文章主题：ChatGPT, AIGC, 人工智能
🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱浪尖端🔥，OpenAI的聊天巨擘，一炮而紅全球🌍。它不僅是編程高手，還能成為劇本大師、問題解答者甚至是畫家的得力助手🎨💪。透過其超凡的智能化，ChatGPT讓人機溝通變得輕鬆愉快，語言理解堪比人類🔥。從翻譯到摘要提取，再到情感分析，ChatGPT的功能包羅万象，讓信息處理更高效🌈。它不僅能生成，更能理解和適應，這就是新一代AI的力量💡。ChatGPT的崛起，標誌著AIGC時代的正式啟航🚀，為我們的生活和工作帶來前所未有的便利。欲感受其驚人效能，只需輕輕一按——一個未來已來的聊天伙伴正在等你👋🌍 SEO優化提示：使用關鍵詞如”ChatGPT”, “AI熱浪”, “生成式人工智能(AIGC)”, “智能化交流”, “高效信息處理”等。
ChatGPT的诞生无疑是AI时代的重要里程碑，也预示着新一轮人工智能技术革命正在加速来袭。
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“跨越山和大海”的人工智能
🌟人工智能🚀，简称AI，是通过编程让计算机模拟人类智慧的关键技术。它涵盖了诸如💡“学习”与🧠“推理”等高度认知领域，旨在模仿并超越我们的思考模式。自上世纪50年代的概念初现，AI已经经历了半个世纪的革新与探索，引领了一场科技革命的狂飙。🚀
🌟认知革命：探索AI1.0时代的起源🌟于1956年的智慧火花照亮了历史舞台——在达特茅斯大学的学术殿堂里，一群热衷于数学、心理学、计算机科学与神经学的创新者们聚首，首次人工智能研讨会应运而生。这场会议不仅定义了AI的基石，也让那一年成为人工智能元年，开启了技术从零到一的革新之旅。🔍那时候，解决”结构复杂”的挑战是关键，他们以麦卡锡和明斯基等杰出人物为代表，用智慧编织出人工智能的蓝图。这不仅是科学的进步，更是人类认知能力的一次飞跃，引领我们走进了一个全新的数字时代。💻🌟今天，AI1.0时代的烙印依然清晰，它的影响深远且持续，每一个像素的跳动、每一次语音的识别，都是对技术进步的庆祝。SEO优化提示：人工智能#达特茅斯会议#认知革命#技术孕育
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是通过量变积累引发质变的必然过程。于2012年，AlexNet的诞生犹如一声惊雷，引领CNN在图像识别领域的大爆发，开启了机器视觉时代新篇章（💻）。2015年的里程碑时刻，人工智能在图像识别上的精准度超越人类，误差率低至4%以下，标志着计算机视觉技术广泛应用的开始，催生了人工智能1.0时代的创新热潮（🔥）。那时，“AI”逐渐渗透各行各业，成为效率提升的强大引擎（🛠️），然而也面临着模型多样性和泛化能力不足的挑战（🔍）。
🌟人工智能已步入2.0新时代，Transformer架构引领变革🚀2017年Google Brain的里程碑——Transformer，奠定了大模型算法的黄金标准。自此，大模型如雨后春笋般涌现，从2018年的亿级参数突破到2022年的5400亿，增长速度堪称指数级飞跃。通过”预训练+微调”的创新方法，AI泛化能力显著提升，解决了早期技术局限性。新一代AI技术正蓄势待发，准备开启新一轮的技术革新狂潮🌊
🏆我国AI行业正经历前所未有的快速发展，据统计，近267万家企业已投身这片创新热土，仅今年一季度，新增注册企业就有17万余家，增长率达6.8%，展现出强劲的增长势头！🔍广东以其39.9万家的领先位置引领潮流，江苏与北京紧随其后，分别拥有22.4万和21.8万家。年轻的企业力量不容忽视，53.6%的企业在1-5年内崭露头角，1年内的新秀占比高达27.7%，充满活力！💰自今年年初以来，AI产业的融资盛宴更是热闹非凡，总计143笔大额交易吸金800亿以上，预示着未来更广阔的发展前景。🌟
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市场需求大增！小众“数据标注”逐浪AIGC
人工智能是一门多学科的复杂性科学与产业，需要多个子产业共同努力，合力完成产业发展。而数据、算法、算力作为最核心的三个相关子产业，其发展程度被视为人工智能产业的“风向标”。
作为将人类智能转化为机器智能的“原材料”，数据在业内被称为“新的石油”，是实现人工智能技术与产业结合能力的必要条件。值得注意的是，目前市场上90%以上的数据是非结构化数据，被有效利用的不足10%，对于这些非结构化的数据只有经过标注处理才能激活其价值。如今，AIGC的东风进一步拉动了市场对于数据标注处理的需求。
据天眼查不完全统计，2018年至2020年是数据标注企业注册数量大幅提升的3年，分别新增26、21、21家。从地域分布来看，广东以25家位列区域首位；河南、山东分列二、三位，分别是12家和9家。自2023年1月以来，数据标注有关的专利申请已有34项，均属于发明专利。如今，这类工作量极大、过程极其枯燥且耗时的手动数据标记过程，已经成为AI经济体系中的重要组成部分。
算法之于AI就像是烹饪所采用的“方法”，使之可以根据数据模型和算法模型进行自主学习和自我优化，以实现人工智能的目的。自2020年OpenAI推出GPT-3后，谷歌、华为、智源研究院、中科院、阿里巴巴等企业和研究机构也相继发力，陆续推出超大规模预训练模型，当前，预训练模型参数数量、训练数据规模按照300倍/年的趋势增长，增大模型和增加训练数据仍是短期内演进方向;跨模态预训练大模型逐渐普遍，如今已经能够处理文本、图像、语音三种模态数据，未来能够使用更多类型数据的预训练模型将会涌现。
天眼查数据显示，2022年新增人工智能算法注册企业3.6万家，较去年增加37%，从地域分布来看，广东以2.6万家位列区域首位；福建和浙江分列二、三位。
算力之于AI就像是烹饪所需的“柴火”。从发展趋势来看，AI时代所需要的算力更多的是“智能算力”、是新算力。
当前，基于GPU的训练芯片持续增多，面向GPU创新的企业开始发力，出现了摩尔线程、天数智芯、壁仞科技等一批专注GPU赛道的初创公司。基于ASIC等架构云端训练芯片能力提升显著，寒武纪的思元370、原科技的“邃思2.0”以及百度的昆仑2等相对上一代产品均有3-4倍以上的算力提升。
天眼查数据显示，2013年新增人工智能算力注册企业7128家，2022年为11.3万家，数量增加了近15倍。从地域分布来看，广东以17.1万家位列区域首位；福建和江苏分列二、三位。另据天眼查不完全统计，人工智能算力产业在近两年分别发生456和418项融资事件，较2020年的296项有大幅提升。
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顺应变革大周期，与AI共舞
近年来，国家推出多项政策，保障我国人工智能产业长期发展。数据要素层面，十四届全国人大会议提出成立国家数据局、重组科学技术部等有力举措。国家数据局的成立有望加速数据要素市场化。自主创新层面，重组科学技术部、健全新型举国体制也有利于推动我国科技自主创新发展。
以AIGC为契机的变革改变了内容生产的方式，从内容-交互-流程，实现了内容创作过程中大量重复性工作的“工程化”处理，这也引发人们对于工作岗位面临被机器取代的担忧。天眼查研究院认为，机器学习、深度学习、大模型等让人望而却步的概念不过是机器理解世界的范式，AI的进化不会停止，只会加快步伐。任何时候，AI对齐的追求是使得人工智能系统成为有益的工具，学会利用这一工具，释放更多人力在创新思考等更高级的工作上才是“拥抱变化”的关键。
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