在2024年，大模型的技術發展將趨向多功能與小型化，同時產業端將強調自主研發和行業標準化
技術端
1 模型整合統一
未來的技術演進方向是實現大模型底層框架的整合與標準化，從多樣的架構（如雙編碼器、
單邊解碼等）轉向統一的、效率優化的開源底層框架，提升模型的通用性和可維護性。
2 參數規模擴展
為確保模型質量和性能，未來的大模型將采用更深層的網絡結構和更龐大的數據集進行預
訓練，尤其在數據量和參數量上將迎來顯著躍升。
3 多模態融合
大模型將逐漸融入圖片、音頻、視頻等多種模態信息，實現跨模態的交互與理解，從而拓
寬其應用場景和實用價值。
4 大模型小模型化
在產業應用層面，結合底層基礎大模型和針對特定行業的精簡數據微調，將訓練出更為實用、更易于產業落地的小型化大模型。
產業端
1 國產AI芯片自主研發
為確保中國大模型的長遠發展和避免外部制裁風險，國內AI計算芯片的自主研發將成為關
鍵戰略方向。
2 數據產權標準深化
優化和完善現有數據標準和規范，是 推動大模型“燃料”質量提升和數量增長的重要驅動
力，在2024年將作為產業發展的首要任務。
3 “套殼”微調策略
為滿足產業實際需求并適應中小企業的發展特點，“套殼”微調（即在現有大模型基礎上
進⾏針對性調整）將成為除行業巨頭外企業的主要發展策略。
4 人工智能倫理責任
隨著大模型性能的飛速提升和實⽤性的增強，確保AI技術與社會倫理道德標準相⼀致將成
為⼤模型持續發展的關鍵考量因素。
分析了AI大模型在汽車行業的應用現狀和發展趨勢，涵蓋了技術演進、產業挑戰與企業實踐案例;盤古大模型和ModelArtsAI開發生產線，已經在多個車企和商用車場景中成功運用
檢索生成主要是對現有的視頻素材根據關鍵詞和標簽進行檢索匹配,再進行相應的拼接和排列組合;僅針對視頻的一部分進行生 成,例如視頻中人物角色、 動作、背景、風格化、特殊 效果等
中國在AI基礎設施和軟件層面嚴重依賴國際廠商,特別是在計算芯片和存儲芯片L域;在軟件層面,依賴程度更加嚴重,軟件仍是中國各大企業的常用工具占比達59%
以注意力機制為核心的Transformer架構賦能AI在文本、圖像、視頻生成、文字交互、智能語音和計算機視覺 L域的技術能力增強和應用范圍拓寬
生成式人工智能服務管理暫行辦法,算力基礎設施G質量發展行動計劃,關于加快場景創新以人工智能G水平應用促進經濟G質量發展的指導意見,國家新一代人工智能創新 發展試驗區建設工作指引
中國多年來在人工智能論文發表數量和專利授權數量方面均居世界首位;顯著L先于其他國家,中國人工智能專利授權的數量在范圍內占比達61.3%，位居榜首
我國智能算力占比已經超過通用算力，成為整體算力增長的主要驅動力;國算力結構為通用算力：智能算力：超級算力=40%:59%:1%智能算力占比已較大幅度超過通用算力占比
分析了大模型發展趨勢挑戰的基礎上，提出了大模型安全實踐總體框架，并從安全性、可靠性、可控性以及評測四個角度對大模型安全技術進行了深度剖析
白皮書將聚焦中國未來核心產業的發展方向，從人工智能、智能制造、大消費、生命科學、碳中和等五大產業出發，探討中國將如何迎接下一波增長浪潮
大模型L域人才供需比為1.76,整體供大于求,但G端技術崗位如云計算和算法仍緊缺,薪酬漲幅保持在30%-50%,65.79%每周工作超50小時,從業者中82%因技術和前景而主動加入
設備精度提升以及對更準確診斷的追求使得我國醫學影像數據大量積累人工智能可以充分利用這些數據進行模型訓練；提G了醫學診斷效率， 減輕了醫生工作負擔、促進了醫療資源均衡分配
智能體將深入復雜任務處理，手機和電腦智能體將引發應用生態變革;報告討論了AIAgent產品的構建方式和市場策略，強調了大模型技術基礎和行業數據的重要性
