3月14日在“AI 1.0到AI 2.0的新机遇”趋势分享会上，创新工场董事长兼首席执行官李开复喊出了“AI 2.0已至，将诞生新平台并重写所有应用”

　　3月14日在“AI 1.0到AI 2.0的新机遇”趋势分享会上，创新工场董事长兼首席执行官李开复喊出了“AI 2.0已至，将诞生新平台并重写所有应用”。同一天，OpenAI发布了多模态预训练大模型GPT-4，一时间让人不禁有这样一种感觉——人工智能的时代车轮滚滚向前，在其发展道路上的一切阻碍，都将被无情地碾碎！

　　OpenAI的CEO山姆·阿尔特曼说GPT-4是“我们迄今为止功能最强大的模型”人工智能具体是什么，这话可毫不过分，甚至可能还有一点谦虚。相比起基于GPT-3.5的ChatGPT，新模型实现了以下几个方面的飞跃式提升：GPT-4可以接受图像和文本输入，且文字输入限制提升至 2.5 万字，而ChatGPT只接受文本；GPT-4的回答准确性显著提高，并能够生成歌词、创意文本，实现风格变化；不仅拥有强大的识图能力，还能分析图片中的符号意义，像人类一样知道“梗图”的笑点所在，并精准描述出来；能根据一张潦草的布局示意图，在10秒时间内生成耗费程序员数十小时的网页代码；在各种专业和学术基准上的表现达到“人类水平”，在多项高难度的考试中名列前茅；当任务的复杂性达到足够的阈值时，GPT-4比ChatGPT更可靠，更有创造力，且能够处理更细微的指令最新的人工智能算法。

　　用圈内最具代表性的一句话来说，那就是“全球各界还在消化ChatGPT带来的颠覆性意义，OpenAI已经用更强大的GPT-4革了自己的命。”尽管OpenAI最近反复表示GPT-4仍有其局限性和一些显著的缺点，但称得上地球最强AI模型的GPT-4所展示出的能力，已经让人惊喜到有点恐慌了人工智能的基本概念。

　　在人工智能2.0时代，应用需求驱动AI技术与行业的融合，创新需求驱动数字技术与产业生态的融合，早已是可以预见的。那么自2023年起，人工智能将呈现哪些新的趋势动向呢？

　　生成式AI（或称AIGC）是利用现有文本、音频文件或图像创建新内容的技术。虽然其本质仍是深度学习模型，但随着近来一些热门应用的爆火，生成式AI在图像生成、自然语言处理等方面的突破性进展，让人们意识到：AI已经开始具备定义和呈现新事物的能力。

　　2022年大火的AI作画就是生成式AI的典型应用案例，最近二次元圈里热度极高的虚拟coser美照同样如此。此外，Deepmind的最新研究成果—可自主编程系统AlphaCode人工智能的几种定义，在 Codeforces举办的编程竞赛中，击败了47%的人类工程师，标志着AI代码生成系统，首次在编程竞赛中，达到了高竞争力的水平。

　　过去一年，生成式AI在技术上的进展主要来自三大领域：图像生成领域， 以DALL·E-2、Stable Diffusion为代表的扩散模型（Diffusion Model）；自然语言处理（NLP）领域，最典型的代表就是基于GPT-3.5的ChatGPT；代码生成领域，代表有基于Codex的Copilot。

　　那么从2023年生成式AI步入产品化的快车道之后人工智能具体是什么，生成式AI可能就不只是用来生成产品原型或初稿。在其进入应用爆发期后，生成式AI将成为一项大众化的基础技术，不仅内容创造能力将达到人类水平，数字化内容的丰富度、创造性与生产效率得到极大提升，其应用也将随着技术的进步与成本的降低，扩展到更多领域。而且未来，用户将不再需要和现在一样具有部署和运行生成式AI模型的专业能力，即可直接使用。

　　熟悉AI行业最新技术的朋友都了解最新的人工智能算法，基于深度学习的多模态预训练，是认知智能快速发展的重要推动力。一方面，构建多场景、多任务的预训练大模型将加速模型标准化进程，为人工智能模型成为基础设施创造条件。另一方面，人工智能正在从文本、语音、视觉等单模态智能，向着多种模态融合的通用人工智能方向发展。比如在推出GPT-4之后的第一时间，OpenAI就宣布ChatGPT将升级支持GPT-4。

　　阿里巴巴达摩院在《2023十大科技趋势》中也表示，认知智能的发展，不会局限在文本或图像等单一的模态上。未来，如何针对不同模态建立更高效的模型架构和统一的骨干网络，使得大模型能够广泛地支持各种下游任务将成为主要挑战。

　　因此，为了增强模型的跨模态语义对齐能力，打通各个模态之间的关系，使得模型逐步标准化，建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流趋势之一。

　　令人欣慰的是，通过开源来降低模型使用门槛，将大模型从一种新兴AI技术转变为稳健的基础设施，已成为许多大模型开发者的共识。2022年，文本-图像生成模型Stable Diffusion正式开源；阿里达摩院牵头推出魔搭社区ModelScope，首批上架超300个模型均全面开源并开放使用；谷歌也首次开放了自家文本图像模型Imagen的测试……开源，也极大地促进了多模态的融合和预训练模型的发展。

　　人工智能的三大核心要素是算力、数据（也有人称为“算据”）和算法人工智能的基本概念，而算力则是其中最重要的基石人工智能具体是什么。对于任何一个AI模型而言，算力就意味着时间、效率、金钱乃至“生命”。越是强大的模型，就必须匹配越强大的算力来完成训练。

　　大模型发展的背后是庞大的算力支撑，而AI算法模型对于算力的巨大需求，反过来也推动了芯片产业的高速发展。据OpenAI测算，2012年开始，全球AI训练所用的计算量呈现指数增长，平均每3.43个月便会翻一倍。

　　IDC与浪潮信息联合发布的《2022~2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，中国人工智能算力继续保持快速增长，2022年人工智能算力规模达到每秒268百亿亿次浮点运算，超过通用算力规模，预计未来5年中国人工智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。

　　人工智能产业技术不断提升，产业AI化加速落地，推动全球人工智能芯片市场高速增长。根据技术架构的不同，人工智能芯片可以分为CPU/GPU/FPGA等通用性芯片，采用Chiplet互联封装的半定制化芯片，专门为特定AI算法或应用场景设计的ASIC定制化芯片，以及一些新架构芯片（比如存算一体、类脑芯片）。

　　根据IDC相关统计，目前AI核心算力中GPU芯片占主导地位，但到2024年，其他类型加速芯片的市场份额将快速发展，AI芯片市场呈现多元化发展趋势；到2025年人工智能芯片市场规模将达726亿美元，异构计算将成为主流趋势。

　　另外，根据阿里巴巴达摩院的预测，随着摩尔定律的放缓，Chiplet 成为持续提高SoC集成度和算力的重要途径。特别是随着2022年3月UCle联盟的成立，Chiplet互联标准将逐渐统一，产业化进程将进一步加速，并形成一个开放性生态体系。

　　我们可以看到，Chiplet能有效降低对先进工艺制程的依赖，实现与先进工艺相接近的性能，成为半导体产业发展重点。基于先进封装技术的Chiplet甚至可能将重构芯片研发流程，从制造到封测，从EDA到设计，全方位影响芯片的区域与产业格局。

　　PC行业里有一种说法，在过去20年时间里，处理器性能以每年约50%的速度提升，而内存性能的提升速度平均下来每年不到10%。事实证明，冯·诺依曼架构和摩尔定律已经不再满足计算能效和时代发展的需要。“内存墙”“功耗墙”如今已成为芯片性能和能效比快速提升的瓶颈。

　　而存算一体可以凭借计算单元与存储单元的融合人工智能具体是什么，在数据存储的同时直接进行计算，以消除数据搬移带来的开销，极大提升运算效率，以实现计算存储的高效节能。它显然更加符合人工智能场景高访存、高并行的计算需求。

　　与传统方案相比，存算一体在深度学习等领域有独特优势，可以提供比传统设备高几十倍的算效比。此外存内计算芯片通过架构创新，还能提供综合性能全面兼顾的芯片及板卡，在边侧推理场景中有着广泛的应用前景。

　　接下来，一些基于既有SRAM、DRAM和Flash介质的存算一体产品将优先在低功耗、小算力的端侧（如智能家居、可穿戴设备、泛机器人、智能安防等）落地，并在这些垂直领域迎来大规模商用。未来，存算一体将向着高精度、高算力和高能效的方向发展，大算力通用计算或将迎来场景落地和技术产品化的春天。

　　2019年，全球知名创投研究机构CBinsights，基于NExTT框架从行业采用率和市场优势两个维度，对人工智能的未来趋势进行了分析预测，最终得到了25项AI技术和应用趋势。它们分别是：开源框架、边缘AI、人脸识别、医疗成像与诊断、预测性维护、电子商务搜索、胶囊网络、新一代假肢、AI临床试验、生成式对抗网络GANs、联合学习、高级医疗保健生物学、自动索赔处理、假货识别人工智能具体是什么、无人零售、后台办公自动化、翻译、综合训练数据、增强学习、网络优化、自动驾驶、作物监测、网络安全识别、对话AI和药物研发等。

　　边缘人工智能是指以直接在边缘设备上运行机器学习算法的形式使用人工智能。它并不像GPT模型那样集中在云计算平台或数据中心进行计算，边缘AI允许设备在本地进行AI计算和决策人工智能的几种定义，甚至不一定需要连接到互联网就能实现数据处理，这使得边缘AI具备实时性好、带宽资源要求低、隐私性好等诸多优点。

　　边缘AI的应用领域非常广泛，包括智能家居、送餐机器人、新零售应用人工智能的几种定义、机器人编程、边缘AI视觉等，就连智能辅助驾驶也属于边缘AI的范畴。不过，边缘AI的落地在过去存在着边缘侧应用场景过于复杂、碎片化，针对性的边缘算力芯片性能不足，以及软硬件异构和兼容适配难等种种问题。

　　不过，伴随着5G和AI产业的高速发展，算力芯片相关技术的演进，以及更多边缘AI场景经验的积累，边缘AI的潜力将得到真正释放。数据显示，未来几年64%的数据将在传统数据中心之外产生，这意味着更多的数据处理将在终端和边缘端完成，海量数据的接入，使AI处理的重心正向边缘迁移。到2024年，边缘人工智能芯片销量预计将超过15亿片，年销量增长率将达到20%以上；2025年，边缘AI芯片市场的营收额甚至将反超云端AI芯片市场。

　　去年，、科技部等11部门联合印发的《智能汽车创新发展战略》中提出，到2025年，我国将争取实现规模化生产有条件自动驾驶的智能汽车，实现高度自动驾驶智能汽车在特定环境下的市场化应用。

　　数据统计显示，2021年第一季度人工智能的几种定义，我国L2级自动驾驶乘用车渗透率仅为7.5%，多家证券公司的分析，预计这一数据在2023年和2025年将提升至40%和60%。与此同时，中国将成为全球最大的自动驾驶芯片市场。

　　尽管在目前智能汽车软硬件平台性能有限的背景下，无论是纯视觉方案还是多传感器融合方案，均难以获得超视距、全局化的交通信息最新的人工智能算法，在实现L3级以上高阶自动驾驶仍有较大难度。但车路协同的建设可通过V2X实时传输远端信息，有效补足单车感知能力的不足。

　　近来不少城市提出构建智慧交通体系人工智能的几种定义，纷纷开启试点区项目，未来随着自动驾驶渗透率的持续提升，国内智能网联汽车“云管端”建设有望进一步加速。同时，在车企和自动驾驶技术供应商的共同努力下，城市场景的行泊一体和智能辅助驾驶，将更加普及。车路协同的应用和演进，也将会进一步赋能智慧交通和城市管理。

　　此前，IBM在对全球7000多位企业高管进行年度调研后发布了《2022年全球AI采用指数》报告，表明过去一年来全球企业AI采用率稳步且呈渐进式增长（采用率达到35%），随着AI技术继续成熟以及更加容易获取和部署，企业采用AI的速度会加快。该报告首次就企业是否打算在其可持续发展计划中使用AI做了调查，66%的受访者表示其所在的公司目前正在应用 AI或计划应用AI来加速公司ESG（环境最新的人工智能算法、社会、治理）计划的实施。

　　《2022~2023 中国人工智能计算力发展评估报告》显示，2022年中国人工智能行业应用渗透度排名前五的行业依次为互联网、金融、政府、电信和制造。预计到2023年年底，中国50%的制造业供应链环节将采用人工智能。IDC预测，2023年全球企业在人工智能方面的支出将突破5000亿美元，人工智能的广泛应用将继续重塑各个行业乃至整个世界。

　　随着数字化转型渗透到几乎每一个行业和领域人工智能具体是什么，网络攻击和网络犯罪问题也愈发引人担忧。不过，随着人工智能被引入到网络安全领域，AI在构建自动化安全系统、自然语言处理、人脸检测、自动威胁检测、反欺诈方面已经发挥了至关重要的作用。市场研究公司Research and Markets预计到2026年，基于AI的网络安全市场将迅速增长至382亿美元，年复合增长率高达23.3％。

　　2023年，AI人工智能引发的风潮愈演愈烈。除了取代部分插画师和程序员的工作，以及为游戏NPC创造更多剧本，更多AI落地场景应用，对更多行业和领域产生的影响也会日渐凸显。人工智能正在成为新一轮科技和产业变革的重要驱动力量，正与千行百业深度融合，成为经济结构转型升级的新支点。在这场变革中轻视甚至忽视这一趋势的个人、组织和企业，将极有可能成为新时代的弃儿。