报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 全球正经历由人工智能驱动的“技术 - 经济”范式重构，其影响力超越传统 ICT 技术，与前沿技术产业融合将催生新赛道；报告梳理人工智能发展现状与趋势，剖析其在行业应用中的问题与挑战，为相关部门和企业提供决策参考，探讨其助推传统产业转型升级和引领未来产业创新发展的路径[4] 根据相关目录分别进行总结 引言：全球化视野看人工智能 - 人工智能起源于 1956 年达特茅斯会议，技术范式历经规则、统计、深度神经网络三个阶段，2012 年进入深度学习时代，2017 年 Transformer 架构推动大语言模型发展，其重大突破源于探索精神、基础理论与工程实践的协同[10][11] - 全球 AI 技术呈多极化竞争态势，美、中、欧通过模型研发与政策扶持争夺主导权，如美国“星际之门”项目计划投资 5000 亿美元，欧盟“投资人工智能”倡议调动 2000 亿欧元[15] - 2025 年巴黎人工智能行动峰会呼吁建立全球治理体系，中国积极参与国际对话，倡导技术普惠与风险共担[15] - AI 普及提升生产效率的同时会引发结构性风险和伦理问题，国际学界呼吁加强伦理研究并构建治理框架[16] - AI 可持续发展需兼顾能源效率与社会公平，业界探索绿色计算与低资源算法，普惠应用成关键议题，WTO 报告预测全球均衡应用 AI 可使 2040 年前贸易增速翻倍[17] 第 1 章 AI 算法“大模型”：实现通用智能的重要桥梁 国内外大模型技术发展态势 - 大模型开辟通用人工智能新路线，是科技制高点和中美竞争焦点，OpenAI 引领本轮革命，产品不断突破，2024 年技术迭代爆发[20][21] - 美国 Anthropic、Google、Meta 及 xAI 等企业在大模型领域发力，形成“OpenAI 领跑，Anthropic、Google 和 xAI 追赶，Meta 开源”的竞争态势[22] - 2023 年中国开启“百模大战”，百度、阿里等企业和科研机构推出众多模型，2025 年初 DeepSeek 发布两款模型，突破“算力军备竞赛”模式，重构全球竞争格局[22][24][25] 大模型的核心技术 - Transformer 架构是大模型基石，通过多头注意力机制和位置编码处理序列数据，解决传统 RNN 局限性，在语言和多模态模型中广泛应用[28][30] - 大模型训练分预训练、微调、强化学习三个阶段，预训练学习通用知识，微调适配特定任务，强化学习提升解题能力和输出质量[30][33][34] - 交互提示技术有零样本学习、少样本学习、思维链提示三种模式，提示工程核心技巧是“结构化表达”[37] - 推理时间扩展技术实现从“直觉反应”到“深思熟虑”的转变，包括多步推理迭代、计算资源动态调控、强化学习驱动优化三个创新方向[39] - 知识检索增强、工具调用能力、多专家协同可增强模型专业能力，扩散模型通过逐步去噪恢复原始数据，在 AIGC 多领域广泛应用[43][45][46] 大模型技术发展趋势展望 - 大模型向多模态融合和涌现演进，实现多维信息联合理解与生成，但面临跨模态对齐等技术难关[49] - 大模型需提升高阶推理能力以解决复杂任务，在科学智能和工业智能领域发挥作用，同时期待更多新技术范式加速通用人工智能到来[49][50] 结语 - 大模型是实现通用人工智能的主流路线，全球竞争激烈，中国科研创新力量加速追赶并在部分领域超越，但通用人工智能技术路径未收敛，大模型面临诸多挑战[51] - 中国人工智能发展需技术突破，在国际合作与竞争中找到平衡，全球需开放协作加速通用人工智能实现[52] 第 2 章 AI 数据：驱动智能时代的核心引擎 模型突破推动数据需求升级 - 人工智能模型发展伴随数据需求进化，对数据数量和质量要求提高，“Chinchilla Scaling Law”表明模型参数和数据量应同比例增长[70] - 大模型对数据需求在质量颗粒度、模态、训练数据依赖方面重构，倒逼数据生产链技术升级，包括合成数据崛起、数据价值链重构、隐私与合规技术平衡等[72][74][76] - 学术界对大模型规模化法则有效性产生分歧，垂直领域高质量数据与合成数据可能成数据规模新增长点[80] 驱动因素推动数据生产革新 - 大模型需求倒逼数据生产技术革新，包括自动化标注、合成数据生成、隐私保护等技术，推动数据生产方式从劳动密集型转向技术密集型[81] - 大模型数据处理流程包括去重、提取、清洗过滤、标注增强四个阶段，各阶段相辅相成[82][84][86] - 未来数据生产可能在高保真合成数据生成、零样本标注、去中心化 Data DAO 生态、全球治理与标准化等方面取得突破[87] 技术演进推动数据生态重构 - 全球人工智能数据产业形成多层次协同体系，数据生态从线性供应链向网状价值网演进，2023 年全球数据交易规模约 1261 亿美元，预计 2030 年达 3708 亿美元[89] - 数据开源使获取方式更便捷，开源平台向全栈生态升级，形成“数据生产 - 开放共享 - 标准反哺”正向循环[90][91] - 全球数据生态经历技术与监管博弈，合规约束成为驱动技术和生态发展的核心变量，企业设立独立数据资产管理部门推动数据集生态向价值创造转变[93] 全球竞争推动数据战略迭代 - 数据主权和标准主导权成为大国科技竞争关键，中、美、欧采取不同策略，国际竞争重点从技术转向标准制定[94][95] - 全球数据交易活跃，政策推动国内数据市场建设，技术在可信流通、融合计算、隐私计算等方面取得进展，推动数据要素开放协作[97] - 面对数据竞争，需从数据主权、产业发展、生态构建三方面入手，实现国产技术自主可控，推动产业创新和国际标准制定[98] 结语 - 数据是 AI 时代核心燃料和战略资源，中国需发挥数据要素作用，实现从“数据大国”到“数据强国”的转变，但面临制度、技术和安全等问题[100]