12月11日,由量子位主辦的MEET2025智能未來大會在北京召開。大會以“智變千行,慧及百業(yè)”為主題,來自AI、互聯(lián)網(wǎng)、云計算和機器人等領(lǐng)域的嘉賓齊聚一堂,分享交流技術(shù)趨勢和產(chǎn)業(yè)洞察。
活動現(xiàn)場,量子位智庫出品的《2024年度AI十大趨勢報告》正式對外發(fā)布,報告從技術(shù)、產(chǎn)品、行業(yè)3個視角維度出發(fā),盤點分析了AI領(lǐng)域年度最重要的技術(shù)、產(chǎn)品和產(chǎn)業(yè)趨勢,為AI及智能化領(lǐng)域提供年度參考。
•大模型創(chuàng)新:架構(gòu)優(yōu)化加速涌現(xiàn),融合迭代大勢所趨
•Scaling Law泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼計算和數(shù)據(jù)變革
•AGI探索:視頻生成點燃世界模型,空間智能統(tǒng)⼀虛擬和現(xiàn)實
•AI應用格局:第⼀輪洗牌結(jié)束,聚焦20賽道5大場景
•AI應用競爭:多領(lǐng)域競速運營大于技術(shù),AI助手兵家必爭
•AI應用增長:AI+X賦能類產(chǎn)品大干快上,原生AI爆款難求
•AI產(chǎn)品趨勢:多模態(tài)上馬,Agent席卷⼀切,高度個性化呼之欲出
•AI智變千行百業(yè):左手變革生產(chǎn)力,右手重塑行業(yè)生態(tài)
•AI行業(yè)滲透率:數(shù)據(jù)基礎(chǔ)決定初速度,用戶需求成為加速度
•AI創(chuàng)投:投融資馬太效應明顯,國家隊出手頻率提升
技術(shù)視角
大模型創(chuàng)新:架構(gòu)優(yōu)化加速涌現(xiàn),融合迭代大勢所趨
2017年《Attention Is All You Need》論文發(fā)表,Transformer架構(gòu)問世,并逐漸成為自然語言處理領(lǐng)域主流技術(shù)范式。但Transformer并非完美無缺,產(chǎn)學研界也一直存在一種聲音:架構(gòu)領(lǐng)域需要新的突破,來構(gòu)建強大且高效的新一代基礎(chǔ)大模型。
2023年以來,大量創(chuàng)新大模型架構(gòu)涌現(xiàn),嘗試在保留Transformer優(yōu)勢的同時解決其算力開銷太高的問題,有望在性能與效率上實現(xiàn)突破,對Transformer的絕對統(tǒng)治地位形成有力挑戰(zhàn)。
•類循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型(以RWKV為代表)
•狀態(tài)空間模型(以Mamba為代表)
•層次化卷積模型(以UniRepLKNet為代表)
•多尺度保持機制模型(以RetNet為代表)
•液體神經(jīng)網(wǎng)絡模型(以LFM為代表)
•……
多種有代表性的技術(shù)路徑,在不同程度保留Transformer架構(gòu)優(yōu)勢的基礎(chǔ)上,結(jié)合RNN、CNN等思想所做出的創(chuàng)新發(fā)展,這也使得大模型架構(gòu)呈現(xiàn)出日益明顯的混合趨勢, 更多創(chuàng)新架構(gòu)具備 “博采眾家之長”的特點。
Scaling Law泛化:推理能力成皇冠明珠,倒逼計算和數(shù)據(jù)變革
技術(shù)層面,另一個備受關(guān)注的重點是Scaling Law的泛化。第一代Scaling Law指引模型開發(fā)者們在參數(shù)量、數(shù)據(jù)集和計算量之間尋找模型性能的最優(yōu)解,引發(fā)了大家對算力、數(shù)據(jù)等資源分配的思考。
量子位智庫觀察到,參數(shù)量與計算量的膨脹帶動我國萬卡集群以及高性能網(wǎng)絡的建設和發(fā)展;同時數(shù)據(jù)耗盡危機中,合理善用合成數(shù)據(jù)成為較優(yōu)選擇。
此外,OpenAI o1無疑是今年受矚目的模型之一,在它身上體現(xiàn)了推理能力的大幅提升。以o1為代表的新Scaling Law,促使大模型追求更高的推理能力。
橫向?qū)Ρ華pple Intelligence Foundation、Gemma 2、Llama 3.1、Qwen2訓練方法可以看到,后訓練的比重正在不斷增加,模仿學習+強化學習成為典型AI發(fā)展路徑范式。
AGI探索:視頻生成點燃世界模型,空間智能統(tǒng)⼀虛擬和現(xiàn)實
2024年,AI技術(shù)在多元方向持續(xù)突破,視頻生成、世界模型、具身智能和空間智能等技術(shù)推動了人類對AGI的探索。
視頻生成方面,擴散模型在多任務中取得顯著成果,已成為視頻⽣成的主流技術(shù)路徑。尤以DiT(Diffusion Transformer)模型最受矚目。
在世界模型領(lǐng)域,研究者們致力于開發(fā)能夠模擬和理解真實世界的模型,核心在于通過學習大量數(shù)據(jù),使模型能夠自然涌現(xiàn)新的行為和決策能力。
與世界模型密不可分的還有具身智能。今年起,具身智能逐漸從概念走向落地,玩家們紛紛推出⾃⼰的⾸款⼈形機器⼈,同時開始在靈巧⼿自由度、控制精度和感知技術(shù)上發(fā)力,持續(xù)攻克技術(shù)難題。
而空間智能,則是一個與世界模型和具身智能都緊密相關(guān)的概念。空間智能指的是機器在三維空間和時間中感知、推理和⾏動的能⼒,其野望在于將空間計算操控虛擬世界的本領(lǐng)和具⾝智能觸達現(xiàn)實世界的能⼒結(jié)合起來。
產(chǎn)品視角
AI應用格局:第⼀輪洗牌結(jié)束,聚焦20賽道5大場景
為了更好地從數(shù)據(jù)維度觀察國內(nèi)產(chǎn)品的現(xiàn)狀,量子位智庫選取了400余款具有代表意義的產(chǎn)品進行研究。
從細分賽道來看,這400款產(chǎn)品可以具體劃分為20個品類——AI智能助⼿、AI陪伴、AI相機、AI寫作、綜合類套件、AI修圖、AI視頻、AI教育、AI⾳樂/⾳效、AI設計、AI⽣圖、AI搜索、AI圖⽰、AI總結(jié)和AI翻譯,各賽道已分別產(chǎn)生代表產(chǎn)品進而再細分,并呈現(xiàn)出不同的發(fā)展特點。
其中,AI智能助⼿是表現(xiàn)最突出的AI原⽣類產(chǎn)品,也是國內(nèi)⼤模型⾃研⼚商技術(shù)實⼒的最直觀體現(xiàn)。目前來看,AI智能助手賽道內(nèi)部已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的梯隊劃分,豆包取得了斷層式領(lǐng)先。
AI陪伴雖然廣受關(guān)注,但目前整體增長乏力,星野、貓箱等Top產(chǎn)品和Killer APP之間仍有相當距離。
AI搜索則已經(jīng)成為新的業(yè)務布局重點,既包括秘塔AI搜索等原生AI搜索,也包括類似納米搜索、夸克瀏覽器的AI加強搜索和知乎直達、小紅書達芬奇等業(yè)務AI搜索。
如果以具體使用場景劃分,可以分為:重在整體效率提升的全使⽤場景、整體數(shù)據(jù)表現(xiàn)最優(yōu)的⼯作提效、2025年有望顯著突破的創(chuàng)意⽣成、面臨嚴峻合規(guī)挑戰(zhàn)的休閑娛樂和⽇常⽣活等。
AI應用競爭:多領(lǐng)域競速運營大于技術(shù),AI助手兵家必爭
為了更好地還原國內(nèi)AI產(chǎn)品的現(xiàn)狀,量子位智庫從用戶規(guī)模、新增速度、用戶活躍和用戶粘性四⼤⻆度進行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計。
目前,APP端和Web端均尚未出現(xiàn)比肩互聯(lián)⽹時代現(xiàn)象級破圈之作的產(chǎn)品,且整體來看和海外同類型產(chǎn)品相差5倍以上。
在APP端,⽬前還沒有產(chǎn)品能夠拿出全維度的亮眼表現(xiàn),市場缺乏誕生殺手級產(chǎn)品的場景。
截⾄2024年10⽉,共56款產(chǎn)品的歷史下載量超百萬,8款產(chǎn)品歷史下載量超千萬,夸克和豆包的歷史總下載量已過億。
在Web端,AI智能助⼿賽道外的所有賽道都基本處于停滯狀態(tài),AI搜索、AI寫作、AI⽣圖等賽道甚⾄出現(xiàn)了頭部產(chǎn)品數(shù)據(jù)下滑、或是下滑后回升乏力的情況。
AI應用增長:AI+X賦能類產(chǎn)品大干快上,原生AI爆款難求
當前,AI產(chǎn)品可被劃分為以AI為底層設計邏輯的AI原⽣類產(chǎn)品、在原有互聯(lián)⽹產(chǎn)品上深度嵌⼊AI功能的AI+X產(chǎn)品、基于外接API微創(chuàng)新的套殼類產(chǎn)品和將多個產(chǎn)品/模型API集中拼湊的集合站類產(chǎn)品。
從數(shù)據(jù)來看,由于和業(yè)務流程融合得更為緊密、需求識別明確等原因,AI+X類產(chǎn)品⽬前的整體數(shù)據(jù)表現(xiàn)顯著優(yōu)于AI原生類產(chǎn)品,并以辦公軟件和內(nèi)容平臺為重點布局領(lǐng)域。
對辦公軟件⽽⾔,續(xù)寫、改寫、命題寫作等不同程度的AI寫作功能,以及針對論⽂、⼩說等不同題材的AI總結(jié)功能基本成為標配。
其中,主要業(yè)務為提供模板及參考內(nèi)容的素材庫類產(chǎn)品和編輯器形態(tài)的辦公軟件表現(xiàn)更為突出。由于AI⽣成效果會直接影響產(chǎn)品的核⼼使⽤體驗,此類產(chǎn)品相對更強調(diào)具體功能的精準度。
而在內(nèi)容平臺中,AIGC⼤多從三個⽅向共同發(fā)⼒:基于平臺內(nèi)容的AI搜索、⽤于帶動UGC的AI⽣成功能及模板,還有⻔檻進⼀步降低的內(nèi)容創(chuàng)作⼯具。
基于此,量子位智庫對AI原生類產(chǎn)品提出了場景融合、簡化用戶體驗、品牌信任和推廣三大建議。
AI產(chǎn)品趨勢:多模態(tài)上馬,Agent席卷⼀切,高度個性化呼之欲出
隨著⼤模型對圖像和視頻信息的處理能⼒快速提升,預計2025年將開始出現(xiàn)更為**綜合性**的多模態(tài)交互,AI能夠通過物聯(lián)⽹、特定信息等多種感知通道進⾏協(xié)同。
多模態(tài)輸⼊和輸出使AI交互性更強、交互頻次更⾼,適⽤場景也更加豐富,AI產(chǎn)品整體⽔平顯著提升。
Agent作為融合感知、分析、決策和執(zhí)⾏能⼒的智能體,能夠根據(jù)⽤戶歷史⾏為和偏好,主動提供建議、提醒并個性化執(zhí)⾏能⼒,為⽤戶提供⾼度個性化的任務。其交互的主動性和⾃動化遠超現(xiàn)有工具。
從技術(shù)和配套設施兩⽅⾯發(fā)展來看,從2025年開始,AI Agent即將⼴泛投⼊使⽤。量⼦位智庫認為,AI Agent有望帶來獨屬于AI 2.0時代的交互⽅式、產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式。
從個性化推薦到直接⽣成個性化內(nèi)容,AIGC能夠使⽤戶體驗的個性化程度有明顯提升,這將幫助產(chǎn)品進⼀步完善⽤戶體驗,并通過提⾼⽤戶忠誠度和遷移成本,實現(xiàn)差異化定價和進⼀步的服務增值,對產(chǎn)品的差異化競爭有重⼤意義。
⽬前,基于AIGC的⾼度個性化已經(jīng)在AI教育(個性化題庫及教學安排)、AI陪伴(AI個⼈助理及虛擬伙伴)、AI營銷(商品個性化推薦、營銷內(nèi)容個性化⽣成)領(lǐng)域有明顯進展。在硬件端搭載的多款AI智能助⼿也已開始以⾼度個性的個⼈助理作為宣傳重點。
行業(yè)視角
AI智變千行百業(yè):左手變革生產(chǎn)力,右手重塑行業(yè)生態(tài)
過去的一年里,量子位智庫發(fā)布多篇深度報告,持續(xù)追蹤AI技術(shù)在千行百業(yè)的落地情況及發(fā)展?jié)摿Α?/p>
當前,AI在行業(yè)應用中呈現(xiàn)AI+和AI原生兩大情境。
在AI+情境中,AI多以生產(chǎn)力工具角色出現(xiàn),滲透行業(yè)各環(huán)節(jié);在AI原生情境中,行業(yè)則從⼀開始就基于AI技術(shù)發(fā)展。
量子位智庫在《2024年度AI十大趨勢報告》中分析了AI在智能駕駛、具身智能、智能硬件、游戲、影視、營銷、教育、醫(yī)療8個場景的落地效果和行業(yè)特點。
總而言之,AI對行業(yè)的變革和滲透值得高度關(guān)注,但僅有先后早晚、程度輕重之分,而沒有有無之爭。
AI行業(yè)滲透率:數(shù)據(jù)基礎(chǔ)決定初速度,用戶需求成為加速度
報告中,量子位智庫將AI滲透行業(yè)的關(guān)鍵歸納為3類情景、9大因素,以解碼行業(yè)發(fā)展背后不變的規(guī)律。
當前階段,AI對各行業(yè)的滲透及引發(fā)的變革,呈現(xiàn)出較為清晰的三個生態(tài)位:
第一梯隊中的智能駕駛和具身智能行業(yè)對AI技術(shù)具有緊密需求和強伴生性,顯示出強關(guān)聯(lián)。
第二梯隊包括營銷、游戲行業(yè)、影視行業(yè)和智能硬件。前三者通過AI技術(shù)實現(xiàn)生產(chǎn)降本增效、深度整合工作流;智能硬件行業(yè)有望通過AI技術(shù)推動行業(yè)升級。
第三梯隊涵蓋了教育和醫(yī)療基礎(chǔ)行業(yè)。這些行業(yè)在政策支持下積極擁抱AI技術(shù),同時對安全可控性有更高要求。
總體而言,AI技術(shù)在不同行業(yè)的滲透和變革力受到多種因素的影響,其中,行業(yè)的**數(shù)據(jù)基礎(chǔ)**和**用戶需求**或成關(guān)鍵因素。
AI創(chuàng)投:投融資馬太效應明顯,國家隊出手頻率提升
回顧2024年,放眼世界,AI仍舊是最強吸金賽道。
據(jù)統(tǒng)計,國內(nèi)AI行業(yè)融資總金額增加,但事件數(shù)同比下降,反應了機構(gòu)更加謹慎的理性態(tài)度;同時馬太效應越發(fā)明顯,資本更青睞熱點賽道和高成熟度賽道。
在各細分賽道中,智能駕駛獨占鰲頭,投資事件數(shù)量和金額總數(shù)遠超其他賽道,且多家企業(yè)的成功IPO為市場注入了巨大信心與活力。
AI+教育、AI+游戲、AI+醫(yī)療等賽道也迎來了投資總額的增長,調(diào)研統(tǒng)計結(jié)果顯示,機構(gòu)對技術(shù)難度更高、壁壘更強、更晚達到TPF(Technology-Product Fit)的賽道展現(xiàn)出更強興趣。
在政策方面,由于政府對AI技術(shù)本身及其在各行業(yè)落地的長期關(guān)注,尤其積極推進AI原生行業(yè)發(fā)展,北京、上海、武漢等城市已經(jīng)出臺一系列政策,吸引AI相關(guān)的人才聚集與企業(yè)落地。同時,國家隊的頻繁出手投資體現(xiàn)出政策的鼓勵與支持。
(責任編輯:王擎宇)