文章主题：ChatGPT, AIGC, 人工智能
🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱門話題，以其超乎想象的多才多艺迅速在全球刷屏——從編程到劇本，解碼再到繪畫，一切皆有可能！🚀这款由OpenAI打造的聊天机器人不僅革新了交互方式，讓與機器的溝通變得輕鬆自如，還搭載了強大的語言理解和情感分析引擎。它不僅能進行準確的機器翻譯和摘要提取，還像人類一樣具有自然流暢的交流能力，效率上更是讓人眼前一亮。🚀💻💬ChatGPT掀起的AIGC熱潮，標誌著生成式人工智能的新里程碑，其智能化程度之高，無疑為AI技術帶來了前所未有的便利和可能性。🌍🔍欲感受這股科技浪潮，只需輕輕點擊，讓ChatGPT帶你探索一個全新的創意世界！🌟💻✨
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。
01
“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”等类似认知过程，旨在模仿并超越人类思维。这项领域的发展历程犹如一部历史长卷，跨越了六十余载的探索与革新。🔍从最初的构想到如今的广泛应用，AI已经深深地渗透进我们的日常生活，引领着科技的进步潮流。
🌟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青年才俊，由麦卡锡和明斯基引领，共同孕育了人工智能1.0时代。他们以创新的姿态，解决了”结构复杂”的挑战，首次明确提出并定义了这一概念，开启了人类对智能科技的探索之旅。这至关重要的一年，被铭记为人工智能元年，标志着一场技术革命的启程。🌍
🌟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。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，开启了计算机视觉技术的黄金时代（💥）。2015年的里程碑事件，机器识别准确率超越人类，误差率低至4%以下，标志着AI技术开始深度渗透各行各业，催生了人工智能1.0时代的创新热潮（🔥）。那时，“AI”如同一股强大的引擎，为各领域注入活力，显著提升了效率（🚀）。然而，随之而来的是模型的多样化和泛化能力的挑战（📚）。尽管AI1.0时代取得了显著成就，但碎片化的模型体系限制了其广泛应用和深度学习的进步。
🌟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法则🔍自此，大模型如雨后春笋般涌现，2018年的亿级参数突破，到2022年的5400亿，参数增长犹如乘风破浪，指数级跃升！ `”预训练+微调”模式成功解决AI泛化难题，技术迭代势不可挡🌈新一代AI技术正蓄势待发，开启前所未有的创新周期🚀让我们期待这个时代的深度学习革命，为未来的智能世界注入更强的智慧与效能🔍
🏆我国AI行业正加速崛起，近267万家企业见证其蓬勃发展！📊据统计，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。🌱年轻的创业力量占53.6%，其中1年内成立的企业占比高达27.7%，充满活力！在资本的热浪中，人工智能产业更是亮眼，自今年1月以来，已有143笔融资事件，总额破800亿大关！💰这无疑为AI领域的创新和发展注入了强大动力。随着技术的日新月异，我们期待这个数字将持续增长，为中国乃至全球的人工智能未来开辟更广阔的天地！🌍
02
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。
03
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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