信通院魏凯：人工智能发展按下“加速键”

人工智能是新一轮科技革命和产业变革的驱动力量，是推动我国数字经济高质量发展的重要引擎。为进一步激发创新活力，深化人工智能在各行各业的应用落地和产业生态建设，中国信息通信研究院（简称“中国信通院”）《专家谈》栏目开辟“人工智能”系列专题，将邀请多位业界资深专家多视角探讨我国人工智能的发展形势。本期邀请到中国信通院人工智能研究所所长魏凯，为我们解读人工智能技术产业发展趋势。

一、人工智能基础模型进展

2024年，基础大模型技术加速迭代，工程化和应用赋能加速落地，安全治理也从原则走向实践。目前以大模型为主线的人工智能技术还远未定型，技术创新非常活跃。头部企业沿着规模定律，不断刷新基础大模型的能力上限。无论以任何一种基准得分为参照，梳理一年来前沿模型的提升趋势，都会呈现一条陡峭向上的曲线。下半年以来，关于预训练扩展遇瓶颈讨论越来越多，似乎已成为行业共识。在此背景下，o1等模型的推出，为大语言模型开辟了新的扩展方向，扩展定律从另外一条路上继续前进。与此同时，从Sora、可灵、Vidu，到GPT-4o，多模态生成模型和理解模型今年也取得快速进步，正在打开机器认知和理解世界的全新通道，对后续具身智能和AGI发展奠定基础。同时，今年出现了很多只有几十亿参数的小模型，在某些方向上性能可以达到以往千亿甚至万亿参数的水平，小模型能力聚焦，有望大大降低算力和应用成本，加速私有部署和边缘与端侧AI的普及。

二、人工智能工程化及应用落地进展

基础模型只是整个人工智能应用架构中的一小部分。今年，围绕大模型的工程化体系不断成熟，AI原生应用的架构实践往前迈出了一大步。检索增强生成（RAG）、智能体，甚至多智能体工作流等工程化技术得到了快速发展。如果把大模型比作操作系统，那么智能体就像是APP。智能体以大模型为智能中枢，融合规划、记忆和工具调用等能力，在众多领域初步展现出巨大潜力。人工智能的工程化技术，看似技术含量不高，实则至关重要，它是联结前沿技术和用户实际场景的桥梁，在降低幻觉、提升应用效果的同时，能显著降低用户使用大模型的门槛。互联网大厂纷纷推出了MaaS服务和智能体开发平台。但总体上看，人工智能应用服务领域的企业仍然不够多、不够强。我们正在与大厂合作，积极培育大模型服务提供商生态。

基座模型不断进步和工程化持续成熟，为“人工智能+”铺平了道路。我们看到，今年随着国家实施人工智能+行动，大力推动人工智能赋能新型工业化，大模型在工业领域的应用案例越来越多，我们统计发现，价值链两端率先启动。在工业领域的源头创新方面，大模型在软件开发中的应用最为广泛，材料和药物研发、仿真设计等也在探索，AI提升研发效能方面的成效初现。在后端场景中，企业管理、客户服务、市场营销这三个场景，充分发挥了当前大模型的强项，成为各类企业较为普遍的入门场景。此外，消费端办公助手、智能搜索等应用量大面广，有望极大提升企业员工的人效，同样也是人工智能赋能实体经济的重要方向。当然，“人工智能+”还处于初期，政府部门和企业要应用人工智能，也是一项系统工程，不仅需要持续夯实数字化基础，更需要加快理念、组织和流程等变革。

三、人工智能安全治理进展

人工智能的高水平发展离不开高水平安全，“以善治促善智”成为全球共识。今年，人工智能安全治理在各个层面都正从原则走向实践。站在产业界的角度看，越来越多的企业都已经把开展体系化的AI风险治理提上日程，产业各方积极发布治理框架、制定标准规范、推出测试平台、迭代评估工具等，全方位提升微观层面的人工智能安全治理能力，以确保伦理原则和法律法规要求能够得到贯彻，用户的安全关切也能够得到充分的关注和保障。人工智能技术和产业发展如同高速行驶的汽车，只有把好方向盘，装上刹车，才敢跑得快，才能行稳致远。

四、人工智能未来展望

未来，引入强化学习等技术来增强大模型能力是近期技术演进的重点方向。专业大模型、多模态大模型有望加速突破，具备更强规划、决策、执行能力的智能体和具身智能成为迈向通用人工智能的重要一步。面向中远期，类脑智能等颠覆性技术的成熟，有可能为人工智能发展带来更广阔的想象空间。随着人工智能赋能新型工业化向纵深发展，人工智能在实体经济中的应用场景将进一步拓展，加速向生产制造环节渗透，加速迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。