🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱門話題，以其超凡的多才多藝震撼了全球：编码、剧本创作、难题解决，一應俱全，绘画艺术也不在话下。🚀它以OpenAI之名，迅速成為AIGC浪潮中的領袖，智能化程度直线上升，讓人机交流變得輕鬆自如。🌍從翻譯到摘要提取，再到情感分析，ChatGPT的語言理解力堪比人類，效率更是讓人驚嘆。🔥這不僅是一次技術革新，更开启了AI辅助创作的新篇章。欲了解更多，請訪問我們的隱形頁面，讓ChatGPT為你的創造力加油！🌐🤖
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`(深度学习|机器学习)`等强大的`认知能力`, 如 `(自动化决策|自我适应)`, 旨在模仿并超越我们的思考模式。自上世纪50年代初的概念提出，AI已经经历了漫长的科研探索旅程，如今正引领着全球科技潮流。🌍
🌟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、计算机科学与创新理论的年轻才俊，如麦卡锡和明斯基等，汇聚一堂，开启了人工智能（AI）这一领域的里程碑式探讨。这场被誉为“人工智能元年”的会议，不仅孕育了技术的0到1突破，更催生了全球首个关于智能系统的正式定义。那时的人工神经网络面临”结构复杂”的挑战，他们通过交叉学科的交融，用数学语言编织出理解大脑的蓝图。这一创新性的聚会，标志着AI从理论设想走向实践探索，开启了人工智能发展的序幕。它的深远影响至今仍清晰可见，对未来的科技发展产生了深远的影响。SEO优化后的表述：🎉达特茅斯的先驱者：1956年，人工智能元年的曙光💡在数学与心理学的交汇点，麦卡锡和明斯基等杰出人物引领了一场关于AI基础的革命性会议——达特茅斯大学的智慧殿堂见证了历史上的第一次人工智能研讨会。这次会议不仅定义了AI的起点，还解决了神经网络结构复杂的问题，开启了技术从零到一的关键转变。那时的突破，为后续AI技术的发展奠定了坚实基础，至今仍影响着科技行业的前进轨迹。探索人工智能1.0时代的起源，就是探寻人类认知新纪元的开始。
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是通过量变带来质的飞跃。2012年，AlexNet的诞生引领了CNN在图像识别领域的革命性突破，开启了机器视觉的黄金时代，2015年的里程碑事件——图像识别准确率超过人类（误差仅4%），标志着计算机视觉技术广泛应用的开启，人工智能1.0时代的创新高潮随之而来。那时，“AI”开始渗透各行各业，显著提升了效率。然而，这个阶段也暴露出模型整合度低和泛化能力有待加强的问题。
🎉人工智能已步入2.0新时代！Transformer架构的提出（年由Google Brain引领），标志着大模型算法的黄金时代正式开启，从2018年起，这股热潮席卷全球。仅用短短五年，模型参数量就实现了惊人的跃升：从2018年的亿级飞跃到2022年的5400亿！这样的指数级增长速度，彰显了“预训练+微调”技术对提升AI泛化能力的决定性作用。我们期待这股创新浪潮引领新一代AI技术开启崭新的周期，为未来带来无限可能！🔍
🏆我国AI行业正加速崛起，近267万家企业见证了这一壮观的发展！📊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%，展现出强劲的生命力。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。年轻的企业们，53.6%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1月以来，AI产业的融资盛宴更是引人注目，共发生143起融资事件，总额破800亿大关，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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