🎨💻📝創意無限！ChatGPT，OpenAI的聊天天際✨自2022年末問世以來，這款革命性的AI程式已在全球掀起熱潮🔥，顛覆了我們對生成式人工智能(AIGC)的理解。相比舊型聊天機，它以超凡的智慧革新交互體驗🔍，讓人與科技的溝通更輕鬆流畅。ChatGPT不僅能編寫代码開發，還能跨越界限成為劇本大師🎬，甚至在視覺藝術領域也能一展所長🎨。其強大的語言理解和情感分析能力，彷彿擁有人類智慧，效率超越常人💼。這款聊天機器人的崛起，不僅標誌著AI技術的進步，更為我們的生活帶來了前所未有的便利和可能性💡。欲了解更多，只需輕點一下，探索生成式人工智能的新篇章📖！
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，旨在模仿并超越我们的思考方式。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。🔍从最初的理论构想到如今的广泛应用，AI已经深深地渗透进我们生活的方方面面。它不仅改变了工作方式，还在医疗诊断、自动驾驶等领域展现出惊人的潜力。🚀SEO优化提示：使用关键词“人工智能”，“认知功能”，“学习”，“推理”，“发展历程”，“六十年”，“探索与革新”，“生活”，“应用”，“改变”等。
🌟认知革命：探索AI1.0时代的起源🌟追溯至1956年的智慧火花，在达特茅斯学院的学术殿堂里，一群热衷于数学、心理学、计算机科学与信息论的创新者们聚首，开启了人类历史上的首次人工智能盛宴。这场被誉为“人工智能元年”的会议，孕育了技术从无到有的突破，引领我们步入了AI1.0时代的大门——一个结构复杂问题的革命性解决阶段。（🎉）麦卡锡和明斯基等杰出学者的智慧碰撞，催生了人工智能这一概念的正式诞生。他们以科学精神探索大脑工作原理，将抽象思维转化为可编程语言，为机器学习奠定了基础。（💡）那时的人工智能，就像一个蹒跚学步的孩子，尽管起步艰难，却孕育着无限可能。它在解决复杂问题上展现出强大的潜力，开启了数据驱动的未来，为后续技术发展铺平了道路。（🚀）今天，我们回首那段岁月，不禁对那些勇敢探索的先驱们心生敬意，他们的努力和创新，塑造了我们所处的智能世界基石。（致敬！👨💻👩💻）SEO优化提示：使用关键词“人工智能元年”、“达特茅斯学院”、“结构复杂问题解决”、“麦卡锡与明斯基”、“科学精神”、“数据驱动未来”。
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是经过量变到质变的逐步积累。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，催生了人工智能1.0时代的创新热潮。那时，“AI”开始渗透各行各业，显著提升了效率。然而，这个阶段也暴露了一些挑战，如模型的多样化和泛化能力有待提升。
🎉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！这种指数级的增长速度，充分展示了技术的磅礴力量。得益于“预训练+微调”的先进策略，AI的泛化能力问题得到了显著改善，为未来的技术创新开启新篇章。🚀新一代AI技术正蓄势待发，准备引领下一轮的技术革新风暴！记得关注哦～🔍
🏆我国AI行业正以前所未有的速度蓬勃发展，据统计，近267万家企业已在这片创新热土上扎根，仅今年一季度就有17万家新秀加入，增长率高达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，江苏与北京也不甘示弱，分别拥有22.4万和21.8万家企业。年轻的企业们，53.6%在1-5年内崭露头角，1年内的新兵占比高达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笔大额交易吸金超800亿，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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