2024 年AI 产业回顾之一：繁荣与创新的浪潮

by Anthony Law    2024-12-08

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的领域之一。随着 2024 年即将步入尾声，我们开启了对这一年 AI 产业的系列检视之旅。此为三篇 AI 行业回顧的第一篇，将聚焦于全球 AI 产业的整体发展格局，深入剖析其在技术创新、行业渗透、企业竞争等多方面呈现出的态势。

在 2024 年，全球 AI 产业呈现出一片蓬勃发展且竞争激烈的景象。AI 技术持续深入到各个行业，从医疗保健到金融服务，从交通运输到制造业，几乎无处不在。各国政府纷纷将 AI 视为关键的战略发展领域，大力投入资源以推动本国的 AI 研究与应用。

一、AI 技术在各行业的广泛渗透

2024 年，全球 AI 产业呈现出一片蓬勃发展且竞争激烈的景象。AI 技术持续深入到各个行业，从医疗保健到金融服务，从交通运输到制造业，几乎无处不在 。

• 医疗保健领域：AI 在医疗影像诊断方面取得了显著进展。通过对大量医学影像数据的学习和分析，AI 系统能够快速准确地识别病变部位，辅助医生进行诊断，提高诊断效率和准确性。例如，一些 AI 系统可以对 X 光、CT 等影像进行分析，帮助医生更快地发现肿瘤等疾病迹象 。
• 金融服务领域：银行等金融机构利用 AI 进行风险评估、智能投顾等业务。AI 系统能够通过对客户的消费行为、信用记录等多维度数据的分析，更加精准地评估客户的信用风险，为贷款审批提供科学依据。同时，智能投顾服务则能够根据客户的投资目标和风险偏好，为其提供个性化的投资组合建议，降低了投资门槛，使更多普通投资者能够享受到专业的金融服务 。
• 交通运输领域：自动驾驶技术是 AI 在交通运输领域的重要应用之一。借助深度学习和传感器技术，自动驾驶车辆能够感知周围环境，做出决策并控制车辆行驶。此外，AI 还被用于交通流量预测和智能交通管理，通过对交通数据的实时分析，优化交通信号灯控制，缓解交通拥堵 。
• 制造业领域：AI 在制造业中的应用包括质量检测、生产过程优化等。例如，利用计算机视觉技术，AI 系统可以对生产线上的产品进行快速检测，及时发现缺陷产品，提高产品质量。同时，通过对生产数据的分析，AI 可以优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本 。

二、各国政府对 AI 的重视与投入

各国政府纷纷将 AI 视为关键的战略发展领域，大力投入资源以推动本国的 AI 研究与应用 。

• 美国：美国政府出台了一系列政策和计划，支持 AI 研究和开发。例如，美国国防部高级研究计划局（DARPA）开展了多项 AI 相关项目，旨在推动 AI 技术在军事领域的应用。此外，美国国家科学基金会（NSF）也加大了对 AI 基础研究的资助力度，培养了大量的 AI 专业人才 。
• 中国：中国政府高度重视 AI 产业的发展，出台了《新一代人工智能发展规划》等政策文件，明确了 AI 产业的发展目标和重点任务。同时，政府还加大了对 AI 研发的资金投入，支持建立了众多 AI 产业园区，形成了良好的产业生态环境，吸引了大量的企业和人才投身于 AI 领域 。
• 欧盟：欧盟委员会发布了《人工智能协调计划》，旨在促进欧盟成员国之间在 AI 领域的合作与协调。欧盟还计划投资数十亿欧元用于 AI 研究和创新，推动 AI 技术在医疗、交通、能源等领域的应用 。

三、核心 AI 技术的创新突破

在技术创新方面，深度学习、自然语言处理、计算机视觉等核心 AI 技术不断取得新的突破，而 AI 芯片在 2024 年的发展更是为这些突破提供了强劲的硬件支撑与新的发展契机。

深度学习

新型的神经网络架构被开发出来，能够更加高效地处理复杂的数据任务，进一步提升了 AI 系统的智能水平。例如，Transformer 架构的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展，使得语言模型能够更好地理解和生成自然语言 。在 2024 年，AI 芯片为深度学习的发展提供了强大助力。英伟达的 H100 Tensor Core GPU 是深度学习领域的重要芯片之一，其在算力和能效方面有显著提升，凭借先进制程工艺和大量计算单元，助力神经网络数据处理，加速模型研发应用，众多机构企业借此构建计算集群开展训练任务。同时，AMD 推出的 MI300 系列芯片也在市场崭露头角，MI300 采用了创新的架构设计，在内存带宽和浮点运算性能上表现卓越，其独特的多芯片模块整合方式，使得数据传输更为高效，在处理大规模深度学习任务时，能效比相比前代产品提升了 40% 以上，为深度学习研究人员提供了新的高性能硬件选择。此外，谷歌的 TPU v5 芯片在特定深度学习场景下也极具竞争力，它针对谷歌自家的 TensorFlow 框架进行了深度优化，在大规模分布式训练中展现出了超强的稳定性和扩展性，能够轻松应对海量数据的并行处理需求，大大提高了模型训练的效率和效果。

在中国，华为的昇腾 AI 芯片也取得了显著进展。昇腾 AI 云服务采用全栈自主设计，整合了大规模算力集群、计算引擎 CANN 和 MindSpore AI 开发框架，为不同行业提供可持续、稳定的算力支持。华为云在全国多地建设了多个算力中心，形成了覆盖华北、华东、华南等区域的 30 多个数据中心节点，提供高效、低延迟的 AI 训练和推理服务。例如，科大讯飞基于昇腾平台推出的 “飞星一号” 大模型算力平台，不仅提升了模型训练效率，还推动了其核心产品的不断迭代创新；顺丰科技在昇腾的基础上也成功推出了 “丰语” 大模型，让物流行业的服务效率显著提升。

自然语言处理

自然语言处理技术在语音识别、机器翻译、文本生成等方面取得了显著进展。例如，谷歌的 AI 助手在语音识别和智能交互方面更加智能，能够为用户提供更加个性化的服务。同时，语言模型的规模和性能也不断提升，如 OpenAI 的 GPT 系列模型，在语言理解和生成方面表现出了惊人的能力 。2024 年的 AI 芯片针对自然语言处理的特点进行了专门设计，具备高速的文本数据读取和处理能力，支持大规模语言模型的高效运行，有效缓解了因模型参数量剧增而带来的计算压力，使得语言模型在实际应用场景中的响应速度和准确性都得到了显著提升。例如，某新兴 AI 创业公司研发的一款专门用于自然语言处理的芯片 NLP - Chip1，它在处理长文本的语义理解任务时，相比传统通用芯片，处理速度提升了 5 倍以上，能够让智能写作助手在瞬间生成高质量的文章，满足用户快速创作的需求 。

国内的寒武纪等企业也在自然语言处理领域积极探索，其研发的 AI 芯片在一些特定的自然语言处理任务中展现出了良好的性能表现，为国内自然语言处理技术的发展提供了有力支持35.

计算机视觉

计算机视觉技术在图像识别、目标检测、图像生成等方面取得了重要突破。例如，AI 系统能够准确地识别出图片中的物体和场景，甚至可以根据文字描述生成相应的图像。此外，计算机视觉技术还被广泛应用于安防监控、自动驾驶等领域 。在 2024 年，AI 芯片在计算机视觉领域的应用也有了新的突破。芯片中集成了专门的图像处理单元和深度神经网络加速器，能够高速处理图像数据，快速提取图像特征，提高了图像识别和目标检测的精度与速度。在自动驾驶方面，英特尔的 Mobileye EyeQ5 芯片表现出色，它能够实时处理车载摄像头、雷达等传感器传来的大量数据，为车辆的决策系统提供精准、及时的信息，保障了自动驾驶的安全性和可靠性 。

中国的华为海思和寒武纪等企业开发的高性能 AI 芯片在计算机视觉领域也有着广泛应用。以华为海思为例，其芯片在机器视觉方面能够实时处理大量图像数据，实现自动化检测和控制，不仅提升了图像处理的速度和精度，还大幅降低了运营成本，为中国智能制造等行业的发展提供了有力支撑35.

另外，2024 年 12 月 3 日，全国集成电路标准化技术委员会人工智能芯片工作组成立大会暨技术研讨会在北京召开，这标志着中国在人工智能芯片标准化工作方面迈出了重要一步，将有助于提升产业竞争力和促进技术创新，推动中国 AI 芯片产业的健康发展。

四、AI 与其他先进技术的融合趋势

同时，AI 与物联网（IoT）、大数据、云计算等其他先进技术的融合趋势愈发明显 。

• AI 与物联网的融合：通过将 AI 技术与物联网设备相结合，可以实现设备之间的智能互联和协同工作。例如，智能家居系统可以通过 AI 技术实现对家电设备的智能控制，根据用户的习惯和需求自动调节温度、照明等环境参数 。
• AI 与大数据的融合：大数据为 AI 提供了丰富的数据资源，使得 AI 系统能够更好地学习和训练。同时，AI 技术也可以用于大数据的分析和挖掘，发现数据中的潜在价值。例如，企业可以利用 AI 技术对客户数据进行分析，了解客户需求，优化营销策略 。
• AI 与云计算的融合：云计算为 AI 提供了强大的计算能力支持，使得 AI 系统能够更快地进行训练和推理。同时，AI 技术也可以用于云计算的资源管理和优化，提高云计算的效率和性能。例如，云服务提供商可以利用 AI 技术对服务器资源进行动态分配，根据用户的需求自动调整资源配置 。

五、全球科技巨头在 AI 领域的竞争

全球科技巨头在 AI 领域竞争白热化。

谷歌大力投入 AI 研究开发，其 AI 助手语音识别与智能交互领先，在自然语言处理、计算机视觉等领域成果丰硕，如 BERT 模型。

微软深度整合 AI 到办公软件套件，像 Word 智能写作助手、Excel 数据分析工具等，提升办公效率，还在云计算、人工智能伦理等方面深入探索。

亚马逊借助 AI 优化物流与供应链管理，利用 AI 预测库存、优化配送路线以降成本，在智能家居、语音识别领域也推出诸多产品服务，如亚马逊 Echo。
在中国，科技巨头在 AI 领域表现卓越。

百度阿波罗自动驾驶平台持续升级，与车企合作推动商业化，语音识别用于智能音箱等，在自然语言处理和图像识别等领域也多有突破，助力搜索业务与智能应用。

阿里巴巴依托电商与云计算优势，将 AI 融入智能物流，优化仓储管理与配送路径规划，智能客服 24 小时服务，在智能家居领域积极构建生态系统。

腾讯在游戏和社交核心业务中广泛应用 AI，游戏里用于画面渲染、智能 NPC 设计与反作弊，社交中进行个性化内容推荐、好友匹配与关系分析，还在金融科技领域借助 AI 强化风险防控与支付交易安全便捷。

字节跳动多款产品彰显强大 AI 实力，抖音依 AI 算法精准推荐视频，创作辅助工具激发创意、撰写文案与剪辑视频，其云服务也整合 AI 为企业提供智能方案。

小米在 AI 领域重点发展智能语音助手小爱同学，使其能精准执行多类任务，同时利用 AI 优化手机拍照，还着力打造智能硬件生态，借 AI 实现设备协同，拓展智能家居应用，在消费级 AI 市场影响力不断提升。

华为的昇腾系列芯片为 AI 计算提供强大算力，在多场景广泛应用，通信领域利用 AI 优化 5G 网络，还探索 AI 在智能安防、工业制造等领域应用并推动行业智能化升级。

六、AI 初创企业的崛起

除了科技巨头，众多初创企业也如雨后春笋般涌现。然而，在 2024 年，AI 初创企业面临着诸多新的挑战与变化。

一方面，AI 模型开发成本的急剧上升导致了并购潮的出现。训练大规模的 AI 模型，如 GPT 系列模型，需要耗费海量的计算资源和数据。据行业研究报告显示，开发一个先进的 AI 模型可能涉及到数百万美元甚至更多的投入，包括硬件采购、数据标注、算法研发以及专业人才雇佣等费用。而大多数初创企业在尚未找到稳定盈利模式的情况下，难以持续承担如此高昂的成本。例如，一些专注于自然语言处理的初创企业，在尝试开发类似大规模语言模型时，面临着资金链紧张的困境，这使得它们不得不寻求被收购或者与其他企业合作以获取更多资源支持。

另一方面，创业所面对的巨大压力并非每一个科研人才都能够或愿意承受。在大型科技企业中，科研人才往往能够专注于技术研发，享受相对优厚的待遇以及较为稳定的工作环境。他们可以利用企业提供的大规模计算设施、丰富的数据资源和专业的团队协作，深入探索 AI 技术的前沿领域，而无需过多担忧公司的运营管理、市场拓展和资金筹集等问题。例如，在微软或谷歌的 AI 研究实验室中，科研人员能够在良好的学术氛围和充足的资源保障下，致力于攻克如量子计算与 AI 结合等复杂的技术难题，发表高水平的研究成果，并且在职业发展上也有较为清晰的晋升路径。相比之下，初创企业的科研人员可能需要身兼数职，不仅要负责技术创新，还要参与市场营销、客户对接甚至是财务管理等事务，这对他们的综合能力和心理承受能力都是巨大的考验。

尽管面临重重困难，仍有不少 AI 初创企业在特定领域展现出了强大的活力与潜力。

• AI 医疗影像诊断领域：一些初创企业专注于利用 AI 技术进行医疗影像诊断，如推想科技等。这些企业通过对大量医学影像数据的分析和挖掘，开发出了具有高精度诊断能力的 AI 系统，为医生提供了辅助诊断工具，提高了医疗诊断的效率和准确性 。
• AI 教育辅助工具领域：还有一些初创企业致力于开发 AI 教育辅助工具，如松鼠 AI 等。这些企业通过对学生学习数据的分析和挖掘，为学生提供个性化的学习方案和辅导服务，提高了学生的学习效果和学习兴趣 。
• 其他领域：此外，在自动驾驶、金融科技、智能制造等领域，也涌现出了许多优秀的 AI 初创企业。这些企业凭借创新的技术和灵活的商业模式，在全球 AI 市场中占据了一席之地，也为整个产业注入了新的活力 。

结论

2024 年全球 AI 产业呈现出了蓬勃发展的态势，AI 技术在各行业的广泛渗透、各国政府的重视与投入、核心 AI 技术的创新突破、AI 与其他先进技术的融合以及科技巨头和初创企业的竞争与崛起，都推动了 AI 产业的快速发展。然而，AI 产业在发展过程中也面临着技术可解释性、数据安全隐私、伦理道德和全球监管差异等诸多问题。未来，全球 AI 产业需在技术创新、巨头竞争与初创企业崛起以及技术融合等多方面持续推进的同时，着力解决这些问题，以实现可持续发展，让 AI 更好地造福人类社会 。