🎨💻📝創意無限！ChatGPT，2022年末的AI熱門話題，以其超凡的多才多藝迅速在全球刷屏——從編程到劇本創作、再到难题解答，還能妙手繪畫！🚀💡OpenAI的這款聊天機器人不僅打破了常規，更是AI生成技術(AIGC)新里程碑。它以驚人的智能化，讓人與電腦溝通變得前所未有的輕鬆，簡直像個語言高手，能夠理解並回应人類的情感，甚至在某些任務上超越了人類的效率。🌍🔍ChatGPT集成了強大的功能，如機器翻譯、摘要提取和情感分析，使其語音流暢，堪比真人對話，為我們提供了前所未有的便利。🚀欲感受這股科技浪潮，只需輕輕點擊，ChatGPT正等著與你展開智慧的对话！🌐✨
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💡‘学习’与🧠‘推理’等高度认知领域，旨在模仿并超越我们的思考模式。这项科技的发展历程长达数十年，从最初的构想到如今的广泛应用，它已经深深地烙印在了现代科技的版图上。🌍
🌟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聚首，开启了人工智能（AI）这一领域的先河。麦卡锡、明斯基等杰出人物的思想交锋，催生了首个明确提出“人工智能”概念的里程碑年份——1956年，这便是AI元年的诞生记。在这个技术孕育的0到1阶段，他们勇敢地挑战着神经网络的复杂性难题，为未来的技术革新奠定了坚实基础。🌍SEO优化提示：#达特茅斯会议 #人工智能元年 #结构简化探索
🌟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（💻）。那一年，机器识别图像的精准度首次超越人类，误差率低至4%以下，标志着AI 1.0时代的到来，它如同一股创新洪流，席卷各行各业，显著提升了效率（📈）。然而，AI 1.0虽带来了革命性的变革，但也暴露出一些挑战。模型的分散和泛化能力不足成为当时亟待解决的问题，这就像一道亟待跨越的技术鸿沟（🚫）。尽管如此，人工智能的发展并未止步，它继续在探索中前行，寻找更高效、更统一的解决方案。
🌟人工智能已步入2.0新时代，Transformer架构引领变革🚀2017年Google Brain的创新突破，铸就大模型算法基石🔍自此，大模型如雨后春笋般涌现，2018年的亿级参数突破成为里程碑，至今5400亿的庞大规模彰显指数级增长速度📈”预训练+微调”模式解决了早期AI泛化难题，开启智能新纪元。新一代AI技术蓄势待发，即将引领一场前所未有的技术创新风暴🌪️让我们期待2.0时代的革新力量如何重塑科技格局，并为未来开辟更广阔的道路🌈
🏆我国AI行业正加速崛起，据统计，已逾267万家企业投身其中，每季度新增近18万家，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，企业数量分别为22.4万和21.8万。年轻的企业力量不容忽视，53.6%的初创企业在1-5年内崭露头角，1年内的占比高达27.7%，充满活力！💰自今年年初以来，AI领域的融资热度持续高涨，共发生143笔大额交易，总额破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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