金期。

成長型 AI 企業數量龐大：

中國人工智能相關企業共約 5015 家，其中，成長型 AI 企業 4484 家，占整體約九成比例。成長型 AI 企業覆蓋的產業領域日趨全面，部分已經在特定的 AI 領域引領市場和技術。

2020 年投資總額同比增長 73.8%，投資向 B 輪及以后企業聚攏：

2020 年中國在人工智能領域的投資金額再創新高，達到 1748 億元，同比增長 73.8%。但融資次數同比有所減少，平均單筆融資額有所攀升。整體來看，A 輪及前序初始輪投資活動明顯減少，資金更多向 正經歷B 輪及后序輪融資的成熟企業集中，其中，智能制造和智慧醫療是投融資數最多的兩大細分領域。