一、国内 AI 发展现状

国内人工智能在数据、算力、算法和应用领域等方面均取得了较大的进展。2022 年全国一体化大数据中心体系总体完成布局设计，东数西算工程正式全面启动，为人工智能发展提供了强大的算力支持。

在市场规模方面，2022 年国内人工智能市场规模为 2845 亿元，同比增长 43.18%。据预测，2024 年中国人工智能产业规模将增长至 6530 亿元。

从应用领域占比来看，我国的人工智能在城市管理及运营应用领域占比较高，达到 49%。互联网和金融行业分别占比 18% 和 12%，而教育领域仅占 2%。

在产业集群方面，我国人工智能产业发展主要集聚在京津冀、长三角、珠三角、西部地区的成渝和西安、中部地区的武汉和长沙等地。京津冀地区人工智能企业数据最多，占据全国人工智能企业总数的 31%，形成以北京为核心的人工智能产业发展最迅速、集群发展最密集的区域。长三角着力打造人工智能世界级产业群，上海引领长三角人工智能产业发展，人工智能产业数占长三角总量的 49%。浙江和江苏紧随其后，安徽省人工智能企业最少。珠三角形成以深圳 - 广州为中心的人工智能产业聚集区，超过 80% 的人工智能产业园区位于深圳、广州两地。

二、国内主要 AI 的特点

（一）文心一言：强大的中文理解与创作能力

文心一言由百度研发，百度深耕搜索引擎多年，积累了海量数据，这为文心一言提供了强大的知识库。在文学创作方面，文心一言能够根据不同的主题和要求，生成富有创意和感染力的文学作品。例如，在诗歌创作中，它能够运用优美的语言和丰富的意象，营造出独特的意境。在小说创作中，它可以构建出复杂的情节和生动的人物形象。在商业文案创作方面，文心一言也表现出色。它能够准确理解客户的需求和品牌定位，为企业提供高质量的广告文案、产品介绍等。据统计，使用文心一言创作的商业文案，在点击率和转化率方面都有显著提升。

（二）通义千问：强大的逻辑推理与代码编写能力

通义千问背靠阿里云强大的算力支持，拥有强大的逻辑推理和代码编写能力。在逻辑推理方面，它能够快速分析问题，找出关键因素，并给出合理的解决方案。例如，在解决复杂的数学问题或逻辑推理题时，通义千问能够清晰地展示推理过程，让用户易于理解。在代码编写方面，通义千问的表现也非常出色。它可以根据用户的需求，生成高质量的代码，并且能够提供详细的注释和说明。此外，通义千问的多轮交互能力也十分出色，可以进行更自然流畅的对话。据了解，通义千问在企业中的应用越来越广泛，尤其是在软件开发和数据分析等领域。

（三）天工 AI：高效的模型准确性与效率

天工 AI 注重模型的准确性和效率，在处理各种自然语言处理任务时表现出色，可以快速准确地提取信息、回答问题。天工 AI 在处理复杂任务时，采用了强推理能力，具备卓越的多层次分析推理能力。它能够把复杂的难题拆解为多个简单的问题，自动规划路径，一边思考一边执行。例如，在分析一篇复杂的学术论文时，天工 AI 能够快速提取关键信息，总结主要观点，并提供相关的参考文献。此外，天工 AI 在金融投资和科研学术领域也有出色的表现。它能够为用户提供专业的金融投资分析和科研学术支持。

（四）讯飞星火：先进的语音识别与交互优势

讯飞星火依托科大讯飞在语音识别领域的领先技术，在语音交互方面独具优势。无论是语音输入还是语音播报，讯飞星火都能提供流畅自然的体验。讯飞星火 V3.5 的全语音交互非常流畅，AI 的声音自然，说话时带有语气词，几乎和真人没什么分别。在响应速度方面也很快，能够准确理解用户的意思，并给出准确的回答。此外，讯飞星火在多模态理解能力方面也达到了 GPT - 4V 的 91%。例如，在处理图片和语音信息时，讯飞星火能够准确识别图片内容，并根据语音指令进行相应的操作。

（五）Kimi：超长文本处理与归纳整理高手

Kimi 能够处理超长文本，并进行有效的归纳整理，这使得 Kimi 在长文本创作、信息检索等方面具有独特的优势。Kimi 的无损上下文长度可以达到 200 万字，能够处理相当于一篇中篇小说长度的文本。在处理长文本时，Kimi 能够快速分析文本内容，提取关键信息，并给出准确的回答。例如，在分析一份完整的近百万字中医诊疗手册后，Kimi 能够针对用户的问题给出诊疗建议。此外，Kimi 在信息检索方面也表现出色。它能够根据用户的问题，在全网搜索信息，并给出有数据支撑、逻辑性较强的答案。

三、国内知名 AI 一览

（一）百度：AI 领域的先行者

百度作为国内 AI 领域的先行者，在自然语言处理方面，文心一言用户规模已达 4.3 亿，其持续快速迭代，通过检索增强技术，提升大模型的应用效果。在图像识别领域，研发了检索增强的文生图技术，能进行高泛化和高精确生成，支持用户上传参考图进行生成。在语音识别领域也有诸多成果，为科普教育、体育等领域注入新活力。例如在体育领域，智能跳水辅助训练系统采用云、边、端一体化技术，基于文心大模型对跳水动作进行实时打分、精准量化分析，并制定科学的训练计划。

（二）阿里巴巴：AI 投入的巨头

阿里巴巴在机器学习方面，凭借大数据和 AI 工程能力，为企业和开发者提供云原生的 AI 能力体系。在计算机视觉领域，阿里的视觉智能可实现分割抠图、图像识别、场景识别等功能，效果精准且适用多场景。在自然语言处理方面，阿里 AI 依托阿里领先的云基础设施，为企业提供智能语音、文字识别、自然语言处理等服务，帮助提升 AI 应用开发效率。例如小 i 机器人以自然语言处理为核心，结合阿里云智能语音相关技术，为客户联络中心提供智能化解决方案。

（三）云从科技：人机交互的专注者

云从科技在人脸识别方面表现卓越，以其智能分析平台在公共安全和零售业中提供行为监测和客户体验优化。在语音识别和自然语言处理领域，云从科技申请智能交互专利，通过语音大模型对语音信息的提取保留更高层语义，同时获取更底层细腻的语音特性，提高用户人机交互体验。此外，云从科技中标医药大模型项目，为国有药厂搭建精益管理协同系统，解决知识管理不规范等问题，助力企业智慧升级。

（四）图森未来：自动驾驶的领军者

图森未来专注于自动驾驶技术，2021 年成为全球自动驾驶第一股。虽面临诸多挑战，但积极探索转型，宣布进入生成式 AI 应用领域，与上海三体动漫有限公司合作开发动画长篇电影和视频游戏。目前已在日本东名高速公路完成自动驾驶测试，业务模式从单一的 L4 转变为 L4 和 L2 双线并行，探索商业化、盈利相关问题。

（五）腾讯：多领域的 AI 探索者

腾讯在自然语言处理方面，拥有强大的技术实力，可实现智能问答、文本摘要等服务。在计算机视觉领域，腾讯混元 4.0 覆盖多个关键环节，为用户带来智能体验。在语音识别方面也有出色表现，被广泛应用于游戏、社交、智慧金融等领域。例如在游戏中，通过智能语音交互提升玩家体验。

（六）华为：通信与 AI 的融合者

华为作为全球最大的通信设备制造商之一，在机器学习方面，不断探索创新技术。在计算机视觉领域，华为凭借先进技术，被广泛应用于智慧手机、智慧家居、智慧城市等领域。在自然语言处理方面也有卓越表现，为人们的生活和工作带来便利。例如在智慧家居中，通过自然语言处理实现智能控制。

（七）思必驰：自然语言处理与语音交互专家

思必驰专注于自然语言处理和语音交互技术，在语音识别方面，凭借深厚技术底蕴与持续创新优化，能够精准捕捉语音指令。在自然语言理解方面表现出色，被广泛应用于智能客服、智能家居、智能车载等领域。例如在智能客服中，快速准确理解用户问题并给出恰当回复。

（八）商汤科技：计算机视觉的强者

商汤科技在人脸识别、图像识别、视频分析等领域有着卓越表现。被广泛应用于智慧城市、智慧医疗、智慧安防等领域。例如在智慧城市建设中，通过人脸识别技术提升城市安全性。

（九）旷视科技：机器学习与计算机视觉的佼佼者

旷视科技在机器学习和计算机视觉技术方面表现突出，在人脸识别、图像识别、智能监控等领域有着卓越表现，被广泛应用于金融、教育、智慧城市等领域。例如在金融领域，通过人脸识别技术加强安全防护。

（十）科大讯飞：智能语音技术的领先者

科大讯飞作为中国领先的智能语音技术提供商，在语音识别方面精准度高，能应对各种口音。在自然语言处理方面也有卓越表现，被广泛应用于智能客服、智能家居、智能车载等领域。例如在智能车载系统中，为用户提供便捷的语音交互服务。

四、国内 AI 未来发展趋势

（一）创新技术不断涌现

近年来，人工智能领域创新技术层出不穷。大模型的出现开启了新纪元，如百度的文心一言、阿里的通义千问等大模型，在自然语言处理、图像识别等方面展现出强大的能力。随着技术的不断进步，通用人工智能可能加速到来。据 Gartner 研究总监解读，未来两到五年，大量创新技术将实现大规模应用，如多模态、复合型 AI 等。复合式 AI 将不同方向的 AI 技术整合在一起，仿佛一个小社会，有着不同的角色分工，通过协同工作来实现特定的任务，为人工智能的发展带来更多可能性。

（二）基础设施建设快速发展

人工智能的发展离不开强大的基础设施建设。随着算力需求的不断增长，国家超级计算郑州中心、中原人工智能计算中心等算力设施 “新基建” 广泛应用于智能制造、智慧农业、智能交通等领域。数据资源的重要性也日益凸显，我国作为人口大国和经济大国，拥有庞大的数据资源和市场需求。为了将这些资源转化为实际生产力，必须构建更加完善的人工智能基础设施体系。中国工程院院士张亚勤指出，人工智能将驱动新一轮基础设施的建设，如更多芯片，更多数据中心建设等。

（三）产业应用快速展开

传统人工智能技术在各个领域已经得到了广泛应用，如百度在体育领域的智能跳水辅助训练系统，采用云、边、端一体化技术，基于文心大模型对跳水动作进行实时打分、精准量化分析，并制定科学的训练计划。而大模型的出现更是带来了产业的颠覆和重塑，如 2024 年中国十大 AI 产业应用榜单中的华为云 - 盘古气象大模型、360 集团 - 360 安全大模型等，在气象、安全等领域发挥了重要作用。未来，随着技术的不断进步，人工智能将在更多领域实现深度融合和广泛应用。

（四）面临新挑战

我国人工智能发展面临着一系列新挑战。在基础设施建设方面，需要不断加大投入，提高算力和数据资源的利用效率。在技术自主可控方面，虽然我国在人工智能领域取得了一定的成就，但在核心技术上仍存在被 “卡脖子” 的风险，需要加强自主研发能力。此外，安全风险和国家安全也是人工智能发展面临的重要挑战，如数据隐私保护、人工智能应用安全等问题。

（五）复合式 AI 引领未来

到 2025 年，至少三分之二的生成式 AI 项目将在概念验证后被淘汰，主要原因包括数据质量差、风险控制不足、成本上升以及业务价值不明确等。未来，复合式 AI 将会成为弥补生成式 AI 短板的关键技术。复合式 AI 是将基于数据驱动的 AI 和基于逻辑、规则的符号 AI 这两类不同方向的 AI 技术整合在一起的人工智能模式，能够在不同场景下发挥不同模型的优势，实现更务实的应用。例如大语言模型与安全护栏的组合，以及交响乐团式的大小模型协同工作等。未来很多企业会转向复合式 AI，在合适的场景使用合适的技术。

五、国内主要的 AI 应用领域

（一）通用软件市场

生成式 AI 在办公软件、企业服务等通用软件市场已经率先落地，并进入商业化前期。以钉钉 AI 助理、飞书智能伙伴、腾讯会议 AI 小助手等为代表的产品，展现了生成式 AI 在办公场景中的强大应用。例如，钉钉 AI 助理能够自动生成长文档、会议记录等内容概览，还提供智能助手服务和工作流程优化等功能。飞书智能伙伴 MyAI 可以自动汇总会议纪要，创建各类报告，并实现文档处理等多方面的智能化。腾讯会议 AI 小助手则运用先进音频处理和人脸识别技术，提高会议安全性和管理效率，同时实时将语音转换成文字生成会议纪要。通用生成式 AI 应用最广泛的产品形态是 AI 智能助理（Coplilot），它能够深入嵌入具体应用场景，主动理解使用者意图并提供成型方案。

（二）工具型 AI 应用

工具型 AI 应用主要包括聊天机器人、搜索引擎、文本工具、AI 作画以及代码工具等，主要集中在 C 端。由于高度依赖底层大模型，目前国内工具类 AI 应用的同质化程度较高。竞争优势的构建主要来自差异化的产品定位以及持续训练更强大的底层模型和算法。例如，一些工具型 AI 应用专注于特定领域的文本生成，而另一些则在图像创作方面表现出色。只有不断提升底层模型和算法的性能，才能在激烈的市场竞争中脱颖而出。

（三）行业软件

生成式 AI 在金融、医疗、教育等行业有不同程度的应用。在游戏、法律、教育、电商等 C 端场景结合较多，而在医疗、金融、工业等 B 端场景下生成式 AI 产品的成熟度仍然偏低。目前，主要是金融、医疗、教育等头部厂商着重打造垂类大模型推动相关应用落地。在金融领域，生成式 AI 有望给金融业带来 3 万亿规模的增量商业价值，如度小满、蚂蚁集团等金融科技公司先后发布了金融大模型，工商银行、北京银行等也在积极应用大模型。在医疗领域，生成式 AI 可用于辅助诊断病情、加速药物研发等，但由于医院间数据不流通等问题，技术发展与数据供应存在矛盾。在教育领域，生成式 AI 可以打造个性化教学方案，提高学生兴趣和学习效果，但不能对教育内容产生更实质性的影响。

（四）智能硬件

生产式 AI 与智能硬件的结合主要分为语音助手和数字代理 AI Agent 两个方面。语音助手应用场景包括智能座舱、智能音箱、家用机器人等各类智能终端，为用户提供便捷的交互体验。数字代理 AI Agent 主要应用包括自动驾驶、智能机器人等，具备更加广阔的应用空间。然而，目前 AI Agent 在感知与决策能力上仍存在瓶颈，需要进一步提升技术水平以实现更智能的应用。例如，在自动驾驶领域，硬件发展成为瓶颈，目前难以支撑 AI 技术的可持续性发展，但科学家们正在努力研发新的芯片技术，以提高 AI 计算的吞吐量和能效，缩小芯片规模，增加计算能力，为未来将强大的人工智能功能置于更小的个人设备中提供可能。

六、与美国 AI 发展的的差距

六、与美国 AI 发展的差距

（一）技术投入方面的差距

美国长期以来在人工智能领域的研发投入巨大。例如，2023 年全球 AI 初创企业共融资 425 亿美元，其中美国企业占据了 310 亿美元，占比高达 73%。而相比之下，中国企业仅融资 20 亿美元，占比仅为 5%。美国拥有世界一流的科研机构和科技公司，如麻省理工学院、斯坦福大学、谷歌、Facebook 等，这些机构和公司在人工智能领域拥有深厚的技术积累和人才储备。在技术投入方面，中国虽然近年来有所增加，但仍落后于美国。

（二）人才储备方面的差距

根据 2023 年发布的《全球最具影响力人工智能学者》报告，美国拥有 1079 名顶级 AI 学者，占据了全球 54% 的比例，而中国仅有 280 人，占比仅为 14%。美国作为全球最具吸引力的科研和创新中心之一，吸引了大量来自世界各地的顶尖人才。美国的高校和科研机构拥有世界一流的教育资源和科研环境，为人工智能领域的创新提供了有力支持。中国虽然也在人才引进和培养方面加大了投入，但在人工智能领域的顶尖人才数量和质量上仍然与美国存在差距。

（三）环境差异方面的差距

美国的环境对创新更加有利，鼓励企业和个人在人工智能领域进行探索和实践。政府、学术界和产业界之间形成了良好的合作机制，为人工智能的创新提供了有力支持。相比之下，中国的环境相对较为封闭，对创新的支持程度不如美国。例如，在数据开放和共享方面，美国的一些机构和企业更加积极主动，而中国在这方面还存在一些限制和障碍。

（四）数据资源方面的差距

人工智能的发展需要大量的数据支持，而美国作为全球最大的数据生产国之一，拥有丰富的数据资源。美国的大型科技公司掌握着海量用户数据，为人工智能算法的训练和优化提供了充足的数据支持。相比之下，中国的数据资源相对较少，尤其是在隐私保护方面存在一定的限制，这给中国在人工智能领域的发展带来了一定的挑战。

（五）优势与追赶的可能

尽管中国在与美国的 AI 发展对比中存在上述差距，但中国也有自己的优势。中国有巨大的市场需求，这为人工智能技术的应用提供了广阔的市场空间。中国拥有全球最大的人口规模，意味着拥有庞大的市场，在人工智能领域制定了一系列战略，如 “智能制造”“智慧城市”“智慧医疗” 等，推动了人工智能技术在各个行业的应用。同时，中国在人工智能领域的学习能力很强，一旦技术方向确定，中国公司能够快速跟进。如全国政协委员、360 创始人周鸿祎表示，中美在 AI 上的差距主要在于 “确定技术方向” 上，一旦方向确定，中国的优势是学习能力很快，中美在 AI 上的差距应该能在一两年内追上。此外，中国在产业协同方面也有优势，注重平衡电能利用效率、算力质量与稳定性等各方面因素，以提质增效向新的产业高质量发展为目标。中国可以充分发挥这些优势，加强人才培养和引进力度，拓宽融资渠道，加强自主研发和创新能力，推动芯片等关键技术的突破，实现对美国的追赶。

七、拥抱 AI

七、拥抱 AI

（一）AI 时代的机遇与挑战

随着人工智能的飞速发展，我们迎来了一个充满机遇与挑战的时代。在医疗、教育、交通等领域，人工智能为我们带来了前所未有的便利和效率。例如，在医疗领域，人工智能可以协助医生快速准确地诊断疾病，为患者提供更好的治疗方案；在教育领域，个性化学习系统能够根据每个学生的学习进度、习惯和能力，量身定制学习计划和内容。然而，人工智能的发展也面临着诸多挑战。数据隐私问题日益凸显，大量的个人信息在人工智能系统的运行中被收集和使用，如何确保这些数据不被泄露和滥用是一个亟待解决的问题。而且，随着人工智能在就业市场的渗透，部分传统工作岗位可能会受到冲击，引发就业结构的变化。另外，人工智能算法的公平性和透明性也受到质疑，避免算法歧视成为重要课题。

（二）普通人如何拥抱 AI

1. 相信 AI 的未来价值

首先，我们需要认识到 AI 是未来发展的重要趋势，它不仅仅是一个技术工具，更是引领工业革命级变革的力量。因此，年轻人应该积极拥抱 AI，了解其基本原理和应用场景，以便更好地适应未来的发展变化。同时，我们也要明白，AI 并不会淘汰人类，而是通过与人类协作，创造更高效的生产力和更丰富的价值。因此，我们需要主动学习 AI 知识，提高自己的技能水平，以便更好地适应未来的职场环境。

2. 用好 AI 而非制造 AI

尽管 AI 技术不断发展，但大多数人在日常生活中并不需要成为 AI 的开发者。就像我们使用电脑、手机一样，我们并不需要了解其内部芯片如何制造，只需要掌握基本操作和功能即可。同样地，我们只需要学会如何使用 AI 工具，将其应用到自己的领域中，就可以享受到它带来的便利和优势。因此，年轻人应该将精力放在如何用好 AI 上，而不是盲目地追求成为 AI 开发者。在选择职业和发展方向时，我们应该注重与 AI 相关的领域和技能，以便在未来职场中更具竞争力。

3. 结合自身领域应用 AI

要充分发挥 AI 的优势，我们需要结合自身所处的领域进行思考和实践。不同行业和领域都有其特定的应用场景和需求，我们需要找到与 AI 技术的结合点，探索如何利用 AI 技术改造和优化现有的工作流程和商业模式。例如，在教育领域中，我们可以利用 AI 技术为学生提供个性化的学习方案；在医疗领域中，AI 可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。通过不断地实践和探索，我们可以逐渐掌握 AI 的应用技巧和方法，提高自己的工作效率和创新能力。

4. 持续学习和实践

最后，我们需要认识到学习 AI 是一个持续不断的过程。随着技术的不断更新和发展，我们需要不断地学习新的知识和技能，以便跟上时代的步伐。同时，我们也要注重实践和应用，通过实际项目来锻炼自己的技能和经验。在实践中不断总结经验教训，不断优化和改进自己的工作方法和思路。通过不断地学习和实践，我们可以不断提高自己的 AI 素养和综合能力，为自己的未来发展打下坚实的基础。

（三）企业如何拥抱 AI

1. 通过自动化加快行动并节省资金

很多小企业只有创业者自己一名员工。无论一家企业只有一名员工还是 100 名员工，总会有重复且耗时的任务。通过使用 AI 驱动的工具自动执行这些任务，创业者可以腾出自己或团队的时间来专注于更重要的工作。不仅提高了效率，还降低了出错的风险并提高生产率。比如，任务调度软件可以节省宝贵的时间，减少会议安排的繁琐来回。营销平台可以自动安排和发布营销内容，例如电子营销邮件或社交媒体帖子。在经济低迷或衰退时期，自动化工具是降低成本的有效方式。自动化可以帮助中小型企业提供更快捷和更优质的产品或服务，也是资金收紧时获客的重要方式。

2. 创建更好、更个性化的内容

人工智能建立在模式识别的基础上，也就是它可以详细了解客户的行为、偏好和购买历史。同时可以收集信息并了解这些客户最感兴趣的内容类型。对于创业公司来说，这些知识和分析对于创建吸引客户的营销活动非常宝贵。AI 内容生成工具可以通过自动化写作帮助小企业克服内容写作问题，光是节省时间就很值得。一个好的内容生成器还可以了解何时何地传递内容。在纷杂的信息世界，提高客户忠诚度就是确保正确的客户在正确的渠道中收到正确的消息。此外，AI 生成的内容可用于创建产品描述、销售文案和其他书面材料。

3. 提升客户对品牌的体验

人工智能分析大量分散数据的能力是最大的优势之一。企业可以用该技术为客户创造更加直观的体验。比如，确定接触客户的最佳频率，是每月联系 2 次，还是每周联系 1 次，进而可以更好地维护客户关系。还可以部署人工智能来帮企业识别客户认为产品难用的部分，更好地了解客户放弃体验产品或服务的关键点在哪里，便可对用户界面、销售流程或者产品服务进行有针对性的改进。人工智能分析可以帮助提升客户满意度和用户参与度。再进一步，AI 还可用于提供个性化的体验，无论是引导用户完成初始设置还是让他们熟悉产品功能，都可以让客户更快上手体验和使用产品，产品更易为更广泛的用户所用。通过 AI 改善用户体验，企业可以从竞争中脱颖而出并提高客户忠诚度。

（四）AI 时代的未来展望

人工智能是一项快速发展的技术，它正在改变我们的生活和工作方式。在未来，我们可以期待更多的创新和应用，例如量子人工智能的新学科的出现，将量子算力加上人工智能，10 年以后就会出现量子人工智能的新学科，量子算力的提高是量子信息发展中最重要的影响。同时，我们也需要关注人工智能带来的挑战，如数据隐私、就业结构变化、算法歧视等问题。我们必须在积极拥抱人工智能带来的便利的同时，审慎应对这些挑战，让这项技术更好地造福人类。