中国信通院发布2024年人工智能发展报告：技术创新与安全治理齐头并进

在当今时代，人工智能的迅速发展对各个行业产生了深远的影响，而中国信通院于近日发布的《人工智能发展报告（2024年）》对此做出了全面的分析与展望。本报告共计64页，其中涉及总体态势、技术创新、应用赋能、安全治理及未来发展展望等多个关键领域，为我们理解人工智能的现状和未来提供了重要参考。

一、总体态势

《人工智能发展报告（2024年）》描绘了当前人工智能技术的发展趋势。在技术演进方面，基于Transformer架构的大模型已经实现了从单任务智能向可扩展和多任务智能的跃升，这意味着人工智能系统不仅能够处理单一任务，还能在同一系统下完成多种任务。这样的跨越赋予了人工智能更大的灵活性和适应能力。

在工程化的新阶段，人工智能的工具链已涵盖从数据收集、模型训练到应用开发的全流程，当前的研究重点正在逐步从大模型的训练微调向具体应用的开发和落地转变。这一变化不仅推动了技术的落地应用，还提升了行业的生产效率。

同时，在全球合作的背景下，各经济体先后建立起了适合自身国情的人工智能治理体系，这是安全治理的重要环节。报告指出，近年来，各国在安全技术的应用能力上都有了显著提升，国际间的交流与合作不断加深。

二、技术创新

在技术创新方面，报告强调了基础模型的演进。随着“缩放定律”的推行，人工智能在语言、视觉及多模态等领域的能力快速迭代。快速的技术进步也伴随着诸多挑战，例如如何高效利用海量数据、保障系统的安全性及生态的可持续性等。

人工智能的大模型发展与计算的紧密耦合显得尤为重要。未来，大模型的创新将依赖于软硬件的协同进步，包括算法框架的关键技术提升以及芯片加速的不断迭代。同时，工具链的完善也是支持大模型全流程开发的关键环节，其中包括训练、推理到应用开发的每一个步骤。

数据的质量直接影响着模型的性能，报告中特别提到，多模态数据集在模型能力提升中的重要性。随着数据工程概念的深入，今后将涵盖数据的整个生命周期，从而实现更高效的数据处理和利用。

三、应用赋能

在应用赋能方面，报告指出，专用智能应用已经趋于成熟，而通用智能的前景则显得更加广阔。当前，大小模型的协同发展正在推动产业链的演变，表现出“两端快、中间慢”的特征。即在上下游应用中，相关技术和产品的推出进展迅速，而中间的技术整合和应用开发则相对滞后。

在重点应用行业方面，各行业的需求日益多样化。例如，装备制造行业更加注重研发制造的优化，而消费品行业专注于产品创新与市场营销，原材料行业则将生产管控置于首位。随着各行业的数字化转型深入推进，人工智能正逐步融入各个环节，包括需求分析、建设、智能体应用等。

四、安全治理

随着人工智能技术的广泛应用，安全治理成为一个亟需关注的话题。报告指出，技术应用中存在的挑战主要来自于自身安全和衍生安全两方面。自身安全涉及技术系统的稳定性和可靠性，而衍生安全则涉及隐私、伦理等诸多风险。因此，各国在治理关键阶段加强了国际合作，行业组织在其中扮演了重要角色，以确保技术的规范应用。

五、发展展望

对于未来的发展，报告展望了多个技术方向。语言大模型能力的提升、多模态模型的突破及智能体与具身智能的发展，都是未来值得关注的研究领域。类脑智能的进展或将开启新的技术空间。

在行业升级方面，推动行业的转型和升级是重要目标，行业大模型将在通用性、稳定性和交互方式等方面不断发展，应用场景也将更加深入核心环节。

，在安全治理的深化过程中，报告提到要探索多方共治方案，以完善风险识别，强化评估和防范机制，加强技术治理及推动国际合作。

总体而言，《人工智能发展报告（2024年）》不仅为我们提供了前瞻性的技术和应用视角，也强调了技术创新与安全治理的并行推进，对未来人工智能的发展有着重要的指导意义。