硬科森林人工智能前沿：AI大模型專題報告目錄contents硬科森林第一部分人工智能作為當今科技領域的核心驅動力之一，正以前所未有的速度改變著我們的生活和工作方式。其中，AI大模型憑借其強大的學習能力和廣泛的應用潛力，成為近年來研究的熱點。這些模型能夠處理海量數據，學習復雜的模式和規律并在多個任務中表現出色，展現出超越傳統人工智能方法的能力。本報告聚焦于人工智能領域中的大模型技術，探討其發展現狀、關鍵技術、應用場景以及面臨的挑戰與未來趨勢。通過對相關研究和實踐案例的分析，旨在全面呈現AI大模型在推動科技進步和社會變革中的重要地位與影響。Forest硬科森林硬科森林硬科森林硬科森林產業服務產業服務是提供硬科技領域相關產業鏈的是憑借硬科森林生態平臺的優質是依托中國投資基金業協會，地“招一投-育一服”整體解決方案，資源，為所服務的企業提供市場方政府、產業龍頭等資源基礎上以垂直招商和產業智庫為中心，訂單、資本運營、技術創新、產成立的賦能型股權投資機構，基滿足地方政府、產業園區在招商業鏈鏈接等系統性支持，致力賦于“培育+資本+產業”的模式，引資過程中從前端到后端的一系能卓越科技企業形成新質生產力。以“精準投資+產業協同”的理念，列服務需求，做到精準匹配，有重點投資具身智能、機器人，人科技領域打造深度垂直的新質生產力效銜接，為區域經濟發展注入創工智能、低空經濟、數字科技、新動能。新能源、新材料等領域的優質項目。目前在管基金共7支，IPO上市退出及已完成上市申報的項目比例為40%.01研究機構背景介紹硬科森林基金+基地Iatech企業Iatech態賦能態賦能雙基模式“基金+基地”下的服務板塊企業培育企業培育資本運作服務資本運作服務科技創新布局產業基金管理項目直投投資培育管理賦能投資培育·企業/資產收并購·招商辦會與會務定制·閑置/新建園區運營硬科森林硬科技領域的生態締造者Ic人工智能助力科技企業形成新質生產力，為區域經濟發展注入創新動能硬科森林專注領域機器人專注精進、成就客戶、協創共贏還是產業的時間沉淀，再或者扛得住市場考驗，都是硬科技項目“硬”的組成部分。低空經濟醫療法律聲明專題報告著作權歸“硬科森林”所有，未經書面許可，任何機構或個人不得以任何形式翻版、復刻、發表或引用。若征得“硬科森林”同意進行引用、刊發的，須在允許的范圍內使用，并注明出處為“硬科森林”,且不得對專題報告進行任何有悖原意的引用、刪節或修改。專題報告的部分信息來源于公開資料，“硬科森林”對該等信息的準確性、完整性或可靠性不做任何保證。本文所載的資料、意見及推測僅反映“硬科森林”于發布專題報告當日的判斷，過往報告中的描述不應作為日后的表現依據。在不同時期，“硬科森林”可發出與本文所載資料、意見及推測不一致的報告和文章。“硬科森林”不保證專題報告所含信息保持在最新狀態。同時，“硬科森林”對專題報告所含信息可在不發出通知的情形下做出修改，讀者應當自行關注相應的更新或修改。任何機構或個人應對其利用專題報告的數據、分析、研究、部分或者全部內容所進行的一切活動負責并承擔該等活動所導致的任何損失或傷害。硬科森林政fateAI大模型概述Artifi02Al大模型的概念硬科森林大模型通常指的是大規模的人工智能模型，是一種基于深度學習技術，具有海量參數、強大的學習能力和泛化能力，能夠處理和生成多種類型數據的人工智能模型。通常說的大模型的“大”的特點體現在：硬科森林硬科森林02人工智能與大模型的關系模型是預訓練模型，預訓練模型包含了預訓練大模型(可以簡稱為“大模型”),預訓練大模型包含了預訓練大語言模型(可以簡稱為“大語言模型”),預訓練大語言模型的典型代表包括人工智能機器學習深度學習深度學習模型ChatGPT文心一言預訓練模型預訓練大模型預訓練大語言模型預訓練大語言模型文心ERNIE硬科森林硬科森林語言大模型是指在自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)領域中的一類大模型、通常用于處理文本數據和理解自然語言。這類大模型的主要特點是它們在大規模語料庫上進行了訓練，以學習自然語言的各種語法、語義和語境規則。代表性產品包括GPT系列(OpenAI),Bard(Google).DeepSeek,文心一言(百度)等。視覺大模型是指在計算機視覺(ComputerVision,CV)領域中使用的大模型，通常用于圖像處理和分析。這類模型通過在大規模圖像數據上進行訓練，可以實現各種視覺任務，如圖像分類，目標檢測、圖像分割、姿態估計、人臉識別等。代表性產品包括VIT系列 (Google),文心UFO、華為盤古CV,INTERN(商湯)等。是指能夠處理多種不同類型數據的大模型、例如文本、圖像，音頻等多模態數據。這類模型結合了NLP和CV的能力，以實現對多模態信息的綜合理解和分析，從而能夠更全面地理解和處理復雜的數據。代表性產品包括DingoDB多模向量數據庫(九章云極DataCanvas),DALL-E(OpenA1).悟空畫畫(華為),midjourney等。泛化性模型能夠從訓練數據中學習到的一般規律和特征，并將其應用到新的、未見過的數據上，是衡量模型性能的重要指標之一，通用性AI大模型經過大量多樣化數據的訓練。能夠適應多種不同的任務和場景，如語言翻譯、情感分析、圖像識別等。%涌現性模型通過大量數據訓練后，展現出一些在訓練數據中沒有明確指示的能力或行為。AI大模型四大優勢硬科森林tecliForest大模型具有更強的上下文理解能力，能夠理解更復雜的語意和語境。這使得它們能夠產生更大模型可以生成更自然、更流利的語言，減少了生成輸出時呈現的錯誤或令人困惑的問題。大模型可以從大量的數據中學習，并利用學到的知識和模式來提供更精準的答案和預測。這使得它們在解決復雜問題和應對新的場景時表現更加出色。學習到的知識和能力可以在不同的任務和領域中遷移和應用。這意味著一次訓練就可以將模型應用于多種任務，無需重新訓練。可遷移性高硬科森林硬科森林起源(1950年~1980年)成長(2011年~2020年)>1956年計算機專家約翰>1956年計算機專家約翰·麥卡錫提出“人工智能”概念，并將“AI”首次作為一個學科被提出。>1959年ArthurSamuel首次提出“機器學習”概念。綻放04(2021年~至今)2022年11月，GPT3.5版本發布，其自然語言交互與多場景內容生成能力得到廣大用戶的認可。AI大模型逐漸走向規模應用化，在無人駕駛、醫療等多個行業領域實現智能化。02(1981年~2010年)1981年富士通推出首個語音識別功能電腦，開創了語音識別市場。2004年谷歌A1搜索引擎業務迅速擴張。2006年提出多層感知器和反向傳播算法。2011年蘋果公司攤出Siri虛擬助手。2013年自然語言處理模型Word2Vec誕生2017年Google提出Transformer架構，莫定了大模型預訓練算法架構的基礎。萌芽硬科森林硬科森林市場分析硬科森林硬科森林03國外的大模型產品。echFarestChatGPTChatGPT是一種由OpenA1訓練的大語言模型，它是基于Transformer架構，經過大量文本數據訓練而成，能夠生成自然、流暢的語言，并具備回答問題、生成文本、語言翻譯等多種功能。SoraSora大模型能夠直接輸出長達60秒的視頻，并且視頻中包含了高度細致的背景.復雜的多角度鏡頭，以及富有情感的多個角色。這種能力態的媒介。這意味著人工智能不僅在處理靜態信息上越來越強大，而且在動態內容的創造上也展現出了驚人的潛力。Gemini是谷歌發布的大模型，它能夠同時處理多種類型的數據和任務，覆蓋文本、圖像.音頻、視頻等多個領域。Gemini采用了全新的架構，將多模態編碼器和多模態解碼器兩個主要組件結合在一起，以提供最佳結果。2024年12月20日，OpenA1發布推理模型o3,無論在軟件工程、編寫代碼，還是競賽數學，掌握人類博士級別的自然科學知識能力方面，03都達到了很高的水平，硬科森林硬科森林DeepSeeklateDeepSek-V3.DeepSeek-V十分之一.因為表現太過優越，可與OpenAlol媲美。林撰寫故事、詩歌。文案等各類體裁，并且擅長語言交互，交流自然流暢，給予恰當反饋，式。術特色。文心一言具有廣泛的應用場景，例如智能客服、智能家居，種問題，提供相關的知識和信息。然語言文本。硬科森林硬科森林部署層本地部署混合部署應用層03Al大模型應用架構硬科森林lechForest03lechForestAl大模型產業發展硬科森林硬科森林latechForest03中國各省市Al大模型相關利好政策時間發布部門文件名稱主要內容2021.03工信部(“十四五”規劃》設高速泛在，天地一體，集成互聯、安金高效的信息基礎設跑，增強數據感知，傳輸，存儲和遇算能力。2021.11工信部《“十四五”軟件和信息技術服務業發展踏路趣益量本。.工街B:,56.區塊旗.工重互取網等鋼速共有面際復爭力的數件技術和產疆，該并小框*共2021.12國家發展和改革委員會《“十四五”推進國家政務信息化規劃》以服務市場主體和便利廣大群眾為重點，統籌推進重大政務信息化工程建設。2023.02《效字中國建設整體布局規劃》化發展國內國際“兩個環境”北京市人民政府《北京市加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地實施方案(2023-2025年)》應用先導區，加快建設具有全球影響力的人工智能創新策源地，有力支撐北京國際科技創新中心建設，特制定本方案。2023.05中共深圳市委辦公廳.深圳市人民政府辦公室《深圳市加快推動人工智能高質量發展高水平應用行動方案(2023-2024年)》2024.01國家數據局等17個部門“效據要索*三年行動計劃(2024-2026年)》十放觸班共份在計劃扶提升在供酷水平。代化數據就遺環通、1金蓋璽棕的鞍3,面發化保的障理來、的雙進數據來市場化配置和數據產業生態的構建，2024.04人力資源社會保障部《加快數字人才培育支撐數字經濟發展行動方案(2024-2026年)》大政策支持，以加快建立數據產權歸屬認定、市場交易，權益分配、利益保護制度，增強支撐能力，2024.06廣東省政府辦公廳《廣東省關于人工智能賦能千行百業的若干措施》實算為墻極DnAPe會國炳生的算法體系和算力因娘體累顯古副皮.朝牌立只齡士索東樂算址索民領域，打造500個以上應用場景，各行各業勞動生產率顯著提升。2024.07杭州市人民政府辦公廳《支持人工智能全產業鏈高質量發展的若智鵑產業發展高地，特制定本措施，2024.11國家數據局《可信數據空間發展行動計劃(2024-2028提出以深化數擺要素市場化配置改革為主線，分類施策推進企業，行業，城市，個人，跨境可信數擺空問建設和應用。2025.01國家自然科學基金委員會《可解釋，可通用的下一代人工智能方法重大研究計劃2025年度項目指南》該指南由國家自然科學基金委員會2025年發布，聚焦可解釋，通用型A1方法創新，設立培育項目(40萬/項)、重點支特項目(300萬/項)和集成項目(800-1200萬/項)三類資助方向，推動深度學習理論突破與跑學科應用。硬科森林echForestechForest模型層通用大模型模型層通用大模型視頻技術層平臺框架應用層數據醫療算法理論深度學習算法理論深度學習強化學習…機器學習行業大模型算力行業大模型醫療大模型醫療大模型應用技術識別Al服務器智算中心識別硬科森林硬科森林03Al大模型主要行業應用分析娛樂游戲：AI大模型在娛樂游戲方技術在不斷突破。金融：金融行業數字化程度較高型提供了有利條件。醫療：Al大模型在醫療仍處于探索階段，大部分病情仍需醫生主導把控。教育：Al大模型為教育行業的個性化：Al大模型在電商中落地速度驗。大幅度提升了消費者的購物體硬科森林硬科森林03Al大模型網絡安全應用lalechForestAl+安全將進一步激發更多網絡安全防護新需求，催生網絡安全新技術、新產品、新模式，拓展網絡安全產業發展新空間。調查響應引導式調查文檔生產解決方案生成市場軟文生成知識運營數據庫運營規則生成情報解讀AIAI大模型金融行業應用林Al+金融并非單純的技術累加，而是針對不同業務場景需求，運用前沿技術成果推出的創新金融產品、經營模式、業務流程，以及推動金融業務高質量發展的一系列配套解決方案。Al+金融應用概述市場營銷林電銷機器人預測需求檢測識別產品設計方案風險控制Al信用評分硬科森林支持性活動客戶服務0303Al大模型娛樂游戲應用硬科森林隨著人工智能技術的飛速發展，大模型已成為推動各行各業創新的重要力量。在娛樂游戲產業中，Al大模型的應用尤為廣泛，不僅為傳統娛樂游戲形式注入了新活力，還催生出眾多新穎有趣的娛樂游戲體驗。能行為戲體驗強游戲互動容家解決問題戲策略大模型可賦能醫療行業“醫、教、研、管”等場景中的各個環節，以提高診療效率、診療精確度和管理效率等目標為手段，全方位提升診療水平。基于醫療行業應用場景復雜和數據專業度高等原因，大模型的技術成熟度相對較低，目前僅有電子病歷等技術要求相對低的場景進入商業化階段。AI疾病風險預測藥物挖掘Al+醫療硬應用場景硬科AlAl大模型政務服務應用政務領域作為社會服務的核心，其業務背景包含龐大的政府數據、多元的社會信息，以及復雜的決策體系。從各國(地區)實踐看，大模型技術已在政府內部辦公、政務信息公開、政務服務提供、民生服務優化和國防航天等5大領域13個細分場景落地。口硬科森林航空航天航空航天國防安全制作政府宣傳類物料商化或改寫官方文件公開新聞或稿件寫作政務數字人智能客服咨詢智能文檔處理與管理智能審批系統環保與可持續發展政策制定與評估終身教育服務個性化政策推送latechForest從應用落地情況來劃分，Al大模型的應用領域主要分為三個：AI學習機、AIGC類學習產品和AI加持下的教育數字化服務，其中，國內為Al學習機等智能硬件發展正盛，國外則是AIGC類學習產品更受喜愛。Al學習機Al學習機AIGC類硬科IntechAIMate、AnwserAl學習產品AI加持下的教育數字化服務硬科森林硬科森林latechFarest在交通與物流領域，大模型的應用場景包括自動駕駛與路徑規劃、物流優化與智能調度。其主要技術手段為深度學習用于物體檢測和行為預測，以及強化學習用于路徑規劃。智慧交通03Al大模型交通運輸應用硬科森林硬科森林03AI大模型電商行業應用latechForestAI電商借助A1大模型相關技術，賦能各類型電商與行業模塊，通過各A大模型相關應用落地，從而對行業產生流量邏輯、用戶體驗、行業效率、企業成本、職能替代、市場機遇等影響價值。深度學習自然語言處理計算機視覺智能機器人自動程序設計數據挖掘Al電商價值流量邏輯用戶體驗行業效率企業成本職能替代市場機遇行業模塊供應鏈內容制作與展示運營與營銷搜索與推薦客服與客戶管理Al產品設計AI供應鏈Al創意與生成Al虛擬數字人AI客服AI客戶管理電商類型貨架電商社交電商興趣電商即時零售私域電商。AI選品AI預測Al營銷AI運營AI對話電商相關廓科03Al大模型制造行業應用會lntechForest^大模型在制造業的應用場景包括生產流程優化.質量檢測與控制以及設備故障預測。其主要技術手段為多模態大模型結合傳感器數據進行生產優化，視覺大模型用于質量檢測，以及強化學習用于設備維護。產品服務環節運營管理環節知識生產制造環節控制應鏈管理控制應鏈管理研發設計環節智能工藝設計智能工藝設計設計模擬03AI大模型能源行業應用會latechForest'在Al大模型在與能源場景深度融合中，對能源規劃、建設、運營和管理帶來了巨大變革。從能源行業的生產、分配與傳輸到消費環節，實現全流程的智能化升級與數字化轉型。Al大模型在能源行業的應用不僅提高能源的生產效率和安全性，也為能源的可持續發展提供了強有力的技術支持，助推能源行業實現清潔、低碳、安清潔低碳安全高效發電量預測電網設計和規劃環境安全檢測設備運行與維護智能排產發電量預測電網設計和規劃環境安全檢測設備運行與維護智能排產智能決策智能分配系統“虛擬發電廠智能監測巡檢智能電網調度智能物流智能供應鏈電力需求預測電力問答賬單智能解讀個性化營銷智能交易能效檢測數據顯示，2024年中國A1大模型市場規模約為294.16億元，預計2026年將突破700億元。中國Al大模型正處于一個技術進步迅速、市場規模快速增長、政策支持明顯、行業應用廣泛、企業積極參與和投2020年-2026年E中國AI大模型市場規模及預測68.41%738.57495,39294.16硬科森林49,09%98.27%硬科森林硬科森林04AI大模型未來發展趨勢latechForest生成式AI將從內容創作擴展到物理世界交互。具身智能將推動機器人技術在工業，醫療等領域的落地，結合多模態能力，AI不僅能生成創意內容，還能通過物理設備執行復雜任務在文本能力上隨著模型參數.訓練數據和訓練時間的增加，模型文本能力的上限不斷刷新。在多模態能力上，實時對話延遲顯著縮短，圖片理解、視頻生成、圖像生成的基準測試最高分不斷被突破。模型處理容量上，大模型的上下文窗口不斷擴大提升生成式Al多模態大模型將進一步融合文本.圖像、音頻、視頻等數據，推動人機交互進入新高度。同時，大模型的訓練將從“重規模”轉向重推理”,強化學習與自監督學習技術將優化模型的邏輯推理能力，使AI在復雜場景中表現更接近人類與高效化引擎模型能力不斷提升為降低算力成本，輕量化小模型通過混合專家架構和知識蒸餾技術，以更低的能耗實現與大模型相當的性能。這類模型在本地化場景中將廣泛應用，推動AI向邊緣計算滲透隨著大模型壓縮和量化技術的不斷提升，知識密度持續增大，終端搭載的模型能力值逐步增強。終端算力加速滲透，AI處理的發展重心逐步從云端向手機、PC等終端載體轉移，將在消費電子領域實現廣泛應用，并逐步推動工業領域的智能化升級硬科森林硬科森林算力不足算力不足開發和應用，全球的算力消耗將呈現指數級增長，法規風險法規風險大模能的開發和傳解。然，技大的怯法適代和基場性使備案大模型對鼓據要求高：需求方面來看，大模型的訓練對數據的需求特征主要體現數據體量足夠龐大和數據質量足夠優秀.其中數據質量有表現在準確性和連貫性等方面，此外，當前隨著多模態大模型的不斷應用發展，大模型對數據的需求特征也呈現多模態化的特點。數據供給面臨枯竭：在供給方面，當前訓練AI大模型的數據來源則主要有四種。當前絕大部分A大模型企業主要采用公開數據或付費的行業數據庫。這些數據一方面質量參差不齊。另一方面當前也逐漸面臨數據枯竭的問題：而大模型企業想要獲得更質量的數接則只能選擇企業私有數據或真實世界感知數據，但都面臨著數據獄取維度大或者成本高的問題。大的阻礙。這種認知不準確則分為兩類極端：能力。故選擇不采購相應服務；購應用后發現無法達成預期失望；人才缺失人才缺失我國在AI大模型面臨人才短缺問題，無論是人才數量還是質量都與發達國家有明顯差距。當前我國人工智能人才缺口已超過500萬，供需比例失衡，且預計到2030年這一缺口將超過400萬。同時，頂尖算法人才不足，全球最具影響力學者榜單中美國學者數量是中國學者的五倍。這些問題對大模型研發及整個人工智能行業的快速發展構成了挑戰。行業行業know-how不足對于AI大模型的行業應用。除了AI大模型本身的能力提升，最重要的便在于如何實現應用落地，并且真正有用。應用程序算法本身難度并不大，不同企業的應用產品之間的差異點在于軟件內核體現出的企業對行業know-how的積累和深度，這需要長時間和豐富的實踐案例的積累。硬科森林硬科森林04AI大模型行業應用痛點解決方案utechFreat立與頭部企業合作積累know-h