🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱門話題，以其超凡的多才多藝——代码编写、剧本创作、难题解答，乃至艺术绘画，一炮而红，引领AIGC浪潮再掀高潮！🚀相比传统聊天机器人，ChatGPT的智能化升级犹如飞跃，让交互沟通更輕鬆流畅。它集成了語言理解的尖端技术，机器翻译、摘要提取、情感分析等全能技能，仿佛具备了人类般的智慧与效率。🌍💻💬ChatGPT的崛起，不仅展示了AI的强大潜力，也让我們重新审视人机协作的新可能。🚀SEO優化提示：使用相关关键词如”生成式人工智能”, “ChatGPT”, “智能化交流”, “语言理解能力”等，提升文章的相关性和搜索引擎排名。
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，是通过复杂算法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”等高级认知能力，旨在模仿并超越我们的思考模式。自上世纪50年代起，这项科技领域的探索已历经六十余载的砥砺前行，如今正引领着一场革命性的浪潮。🌍
🌟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汇聚一堂，开启了人类对人工智能（AI）的标志性探索。麦卡锡、明斯基等先驱者的头脑风暴，孕育出了首个技术里程碑，将人工智能从无到有，引领我们进入了一个全新的世界。这一里程碑事件不仅定义了元年，更标志着人工智能1.0时代的黎明。在这个阶段，他们面对的是一个复杂的挑战——如何构建高效且理解力强的神经网络。通过这场研讨会，AI的概念首次被广泛认知和讨论，为后续的技术突破奠定了基础。这些早期的研究与实践，如今被视为通往智能未来的关键一步，它们在搜索引擎优化（SEO）的语言中闪烁着智慧的光芒。让我们一起回顾这段里程碑式的旅程，感受人工智能1.0时代的创新精神，并期待接下来AI2.0乃至3.0时代所带来的无限可能吧！🌟
🌟AI技术的革新之路并非一蹴而就，而是需要经过量变到质变的逐步积累。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（💻）。同年，机器识别图像的精准度首次超越人类，误差率低至4%以下，这一里程碑标志着AI在各行各业的应用如火如荼（🔥），催生了人工智能1.0时代的创新热潮。那时，“AI”开始渗透到各个领域，显著提升了效率（📈）。然而，这个阶段也暴露出一些挑战，如模型的分散和泛化能力有待提升（🧩）。尽管如此，AI技术的发展并未止步，它持续进步，为未来的飞跃奠定了坚实基础。
🌟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年的亿级参数飞跃到2022年的5400亿，增长速度堪称指数级跃升。通过”预训练+微调”的创新方法，AI泛化问题得到有效解决，开启了技术革新的新篇章。新一代AI技术正蓄势待发，准备引领下一轮的技术浪潮🌊
🏆我国AI行业正经历前所未有的快速发展，据统计，近267万家企业已投身其中，平均每分钟新增约1.7万家！🌟2023一季度，增长率高达6.8%，展现出强劲的生命力。广东以39.9万家的领先位置引领潮流，江苏和北京紧随其后，企业数量分别为22.4万和21.8万。年轻的企业家们占53.6%，其中1-5年内成立的新秀占比高达27.7%。🔍仅今年1月至今，AI领域的融资活动已超143起，总额破800亿大关，资本热度不减！🚀
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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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