September 2023,IDC#CHC50428523 市场份额 中国 AI 赋能的工业质检解决方案市场份额，2022：差异化竞争日益凸显 Wency Yang Yuri Cui IDC 市场份额图市场份额图 图图 1：中国中国 AI 赋能的赋能的工业质检解决方案市场份额概况，工业质检解决方案市场份额概况，2022 注：2022 年厂商份额（%），收入（百万美元），增长率（%）；解决方案包括支撑业务开展的应用软件及其定制化部署实施服务，不包括硬件。来源:IDC,2023 2023 IDC#CHC50428523 2 执行概要执行概要 制造业作为国民经济的重要组成部分，在国家的繁荣与稳定方面起着至关重要的作用。为了实现制造业的智能化升级和跨越式发展，底层问题亟待解决。工业互联网是支撑工业制造业转型的重要技术组成方案，加快核心技术产品攻关，如人工智能（AI）在工业领域的应用，将推动我国工业的数字化转型。同时，随着工业制造的需求越来越多，传统方式已无法满足企业需求，工业质检等方案的升级是必然趋势。IDC 定义的 AI 赋能的工业质检是利用基于深度学习等 AI 技术的视觉检测技术，在工业生产过程中，对产品图像进行视觉检测，从而帮助发现和消除缺陷。基于 AI 视觉技术进行人的行为检测识别、视频巡检等应用，不属于本报告讨论的工业 AI 质检范畴。工业 AI 质检技术凭借工业互联网体系中丰富的数据、算法和算力资源，结合云边端等技术手段，成为推动工业生产数字化转型的重要驱动力。市场规模市场规模：2022 年工业质检解决方案（不包含硬件）整体市场规模为 2.7 亿美元，较 2021 年增长了 27.4%，从增长趋势来看，2022 年受到疫情影响，增长趋势有所放缓，但对比其他 AI 市场仍然属于相对较高的水平。从行业角度来看 3C 依旧占据半壁江山，在总市场中占比达到 53.1%，汽车、轻工消费品紧随其后，占比分别为 18.6%、13.4%。IDC 预计，2026 年中国工业 AI 质检整体市场将达到 13.35 亿美元。目前现状：目前现状：2022 年开始头部厂商更加有所侧重地选择有经验和沉淀的细分行业和场景开展深耕，并利用自身优势基于工业 AI 视觉平台打造完整的解决方案，同时在原有细分行业有序进行规模化的复制，由此取得稳定的收入增长。也有不少新的玩家包括检测设备商和行业系统集成商（SI），进入市场进行跑马圈地，所以 IDC 也观察到该市场竞争态势日趋激烈。行业市场 3C 和动力电池、汽车等仍然是市场的核心需求方向，需求旺盛。同时，在装备制造、有色金属、包装印刷、食品饮料等新行业新场景的应用仍在继续涌现，这些领域对产品质量和安全的要求同样严格，AI 质检的应用为它们提供了重要的技术支持。从技术的角度来看，目前大模型 工业质检已有商业化落地案例，2022 年矿业基于视觉大模型开展自身内部各种场景的质检落地。在 3C 电子行业，已有技术厂商利用大模型对电路板进行高精度的检测，确保产品的可靠性。在轻工消费的纺织行业中，通过大模型实现对面料瑕疵的精准识别，提高产品的质量。未来趋势：未来趋势：随着检测设备供应商和行业系统集成商的不断进入，产品智能化水平不断提高，AI 厂商的市场份额逐渐受到挤压。一些过去专注于 AI 质检的大型企业和创业公司正在逐步转型或退出市场，市场竞争格局正在发生变化。未来，AI 厂商是否能够凭借 AI 质检平台持续占据一席之地仍未可知。深入挖掘行业，发现新的技术应用场景，利用大模型、AIGC 等新技术提高工业质检精度，可能是突围的重要途径之一。本 IDC 研究对 2022 年中国 AI 赋能的工业质检解决方案市场的规模、厂商份额、市场现状及未来趋势进行了分析。IDC 中国人工智能高级分析师杨雯表示：“2022 年中国 AI 赋能的工业质检解决方案（不包含硬件）整体市场规模为 2.7 亿美元，受到疫情影响，较 2021 年增长了 27.4%，增速有所放缓。3C、汽车和轻工消费仍然是 AI 工业质检的主要行业。面对 AI 技术的不断突破和新的玩家持续涌现，工业质检技术厂商需要重点关注技术创新、垂直领域深耕，不断提升产品和服务质量，以保持竞争优势，并取得更多市场份额。”给技术提供商的建议给技术提供商的建议 AI 赋能的工业质检是一个具有潜力的发展中市场，为行业提供了巨大的想象空间。为了更好地支持技术提供商抓住市场机会，IDC 提供如下建议：2023 IDC#CHC50428523 3 强化强化 A AI I 视觉平台视觉平台能力，加速能力，加速工具打造工具打造：利用自身优势，拉动平台体系建设，打造完整解决方案。关注用户需求，积极收集反馈，不断优化平台功能。并持续推动技术和算法升级，以保持在该领域的领先地位。聚焦聚焦细分细分行业，在行业中持续行业，在行业中持续拓展应用场景拓展应用场景，明晰明晰 A AI I 盈利策略盈利策略：从市场覆盖广度到细分行业深耕，需要凭借自身知识沉淀，发展行业应用深度，在头部行业（3C、汽车、轻工消费等）进行规模化复制。另外，除了传统行业，光伏、锂电池等行业也需要布局拓展行业应用，将碎片化的生产链进行梳理，了解不同场景下的需求和挑战，为客户提供定制化解决方案，挖掘应用潜力，明确营收目标，通过清晰的战略规划推动自身市场规模扩张。持续关注市场持续关注市场竞争竞争变化，变化，提前布局：提前布局：市场竞争加剧，新的玩家不断涌入，检测设备商和行业系统集成商（SI）以及创新企业进入市场，凭借其客户、产品、战略优势有突出重围的可能性，软件厂商应围绕差异化竞争优势筑建壁垒，注重新技术融合。关注政策，强化数据安全能力关注政策，强化数据安全能力：企业需要严格遵守相关的法律法规和行业规范，如中华人民共和国网络安全法、个人信息保护法等。确保用户数据的保密性和完整性，为用户提供可信赖的解决方案。建立完善的数据安全管理制度，明确数据采集、处理和存储的流程和规范。通过建立数据安全管理制度，企业可以确保数据的处理和存储符合规范，避免数据泄露、篡改等安全问题。通过以上建议，工业质检技术厂商可以更好地满足客户需求，提高产品质量和技术竞争力，实现可持续发展。市场份额市场份额 根据技术提供商主要提供的产品与服务类型，IDC 在 2022 年将 AI 赋能的工业质检解决方案市场聚焦在为用户提供“软件 服务”的解决方案市场，摄像头、质检仪、光学硬件设备等暂不计入。IDC 连续四年追踪 AI 工业质检市场，2022 年市场增长在疫情的影响下有所放缓，增速从 2021 年的48.4%下降到 27.4%。但 AI 质检在行业的应用规模化复制的趋势仍在，并且伴随着大模型的应用落地，未来工业 AI 质检市场增速有望回升。2022 年 AI 工业质检市场竞争进一步激烈，更多设备商、系统集成商、创业公司等进入市场，百度智能云、创新奇智、腾讯云、微亿智造和阿丘科技等凭借在各自细分领域的持续积累，占据了市场领先位置，CR5 厂商市场份额达到了 44.7%，相对来说市场集中度不高。2022 年主要的中国 AI 赋能的工业质检解决方案（仅包含软件和服务）厂商的市场份额如表 1 所示。表表 1 中国工业质检解决方案市场份额概况，中国工业质检解决方案市场份额概况，2022 厂商 解决方案收入（百万美元）市场份额（%）百度智能云 28.6 10.6 创新奇智 28.1 10.4 腾讯云 27.3 10.2 微亿智造 19.6 7.3 阿丘科技 16.6 6.2 其他厂商 148.5 55.3 2023 IDC#CHC50428523 4 表表 1 中国工业质检解决方案市场份额概况，中国工业质检解决方案市场份额概况，2022 厂商 解决方案收入（百万美元）市场份额（%）总计 268.6 100.0 来源:IDC,2023 子市场：子市场：中国通信及电子制造业行业中国通信及电子制造业行业 AI 工业质检市场份额工业质检市场份额 从行业来看，通信和电子制造、汽车及零部件、消费品和原材料 4 个行业中很多场景实现了规模化复制，需求也相对旺盛，构成目前市场主要应用行业。其中钢铁行业受限于行业自身不景气，市场占比有所缩减，3C 行业的持续需求增长使行业在整体市场占比中进一步提升。2022 年，AI 质检仍有不少新行业和新应用场景出现，例如装备制造、包装印刷、食品饮料等。具体应用行业分布如图2 所示。图图 2 AIAI 工业质检工业质检解决方案解决方案应用行业分布情况应用行业分布情况，2 2022 022 来源:IDC,2023 2022 年 AI 工业质检 3C 行业市场规模达 1.4 亿美元，如表 2 所示，腾讯云、创新奇智、阿丘科技处于头部位置。2023 IDC#CHC50428523 5 其中，腾讯云从 3C 锂电池向其他行业延伸，主要深耕平台算法，并通过应用带动 TI 平台的落地，凭借其完善的平台功能优势在工业质检最大的行业子市场拔得头筹。创新奇智在“技术产品” “行业场景”双轮驱动模式下按照“点-线-面”的业务拓展路径，2022 年在行业复制和扩张方面都取得了不错的成绩。阿丘科技则一直围绕工业软件进行深耕，在 3C 行业专注于解决复杂的工业检测问题（工业 AI 视觉）及智能分析服务，市场规模表现良好。着眼未来，手机、PCB 以及半导体面板等检测市场依旧是竞争最激烈的领域之一，而汽车及零部件在工业方面有异军突起之势，有望在未来几年成为增长新动力。同时由于 AI 技术的发展，大模型、AIGC 等技术也将持续赋能工业领域，推动商业模式的变革。表表 2 中国通信及电子制造业行业中国通信及电子制造业行业 AI 工业质检工业质检市场份额市场份额，2022 厂商 解决方案收入（百万美元）市场份额（%）腾讯云 18.7 13.1 创新奇智 16.8 11.8 阿丘科技 10.0 7.0 康耐视 9.8 6.9 其他厂商 87.3 61.2 总计 142.6 100.0 来源:IDC,2023 图图 3 中国通信及电子制造业行业中国通信及电子制造业行业 AI 工业质检市场份额工业质检市场份额，2022 来源:IDC,2023 2023 IDC#CHC50428523 6 哪些厂商塑造了这一年？哪些厂商塑造了这一年？百度智能云百度智能云 百度智能云依托于融合了大模型技术的新开物解决方案，构建了敏捷智能的工业智能应用。百度智能云已累积超过 280 个工业解决方案，沉淀了 4.3 万个工业模型，已在全国 18 个区域或园区落地。针对数字化进程迅猛的汽车行业，百度智能云还首次发布汽车云，通过集团云、网联云、供应链协同云三朵云结合，构成从制造到销售运行的一套服务汽车企业的完整载体。在工业质检产品线方面，百度智能云提供完备端到端的解决方案。首先从平台侧来看，百度智能云拥有工业视觉智能平台，集百度自研的 AI 算法、模型和各类硬件算力为核心，提供全流程“0”代码的模型训练、模型优化与模型预测服务，并配备数据对齐、模型训练、模型测试和模型分发、模型管理和项目管理等 AI 工具。在质检、巡检等工业视觉场景中，帮助工业生产和制造业客户通过 AI应用实现降本增效。另外，飞桨是百度自研的深度学习框架，持续开源核心能力，为产业、学术、科研创新提供基础底座。在硬件产品侧，百度智能云支持丰富的 AI 芯片类型，包括百度自研的昆仑芯片以及行业多规格的主流数据中心级 GPU，以满足不同场景、不同性价比的识别、推理需求。此外，百度智能云还提供高性能训练机、工业级预测机、边缘算力设备、轻量级智能相机、AR 智能眼镜等硬件产品。解决方案层面，百度智能云工业 AI 质检解决方案深耕汽车整车及零部件和以化纤、钢铁为代表的原材料等 15 个规模化行业，已覆盖 100 多个场景，服务首钢、宝武、恒逸、一汽等知名企业。在汽车行业，广汽本田总装车间里，一辆车的全车车灯质检，需检查 22 个点位，处理120 多张图，这套工序使用 AI 完成仅需 1 秒，准确率高达 99%。在化纤行业，恒逸集团车间里，开物的 AI 质检设备检验 1 个丝锭只需 2.5 秒，效率比人工提高 70%。创新奇智创新奇智 创新奇智成立于 2018 年 2 月，是中国快速发展的企业级 AI 解决方案提供商。公司在“技术产品” “行业场景”双轮驱动模式下，致力于为企业提供 AI 产品及解决方案，包括 AI 平台、算法、软件及 AI 赋能设备，提高客户运营效率和商业价值，实现数字化转型。截至 2022 年底，创新奇智形成以山东青岛为总部，落地全国 12 个城市，下设多家子公司的全面布局。创新奇智自研面向行业应用的“MMOC 人工智能技术平台”和“AInnoGC 工业大模型平台”。除平台性技术外，针对制造业应用需求打造核心算法，创新奇智建立智能算法引擎，降低模型生产成本，为智能制造领域的模型应用提供关键算法能力。例如，针对制造业样本数据不足的问题，创新奇智深入研究小样本学习算法，打造涵盖从数据标注、算法应用到跨领域迁移的全系列小样本学习算法，建立 AI 工业视觉领域的技术优势。在大模型浪潮下，创新奇智工业大模型基于行业或企业内部的业务数据知识而打造，可以让不同细分行业或企业都拥有基于自身数据的 AI 生成能力，比如内容生成、智能问答、多轮对话、推理能力、代码生成等，可以快速把 AIGC 的能力带到以制造业为主的垂类场景中，比如交互式 BI、智能产线设计、跨场景的质量检测、交互式故障诊断、人员培训、人机互动等领域。在行业方面，创新奇智在工业领域深耕，重点发力在钢铁冶金、面板半导体、3C 高科技、汽车装备、能源电力、食品饮料和新材料、智造实训，按照“点-线-面”的业务拓展路径，实现 1*N 复制和 1 N 扩张，致力于长期可持续增长。在面板半导体的生产过程中，创新奇智研发的面板玻璃质量检测解决方案可以针对客户不同产线，以及随时间不断变化的缺陷模式，灵活快速地调整检测算法和方案，从而保障小于 0.1%的误检率以及小于 0.01%的漏检率。腾讯云腾讯云 腾讯云聚焦于软硬一体 AI 外观质检解决方案，其工业质检解决方案服务了众多企业项目，积累了丰富的落地经验，打磨出成熟的落地方案，在落地流程上也有所沉淀。在产品方面，依托腾讯云及优图实验室开发计算成像（多图融合、多图深度恢复）、光度立体成像等多项技术能力，及 NCNN、TNN 等深度学习加速框架的支持，腾讯云构建起包括腾讯云 TI 平台、腾讯云工业质检训练平台、腾2023 IDC#CHC50428523 7 慧飞瞳一体机在内的 AI 视觉检测产品矩阵，打造覆盖工业质检全流程，软硬一体的技术解决方案，在降低企业内部人力成本的同时，提升产品缺陷识别效率及准确度。在技术能力上，针对工业之间的模型基于自研 Angel 训练和前向推理框架实现模型训练和推理的加速，训练加速比提升了 43%，推理加速比提升了 100%。在赋能企业研发人员规模化进行 AI 应用的过程中，腾讯云打造出全栈式机器学习平台 TI 平台，帮助研发人员提高 AI 应用开发、调试效率，具体而言，在一站式的平台上打通标注、建模、调优、封装、服务发布全流程，辅助客户做数据可视化与统一纳管，提供可视化与低码建模工具降低 AI 建模与调试的门槛，并通过自研 Angel 加速套件，在模型训练与推理过程中提供加速能力，提升算力利用率。与此同时，针对工业大规模边缘推理场景，TI 平台对云边端协同功能进行了特别的优化，既可以一键批量进行边缘服务发布与更新，也可以对边缘设备进行统一纳管，在中心侧监控边缘设备的运行状态与运行的应用版本，提升大规模 AI 应用的运维效率。在 AI 外观质检应用开发与运维过程中，腾讯云针对工业质检这一垂直领域特别打造了工业质检训练平台（TI-AOI），协助开发人员零代码快速构建 AI 质检应用，并提供可视化运营工具方便现场监控与运维。具体而言，开发人员可使用 TI-AOI 训练模块输出 AI 质检算法，在质检设备上部署运营模块，可快速交付 AI 质检项目。TI-AOI 工业质检训练平台支持缺陷定义、算法训练及调优，创新性地打造了根据需求匹配 PPL、点位自动校准、PPL 详情展示、后处理策略可视化调整等功能，能同时支持单材质与多材质产品的质检需求。腾讯云重点聚焦 3C 电子及新能源等行业，在 2022 年拓展了锂电池部件、光伏以及新材料等场景应用。目前，在工业 AI 质检场景中，腾讯云打造了超过 20 多个细分领域外观检测的解决方案，年累计交付超过 200 台外观检测系统，单一客户累计完成超过 2000 万件产品外观检测，为这些企业的产品质量检测自动化、智能化升级带来了质的飞越。同时携手合作伙伴，打造了面向多个场景的外观检测解决方案，助力富驰、宁德时代等客户每年节省超千万支出，助力企业实现降本增效。微亿智造微亿智造 微亿智造成立于 2018 年，多年来深耕工业制造领域数智化转型升级相关技术研发和应用。公司以工业人工智能 机器视觉为主线，提供“眼、手、脑、云”全栈式解决方案，走通了工厂智能化柔性生产的最后一公里，助力制造业数智化转型升级。在整套解决方案中，微亿智造以视觉 AI 为技术基底，跨领域融合多种技术，从感知（眼）切入场景、沉淀数据，机器人智能控制（手）、训练模型（脑），通过云端灵活算力的调用，实现对质检的统一工程化改造，以满足工厂现场应用点上的需求。“眼”，指的是微亿智造自研的图像感知技术与可组合光学成像系统，捕捉缺陷，突破高反光、透明等复杂表面检测行为瓶颈，检测精度达到微米级别。“手”，即机器人智能控制，在复杂的场景、背景下能够做到机器人自主运动规划，无需人工调试，并且具备自主学习人的调试经验，以更快的速度生成检测方案，实现柔性部署。“脑”是更贴合离散制造需求的多任务学习和小样本训练技术，基于多模态开发以及行业的缺陷数据积累形成预训练模型，降低对于样本数据的需求，也进一步提升部署速度。“云”为“脑”提供算力支撑，为上层技术提供基础环境。2023 年针对国内工厂普遍存在的多品种、小批量的生产情况，为全面加速标准化产品项目的落地，正式对外公布标准化产品工小匠和灵系列，可以克服各种不同表面材质的工况，做到快速上线和柔性切换。同时，进一步深耕新能源、汽车制造、医疗器械等行业，发掘并深入应用场景，打造行业标机，并且全面增加推广渠道，增加标机渠道代理商，增加移动、联通、京东等合作渠道，自上而下打开市场空间，通过标准化和模块化合作的方式配合产业链上下游企业进行资源整合，外加灵活的可租可售商业模式，进一步降低企业导入智能化数字化的难度。集成多种工业能力到标准产品上，以最佳的实施成本打开市场是微亿智造的目标。阿丘科技阿丘科技 阿丘科技自 2017 年成立以来，一直致力于打造领先的工业 AI 视觉平台，并专注于解决复杂的工业检测问题（工业 AI 视觉）及智能分析服务。从产品和解决方案角度来看，阿丘科技已经推出了智能工业视觉平台 AIDI、云端 AI 平台 NexSight、AI 智能相机 EVS 以及垂直行业 AI 解决方案。2023 IDC#CHC50428523 8 阿丘科技 AIDI（Artificial Intelligent Defect Inspection）是基于深度学习的工业视觉软件平台，赋能多种工业应用场景，有效解决复杂缺陷的定位识别、缺陷检测、分类定级及字符识别等问题，具有强大的兼容性。AIDI 内置多种应用模块，无需编程，帮助用户快速构建和迭代模型，满足不同业务场景下的差异化需求，助力产业智能化升级。软件主要包括四大核心功能模块（定位、分割、检测和分类）以及 OCR 字符识别工具包，最新突破的非监督学习功能，可以满足缺陷难收集的场景下的检测需求。NexSight 系列，是构建在云端的工业 AI 视觉平台，大大降低长尾市场的使用门槛和导入成本，提供 AI 模型构建、算力集中管理、数据云存储、质量数据管理等能力，广泛适用于工业领域各类视觉检测场景。2023 年阿丘最新发布了一体式智能硬件产品深度学习智能相机 EVS-SC200，该产品高度集成阿丘自研 AI 算法、软件和硬件，满足采图/传输/推理/通信的一站式需求，有效解决简单至复杂的 OCR、装配检查、计数、外观检测、分类等产线在线检测问题。在解决方案方面，阿丘科技为原始设备制造厂商（OEM）提供 AI 算法模块及工业 AI 检测视觉系统等模块，也面向部分终端客户提供完整的 AI 解决方案。目前其软件产品已广泛应用于消费电子、汽车、新能源、医药、电路半导体等行业场景，部署上线数百家工厂，其中包括数十家先进制造业标杆企业，并为自动化系统提供商、行业系统集成商等提供服务。市场环境市场环境 重大市场变化重大市场变化 AI 工业质检技术在 2022 年取得了显著的进步和发展。随着技术的不断进步和应用场景的扩大，预计未来这一领域还将继续保持快速发展的趋势，具体来说 2022 年主要变化如下：探究预训练大模型在工业质检领域的融合应用：探究预训练大模型在工业质检领域的融合应用：预训练大模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得了显著成就，而在 2022 年，技术厂商开始尝试将其应用于工业质检领域。通过使用预训练的模型，AI 可以在质检任务中学习更丰富的特征表示和模式，从而提高质检的准确性和鲁棒性。同时，随着算法模型的不断升级，工业质检领域的图像识别和缺陷检测能力也得到了显著提升。AI 系统能够更准确地检测和分类产品的缺陷，从而提高生产线上的质检效率，降低不良品率。从技术角度来看，工业质检领域迎来了一轮新的浪潮。在过去 2年，已经有不少试点，并在 2022 年首次实现了商业落地，例如矿业基于视觉大模型开展自身内部各种场景的质检落地。市场竞争态势加剧：市场竞争态势加剧：更多的检测设备商、系统集成商等加入市场，也有如视睿科技、波尔智造等一批创业公司获得融资加入了市场竞争。在激烈的价格战竞争态势下，也有一部分过去在重点聚焦 AI 质检的大公司企业和创业企业在逐步转型，甚至退出市场。AIAI 视觉平台和标准化检测硬件的需求增长：视觉平台和标准化检测硬件的需求增长：相比于 2021 年及之前，由于应用场景的碎片化，以及后续仍需要持续的模型调优，对通用的 AI 视觉平台的需求快速增长。为应对产品的碎片化，一体厂商推出了 2 个路线的 AI 检测硬件，分别类似机床的多轴和机器臂，在电子结构件检测方面都取得了规模化应用。厂商差异化竞争日趋明显厂商差异化竞争日趋明显：在激烈的竞争态势下，头部厂商更加有所侧重地选择自身优势的细分行业和场景开展深耕。在各个细分行业和领域，以 AI 技术为代表的厂商更多是与检测设备商和行业系统集成商（SI）进行竞争。同时，AI 工业质检不再局限于单个技术的应用，而是朝着端到端的解决方案发展。整合多种技术和算法，构建全面的质检系统，使得质检过程更加智能化和高效化。越来越多的企业希望 AI 质检解决方案能够与企业现有的生产管理系统、质量控制系统等打通集成，实现数据的共享和交互，打造自动化的模型训练闭环，实现企业整体生产效益的提升。多模态技术推动数据源丰多模态技术推动数据源丰富度提升：富度提升：多模态技术通过对不同类型的数据进行特征提取和整合，能够提取出更丰富的特征信息，用于质量检测。这些特征可以是图像中的纹理、形状、颜色等，也可以是音频中的频率、振幅等。通过将多种特征进行综合，可以更好地描述产品特性和检测结果。通过对多种数据源进行联合训练模型，可以提高 AI 工业质检系统的准确性和鲁棒性。2023 IDC#CHC50428523 9 研究方法研究方法 IDC 长期跟踪中国 AI 软件及应用市场，本研究是中国人工智能市场研究的一部分。IDC 获取信息主要通过一手资料研究和案头研究，两种方法同时使用，相互关联、相互验证，以确保信息的有效性和准确性。资料获取具体方法如下：一手资料主要通过对独立软件开发商、解决方案商及最终用户直接访谈获得。案头研究资料主要包括（但不局限于）互联网网站、贸易期刊和报纸、IDC 先前的研究资料、以及IDC 专有数据库等。对独立软件开发商和解决方案商的访问：对独立软件开发商和解决方案商的访问：IDC 的分析师通过对独立软件开发商和解决方案市场的重要参与者进行访问，以确定其软件和服务的收入情况和其它相关信息。大部分访问以面访的形式进行，电话访问、电子邮件联系等其它信息收集方式会根据需要采用。厂商介绍、新闻稿和其它对外公布的信息：厂商介绍、新闻稿和其它对外公布的信息：IDC 的分析师每年与大量的厂商进行广泛交流，以便有机会了解厂商目前和今后的产品、服务及解决方案的策略、收入状况、客户情况、目标市场，以及其它重要市场信息。IDCIDC 最终用户研究：最终用户研究：这主要包括每年对上千个最终用户的访谈。通过最终用户研究可以了解用户产品应用现状、痛点、采购流程、未来需求等，也可对厂商的竞争情况及业绩提供进一步的验证。IDCIDC 全球数据库：全球数据库：IDC 全球 IT 厂商数据库提供了全面的主流厂商历史信息，这将对分析厂商的策略提供极好的参考依据。IDC 的行业用户数据库提供了对行业趋势和发展的持续观察研究。综上所述，IDC 在此研究报告中呈现的数据代表了 IDC 基于上述数据源、厂商介绍和观察到的主要市场活动、以及对数据的进一步建模分析，从而形成对市场最为近似的估计。在本次研究中，直接数据来源大约占 70%，间接数据来源大约占 30%。注：由于使用四舍五入，本报告中的数据不完全精确。市场定义市场定义 本研究报告中的解决方案主要是指支撑业务开展的应用软件及其定制化部署实施服务，不包括硬件。具体包括如下产品形态：定制检测系统：如轧钢表面检测、车漆检测等面向具体业务场景的定制化软件 硬件的检测系统中的软件及服务部分、公有云 AI 平台。一体化装备：AOI、AVI、检测分拣一体机等以一体化成套装备销售的检测或检测执行一体化系统中的软件及服务部分、公有云 AI 平台。工业 AI 质检平台：面向工业企业提供的平台软件及相关服务，ISV 或 SI 订阅的云平台服务或购买的平台软件。相关研究相关研究 IDC Perspective：AIGC 的技术趋势与应用场景（IDC#CHC50344923，即将发布）IDC Perspective：多模态技术及应用场景趋势展望（IDC#CHC50354623，即将发布）中国计算机视觉解决方案厂商评估，2023（IDC#CHC50445423，即将发布）中国智能决策解决方案市场份额，2022：技术革新，未来可期（IDC#CHC50428423，2023 年 7 月）AI 大模型技术能力评估报告，2023（IDC#CHC49698923，2023 年 7 月）2023 IDC#CHC50428523 10 中国 RPA AI 解决方案市场份额，2022：AI 技术不断升级，推动 RPA 边界拓展（IDC#CHC50354423，2023 年 6 月）IDC PeerScape：AI 数字人最佳实践案例与探索（IDC#CHC50345023，2023 年 3 月）IDC Market Glance：中国 AI 大模型市场概览，3Q22（IDC#CHC48744322，2022 年 9月）关于关于 IDC 国际数据公司（IDC）是在信息技术、电信行业和消费科技领域，全球领先的专业的市场调查、咨询服务及会展活动提供商。IDC 在全球拥有超过 1,100 名分析师，他们针对 110 多个国家/地区的技术、IT 对标研究和采购以及行业发展机遇和趋势，提供全球化、区域性和本地化的专业意见。IDC的分析和洞察有助于 IT 专业人士、业务主管和投资界做出基于事实的技术决策，实现他们的关键业务目标。IDC 成立于 1964 年，是国际数据集团（IDG，Inc.）的全资子公司。IDC China IDC 中国（北京）：中国北京市东城区北三环东路 36 号环球贸易中心 E 座 901 室 邮编：100013 86.10.5889.1666 Twitter:IDC 版权声明 本 IDC 研究文件作为 IDC 包括书面研究、分析师互动、电话说明会和会议在内的持续性资讯服务的一部分发布。欲了解更多 IDC 服务订阅与咨询服务事宜，请访问 。如欲了解 IDC 全球机构分布，请访问 IDC 服务的价格及更多信息，或者有关获取额外副本和 Web 发布权利的信息，请拨打 IDC 热线电话 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 -大模型在金融行业的落地探索大模型在金融行业的落地探索祝世虎CONTENTS目录目录数字化转型助力大模型数字化转型助力大模型0 05 55 5金融机构眼中的大模型技术金融机构眼中的大模型技术0 04 .

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2023年第1期未来就业报告:人工智能对工作的影响目录内容提要3AI 与职场的交汇4914192429跨行业和地域的 AI 技能加速高管和员工情绪生成式 AI 开始改变我们的工作方式参与领英互动，建立 AI 信心方法和致谢内容提要我们深信，理解 AI 时代职场的演变非常重要，因此发布了这份未来职业报告：人工智能对工作的影响。这份季度报告旨在帮助职场人士和商业领袖了解最新动向。我们相信，每一位职场人士和商业领袖都能从中找到一些有意义的内容，帮助自己应对这些变革。我们将领英上超过 10 亿职场人士的实际情况，从宏观和微观层面，汇总成独一无二的劳动力市场洞察，涵盖三个主要方面:AI 与职场的交汇:不仅相关的职位发布在增加，而且全球越来越多的领英会员已将 AI 技能添加到自己的职业档案中。我们看到，自 2022 年 11 月以来，全球英文职位发布中提到新的 AI 技术(如 GPT 或 ChatGPT)的比例增长了 21 倍。2023 年 6 月，具有 AI 技能的全球会员数量是 2016 年 1 月的 9 倍。生成式人工智能(GAI)在职场的使用现状:GAI 技术(包括 ChatGPT)蓄势待发，已悄然开始改变我们的工作方式。事实上，美国有 47%的高管认为，使用生成式 AI 将提高生产力，92%的人认为人际互动能力比以往任何时候都更重要。这意味着，工作不一定会消失，但会发生变化，从事工作所需的技能也会发生变化。领英如何帮助职场人士驾驭 AI 驱动的世界:我们帮助职场人士提升技能，并提供 AI 辅助产品，支持求职者、雇主、营销和销售人员，以及思想领袖在工作中主动拥抱 AI。职场人士可在领英上与 AI 领域的知名专家互动，分享和探索来自思想领袖的智慧，找到与 AI 相关的职位，并借助领英学习平台提升技能。随着时间的推移，在未来的报告中，我们将定期持续提供洞察更新，并就改变职场未来的其他主题展开探讨。领英平台以其独到优势，将不断助力全球职场人士抓住机遇，不仅塑造这一全新时代，更从中充分受益。3联系领英获取全球化人才解决方案AI 与职场的交汇GAI 关键词25%自今年 4 月初以来，美国提及 GAI 关键词的领英会员动态发布数量，环比增加了 25%。会员档案和职位发布在领英平台上，我们看到职场对 AI 的关注度正以各种方式与日俱增，包括雇主发布的职位列表，会员在职业档案中添加的技能，以及人们之间的日常对话。虽然 AI 并不是新事物，但 2022 年 11 月推出的 ChatGPT，引发了领英会员对 AI(特别是 GAI1)的兴趣和讨论激增。47%的美国高管认为“使用生成式 AI 将提高生产力”，44%的高管计划今后一年内在其组织中增加 AI 的使用，40%的高管认为使用生成式 AI 将有助于今后一年内释放更多增长/营收机会。来源:领英 2023 年 6 月美国高管信心指数调查1.生成式 AI 关键词：GPT、ChatGPT、生成式 AI、生成式预训练转换器75 倍自今年年初以来，我们发现将“GAI”、“ChatGPT”、“Prompt Engineering”(提示工程)和“Prompt Crafting”(提示编写)等术语添加到职业档案中的全球会员数量平均每月增加 75%。6 月，会员将这些关键词添加到职业档案中的频率是 1 月的 15 倍。5涉及新 AI 技术的职位发布数量也在迅速攀升:自 2022 年 11 月以来，提到 GPT 或 ChatGPT 的全球英语职位发布的比例增加了 21 倍。职场人士和企业开始在日常工作中主动采用 AI 辅助技术(如 ChatGPT)，并调整其工作流程。投入精力和资源，掌握利用 GAI 处理日常任务方法，实现省时增效、提升生产力，对雇主和员工可谓双赢。3 倍过去五年，担任“AI 主管”职位的美国领英会员数量几乎增加到了原来的 3 倍。为了应对 AI 和 GAI 给职场带来的变革，并加快 AI 工具的采用，雇主需要关注人才的技能提升和再培训，提高员工 AI 素养。谈到 AI 人才，一些在 2022 年增长最快、在全球各地被添加到领英档案中的 AI 特定技能(如自动问答和分类)，都与 GAI 有关。与此相关的会员技能、雇主的职位发布、平台对话的数量上升，均表明专门 AI 职位的人才招聘竞争正在加剧。由于这些职位中有许多是全新的，而且尚无现成的学位项目能完全满足职位要求，因此为了填补这些职位空缺，需要更加以技能为先。企业需要透彻了解自身已具备的和所需要的技能，才能有的放矢地聘用具有合适技能的候选人并重点帮助现有员工开展技能提升。2022 年，领英会员档案中 5 项增长最快的 AI 相关技能，都从侧面印证了 GAI 的兴起:自动问答: 332%分类: 43%推荐系统: 40%计算机视觉: 32%自然语言处理(NLP): 19%专注于技能的公司，不再重点考虑学位、背景或先前雇主等过时信号，这样可以确保具有合适技能的合适人才，进入合适岗位，充分发挥才能。但这还不是终点。具有合适技能的员工进入了合适岗位之后，Ryan Roslansky，领英首席执行官，财富杂志，2023 年 3 月 20 日6“继续投资于他们的职业生涯发展和技能也同样重要。”我们十分重视 AI 人才，因为，携程作为 OTA 平台，需要个性化算法来提升用户体验，高效帮助用户找到合适的商品，更好地完成转化；其次，携程平台存在大量旅行攻略相关的内容，通过 AI 对该内容中的文字、图片和视频进行理解，可以精细地索引，从而提升用户对内容的消费体验；最后，从售后层面来说，我们开发的 AI 客服可以自主回答一些用户的问题，降低人工客服的时间成本，使其有精力跟进更高阶、复杂的服务诉求，更好地提升客户体验。王清携程集团 AI 研发部负责人抢占高端 AI 人才先机，积极驱动企业变革携程所在的旅游行业，正处于非常好的发展机遇中，具有良好的资金储备和足够的底气去投资未来。如今，整个社会都在积极拥抱 AI。通过大模型的运用，AI 可以帮助提升整个社会的生产效率、服务效率等。因此，企业对于高端 AI 人才的竞争异常激烈。携程当下最需要的是机器学习方向的人才，包括：搜索、广告、推荐、自然语言处理、语音识别和处理、计算机视觉等相关领域，并主要通过两种方式获取人才。校园招聘：打造核心人才中坚力量今年，携程面向全球顶尖院校的顶尖学生提出了“天宫计划”，希望能够吸引到 AI 方向的优秀学生加入企业，提升整个团队的技术实力。因为，他们将是携程未来核心人才的中坚力量。社会招聘：吸引行业头部人才加入携程努力在一些国内或国外的头部互联网公司中，吸引在岗的 AI 人才加入。8跨行业和地域的 AI 技能加速自 2016 年以来，AI 专门人才和新增 AI 技能的领英会员数量一直在加速增长。随着 ChatGPT 的推出，我们不仅看到了 AI 的广阔前景，也看到了 AI 正在如何重塑职场所需技能，同时帮助人们提高工作成效。一项关于 AI 技能如何在 25 个国家推广的分析显示，自 ChatGPT 推出以来，领英会员在职业档案中添加 AI 技能的比例几乎翻了一番，从 7.7%(2022 年 5 月至 11 月)上升到 13%(2022 年 11 月至 2023 年 6 月)。2016 年，每 1,000 名会员中仅有 3 人可被视为 AI 人才。到 2022 年，这一数字增加到千分之 17(根据 25 个国家的 AI 人才比例中位数计算)。领英新推出的“AI 技能指数”提供了一个独特的视角，有助于了解 AI 技能在不同地区和行业中的应用情况。追踪 AI 技能在全球经济中推广的速度和方向，有助于我们更敏锐地把脉职场变革的节奏和方式。201620221,000 分之 31,000 分之 17了解领英 AI 技能指数领英 AI 技能指数，显示了不同行业和国家/地区的会员在职业档案中添加 AI 技能的速度。例如，一个国家/地区在 2023 年 6 月的指数为 10，意味着其拥有至少两种 AI技能的领英会员比例，已增长至 2016 年 1 月的 10 倍。领英技能分类中的 AI 技能定义:领英技能分类中有 38,000 种技能，其中 121 种被认为是AI 技能，包括机器学习、自然语言和深度学习。2AI 人才定义:从事 AI 相关工作或至少拥有一项 AI 技能的成员。2.请参阅第 27 页的方法论了解详情。10联系领英获取全球化人才解决方案我们正在见证一个前所未有的趋势，即全球越来越多的领英会员正将 AI 技能添加到职业档案中。根据 25 个国家的 AI 技能指数数据，截至 2023 年 6 月，具有 AI 技能的会员数量是 2016 年 1 月的 8 倍。指数表明，新加坡、芬兰、爱尔兰、印度和加拿大的 AI 技能推广速度最快。我们还看到，AI 技能的采用已从技术领域扩展到一系列行业，包括零售、教育、金融服务等等。要充分实现 AI 助推生产力提升的广阔前景，取决于 AI 技能在不同地域、行业和人才群体中的推广。AI 的采用和用法优化当然需要时间，但在现今早期阶段，推广的步伐似乎正在稳步提升。由此催生的最佳全球经济成果，将是创新跨越国界，促进所有人的生产力提升。Karin Kimbrough，领英首席经济学家11联系领英获取全球化人才解决方案地理快照截至 2023 年 6 月，新加坡的推广率最高(20 倍)；换言之，将 AI 技能添加到职业档案的会员比例，已提升至 2016 年 1 月的 20 倍。芬兰(16 倍)、爱尔兰(15 倍)、印度(14 倍)和加拿大(13 倍)是技能推广率最高的前五个国家。领英 AI 技能指数显示，2023 年 6 月具有 AI 技能的会员比例是 2016 年的 9 倍。33.25 个用于对比的国家的中间值各国 AI 技能指数2520151052016/1/12018/1/12020/1/12022/1/1阿根廷澳大利亚比利时 巴西加拿大丹麦 芬兰 法国 德国 希腊 印度 爱尔兰以色列意大利墨西哥荷兰 波兰 葡萄牙新加坡西班牙瑞典 瑞士 土耳其英国 美国12AI 技能指数行业快照正如预期，在美国，技术、信息与媒体行业中具有 AI 技能的领英会员比例最高(2.2%)；虽然规模仍较小，但远高于其他行业，如教育(1.2%)、专业服务(0.9%)、金融服务(0.9%)和制造业(0.8%)。然而，其他行业正在迅速赶上。只需观察会员将 AI 技能添加到职业档案中的速度，即可发现，比起技术、信息和媒体行业(11 倍)，金融服务(30 倍)、零售(29 倍)和批发(24 倍)行业人士新增 AI 技能的速度更快。纵观美国 10 个行业，唯独在金融服务行业中，拥有 AI 技能的领英会员比例，以及会员将 AI 技能添加到职业档案中的速度，两者均高于所有行业的平均水平。这个例子表明，技术行业以外的职场人士，不仅有潜力成为早期采用者，而且还可能成为 AI 创新的驱动者。各行业 AI 技能指数(美国)302010消费服务教育金融服务政府部门医院和医疗保健制造业专业服务零售业技术、信息和媒体批发业2016/1/12018/1/12020/1/12022/1/113AI 技能指数联系领英获取全球化人才解决方案高管和员工情绪AI 的潜力:在兴奋和未知中探索前行AI 正在开创职场新纪元，将对职位、职业生涯和行业产生深远影响。探索职场将会如何改变，可以做些什么来掌控自己的职业生涯，这些都是人们正在寻求解答的问题。职场人士和公司汇聚领英平台，热议 AI 将如何塑造未来。首席高管的观点领英高管信心指数，旨在深入研究首席高管层和资深高管对职场变迁的感受，重点关注业务前景展望、人才，以及包括 AI 在内的新技术。2023 年 6 月的结果显示，尽管宏观环境仍存在不确定性，但美国高管对整体业务持乐观态度，认为企业有能力提升利润、投资于未来增长。谈到人才，美国高管对吸引和留住员工的信心稍显不足，认为在培养人才方面还有改进的空间。关于 AI，我们的数据显示，高管大多乐观地认为AI 技术将有利于提升生产力和营收，即使目前尚不清楚 AI 将如何在长期内改变其组织。虽然还处于早期阶段，但 AI 已经加速了整个劳动力市场的显著转变，并促使职场人士和公司积极适应。公司如能主动拥抱 AI，支持员工技能提升，帮助其适应变化并从中受益，则将能最有效地吸引并留住顶尖人才。1551%的美国高管对 AI 进展感到兴奋，但还不知道47%的美国高管认同“使用 GAI 将提高生产力”。44%的美国高管表示，计划今后一年内在其组织中40%的美国高管也表示，使用 GAI 将有助于今后4%目前，只有 4%的高管由于 AI 对其员工队伍的影响，计划重新评估职位并减少员工人数。自己的组织将如何充分利用 AI工具和技能。增加 AI 的使用。一年内释放更多的增长和营收机会。职场人士观点对于任何技术变革，人们的忧惧不安都是正常的，AI 也不例外。即便如此，我们从职场人士中观察到的主要是兴奋情绪，因为 AI 工具有助于提高效率、减少工作负担。据微软 2023 年工作趋势指数年度报告称，大多数人(70%)愿意将尽可能多的工作委派给 AI，以减少自身工作量。些工具，并继续加强自身人际互动能力，与这些工具互补。”Karin Kimbrough，领英首席经济学家16不仅有约四分之三的人(76%)表示愿意使用 AI 完成日常行政事务，而且大多数人也表示愿意使用 AI 开展具有分析性(79%)乃至创造性的工作(73%)。人们也在借助 AI 找到所需的正确信息和答案(86%)，总结会议内容和行动事项(80%)，以及规划每日日程(77%)。来源:2023 年微软工作趋势指数年度报告“归根结底，谈论 AI 对工作的影响时，我们真正探讨的是人们如何利用这联系领英获取全球化人才解决方案领英可以通过提供更多的行业洞察和数据分析，帮助我们更好地了解市场趋势，制定战略决策。随着领英不断提升算法和 AI 技术，我们期望领英能够更精准地匹配 Zilliz 的人才需求，帮助我们更有效地招聘和发展人才。Aaron ZhangDirector of Human Resources,Zilliz充分利用 AI 技术，释放团队生产力作为全球颇受欢迎的开源向量数据库 Milvus 的创造者，Zilliz 提供面向 AI 应用的新一代数据库技术，帮助企业便捷开发 AI 应用。以 AI 民主化为使命，Zilliz 致力于简化 AI 数据管理基础设施，通过向量数据库赋能更多企业。AI 释放团队生产力，完成潜移默化的团队变革随着 AI 技术的普及，一些传统工作特别是入门基础岗位会受到比较大的影响。加之自动化工具与AI 技术的糅合，客观上提升了部门内部以及跨部门的协作和串联效率，这会对原有组织形态下依赖于人作为信息传递的现状深入变革。ChatGPT 可以用于生成代码注释，解释函数、类和代码块，提高代码的可读性和可维护性；同时，ChatGPT 可以自动生成文档，包括技术规范、API 文档和项目文档，减轻开发团队的文档编写负担。18GAI 技术为员工创造更多时间，推进工作方式的转变生成式人工智能（GAI）技术在提高效率的同时，也在推进工作方式的转变。职场中，ChatGPT可以用于快速生成文本、自动回答常见问题、协助文档写作等任务，这有助于减轻员工在日常工作中的繁琐任务，使其更专注于创造性和战略性的工作；ChatGPT 可以用于启发思维、提供新的视角，有助于推动创新和解决问题的能力。当然，新技术总伴随着挑战。在使用 GAI 技术时，企业需要考虑数据隐私、文化差异、伦理道德等实际存在一些问题，确保安全合规地使用。生成式 AI开始改变我们的工作方式GAI 重塑全球劳动力市场:生成式 AI 对员工潜在影响的比较研究虽然各类 AI 技能从总体上都在各行业和地区加速落地，但我们也看到像 ChatGPT 这样的 GAI 开始实际进入职场。随着公司和组织将 GAI 融入日常运营，这类新技术将重塑我们的日常工作。GAI 将减少人们在某些任务上花费的时间，并催生新技能，同时也将进一步突显人际互动能力的重要性。几乎每一种职位都需要用到 GAI 可以执行的技能，但并不是每一种职位都受到相同的影响。根据领英经济图谱研究院的研究，84%的美国会员所从事的工作中，可以利用 GAI 自动完成至少四分之一的重复性任务，从而提高效率。虽然 GAI 将减少职场人士用于某些技能(如写作或数据分析)上的时间，但它的影响并不局限于减少例行工作。GAI 还将推动对其他技能的需求，尤其是人际互动能力和专业技能。例如，GAI 可能会引导语言翻译人员将工作重点从逐字翻译，转向审校和认证机器生成的翻译，或者专注于特定的法律或文学内容。领英研究人员列出了 500 多项可能受 GAI 技术影响的技能，包括领英会员最常提及的一些技能:工商业:财务报告、电子邮件营销、数据分析传播和媒体:写作、编辑、文档、翻译、内容创建工程:软件开发工具、编程语言、数据科学人际互动:时间管理工具20理解 GAI作为一项快速发展的技术，GAI 有潜力执行过去只有人类才能完成的任务，如写作、创建内容和分析数据。新 GAI 工具可以减轻职场人士的工作量，并帮助专业人员(如教师)专注于工作中最重要的部分。为了更好地理解这一点，我们根据领英数据，分析了领英平台上一些最常见的职业(代表近五分之一的美国领英会员)。通过分辨哪些技能可由 GAI 来增强，哪些技能只能由人来完成，有助于预测 GAI 可能如何转变这些职位的工作方式和效率。注:由于某些技能不属于这些类别，百分比加总可能不是100%。21职业可由 GAI 增强的技能占比可由 GAI 增强的主要技能:可部分由GAI 辅助软件执行的主要技能人际互动能力和专业技能:需要由人来执行的主要技能，以及在可由 GAI 增强的基础上协同互补的技能人际互动能力和专业技能占比教师45%讲课计划、课程开发、教师培训、识字、辅导课堂管理、差异化教学、基础教育、教育技术、特殊教育53%软件工程师96%Jenkins、Docker 产品、AngularJS、TypeScript、GitJira、敏捷方法、Microsoft Azure3%护士6%患者护理、优质患者护理、患者评估高级心脏生命支持(ACLS)、护理、基本生命支持(BLS)、急症护理、重症护理90%销售人员59%自荐式电话、零售销售、外部销售、销售流程、内部销售进货、医院销售、心脏病科、内分泌科、医疗销售15%项目经理28%Scrum、提交资料、软件开发生命周期(SDLC)、敏捷方法、敏捷项目管理施工管理、项目估算、施工前、价值工程法、变更单44%客户服务代表76%电话礼仪、打字、客户支持保修、食品和饮料运营、进货、酒店服务、调度4%司机9%仓库运营、物流管理、货物运输规划卡车驾驶、专业驾驶、商业驾驶执照 A 类、商业驾驶执照、商业驾驶88%医生7%医学研究、癌症、心脏病医学教育、内科、外科、普外科、家庭医学、63%出纳员59%食品服务规划、商品销售进货、快餐、侍应、饮食经营22%儿童保育提供者20%课程规划、辅导儿童保育、儿童工作、照看儿童、儿童发展、保姆76%环境、健康、安全专家3%风险评估、根因分析、地理信息系统(GIS)环境、健康和安全(EHS)、事故调查、职业健康、工业卫生、环境合规性70%活动项目经理39%活动营销、酒店管理、餐饮策划、线上活动公司活动、活动制作、特别活动、会议策划、私人活动44%施工专家11%施工图、提交资料、Revit施工管理、施工、地面铺设、施工安全、施工前78%油田操作员1%项目调试、预防性维护计划石油和天然气钻井、钻机、油田、井控、定向钻井89%理解 GAIGAI 让人五味杂陈，不确定中夹杂着兴奋之情。GAI 释放的能力和效率，无疑将以某种方式影响我们所有人的工作。事实上，正如我们在 2023 年 6 月美国高管信心指数调查中发现的，只有 4%的高管由于 AI 对其员工队伍的影响，计划重新评估职位并减少员工人数。为了更好地理解这一点，我们研究了 GAI 可能如何影响三种职业教师、软件工程师、施工专家。教师教师的各种技能中，有 45%用于支持的一系列任务(如:讲课计划、课程开发、教师培训)，可以由 GAI 帮助提高效率。教师的职责内容约有一半涉及人际互动能力，如直接与学生打交道，这不太可能被 GAI 取代。教师可从 GAI 支持中受益的领域:课堂管理、差异化教学、特殊教育。软件工程师大多数软件工程师花费大量时间使用不同的编程语言编写代码，因而这一职业 96%的技能都可以通过 GAI 得到增强，显著提高工作效率(如:编程、编码和技术能力)。人际互动能力和专业技能，是对软件工程师技术工作的补充。例如，软件工程师用于编写代码的时间减少，便可更多地关注工作中的其他方面，包括涉及敏捷方法、Microsoft Azure 和 Jira(一种用于追踪工作流程进度，并与关键利益相关者开展有效沟通的工具)的工作，而这些方面对软件工程师的职业成功至关重要。此类技能几乎占软件工程师日常使用技能的 3%。软件工程师可从 GAI 支持中受益的关键领域之一:与技术和非技术受众进行更有效的沟通。施工专家施工专家的各种技能中，只有 11%可以通过 GAI 来增强(如:与施工相关的绘图、Revit 软件)。这种职业很大程度上依靠专业技能(78%)，如施工管理、地面铺设和施工安全。施工专家可以利用 GAI 的关键领域之一:提交许可证等重复性任务。22联系领英获取全球化人才解决方案人际互动能力变得比以往任何时候都更加重要。事实上，自从 ChatGPT 推出以来，美国职位发布信息中增长最快的一系列技能，都属于人际互动能力(如:灵活性和职业道德)。这证明了人际互动能力是各类工作的核心，也表明了人们之间相互合作对于工作的重要性。在美国，自 2022 年 11 月以来需求增长最快的技能是:灵活性 158%职业道德 120%社交感知力 118%自我管理 83#在美国，沟通仍是所有职位发布中要求的首要技能。92%的美国高管认为，人际互动能力比以往任何时候都更重要。来源:领英 2023 年 6 月美国高管信心指数调查参与领英互动，建立 AI 信心2.6 倍过去五年，拥有“AI 主管”职位的美国公司数量增加了 2.6 倍。借助领英 AI 产品和工具，分享知识、提升技能、发现人才对许多人来说，AI 可能仍是一个流行热词而已。但随着企业开始寻求将 GAI 整合入日常工作，在职场中与 AI 互动正迅速成为新常态，即使还处于早期阶段。AI 技能和 AI 相关职位的迅速兴起，表明越来越多的人正在利用这一机会，将自己定位在这一新兴技术的前沿。分析雇主和职场人士在领英上的互动方式，有助于挖掘宝贵洞察，了解 AI 正在如何开始影响职场从哪些 AI 技能正在增长以及在哪些行业中增长，到 AI 技能的落地速度，再到 AI 正在如何改变雇主期望。求职者、雇主、营销和销售人员，都在以各种方式分享关于 AI 的知识、提升技能，寻找顶尖 AI 人才，并利用领英的学习、招聘、销售和洞察产品的力量，解锁新的机遇和增长。我们的 AI 辅助产品推出已超过 15 年，我们不断向市场推出新产品，帮助求职者、雇主、营销和销售人员以及思想领袖主动拥抱 AI。受微软在负责任 AI 领域的领导地位的启发，并为了与之保持一致，我们分享了用于指导我们在领英工作的负责任 AI 原则。这些原则是我们的指南针，引导我们负责任地将 AI 作为一种工具，用于帮助领英会员实现其目标，并加快所有人实现经济机会。25领英如何创造经济机会:面向求职者的机会我们从领英会员那里听说，以简明扼要的方式，表述自己职业身份的精髓，是一项艰巨的任务。因此，我们正在领英上测试职业档案和消息个性化写作建议工具。对于职业档案，这一工具采用会员档案中已有的内容(如近期工作经历)，通过精心撰写的标题和“个人简介”版块，帮助会员以最佳方式呈现自身技能。对于消息撰写，这一工具提供个性化的写作建议，利用求职者公开档案和职位描述(包括用人经理的身份和档案，以及关于用人公司的信息)，为求职者定制一份消息草稿，以便求职者解决写作思路受阻的问题，轻松与用人经理开展对话。目前这一功能正在面向高级帐号会员进行测试，预计将在未来几个月更广泛地推出。面向招聘人员的机会我们知道，75%的招聘人员希望 GAI 能帮自己腾出时间，以便做更具战略性的工作，三分之二(67%)的招聘人员希望 GAI 能帮自己发掘新的候选人。因此，我们正在测试 AI 辅助消息和 AI 辅助职位描述功能，以帮助招聘人员更快找到合格候选人，并为招聘过程中更具战略意义的部分腾出时间，例如与候选人交谈并建立关系。当招聘人员发出个性化 InMail 时，整体接受率可提升 40%。但是，手动研究每一位候选人，并个性化撰写每一份消息，几乎是不可能大规模完成的。因此，我们正在领英企业招聘帐号中推出 AI 辅助消息，帮助招聘人员启动个性化消息，以便节省时间，提高候选人的参与度，并将更多时间用于建立有意义的联系，因为这才必须依靠人的技能。我们还知道，撰写职位描述可能是一项既耗时又痛苦的任务，尤其是当您正在努力吸引合适的候选人时。因此，我们正在测试一种新的 AI 辅助职位描述工具，将使职位描述撰写变得更快、更轻松。26面向营销人员和销售人员的机会我们的市场研究，旨在帮助销售和营销专业人员理解如何在销售过程中保持高效和战略性，以及如何让潜在买家发现自己公司的商业价值。我们在最新的调查中发现，GAI 已经与许多日常任务相关从撰写文案到发送推广邮件。除了现有的 GAI 工具之外，销售和营销人员还对使用更多自动化和 AI 工具表现出了强烈兴趣，希望利用这些工具完成任务，并充分提升工作成效。我们的数据显示，69%的销售人员预计他们对 AI 的使用将在未来六个月内增加。4我们也知道，销售和营销人员约 59%的技能将受到 GAI 的影响。为了抓住 GAI 赋能销售和营销人员的机会，我们已经研究了助力他们成功的最关键任务，并正在将相关功能嵌入领英营销管理工具和企业销售帐号产品中。这些任务范围广泛，包括构建有效的推广活动，寻找回复几率最高的最佳销售线索，以及研究可在高管级别对话中探讨的公司优先事项。借助领英营销管理工具和企业销售帐号，销售和营销人员可以更迅速地完成这些任务，腾出时间专注于销售和营销中更为关键的人性化因素:发现合适的买家，深入理解客户动机，建立关系，促成客户考虑产品并达成交易。4.领英决策者宏观经济脉搏调查，2023 年 4 月至 6 月。问题:未来 6 个月，您预计您所在的销售组织对生成式 AI 的使用会发生怎样的变化？生成式AI 是一种人工智能技术，可用于创建新内容，包括文本、音频、图像和视频。总样本数 N=1569。面向所有人的机会解锁存在于领英会员中的约 100 亿年集体经验智慧，有助于解决常见的职场问题。通过“协作文章”，也就是由 AI 辅助的对话发起工具，可将会员的洞察和观点，与领英发布的知识主题汇集在一起，解锁会员的集体知识，激发对话、学习和互动。许多工作所需的技能种类，自 2015 年以来已发生了多达 25%的惊人变化，由于 AI 等新技术的快速发展，预计到 2030 年，这一变化数字将达到至少 65%。我们理解帮助会员更新技能的重要性，因此已在领英学习中提供了 300 多门 AI 课程，并与微软合作推出了全球首张生成式 AI 专业证书由领英学习提供，免费直至 2025 年。无论您是刚刚开始职业生涯，还是经验丰富的专业人士，抑或是希望掌握最新进展的商业领袖，我们的课程都旨在帮助您学习新技能，提高工作效率，并加速职业发展。我们增加了 30 多个 GAI 课程，并将在未来一年内推出更多课程，包括:什么是生成式 AI？讲师:Pinar Seyhan Demirdag生成式 AI 提示工程入门 讲师:Ronnie Sheer对话式AI 入门 讲师:Ian Barkin面向业务领导者的生成式 AI 讲师:Tomer Cohen这一领域的众多专家正在通过领英分享关于 AI 的知识。关注这些知名AI 专家，与他们一起互动和学习:Bernard Marr、Cassie Kozyrkov、Greg Coquillo、Morgan Cheatham、Allie Miller 和 Tomasz Tunguz。敬请浏览我们最近的报道，包括更多值得关注的专家声音，了解关于 AI 的崛起对职场人的意义，以及 AI对关键行业已经带来的变革。领英的独特定位，让我们可以深入了解商业领袖和职场人士的所思所想，以及他们对于 AI 的运用方法。我们才刚刚开始理解 AI 在改变我们工作、学习以及与他人互动的方式上所具有的潜力。这是一个激动人心的变革时代，我们期待着未来发现和分享更多关于AI 对职场影响的洞察。28方法和致谢AI 技能指数1.AI 技能指数值衡量的是，与 2016 年 1 月的水平相比，职业档案中至少有 2 项 AI 技能的领英会员的比例增加了多少。例如，“3 倍”意味着具有 AI 技能的会员比例是 2016 年 1 月的 3 倍。该指标有助于我们了解会员获得 AI 技能的速度，或 AI 技能在特定国家、行业等的推广速度。2.我们对以下 25 个国家提供了全国层面的 AI 技能指数:阿根廷法国墨西哥瑞士澳大利亚德国荷兰土耳其比利时希腊波兰英国巴西印度葡萄牙美国加拿大爱尔兰新加坡丹麦以色列西班牙芬兰意大利瑞典3.为了确保数据质量以及保护领英会员的隐私，对行业层面可用的国家数据设有流动性约束。4.除非另有说明，整个分析过程中使用了 2023 年 6 月的最新数据。5.领英会员在领英档案中自我汇报自身技能。目前，领英已明确超过 38,000 种不同的标准化技能。领英的分类学家已将所有这些技能编码并分类为 249个技能组，即本数据集中的技能组。构成 AI 技能组的主要技能包括:机器学习、自然语言处理、数据结构、人工智能、计算机视觉、图像处理、深度学习、TensorFlow、Pandas(软件)和 OpenCV 等。30联系领英获取全球化人才解决方案我们追踪以下 121 个 AI 技能:3D 重建 Alexa算法分析算法开发人工智能(AI)人工神经网络关联规则音频合成 自动编码器自动聚类自动特征工程自动推理自回归模型 Caffe 分类认知计算Common Lisp计算几何计算智能 计算语言学计算机视觉概念漂移自适应条件图像生成卷积神经网络(CNN)数据结构深度学习 dSPACE进化算法专家系统面部识别特征提取特征选择模糊逻辑Gaussian 03生成对抗性模仿学习生成设计优化生成流程模型生成式建模生成式神经网络生成式优化生成式预训练生成查询网络(GQN)生成重放记忆生成合成手势识别图嵌入图网络图论超参数优化超参数调优 IBM Watson图像生成图像修复图像处理图像合成信息抽取信息检索智能代理JenaJulia(编程语言)Keras知识发现知识表示与推理关联数据Lisp机器学习元学习Microsoft Azure 机器学习模型压缩模型解释模型训练音乐生成自然语言生成自然语言处理(NLP)自然语言理解神经网络架构设计神经网络NLTK对象识别本体论 OpenCV Pandas(软件)并行算法解析模式识别Perl 自动化 概率生成模型概率编程提示工程PyTorch自动问答 RapidMiner推荐系统强化学习资源描述框架(RDF)Scikit-Learn语义技术语义网情感分析 Smalltalk语音识别统计推理风格迁移监督学习支持向量机(SVM)合成数据生成 TensorFlow文本分析文本分类文本生成文本挖掘文本到图像生成Thean时间序列预测无监督学习 变分自编码器变分自编码器(VAE)视频生成Web 挖掘 Weka WordNet3128领英职场人士信心指数的数据，来源于每两周通过电子邮件发送给会员的在线定量问卷调查。每一波调查约有 3,000 到 5,000 名美国会员响应。我们从中随机抽取样本，必须由这些会员决定是否参与研究。学生、全职家庭主妇/主夫和退休人员不在分析范围内，因此我们可以准确地反映出当前活跃在职场上的人员情况。我们对数据进行汇总分析，始终尊重会员隐私。数据按参与度水平加权，以确保能够公平地反映出平台上的各种活动水平。研究结果代表从领英会员的角度看到的世界；领英会员与市场总体人群之间的差异未考虑在内。领英高管信心指数是一项在线调查，每季度约有 5,000 名领英会员(副总裁或以上级别)参与。我们从中随机抽取样本，必须由这些会员决定是否参与研究。我们对数据进行汇总分析，始终尊重会员隐私。数据按职位级别和所属行业进行加权，以确保平台上高管的公平代表性。研究结果代表从领英会员的角度看到的世界；领英会员与市场总体人群之间的差异未考虑在内。领英决策者宏观经济脉搏调查，是在 2023 年 6 月 14 日至 6 月 30 日期间对 1,569 名销售决策者进行的一项非盲法调查。调查对象包括企业销售帐号客户和非客户。AI 主管职位:我们在会员的职位头衔中搜索关键词“AI”、“人工智能”或“机器学习”，再加上关键词“主管”，或者领英标准化职位级别“总监”、“副总裁”和“CXO”。2019 年至 2023 年的每一年，代表 7 月 1 日至次年 6 月 30 日的日期(为及时获得年中洞察)。我们以 2019 年的结果作为指数基准，以展示五年的增长。29致谢在此特别鸣谢本报告的共同作者、领英市场研究团队和数据科学家，以及更多团队的贡献。Karin Kimbrough，首席经济学家 Mar Carpanelli，高级数据科学家Sharat Raghavan，资深数据科学主管 Akash Kaura，高级数据科学家Murat Erer，数据科学家联系领英获取全球化人才解决方案

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中文大模型基准测评报告，中文大模型基准测评报告，20232023 2023.11.28 ChatGPTChatGPT发布一周年，中文大模型进展评估发布一周年，中文大模型进展评估目 录目 录0101 国.

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大模型时代：智能设计的机遇与挑战大模型时代：智能设计的机遇与挑战报告2023.06.01设计范式的迁移大模型时代到来设计能力的跃升链接能力整合能力拓展能力设计实践的重塑职业技能设计品质行业机会2目录目录人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量。国务院，新一代人工智能发展规划设计范式的迁移设计范式的迁移大模型时代到来3设计范式的迁移设计范式的迁移 4经验观察手工技艺经典设计01注重实用性和美感注重实用性和美感以设计师自身感受为基础，发挥个体设计才华，结果受设计师的经验、审美等因素影响。在数千年经验的沉淀与工业革命的推动下，设计师开始为更广泛的消费者设计产品。设计原则理论方法设计思维02注重用户需求满足注重用户需求满足以用户需求为导向，强调以人为中心的设计，解决定义不清晰的复杂设计问题。在商业模式的发展和个体消费需求的增长趋势下，设计师从同理心出发解决设计问题。智能算法工具软件计算设计03注重个性化与批量化生成注重个性化与批量化生成以计算机为媒介，利用数字化和信息化技术提升效率，支持设计结果的重用与扩展。在摩尔定律和数据型科学范式的影响下，设计师用智能算法和工具软件解决设计问题。来源：John Maeda，Design In Tech Report 2017经验观察/手工技艺设计原则/理论方法智能算法/工具软件设计知识空间设计领域的理论和实践的总体，包括设计的规律、技法、原则、方法和工具等。人类知识空间设计范式的迁移 5人类世界的信息和智慧的总体，涵盖人类对宇宙、自然、社会与人类自身的全部认知。模型知识空间设计领域知识的子集，特指利用大模型封装的设计理论和实践经验等知识。个人知识空间个人在学习、生活、工作中所获取的知识，受个人经历等因素的影响。人类知识空间人类世界的信息和智慧的总体，涵盖人类对宇宙、自然、社会与人类自身的全部认知。设计知识空间设计领域的理论和实践的总体，包括设计的规律、技法、原则、方法和工具等。智能设计04在大模型的推动下，设计师使用模型调用设计理论和实践经验等知识，在人机协作中完成设计任务。设计范式的迁移 6设计范式的迁移 7设计范式的迁移经验观察手工技艺经典设计在数千年经验的沉淀与工业革命的推动下，设计师开始为更广泛的消费者设计产品。01设计原则理论方法设计思维在商业模式的发展和个体消费需求的增长趋势下，设计师从同理心出发解决设计问题。02智能算法工具软件计算设计在摩尔定律和数据型科学范式的影响下，设计师用智能算法和工具软件解决设计问题。03智能设计04在大模型的推动下，设计师使用模型调用设计理论和实践经验等知识，在人机协作中完成设计任务。模型知识来源：John Maeda，Design In Tech Report 2017设计能力的跃升 8设计能力的跃升设计能力的跃升链接能力/整合能力/拓展能力在21世纪，我们将见证的不仅仅是100年的发展，而更像是20,000年的进步。We wont experience 100 years of progress in the 21stcenturyit will be more like 20,000 years of progress.雷库兹韦尔：加速回报定律，2001Ray Kurzweil,The Law of Accelerating Returns,2001全人类知识空间设计知识空间链接设计师与模型知识大模型能为设计师提供更全面和准确的知识支持，帮助设计师使用理论和实践经验，加速设计流程，提高设计质量。链接设计师与非设计师大模型能将设计知识转换成图像等更形象的媒介，帮助跨职能人员之间的设计理解，促进团队的协作沟通。链接能力 9设计能力的跃升链接能力设计师需要学习大量抽象的设计知识，并不断在实践中转化为设计能力，进而运用在设计任务中。/设计师与模型知识/链接大模型将抽象的知识以文本、图像、视频等形象化方式呈现，支持设计师在设计任务中快速使用。链接能力 10来源：Codex Community;Kaedim3d设计博主 Codex Community 运用人工智能内容生成（AIGC）工具推进鞋类网页设计的创意迭代。该博主采用 ChatGPT 编写创意方案，并将该创意方案作为文字提示输入到 Midjourney 中，进而获得多样化的鞋类设计网页，快速完成创意设计。#行业实践加速创意迭代Kaedim 平台支持由图片引导的快速和高清化 3D 模型生成。该功能使设计师能够更加迅速地将创意转化为 3D 模型，从而进行实时的视觉评估与改进。这种工作流显著提升了设计的迭代速度，能帮助设计师更快地实现设计目标。加速工作流推进#解决方案/设计师与非设计师/链接由于设计师与非设计人员对设计概念、设计语言以及设计实践的理解不同，彼此间的沟通与协作非常困难。借助大模型形象化的生成能力，不同领域的抽象知识得以形象化呈现，实现设计师与非设计人员间的高效链接。链接能力 11麦肯锡的研究报告显示，协作性更强的跨职能团队将为公司带来更高的业绩提升，推动业务的可持续发展。通过积极拥抱 AIGC，原有设计团队可以充分利用智能设计工具和外部设计供应链，从单一的设计职能团队转变为综合能力更强的复合型团队，从而促进业务创新。#行业实践推动团队转型升级Dora AI 是一个无代码网站构建平台，借助 AI 生成技术，平台可以通过文本快速生成可编辑、可交互的网站，也可以方便地创建网页交互动画。这能够降低跨职能设计团队成员间的沟通成本，加快网页设计迭代和反馈的循环，提升设计师与前端开发人员间的协作效率。赋能跨职能团队协作#解决方案来源：Dora AI;McKinsey,Redesigning the design department,2022全人类知识空间设计知识空间整合跨学科设计知识大模型可以整合跨学科的设计知识，为设计师提供更全面和深入的支持，帮助他们在设计中更高效地运用跨领域知识。整合跨领域设计流程大模型能够根据设计师所提供的需求与约束，整合跨领域的设计流程，帮助设计师生成兼具创意和实用性的设计方案。整合能力 12设计能力的跃升整合能力/跨学科设计知识/整合不同学科的知识以各自独立的形式存在，难以作为统一的设计资产得到有机整合，难以被设计师灵活地使用。大模型具备了整合跨领域知识的能力，帮助设计师在各类设计任务中更高效、更全面地查询、使用跨学科知识。整合能力 13来源：Opus.ai;AndoAndo 是 Figma 中的一款插件，被誉为设计师的 AICopilot。该插件能够协助设计师整合现有的设计需求、参考图像与元素形状等设计资产，启发设计师关于界面设计的创意，支持设计师通过文本描述设计目标得到设计参考。Opus.ai 是一款通过自然语言构建 3D 可交互场景的工具。该工具可以整合创建 3D 场景所需的模型、纹理等资产，并以用户输入的文本需求为驱动，逐步完善 3D 游戏场景。在设计过程中，用户提供的设计资产越丰富，输入的文本描述越精准，最终得到的场景细节也越完善。大模型的出现为推动跨学科知识融合提供了新的机遇。例如在仿生设计中，大模型可以整合生物学、工程学与设计学的知识，得到融合了蝴蝶元素的机械式座椅。#解决方案整合跨模态设计资产#行业实践推动跨领域知识融合/跨领域设计流程/整合UI设计、产品设计、建筑设计等垂直领域的概念设计流程大相径庭。跨领域设计需要掌握不同的设计流程。在大模型时代下，跨领域设计流程逐渐整合为“想法表达-模型生成-手工微调-成品导出”的过程。整合能力 14来源：造物云;Meta AI ResearchImageBind 是由 Meta 的研究人员推出的一项技术，能够统筹多种模态的设计任务。该 技术整合了文本、图片、音频、深度图、热力图和 IMU 数据等六种不同的设计资源，以应对如“音乐 图像-视频”的跨模态设计任务。在该模型的支持下，面向不同形式任务的设计流程可实现共融共通。造物云在生成式大模型的助力下，将商品摄影、宣传视频、营销文案中的设计元素统一成了人、货、场三大类别，发布了 AIGC 3D 融合的设计辅助创作平台。该平台可以帮助品牌、电商、设计公司低成本、高质量地创作海量商品营销内容，实现从“内容即服务”到“模型即服务”的模式创新。统一跨应用设计元素#行业实践统筹跨模态设计任务#学术前沿全人类知识空间设计知识空间拓展大模型的知识界限大模型本身具备巨大的潜力，设计师可以通过特定领域的设计数据对大模型进行微调以拓展模型的知识界限。拓展设计师的能力边界大模型在设计师不擅长的领域为其提供知识支持，拓展其能力边界，在协作中帮助设计师创造更出色和复杂的设计作品。拓展能力 15设计能力的跃升拓展能力/大模型的知识界限/拓展模型的能力受限于所用的训练数据和方法，拓展模型适配于其他领域的数据标注和训练成本十分高昂。只需给予简单的提示，大模型就能迅速地理解并将已有预训练知识快速迁移到对应的领域中。拓展能力 16来源：Alibaba Design;网易严选创新设计中心网易严选的设计师利用 Midjourney 平台，以文本关键词的引导方式，将文生图模型运用到了多种下游设计任务中。网易严选在实际设计业务中的应用探索包括生成品牌调性图、商品氛围图、材质特写图、商用版权图、产品设计图以及服饰模特换装图等。天猫设计师基于 LoRA 模型，利用极少的舞台空间设计图对图像生成大模型进行微调，使其具备了设计舞台空间的能力。在拓展模型知识界限的基础上，通过输入不同需求的文本描述，设计师就能利用大模型对不同的舞台风格进行概念设计。针对特定对象的知识迁移#行业实践针对下游任务的模型适配#行业实践不同领域间存在知识壁垒，导致设计师难以利用不同领域的知识，解决不熟悉领域的设计问题。模型能够整合海量多领域的知识，拓展设计师的能力边界，支持跨领域复杂设计问题的解决。拓展能力 17/设计师的能力边界/拓展来源：Figma插件parallax;Adobe Firefly;腾讯CDC体验设计由 Denis 等人制作的 Figma 插件 parallax，能够利用 AI 技术以 3D 视角排列平面设计图中各个图层内的设计元素，让设计师轻松地得到视差动画效果，并进一步将其换为 HTML、SVG、GIF 和 WebM 等不同格式的设计产出。设计结果的多模态转换#解决方案Adobe 在多个软件中加入了 AIGC 工具，实现了在设计实践中对平面设计师的全面赋能。全新的能力包括一键内容删除和填充、一键更换场景、图像边界拓展、快速渲染 3D 白模、基于文本生成矢量花型图片等。设计实践的多维度赋能#解决方案腾讯 CDC 体验设计团队利用 ChatGPT，分析总结受众的需求关键词，并在 Stable Diffusion 等方法支持下生成运营效果图像。在大模型工具的赋能下，设计师能更高效高质地串联内容策略定制、文本描述生成、图文内容应用等设计流程。设计流程的多链路串联#行业实践我们总是高估未来两年的技术改变，但低估未来十年的技术影响。We always overestimate the change that will occur in the next twoyears but underestimate the next ten.比尔盖茨Bill Gates设计实践的重塑设计实践的重塑职业技能/设计品质/行业机会设计实践的重塑 18智能水平提升，机械劳动取代挑战：职业技能AI技术的发展，极大地提升了机器在重复性、基础性设计工作中的效率。这使得设计师与AI间传统的“工具关系”被打破，许多与底层技法相关的“机械劳动”将逐渐被机器取代。职业技能 19来源：知衣科技;Alibaba Design 西湖心辰和知衣科技联合推出了一款面向服装设计行业的 AI 大模型 Fashion Diffusion。只需用户选择款式、颜色、材质等选项，即可在10秒内生成服装在模特身上的实穿效果图。通过对服装行业专业数据的学习，Fashion Diffusion 大模型极大改变了传统的服装设计流程。ControlNet 等技术的出现，赋予了 AIGC 工具根据 N 种条件对1张图像进行细粒度受控变换的能力。以建筑外观设计为例，设计师能够利用ControlNet，通过线稿草图对建筑结构进行控制，并快速得到多种风格渲染变换后的外观效果图。这种大模型的可控生成能力极大优化了设计建模、渲染中的机械劳动过程。服装设计工作的优化建模渲染工作的取代#行业实践#学术前沿打鱼记是产品经理刘飞的漫画作品。他在不使用任何额外素材的条件下，仅利用 Midjourney 通过文字描述创作完成。Nyric 是一个独特的游戏设计平台，允许设计师通过简单的文本描述来创建和探索详细而逼真的3D 世界，提供了更高的创建和定制自由度。职业技能 20/createlost city of Atlantis人机关系升级，创作门槛降低机遇：职业技能设计师与AI的关系从“工具关系”升级为“同事关系”，伴随而来的“劝导式”的设计流程让设计师更专注于创造性内容的思考，从而在人机协作的过程中，借助大模型的计算和推理能力，创作的门槛被进一步降低。来源：SdPaint;打鱼记漫画创作;NyricSdPaint 是一款基于 Stable Diffusion 的实时绘画工具。设计师在绘画区域中每画一笔，SdPaint 就能基于预输入文本和已有的线稿内容，补全整张画作。随着设计师笔画的增加，画面的细节也将实时完善。通过与 AI 的协作，设计师最终完成整张画作的创作。人机协作的创作赋能创意实现的门槛降低#解决方案#解决方案#行业实践设计品质 21模型知识同化，设计风格受限挑战：设计品质大模型是一个“收音器”，将所学的设计知识整合到模型中供设计师使用；但受限于知识的有限性，模型无法做到无限制的创意赋能。随着海量设计师利用同一模型进行设计流程的迭代，产品的设计风格可能趋于同化。来源：MidlibraryAIGC 工具虽然做到了对视觉设计、时尚设计、室内设计等跨领域设计流程的整合，降低了设计师在多个领域间迁移的难度，但也导致了设计师对各领域传统设计技法的生疏。这会使得设计师逐渐转向 AIGC 工具的提示词工程师，进而约束设计领域的创新性、多样性和灵活性，限制设计产品的独特性，最终降低设计的品质。AIGC 工具的设计生成过程主要依赖于已知的数据，缺乏设计师天马行空的创造力和想象力。过度依赖模型所具有的能力将导致设计实践过程中的创意受到制约，使得作品缺乏新颖性与突破性的设计元素。例如，在利用 Midjourney 等 AI 绘画工具进行平面设计时，多样的艺术风格会被固化为一个个关键词，这些关键词难以突破模型训练时艺术风格数据的局限，作品的多样性进而降低。包豪斯风格超现实主义新古典主义现代主义构成主义奥菲斯主义设计技法趋同#解决方案设计创意受限设计品质 22设计风格复用，用户体验提升机遇：设计品质大模型是一个“扩音器”，扩大设计师在实践中所创造知识的影响力。通过设计风格提示词复用、用户体验关键词定制等形式，作品的“创意”将数字化为开源资产，在社区进一步的发展迭代中，推动整体设计品质的提升。来源：Civitai;KOZ设计研究所在 LoRA 等小样本微调技术的帮助下，设计师能将自己独特的风格抽象成1个或多个可复用的提示词，并通过这些提示词激发模型在特定设计任务上的生成能力。在 Civitai 等平台中，设计师们分享了大量优质的提示词与相应的 LoRA 模型。这种设计风格的“开源化”，能够给行业带来更多的创新活力，推动行业整体设计品质的提升。设计师能够基于不同特征的用户数据引导大模型做出定制化的设计决策，从而针对性地提升不同用户的产品体验。例如，Netflix 根据用户的观影行为、风格喜好等数据为不同特点的用户群体进行画像，并针对性地推送不同的电影剧照。为行业带来可复用的设计风格为大众带来定制化的用户体验#解决方案#行业实践行业机会 23技法壁垒消失，行业冲击加剧挑战：行业机会不断涌现的AIGC工具降低了设计的门槛，提供了自动化、智能化的设计能力，打破了设计行业传统的技法壁垒。这样的趋势将加剧行业内部的竞争，使得设计师需要不断提高自己的专业水平和创造力，从而保持职业竞争力。来源：Galileo AI;即时AI;PLUG AIPLUG 推出了智能包装设计服务Package Design AI。用户只需上传自己的图像素材，Package Design AI就能在一小时内自动完成不少于1000组的商品包装设计。这极大改变了包装设计的传统流程，影响了包装设计师的就业。Galileo AI 是一款基于文本生成 UI 界面的 AI 工具，可以根据用户对 App 界面元素、风格主题等的需求描述，自动生成符合要求且具有一定复杂性的页面。这改变了传统 App 页面设计的方式，极大地降低了 App 界面设计的技法门槛，影响了 UI 设计从业者。即时 AI 是即时设计推出的 AIGC 产品，通过用户的自然语言表述，最快只需 30 秒即能生成可编辑的 App 界面设计初稿，从而帮助设计师甚至非设计人员完成设计任务。UI设计的行业变革#解决方案包装设计的行业变革#行业实践行业机会 24智能物种爆发，行业机会涌现机遇：行业机会行业被冲击得越深，机会也将被创造得越多。大模型时代的智能化，将带来“智能物种”的大爆发，促使所有领域的产品迭代升级。因此，各行各业对设计的需求将随之增长，行业机会大量涌现。来源：Home Design AI;小绿裙AI设计;浙大设计在大模型的支持下，面向不同领域的产品将迎来全面进化，从而具备更加强大的学习和决策能力，能更加高效、准确、创造性地解决领域中的实际问题。未来，设计、教育、科研、编程、商业等所有行业将涌现大量设计需求，为传统工作流程带来全新的变革。Home Design AI 是一款集成了40余种风格的家装设计工具。用户能够轻松且快速地看到对已有的家装进行风格变换后的效果。对于用户的需求，模型只需文本和参考图像等简单的输入，就可以将其映射为令人满意的设计结果，使得人人都能成为自己的设计师。由 AIGC 生成的小绿裙设计作品近日在小红书走红，并迅速被商家进行打版和销售。这种由 AIGC 先出设计图，再由用户驱动推进制造的 C2M 模式正迅速重塑传统的电商规则。模型推动的设计大众化#行业实践模型赋能的智能物种爆发#解决方案#学术前沿25挑战智能设计智能设计行业冲击加剧技法壁垒消失设计风格受限模型知识同化机械劳动取代智能水平提升设计风格复用用户体验提升人机关系升级创作门槛降低链接能力整合能力拓展能力机遇智能物种爆发行业机会涌现在大模型的推动下，设计师使用模型调用设计理论和实践经验等知识，在人机协作中完成设计任务。大模型时代：智能设计的机遇与挑战报告未来10年的科技进步，将超过之前100年的总和。Well experience more technological progress in the coming decade than we did in the preceding 100 years put together.The top trends in tech麦肯锡,2021报告团队浙江大学：尤伟涛、程卓艺、陆胤瑜、陈实、孙凌云阿里巴巴：杨光、杨昌源、杨智渊浙江大学国际设计研究院阿里巴巴设计浙江大学-阿里巴巴前沿技术联合研究中心特别鸣谢中国人工智能学会-智能创意与数字艺术专委会

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AIAI 视觉赋能智造白皮书视觉赋能智造白皮书工业互联网产业联盟（工业互联网产业联盟（AIIAII）20232023 年年 1111 月月声声明明本报告所载的材料和信息，包括但不限于文本、图片、数据、观点、建议，不构成法律建议，也不应替代律师意见。本报告所有材料或内容的知识产权归工业互联网产业联盟所有（注明是引自其他方的内容除外），并受法律保护。如需转载，需联系本联盟并获得授权许可。未经授权许可，任何人不得将报告的全部或部分内容以发布、转载、汇编、转让、出售等方式使用，不得将报告的全部或部分内容通过网络方式传播，不得在任何公开场合使用报告内相关描述及相关数据图表。违反上述声明者，本联盟将追究其相关法律责任。工业互联网产业联盟联系电话：邮箱：aiicaict.ac.c前前言言当前，全球新一轮科技和产业革命蓬勃兴起，对制造业的生产方式、商业模式和产品形态带来深刻影响，以智能制造为核心的制造革命尤为突出。一方面带动众多新技术、新产品、新装备快速发展，催生出一大批新应用新模式，驱动新兴产业快速成长，另一方面，智能制造帮助传统产业实现生产制造与市场多样化需求之间的动态匹配，减少消耗、提高品质，大幅提高劳动生产率。依托智能制造推动传统产业转型升级，重塑制造业竞争新优势，已成全球普遍共识。以人工智能为代表的新一代使能技术创新和应用正进入空前密集活跃期，通过工业知识和数据科学的紧密结合，大幅提升对问题的洞察与预判能力，为设计、生产、管理、服务等环节的优化提供智能化决策支撑，不断拓展智能制造发展空间。可以说，AI 智能制造已经成为制造业乃至产业升级的主战场。白皮书以“视觉赋能，智引未来”为主线，分析了 AI 赋能智能制造的核心作用、典型模式与场景，以视觉类应用为切入点，系统梳理工业视觉的发展历程、核心技术路径与应用场景，分析产业实施的问题痛点，以深度学习技术路径中的实际案例指明 AI 视觉方案架构与落地可行的具体模式，并提出未来工业视觉及 AI 智造深入推广的建议，以期能与业内同仁共享成果，并对产业实践贡献微薄力量。牵头编写单位：中国信息通信研究院华为技术有限公司参与编写单位：百度在线网络技术（北京）有限公司中国科学院自动化研究所羚羊工业互联网股份有限公司深圳市信润富联数字科技有限公司河北工业大学中国电信研究院树根互联股份有限公司凌云光技术股份有限公司美云智数科技有限公司谷斗科技（上海）有限公司卡奥斯物联科技股份有限公司中移（上海）信息通信科技有限公司IBM（国际商业机器（中国）有限公司）腾讯科技（深圳）有限公司新华三技术有限公司中工互联（北京）科技集团有限公司工业互联网产业联盟公众号目目录录一、AI 赋能“智”造落地.1（一）新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活力.1（二）AI 是智能制造的关键支撑.2（三）AI 智能制造的主要模式与场景.3二、工业视觉为智能制造打开“新世界”.8（一）工业视觉发展历程.8（二）工业视觉应用场景.13（三）典型行业应用案例.17三、AI 视觉解决方案与实施.26（一）以深度学习为核心路径的 AI 视觉解决方案部署实施需求.26（二）AI 视觉方案技术架构.30（三）AI 视觉方案部署.36（四）AI 视觉赋能产业转型升级典型案例.38四、挑战与建议.44（一）问题与挑战.44（二）推进建议.45 1 一、AI 赋能“智”造落地（一）（一）新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活新产业革命与数字化浪潮交汇，焕发智能制造新活力力人工智能技术开始买入新阶段。世界科技发展处于快速进步之中，信息通信、先进制造、新材料和新能源等技术的创新加速和交叉融合爆发了新力量，人工智能是引领未来的新兴战略性技术，是驱动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。自 1956 年诞生以来，相关理论和技术持续演进，直到近十年，得益于深度学习等算法的突破、算力的提升及数据积累，人工智能得以实现从实验室向产业实践的转变。尤其，通用人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正以大模型为先导加速向经济社会全面渗透融合，与我国新型工业化进程历史性交汇，孕育制造业转型升级的新手段、经济高质量发展的新引擎、抢占全球竞争制高点的新机遇。智能制造加速融合创新，共性赋能技术体系逐步形成。智能制造赋能技术体系包括 OT 技术、ICT 技术和融合类技术。OT 技术聚焦智能升级，通过数字传感器技术与数字控制等传统技术在 ICT 赋能下逐渐迈向智能化；工业互联网平台等 ICT 技术正成为智能工厂建设的重要基础设施，部分工厂也已经开始探索构建 5G 网络等基建的落地应用；融合类技术重点围绕故障诊断、视觉识别等应用进行创新突破，聚焦典型制造场景的数据挖掘是当前智能制造示范工厂建设关注的重点技术领域。其中，大数据分析、视觉识别等人工智能技术已经成为智能制造赋能技术体系中 2 探索最活跃、最核心的领域。据中国信通院对近年智能制造示范工厂案例统计表明，AI 技术应用占比近 15%，成为赋能技术体系中最关键的技术族之一。（二）（二）AIAI 是智能制造的关键支撑是智能制造的关键支撑AI 与制造业加速融合，引发多方面变革。一是变革技术产品研发方式。人工智能有效利用产品研发过程中的历史数据，迅速开发出性能强悍的产品，还通过对各类物理、化学特性与生产指标的对应关系进行建模，优化加工流程与参数，实现工艺创新。二是提升企业生产全环节质量与效率。人工智能基于“数据 知识”跨越传统工艺机理依赖实现创新优化，通过智能分析确保生产核心要素处于最优状态，打通企业上下游数据，实现全流程的资源协同与系统性提升。三是加速变革企业资源组织模式。通过各类制造要素的全面数字化和联网化，实现产能、设计、技术、金融、物流及配套服务等资源的网络化集聚和基于 AI 的动态优化配置。四是构建新型服务与商业模式。通过对设备或产品运行数据开展智能分析，向用户提供增值服务，同时创造大量新需求和新盈利模式，带动产业智能化升级。此外，大模型成为深度学习、知识图谱、NLP 等技术融合底座，整合工业多模态数据，全面提升感知与决策能力。“AI 智能制造”推动产业创新升级。装备领域通过叠加人工智能技术，实现加工误差补偿、自动化编程等应用创新，并利用 AI 预测生产过程状态，自动调整装备参数，提高生产制造装备实施运行优化能力，实现产品形态变革与价值创新；自动化与工业控制系统聚焦边缘侧开展数据复杂分析，实现融合 AI 技术的工业边缘平台，能够提供对设备性能、运行时间的实时分析及异常操作排查等功能，不断拓展边缘系统/平台智 3 能化能力，实现过程监测优化与运维分析；平台与工业软件基于 AI 技术不断深化创成式设计、生产管控、流程智能自动化等细分领域的智能化水平，并逐步提升解决小数据、实时性等痛点问题的能力。未来随着大模型的逐步融入，与新型控制、网络、边缘计算等技术融合创新，有望推动制造业支撑产业体系逐步走向灵活开放、智能协同的新模式。（三）（三）AI 智能制造的主要模式与场景智能制造的主要模式与场景AI 概念诞生至今已有 60 余年历史，从最初的专家系统到当前主流的深度学习、大模型等技术，AI 智造的应用场景种类不断增多、覆盖范围不断扩大、智能化特征不断增强。目前，AI 已经在制造业研发、生产、管理、服务等全环节全领域均形成了典型应用场景，总体来看主要形成感知识别、建模优化和推理决策三类应用模式以及九大核心场景，近百个细分场景的应用体系。图 1-2：AI 智能制造主要应用模式与场景 4 1.感知识别应用：当前推进热点与焦点感知识别应用以 AI 视觉算法技术、语音识别等为核心，尤其 AI 视觉是当前应用成熟度最高、范围最广的模式，主要聚焦生产管理环节形成典型应用。一是以产品质量为核心的生产结果检测。主要面向在制品质量管理环节，包括表面缺陷检测、组装防错检查、零件错漏检测等细分场景。二是以生产作业为核心的生产过程监测。主要面向车间内部产线环节，包括零件抓取/分拣、生产组装、视觉焊接/装配、表计数据读取、产线运行情况检测等细分场景。三是以安全为核心的资源状态监测。主要面向人员、车间环境、厂区和设备等对象，实现安全生产与管理，包括员工安全帽识别、园区越界/闯入识别、车间明火/烟雾等安全情况识别、设备运行情况监测等细分场景。图 1-3：AI 智能制造视觉核心应用场景视觉应用能够成为工业领域的应用热点与焦点主要有几方面原因：一是视觉类应用的成效较为直观显著，投入产出率和投资回报周期相对清晰，具有较高的“性价比”；二是视觉类应用实施相对独立，由于原始视觉数据大，不便直接接入工厂管理系统，必须在视觉采集端完成实 5 时处理，只有表征最终结果的少量特征信息才有必要接入工厂管理系统；三是图像相关技术及行业通用性强，有专用的模型（如 CNN）。四是工业图像、视频等数据获得性相对较强，具备 AI 赋能的基础条件。据中国信通院统计，在所有工业 AI 应用场景中，视觉类应用规模占比近半，成为当前应用最为广泛成熟的模式。2.建模优化应用：场景最多，覆盖最广建模优化应用的技术核心是以数据驱动的建模优化，已覆盖工业全环节实现典型应用。一是智能驱动的研发创新。通过 AI 数据分析，全面变革传统依赖人工经验和重复试验的研发模式，加速创新周期、减少创新成本，甚至能够在此基础上建立超越传统认知边界的创新能力。二是生产管理重点环节的分析优化。通过全面感知和智能分析，进一步对现有工艺、物料、质量、能耗、安全等进行智能优化，是当前 AI 智能制造领域集中度最高的场景。三是设备产品的控制与运维。面向各类现场装备和产品，基于 AI 提升实现装备产品的智能分析、预测与优化功能，提供智能化运维服务。四是基于数据驱动的服务与商业模式变革。通过大数据分析，能够向用户提供个性化多元化增值服务模式，甚至实现现有商业模式的变革创新，全面拓展价值空间。6 图 1-4：AI 智能制造数据建模分析核心应用场景此类应用模式占据了大半 AI 智能制造的场景，且几乎覆盖了工业全环节全领域。随着工业数据规模不断增长，为数据建模寻优类应用提供了很好的基础条件；此外，深度学习、迁移学习等各类算法技术持续创新，数据挖掘分析能力也在不断提升，数据寻优类模式将发挥更大赋能作用。3.推理决策应用：起步最早，潜力最大推理决策应用以知识工程为核心技术，知识累积门槛和场景价值化成为应用推进的关键条件，已从形成两类典型推进路径。一是基于规则的诊断推理。通过“规则一切可以规则化的经验”，把领域专家、工人 7 的行业经验或者已有决策流程固化下来，是人工智能在工业应用最早的技术，通常解决设备、生产等车间内部简单的控制决策类问题。二是基于知识图谱的决策与检索。通过全面梳理汇总与任务相关的工业知识、常识、各类对象关系等，形成工业级知识图谱，目前已在工业设计、故障诊断与溯源领域、供应链管理等复杂管理决策类场景有部分应用。图 1-5：AI 智能制造经验知识决策核心应用场景虽然当前经验知识推理决策类应用匮乏，尤其工业知识图谱的构建成本高、应用场景尚不清晰，目前此类模式应用占比不足 10%。但随着工业机理知识的累积沉淀与认知推理相关理论的突破，知识图谱等技术与深度学习技术不断走向融合，未来必将成为工业真正实现智能化的有力工具。人工智能赋能智能制造的潜力和空间巨大，视觉领域 AI 智能制造增速较快，已处于爆发拐点。据埃森哲统计，到 2035 年，人工智能技术的应用将使制造业总增长值(GVA)增长近 4 万亿美元，年度增长率达到4.4%。此外，智能制造企业对 AI 表现出较高的认可度和关注度，根据 8 Capgemini 对 806 家企业的调研结果显示，全球超 60%的智能制造企业认为 AI、5G 等新技术将成为数字化转型的关键支撑因素，66%的企业意识到机器学习、高级数据分析等 AI 技术能够起到关键作用；IDC 和微软对亚太地区主要制造业进行调查后发现，76%的制造业企业领导者认为 AI将在未来三年内帮助企业提升竞争力。工业视觉作为 AI 智能制造的热点和焦点，其覆盖领域广泛，主要集中在 3C 电子、锂电池、纺织轻工业、汽车、半导体等行业，需求增速不断上涨；同时，工业视觉产业持续创新发展，预计近五年复合增速为 25%，国产化替代率均值已达 50%。基于此，白皮书将聚焦制造业的感知识别应用中的 AI 视觉做重点分析。二、工业视觉为智能制造打开“新视界”（一）（一）工业视觉发展历程工业视觉发展历程1.概述工业视觉（或机器视觉）是利用具有空间位置分辨能力的“光信号”进行的非接触测量与判断，并产生控制动作的系统。工业视觉概念始于20 世纪 50 年代，是人工智能正在快速发展的一个分支，涉及计算机科学、机械、图像处理、模式识别等诸多领域的综合技术，被誉为“工业之眼”。根据美国制造工程师协会（SME）机器视觉分会以及美国机器人工业协会（RIA）自动化视觉分会的定义，工业视觉是通过光学的装置和非接触的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。一个典型的工业视觉应用系统通常 9 包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。工业视觉具有极大的发展潜力。在智能制造的浪潮下，生产线对工业设备提出了新要求，“智能工厂”已经成为一个愈加流行的术语。智能工厂对生产自动化、工作效率、安全生产、产品质量等均提出了更高的要求，而工业视觉作为智能工厂的“眼睛”，不仅能够模仿人类视觉能力，还能对所“见”物体展开精准测量与定位等高级操作，实现对质检、安防等工业核心环节的检测能力综合提升，最大限度降低人工成本，已广泛应用于产品质量检测、生产安全防护、零部件分拣、人机协作等关键工业场景，为智能工厂打开“新视域”。据中国信通院对 2021 年智能制造试点示范工厂典型应用场景统计表明，生产作业与质量管控成为占比最高的两个应用场景，占比超 35%。其中，在近 50 个细分应用领域中，基于工业视觉的智能在线检测位居榜首，占比近 8%。同时，工业视觉的市场规模也逐步扩大，据中国机器视觉产业联盟统计预测，到2026 年我国市场规模将突破 543 亿，正逐步成为世界工业视觉发展最活跃的地区之一。2.技术路径：由数字视觉到 AI 视觉随着工业数据规模提升、人工智能算法突破，工业视觉技术不断向更复杂的工业场景实现应用创新。同时，以深度学习为核心的前沿算法技术加速与机器视觉融合，推动工业视觉由数字视觉向 AI 视觉不断演进，当前共形成四个相对清晰的技术路径。一是基于传统模式识别的数字图像处理技术路径。该技术路径主要依赖数学理论与人工经验，通常包含图像特征提取和模板匹配等环节。10 图像特征提取通过基于颜色、纹理、形状等特征的识别得到图像的“特征信息”表示或描述，特征提取的精度对后续特征点匹配精度、模板匹配精度等方面均有影响；模板匹配是对某一特定对象物体的图案或轮廓位于图像的位置进行判断,通过与参考模板进行对比进而识别对象物体。基于模式识别的机器视觉技术可以完成 95%以上的产品表面缺陷检测和量测任务，算法简单可快速应用。但该方法同时具有一定的局限性，无法实现自动提取特征，且只适用于轮廓清晰、缺陷单一的产品，并不适用于背景复杂的产品。该技术适用于工业大批量生产的场景，这些场景中背景相对固定且简单，需要快速完成检测任务。二是基于传统机器学习的路径。机器学习能从一些样本数据中得出不能通过原理分析总结出的规律。通常采用支持向量机、决策树、浅层神经网络等分类能力较强的算法，常应用于印刷品、食品等缺陷检测场景。基于传统机器学习的方法首先需要人工分析图像特征，再通过图像算法对特性进行提取，最后通过机器学习中的分类器基于图像的数字化特征对其进行标签分类。在该过程中，只需少量典型类别的图像与各个类别间的临界图像即可完成分类任务，但人工特征分析仍在该过程中占主导地位。该技术路径在只有“好品”与“缺陷品”的二分类任务中表现良好，对于多类型缺陷的判断并不能发挥其性能。此外，该路径是基于人工分析所得到的显性特征进行缺陷类型判断的，需要专家知识作为支撑，且所考察的特征不够抽象深入，因此自适应性和泛化性较弱。但其鲁棒性较好、部署速度较快，适合于较为简单场景下的检测任务。11 三是基于深度学习的路径（AI 视觉）。深度学习是机器学习的重要技术分支，可以形成更抽象的高级属性类别或特征，通过采集大量图片后进行标注，再把图片放入网络训练并调节参数和网络结构，再次训练后得到最好的分析结果。基于深度学习的检测方法因具有检测效率高、学习能力强、自动化程度高等特点,广泛应用于生产过程中人员安全、多种产品缺陷检测等场景，因其能够很好的解决复杂特征刻画问题，使手工特征的研究大大减少。典型的深度学习网络有：卷积神经网络，可以从输入的数据中学习到抽象的本质的特征信息，对高维数据有较强学习能力，但计算复杂度随网络层数增加而急剧增加；深度置信网络，有较强的扩展性，适合对图像进行多分类、识别处理，但较为依赖专家经验；全卷积网络，可以接收任意尺寸的图像且可对其进行像素级分割，在此基础上获得高层语义先验知识矩阵，但对图像的细节信息不敏感且收敛较慢；Transformer结构，在训练效率、图像分类、分割等任务中取得优异效果，正在成为学习序列数据(包括文本、图像和时间序列数据)的通用框架。深度学习方法适用于复杂缺陷检测、更智能的图像识别场景，但除了需要结合专家知识选择更适合的算法模型与调整网络参数外，还需要大量训练数据才能更好地发挥其优势。四是前沿机器学习技术路径。基于图像处理、机器学习算法往往能够解决相对简单或具有较大数据量的视觉问题，而面对数据样本不足甚至缺乏、未知缺陷等各类复杂情况时，应用小样本学习、零样本学习、元学习、SAM 分割等新型机器学习技术能够在一定程度上解决稀疏样本条件下对零星缺陷、故障等识别问题。12 除了上述在指定任务空间内的样本稀缺问题解决方法外，许多学者将跨任务的迁移学习应用到机器视觉的深度学习训练中，进一步提升了检测系统的性能，使得面对同时缺乏数据和机理的情况时，也能较好地解决其冷启动问题。3.发展趋势一是强化小目标检测精度。在工业生产现场，基于视觉感知进行缺陷检测、人员识别、安全帽检测等应用场景，常面临因距离远、背景大、遮挡多等因素导致的微小目标挑战。通过在深度学习基础上叠加数据增强、多尺度学习等技术策略，能够提升工业视觉模型对小目标检测的精度。未来，工业复杂环境将对小目标检测精度提出更高的要求，不断驱动解决小目标问题的技术创新。二是提升对未知长尾目标的识别能力。基于工业视觉技术进行识别、检测、引导和测量等应用时，随着产线迁移、产品工艺升级等变化，往往会产生与预期检测目标不符的对象，如新缺陷识别、未知物件抓取等。通过零样本学习、无监督/半监督学习等方法，能够实现对未知目标的检测。当前，生成式 AI 以文生图，以图生图的 Diffusion 扩散模型，ControlNet 技术使得零样本学习、小样本学习问题变得容易，通过大量生成用户自定义的仿真图片，在项目开发的前期，可以快速评估项目最终能达到的效果，减少试错成本，提高整体投入产出比。针对工业制造少存图、高良率、新缺陷漏检等生成无穷多缺陷数据，可以快速（降低60%）部署实施。三是技术融合提升检测准确率。随着深度学习赋能工业视觉应用的程度与范围逐步拓展，与跨领域技术的融合脚步也在不断加快。针对行 13 业与工业场景差异化，通过叠加传统图像处理算法、传统机器学习算法等技术组合，能够提升目标检测的准确度。例如在 PCB 缺陷检测场景，通过“CNN 图像处理”的技术组合模式能够去除噪声干扰突出特征信息，检测准确率高达 95%。此外，随着 ChatGPT 的爆火，人工智能大模型成为技术热点，能以标准化模型手段应对分散的工业场景，提高模型泛化性和模型精度，当前在工业视觉领域开展了初步探索。（二）（二）工业视觉应用场景工业视觉应用场景通过对应用场景的复杂度高低和可获得有效样本量的大小进行分类，得到工业视觉技术的应用场景分布图，如图 2-1。图中，纵轴是场景复杂性，与具体任务的复杂性和其中涉及的工业机理复杂性直接相关；横轴是样本量，与企业实际生产过程中能获得的场景有效样本数量相关。据此，将以产品质量为核心的生产结果检测、以生产作业为核心的生产过程监测和以安全为核心的资源状态监测三大典型应用模式的主要细分场景进行映射，得到工业视觉技术与应用的总体视图：图 2-1：工业视觉应用场景 14 1.图像处理技术路径与场景常用于简单背景下的有无判断场景，该场景下的检测对象较为明确，可匹配的特征明显，对数据量没有特殊要求，适合发挥该技术效率高、准确率高的优势。以质量为核心的生产结果检测模式主要包含计数/遗漏检测、快速质量检测、有无检测等场景。计数/遗漏检测主要适用于背景固定的场景，如在某工作台上对完成的零件计数；快速质量检测主要是用于产物结果明确且缺陷明显的场景，如快速判断边缘光滑的产物是否有不规则毛刺；有无检测主要是用于明显缺漏的检测，如是否有零件少焊接的情况。以安全为核心的资源状态监测模式主要包含泄露检测等场景。泄露检测主要用于有明显光谱特征(物质成分)、形态特征变化、或者环境特征(温度、光照通透度)变化的场景，如有色的毒性气体外泄监测等，或是监测安置有害物质的容器外观是否产生明显破损。以作业为核心的生产过程监测模式主要包含视觉定位、尺寸测量等场景。视觉定位主要用于检测对象相比于背景较为明显的场景，如机床基板上零件位置的确定，或是工件的投放点定位；尺寸测量主要用于背景相对单一的场景，如基座上的零件长度测量。2.传统机器学习技术路径及场景常用于情况较明确的二分类场景，该场景下检测对象的特征较为显性，对象可能处于的状态较为明确，对数据量要求不高，适合发挥该技术成本低、节约人力的优势。以质量为核心的生产结果检测模式主要包含外观质量检测、组装防 15 错检查等场景。外观质量检测主要适用于多特征联合判定的场景，如从容器形变、内容物颜色偏差等多角度共同判定装罐质量水平；组装防错检查主要是用于较为复杂的产品局部零件组装质量检测。以安全为核心的资源状态监测模式主要包含泄露检测等场景。泄露检测主要用于借助其他设备的关联反映来判断的场景，如无色无味但有腐蚀性的气体泄漏，可采用气体的光谱特征或通过周边环境的变化来联合判断。以作业为核心的生产过程监测模式主要包含监控仪表读取、视觉定位等场景。监控仪表读取主要用于预警判断，如单一仪表示数过高或有该趋势，或者多仪表有较小同向偏差，能提前预警；视觉定位主要用于较为复杂的背景，如 PCB 板上的焊接点定位。3.深度学习技术路径及场景常用于多检测对象的复杂判断场景，该场景的复杂性较高，可参考的数据量较大，检测对象的特征高度抽象且较为隐性，对象质量标准界限较模糊，以人工判断为主的场景，适合发挥该技术适应性高、识别力强的优势。以质量为核心的生产结果检测模式主要包含复杂缺陷检测和 3D 缺陷检测场景。复杂缺陷检测主要用于组成零件多、缺陷复杂的场景，如高度集成的电子器件缺陷检测，或者样式复杂的纺织品花纹缺陷检测。3D视觉检测主要借助 3D 成像系统，利用三维信息更加稳定地完成检测。以安全为核心的资源状态监测模式主要包含车间安全监测、人员行为安全监测、设备巡检、厂房安全监控等场景。车间安全监测主要用于车间环境危险监测，如零星火灾、绝缘层脱落导致的电线裸露等；人员 16 行为安全监测用于判断人员的行为是否符合安全规范、人员所在区域是否符合级别规定等；设备巡检用于判断设备运作状态是否正常，也可用于预测设备寿命和故障预测。厂房安全监控用于判断是否有非授权人员在厂房内实施破坏窃取等行为，也可用于对厂房整体的作业环境安全进行监控判断。以作业为核心的生产过程监测模式主要包含零件姿态识别、物品智能分拣、焊缝跟踪、AGV 视觉导航等场景。零件姿态识别主要用于组装、加工、抓取前的零件姿态确定，以计算出更好的路径或抓取点；物品智能分拣主要用于传送带上的多种物品快速分拣，在重量、电磁属性类似但颜色或外观有差异的物品上尤为适用；生产进度跟踪主要用于复杂工艺中的加工进度检测，或者较长工艺生产线上的总进度确认；AGV 视觉导航主要用于配合激光、导轨类 AGV 的终点操作辅助，或是纯视觉导航的高机动性 AGV 场景。4.前沿机器学习技术路径与场景常用于少见缺陷、故障检测场景，该场景下检测对象的特征不明确，缺陷或故障次数相较于总体样本而言非常少，适合发挥该技术样本需求量少的优势。以质量为核心的生产结果检测模式主要包含新型缺陷检测、小样本缺陷检测等场景。新型缺陷检测主要用于新兴产业中前沿产品的外观缺陷检测，可借助传统产品或局部相关产品的经验进行预测；小样本缺陷检测主要用于不同生产商或不同批次的同类产品外观缺陷检测，虽然缺陷本身较为常见，但具体至生产商或批次后样本量较小，导致缺陷特征及其关联关系不明显，从而影响检测效果。17 以安全为核心的资源状态监测模式主要包含零星故障监测等场景。零星故障监测主要用于新建厂房、车间的故障监测，或是安全系数较高场所的极少数故障监测，或是未知故障监测。以作业为核心的生产过程监测模式主要包含柔性工艺处理等场景。柔性工艺处理指的是面向用户个性化需求的柔性组合产线，大部分的组合都是未曾出现或较少实施过的，需要将前沿机器学习应用到机器视觉中，根据所采集动态图像实时调整处理。不同技术路径都有差异化的适用场景与优势。随着人工智能技术的不断发展以及工业视觉应用领域的广泛化，对检测问题多样化、检测准确度和泛化能力都提出了更高的要求。深度学习技术能够对数据提取更加深层次的属性类别与特征，已经成为了工业视觉研究领域的重点与市场需求的热点。（三三）典型行业应用案例典型行业应用案例1.消费电子图 2-2：AI 视觉赋能消费电子行业应用 18 消费电子制造产业是我国的支柱性产业，是推动我国产业结构转型和优化升级的核心基础产业。以智能手机为代表的消费类电子产品具有生命周期短、更新换代快的特点，导致产线设备更新频繁，对其上游的机器视觉行业产生巨大需求。同时，消费电子元器件尺寸较小，产品不断精密化，对生产作业精度、产品质量管控能力等方面的要求逐步提升，利用工业视觉技术进行检测可以实现降本增效的作用。但当前消费电子制造企业长期面临着产品质量提升困难、市场响应不够敏捷等痛点，亟需机器视觉技术深入赋能消费电子行业应用。同时，消费电子产品不断走向高端化、精细化，将持续激发机器视觉技术实现创新突破。随着新一代信息技术和消费电子元器件制造行业深度融合，正推动该行业发生着深刻的变革，为行业打破当前发展困局提供了有效路径和可行方法。聚焦 AI 视觉领域，一方面，工业视觉赋能电子产品质量检验。面向 PCBA、封装、面板等主要电子元器件，围绕原材料复检、制程质量管控、外观等生产关键环节，实现 PCB 印刷电路检测、板元件位置和LOGO 印刷缺陷检测等应用，有效提升检测精度和检测效率，提高产品良品率和直通率，大幅度降低人力成本。另一方面，工业视觉辅助制程过程精准作业。面向 PCB 制造、SMT 贴片和 SMD 贴装等过程，应用工业视觉进行精确元件识别与定位放置、设备引导与校准等，实现 SMT 原件识别与放置、SMD 贴装定位和 LCD 玻璃定位等应用，提高作业效率与操作精度，进而提高生产效率和降低废品率。电子组装质量检测宝德计算机系统股份有限公司在进行电子产品组装过程中，常面临操作不规范、隐患多，工序过程防呆困难，人工质检效率低，19 用工成本高，质量检验数据未数字化管控等问题。通过采用华为 AI质检解决方案，通过对质检工位回传图像进行 AI 分析，并将这些数据在深度学习框架中予以训练，从而获得通用化特征参数与模型，实现敏捷、高性能的通用化缺陷检测能力。该解决方案能够完成器件安装、标签、划痕等多种质检工作，覆盖 PCB 主板放置、安装等多道工序，实现产品组装和包装制程质量检测的智能化与可追溯，检验准确率提高至 99% ，全面提升产品质量的同时也提高了生产效率。2.家电图 2-3：AI 视觉赋能家电行业应用我国是家电制造大国和出口大国，家电业生产规模居世界首位，自主创新能力已进入全球前列。随着国内消费市场升级，用户对家电产品质量要求越来越高。在家电生产制造过程中，各零部件的生产、组装、出厂等核心生产流程环环相扣，一旦其中某环节出现失误，将极大程度 20 影响产品整个制造过程。同时，在大型家电原件组装过程中，由于工件种类多、尺寸各异、检测环境不一等因素，对产品检测精度要求极高。此外，家电产品生产工艺参数和技术要求等因素间的不协同常导致产品缺陷具有类别多样、形态各异、背景复杂等特点，进一步加剧了检测难度。因此，质量问题已成为影响家电企业竞争力的主要问题之一，家电企业亟需利用 AI 工业视觉技术提高产品质量管控能力。随着 AI 工业视觉在产品质量检测的可靠性、鲁棒性和精度不断提升，为家电生产制造过程优化提供了有效手段，将 AI 工业视觉应用与家电产品质量检验是当前人工智能和家电行业融合应用的主要路径之一。一方面，将工业视觉应用于家电组装质量检测和产品外观缺陷检测。面向主流家电产品组装过程，对主要零部件的错装和漏装等装配缺陷进行在线监测，能够高效实现装配防错，提高装配质量；同时面向产品外观磕碰、划伤、破损等缺陷，印刷品印刷质量缺陷，LOGO 印刷缺陷等表面缺陷实现高效监测。另一方面，将工业视觉应用于定位、焊接、插装、紧固和抓取等生产过程，具体应用包括印刷品在线打印贴敷、门体高精度智能装配、零部件插装和智能防差错、智能打螺丝紧锢、智能高频焊接及焊点检漏、3D 抓取等环节，能够极大提升作业效率，同时提升生产线柔性化程度，满足个性化定制生产的需要。家电产品实现从质检到“智检”由于家电产品生产流程繁杂，在产品质量检测过程中常面临漏检、虚检、溯源难等痛点。海尔中德滚筒互联工厂充分将5G 技术与工业视觉技术互相配合，能够对产品进行 360全方位检测，实现对存在缺陷的产品进行及时处理。同时，还将 21 AI、AR 技术等进行结合，通过人机交互的方式实现在线指导、AI 智能判断等多种应用，不仅可以对产品进行多方面的质量检测，还能够将检测数据实时集成在云端，实现对产品质量问题的归因溯源。海尔顺德波轮洗衣机工厂打造的 AI 质检系统提升了产品安装过程的品质管理能力，对于滚筒吊杆、防撞棉、桶底螺钉等检测目标实现了 AI 视觉算法检测，准确率在 99%以上。3.新能源图 2-4：AI 视觉赋能新能源行业应用在“碳达峰”、“碳中和”的大背景下，传统能源行业转型升级，以锂电池、光伏太阳能产品为代表的新能源行业快速发展，不仅产能急速扩张，多产线良率的要求也越来越高。传统依赖人工对生产状态及新能源产品进行检测的准确度有待提升，劳动效率低，用人成本高。同时，新能源产品下游应用事关安全。当前，锂电池产业对缺陷率追求从 ppm（百万分之一）级别向 ppb（十亿分之一）提升，这对机器视觉的硬件 22 设备与软件模型均提出了极高的要求。因此，工业视觉在新能源领域的应用赋能将持续升温，从现有应用环节不断向更多领域拓展。工业视觉在光伏产业领域对提高组件生产过程中的质量控制至关重要。电致发光（EL）和外观（VI）检测是光伏组件电气性能和结构安全性能比较重要的检测形式，利用红外相机和可见光相机分别对组件的内部和外部缺陷进行检测。目前 99%靠人工肉眼检测图像，效果差、效率低，完全无法应对光伏工业 4.0 数字化和自动化的要求。传统机器视觉算法无法完成组件检测，而基于深度学习的 AI 检测恰逢其时，可实现机器换人和不断优化。光伏太阳能产品自动化检测为加速光伏行业奔向工业 4.0，实现行业传统设备的颠覆性升级，上海某工业 AI 公司聚焦光伏组件质检场景，基于昇腾AI 检测系统，为企业在智能化过程中引入 AI 技术与生产制造软件、自动化生产设备结合的方案，针对电致发光（EL，Electroluminescent）和可见光外观两大场景，可自动检测几十种缺陷，包括死片、混档、拼接、破片、炸点、隐裂、虚焊、断栅、划痕、异物、焊接不良、间距不良等。在江苏省苏州市和无锡市光伏组件工厂的应用实践中，该方案帮助光伏制造企业实现了电池串 AI 全自动检测和层前、终检的 AI 辅助检测，实现误报率低于 3%，并将质检人员的工作强度降低了 80%以上。在提升制造品质的前提下，产线的生产节拍还提升了10%。23 4.4.半导体图 2-5：AI 视觉赋能半导体行业应用中国作为制造业大国，对半导体产品的需求非常大。当前，国产的计算机、手机、汽车等产品品牌不断崛起，国货日益强大，这类电子产品、科技产品对半导体的需求非常旺盛，我国半导体产业具有广阔的发展空间。然而，由于半导体器件制造具有高集成度、高精细度、高技术密度等特点，方寸大小的芯片上密布着上千万条电路，因此半导体器件制造对于检测精度的要求极高，在这种背景下，人工检测能发挥的力量极其有限，整个产业链几乎完全要依赖机器视觉。从产业技术需求来看，半导体行业的诸如锡膏印刷机、贴片机、AOI 检测这类的设备都需要使用高性能机器视觉组件。从产业发展需求来看，工业大规模集成电路日益普及，行业内对产量的要求和质量的苛求更是日益剧增。因而，在不过多增加甚至减少成本的前提下，工业视觉技术扮演起了不可或缺的角色。24 算法 数据正向半导体器件制造的高价值场景加速渗透，采用 AI 模型来解决半导体器件制造中的难点已成为工业智能的应用方向。围绕半导体器件生产的前道、中道和后道工序，面向外观缺陷检测、关键参数测量、制造缺陷检测等内容，积极探索应用 AI 视觉检测提高检测效率和质量，提升芯片良率。一方面，应用于前、中道制造过程中晶圆处理与针测环节的表面缺陷检测，如晶圆表面冗余物、晶体缺陷和机械损伤等缺陷检测；另一方面，应用于后道领域芯片封测环节的缺陷检测与质量控制，如空洞、虚焊、夹渣等芯片内部封装缺陷，以及脏污、露铜、字符缺损等成品外观缺陷。色选机外观缺陷检测针对美亚光电公司在色选外观缺陷人工检测过程中面临的工作量大、问题多样、鉴别经验要求高、检测记录难以回溯等业务挑战，羚羊工业互联网以深度学习算法为主、传统机器视觉为辅的混合型方案，融合检测与定位、分类与识别算法，打造了一体化的 AI 机器视觉色选机外观检测方案，对划痕、磨损，磕碰、掉漆等缺陷进行全流程自动化检测识别和归档追溯，算法精度达99%以上，准确高效地实现了全产品的外观快速检测和分类，质检效率提升 80%，基于数据推动关键质量改进的综合效率提升 30%。25 5.汽车图 2-6：AI 视觉赋能汽车行业应用汽车行业是支撑国家经济发展的支柱行业，中国汽车行业的总产值约占全国 GDP 总量的 10%，是当之无愧的工业之王，尤其是汽车工业的“产业链牵引效应”直接带动着能源、钢铁、装备、自动化、人工智能等上下游行业的发展。汽车行业是工业视觉应用的主力行业，整车厂的喷漆，涂胶，焊接，总装等工艺过程中涉及到大量的自动化引导和质量控制环节，一旦其中某环节出现失误，将极大程度影响产品整个制造过程。同时，组装过程中，由于零部件种类多、尺寸各异、检测环境不一等因素，对产品检测精度要求极高。技术需求复杂，车型组件多变，对工业视觉工程的导入也带来诸多挑战。因此，亟需 AI 工业视觉技术提高质量以及效率。AI 工业视觉技术与汽车行业融合已成当前主要路径之一。一方一方面，面，将 AI 工业视觉应用于汽车行业组装质量检测和产品外观缺陷检测。在汽车组装过程中，对零部件进行质量检测，零部件外观的 26 的磕碰、损坏、污渍、印刷体模糊等进行检测，对于错装和漏装的装配进行检测以及细微零件组装进行检测。另一方面，另一方面，AI 工业视觉技术应用于汽车行业生产过程和柔性化生产方式。对制造过程中的焊接、涂胶、冲孔等工艺过程进行把控，最后对车身总成、出厂的整车质量进行把关。具体应用包括车门装配验证、零部件插装和智能防差错、智能高频焊以及焊点简陋、车门装配验证等环节，能够极高的提高生产效率，同时提升生产柔性化程度。汽车零部件工厂外观缺陷应用德国知名轴承制造商，每天数百万计的轴承部件，全部通过人工逐一进行外观质量检测，导致质检工人长期工作易疲劳，视力易损伤。且精准度不够。通过引入 IBM MVI 相关产品，结合数十万缺陷样本集（含衍生缺陷），进行多次迭代训练，结合产品内置图像处理算法，成功的解决了所有人工目检带来的弊端，提高了检测效率、增强了检测质量、降低了企业投入成本。通过 3 年来的 24 小时连续生产的验证，准确高效的提升了外观检测效率和生产效率，重大缺陷漏检率额为 0，所有缺陷漏检率额小于 0.05%；误检率99%；其图形界面操作支持小样本训练，仅 2 小时就能够完成模型的迭代更新；在成熟场景下仅需 5 人天即可完成 10 工位部署。对于制造业客户而言，充分降低了 AI 应用产线的初期部署、使用阶段，以及中后期的运维和换线等处理的复杂度，真正实现了把 AI 以极简的方式带入每一条产线。40 图 3-4：昇腾电子信息行业解决方案架构应用成效：实现高效精准、广覆盖的质检过程。基于华为昇腾智造解决方案，华为松山湖南方工厂上线了工业 AI 质检应用，支持工位级、线体级、车间级部署，通过 Atlas 等设备对质检工位回传图像进行 AI 分析，完成器件、标签、划痕、涂胶等多种器件的质检工作。一是质检效率提升。质检效率 3 倍以上提升，大幅降低质检人员工作量；二是质检准确率提高。检测准确率可达到 99.9%以上，传统工业视觉检测准确率仅能达到 80%；三是覆盖产品生产线广。已在华为松山湖南方工厂 200 产线上线应用，覆盖服务器、无线、终端等多种产品生产线。图 3-5：电子信息行业质检场景 41 2.华凌湘钢痛点与挑战：一是操作环境恶劣。一块钢板的诞生，需要历经冶炼、连铸、粗轧、精轧、热处理等数十道工序，粗轧作为其中重要环节，传统操作需要人工旋转钢坯的方向以获得契合的角度（即“转钢”），最终让钢坯在长度和宽度上符合生产要求。为确保生产正常，工人每天都需要在强光、高温、高噪音的现场工作环境中进行监控和手动转钢操作。二是技能要求较高。每一块钢板最终都必须实现 100%的转钢准确度，所以操作工人在轧钢车间的操作台中进行监控和手动转钢操作时，必须做到长时间精神高度集中才能确保生产正常。这对于工人的转钢经验过度依赖，工人要高度集中，身心俱疲，容易导致操作准确度下降。解决方案：人工智能粗轧钢坯转钢方案。在转钢现场，基于 Atlas800 推理服务器等 AI 基础硬件，采集安置在轧钢车间摄像头的图像信息后，通过北京宏视所提供的系列 AI 算法完成相应的图像分析工作，逐帧识别板坯图像并追踪其位置、角度等空间信息，然后根据这些姿态数据通过控制设备以特定的算法将钢板调整至目标角度。图 3-6：AI 粗轧钢坯转钢方案部署 42 应用成效：轧钢环节实现精准高效生产。华凌湘钢使用 AI 视觉分析算法对转钢角度进行实时监测和自动控制，实现了全流程 100%自动化、转钢环节 100%准确率，转钢工作量下降 50%，生产效率提升 8.3%并可与熟练工人相媲美，每年可增加产钢规模 3 万多吨。图 3-7 基于 AI 视觉实时监测转钢角度3.南方电网痛点与挑战。一是故障辨识困难。随着我国电力供电网络建设不断推进，当前电网跨度大、距离远，形成复杂网络，故障多变，传统人工巡检完全依赖于人工经验故障辨识，容易漏检。二是极为耗费人力物力。根据有关统计数据显示，传统的人工巡检，每 100 公里的输电线路巡检大致需要 160 个工时，这个意味着，如果一个工作日内完成 100 公里的线路巡检，需要巡检人员是至少 20 位，极为耗费人力物力。三是传统巡检方案存在局限。传统监拍电力巡检方案只能做到 0.5-1 小时监拍，实 43 时性较差，同时前端设备算力不足、算法精度低、算法模型不能远程统一部署等问题也导致传统方案难以规模推广和管理。解决方案：基于 AI 基础软硬件的智能输电线无人运检解决方案。一方面，在边缘侧摄像头中嵌入 AI 加速模块，全面赋能边缘侧计算能力提升，实现端侧的 AI 视觉的入侵检测、导线异物、烟火识别、山火自动识别，同时实时回传告警信息，能够有效提高巡检的效率，保证实时性要求，特别适用于施工外破易发区、偷盗多发区、地质灾害区、山火易发区等场景。另一方面，在控制端部署训练服务器，搭建巡线监控管理平台，实现云端线路故障识别、安全隐患识别等深度学习模型的在线开发、训练和调优，通过 5G 等网络将最新模型实时更新至端侧，通过远程升级确保边缘侧的监测能力。图 3-8：能源行业解决方案架构应用成效：全面提升巡检效率质量，降低巡检成本。南方电网深圳供电局采用智能输电巡检解决方案后实现了两方面成效。一是巡检效率大幅度提升。相比传统监拍式巡检方案，采用输电巡检解决方案后，巡检效率提升了 5 倍。二是系统成本大幅度降低。解决了信息回传难、流 44 量消耗大、设备运行功耗高、长期阴雨天气导致供电不足、设备掉线率高等问题，系统成本减低 30%。四、挑战与建议（一一）问题与挑战问题与挑战传统企业应用推进动力不足。AI 智能制造将为企业乃至行业带来巨大发展机遇，但当前仍然面临一系列推进难题。一是“不愿用”，传统行业企业领导由于缺乏对新一代信息通信技术的系统化了解，难以认识到 AI 视觉等新技术新手段对企业“提质、降本、增效”的赋能价值。二是“不会用”，部分企业存在业务痛点与 AI 视觉应用需求，但不清楚AI 视觉如何解决面临的实际问题。三是“不能用”，一些有 AI 视觉应用意愿的企业，由于基础设施落后，缺乏资金支持保障。知识积累与共享不足。AI 视觉检测技术正加速赋能千行百业，各行业间存在巨大的差异，许多行业工艺流程复杂、工艺解析难度大，生产操作尚处于“黑箱”阶段，知识积累相对较少。同时生产企业由于商业秘密等众多原因，不愿将自身积累的数据模型与行业同行分享，不同企业生产特点不尽相同，适合自身的数据模型也难以完全满足同行业其他企业的痛点需求。因此知识的积累与共享不足也为 AI 视觉解决方案的推广设置了重重障碍。复合型技术人才缺乏。当前基于工业视觉的产品质量及工况检测应用范围越来越广，在石化、冶金、电子信息等众多行业均有成功应用案例，一方面依靠新一代信息技术自身更强大的赋能作用，另一方面也依靠信息技术与行业知识的充分融合，二者缺一不可。但信息通信技术与 45 工业机理技术属于不同知识语言体系，这导致工业视觉解决方案部署时，供需双方交流沟通困难，解决方案落地难，既了解信息技术又对工业企业业务有深刻理解认识的复合型人才仍存在较大缺口。根据 2021 年某机构发布的研究报告，预计到 2025 年，全国制造业重点领域人才缺口将接近 3000 万人，复合型人才的缺乏成为限制机器视觉质检解决方案面向制造业推广的重要制约因素之一。新技术带来的新挑战。ChatGPT 火爆出圈，全球正掀起工业大模型应用探索热潮，也引发了工业领域应用的热烈讨论与憧憬。但总体来看，工业大模型融合探索刚刚起步，还面临应用场景不明确、工业数据及工业语料匮乏、工程化部署落地难等多方面挑战。聚焦工业视觉领域，大模型用在哪些视觉场景、对训练数据有哪些需求、落地部署的投入产出比等等问题，还需要各方进一步深化探索。（二二）推进建议推进建议一是推进技术攻关与标准化。研制高精度传感、小样本学习技术等AI 智能制造关键技术突破，不断推动 AI 视觉检测系统在精度、稳定性及复杂对象检测能力等方面关键技术突破。深入推进标准化工作，围绕AI 视觉标准化架构、接口、测试评估等方面加快标准制修订，加强现有标准的优化、协同与贯彻执行，支持企业依托标准开展智能车间/工厂建设，积极参与国际标准化工作。二是开展数据质量提升行动。针对工业 AI 视觉以及工业大模型数据要求，支持行业协会联合行业龙头企业制订行业数据标准，建设行业级数据库。支持龙头企业制订场景数据标准，建设场景数据库。最终形成一批高质量行业视觉数据集、语料库和指令集等。46 三是完善公共服务体系构建。建议地方主管部门建设面向区域产业的智能制造公共服务平台，依托平台联合优秀供应商及科研院所，积极开展区域集群及重点企业的转型诊断评估，根据评估结果进行转型实施，并定期开展智能制造标杆企业遴选，对 AI 制造应用示范成效良好的企业基于财税政策鼓励，同时摸清区域推进实施效果，形成“评估、实施、考核”的工作闭环。四是提高金融、人才保障。设立面向重点行业及中小企业的数字化转型资金，以及覆盖 AI 智能化改造的专项扶持资金。发挥国家产融合作平台作用，引导金融机构为企业智能化改造提供中长期贷款支持，开发特定金融产品。面向数字化转型及智能制造相关领域推进高校新工科建设，培育多学科复合人才。支持面向工业互联网数字化转型、智能制造领域开展高水平竞赛，通过大赛促进人才的快速成长。五是建设开放合作生态。依托联盟团体、行业协会等组织聚合行业生态，强化制造企业、解决方案供应商、科研院所等行业主体的深度合作以及国内外相关组织的对接合作，通过技术手段及合作机制创新，加强行业知识共享开放，加快工业数据积累流通、AI 视觉模型等各类工业模型孵化，实现数字化转型产业协同。

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AIGC的概念AIGC的过去发展阶段、未来发展趋势、现阶段爆发原因AIGC关键技术、AIGC的核心能力AIGC带来的研发范式、生产力、商业化变革AIGC市场空间、企业布局AIGC产业环境：政策、社会情况AIGC产业链框架和图谱产业链细分领域分析上半年产业投融资情况行业总结、投资建议、风险提示研究问题研究问题市场研究及竞争分析思路市场研究及竞争分析思路关注底层技术底层技术发展所带来的应用潜力应用潜力（技术迭代和商业创新、科技成果转化）关注AIGC实际落地实际落地情况（产业发展、细分赛道机会、公司、市场、团队、产品等等）关注与社会环境层面社会环境层面的相互作用（产学研联动、法律法规、政策、商业、劳动市场、伦理）关注技术对人的影响对人的影响（积极和消极）2023开年，ChatGPT的现象级爆红，引发了一场全球互联网巨头关于AIGC的“军备竞赛”，谷歌、微软、百度、Meta等纷纷上场。ChatGPT的问世和不断迭代，让大语言模型这种抽象高端的概念变成了人人都能用上的“个人助理”，一时间风头无两；同时，AI、AIGC带来的冲击也显而易见，社会舆论关于效率、成本、优化、裁员等声音更是不绝于耳在此背景下，创业邦发起2023年H1AIGC产业报告，一方面围绕AIGC带来的变革和发展前景，梳理AIGC产业图谱，总结上半年投融资市场现状；另一方面深入剖析产业链各细分环节的态势，为AIGC技术应用落地和生态发展探索更多的可能性。前 言前 言目录目录0101Industry Overview产业综述0202Industry Analysis产业链分析0303Financing Overview投融资分析0404Investment Advice投资建议0505附录Appendix产业综述产业综述概念：新型内容生产方式产业发展阶段：进入产品破圈爆发新阶段产业机遇：技术赋能内容生产力变革产业潜力：市场空间巨大，科技巨头争相布局产业环境：政策、社会因素影响深远5AIGCAIGC 即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。即 AI Generated Content，利用人工智能技术来生成内容，是继专业生成内容（PGC）和用户生成内容（UGC）之后，利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。其优势在于：大量用户参与，创作效率高，创作成本低，使用门槛低。劣势在于：技术成熟度不足的条件下难以精准满足创作需求和缺乏细节控制力，以及人工智能技术还未解决的算法偏见、信息过载和信息污染、技术依赖等问题。随着专家系统的完善和专业人员的参与，价值对齐，P-AIGC有望成为行业新的曙光。劣势在于：技术成熟度不足的条件下难以精准满足创作需求和缺乏细节控制力，以及人工智能技术还未解决的算法偏见、信息过载和信息污染、技术依赖等问题。随着专家系统的完善和专业人员的参与，价值对齐，P-AIGC有望成为行业新的曙光。概念定义：新型内容生产方式概念定义：新型内容生产方式PGC（专业生产内容）UGC（用户生产内容）PUGC（专业用户生产内容）AIGC（人工智能生产内容）P-AIGC（专业人员指导下的AIGC）？优势：由专业站长或专家提供的内容，可控性强，可以经过多层筛选，呈现在用户面前更具权威，或者更有用。劣势：劣势：“专家”的力量有限，尽管产出内容相对专业，但产出数量却相对薄弱。优势：优势：不必操心网站的内容量。劣势：劣势：内容的质量很难把关，水平参差不齐，控制不好内容的好坏，网站很容易会被广告、垃圾信息所占据。优势：优势：集合了UGC、PGC的双重优势，有了UGC的广度，通过PGC产生的专业化的内容能更好的吸引、沉淀用户。劣势：劣势：内容质量存疑，平台往往需要对于用户进行审核认证,需要建立个人影响力。优势：优势：大量用户参与，创作效率高，创作成本低，使用门槛低。劣势：劣势：难以精准满足创作需求、对细节控制力不够、技术成熟度不够。概念过去发展阶段：早期受制算法算力瓶颈，近年来产品出圈迎来爆发过去发展阶段：早期受制算法算力瓶颈，近年来产品出圈迎来爆发典型事件发展特点早期萌芽阶段沉淀积累阶段快速发展阶段破圈爆发阶段受限于科技水平，AIGC仅限于小范围实验AIGC仅限于小范围实验AIGC从实验性向实用型实用型转变，受限于算法瓶颈，无法直接进行内容生成深度学习与算法不断迭代，人工智能生成内容百花齐放，效果逐渐逼真直至人类难以分辨效果逐渐逼真直至人类难以分辨1950年，艾伦 图灵提出“图灵测试”“图灵测试”，给出机器具有智能的判定方法1957年，第一只计算机创作的弦乐四重奏依利亚克组曲弦乐四重奏依利亚克组曲完成1966年，第一只人机对话机器人“Eliza”对话机器人“Eliza”问世80年代中期，IBM创造语音控制打字机“Tongora”“Tongora”2007年，世界第一部完全由AI创作的小说由AI创作的小说1 The Road问世。纽约大学AI研究员Goodwin训练了专写小说的神经网络，公路旅行时在车上安放GPS、摄像头、麦克风传感器作为输入2012年，微软首席研究官Rick Rashid在“21世纪的计算大会”上展示全自动同声传译系统全自动同声传译系统，目前，它支持超过50种语言之间的翻译2014年，lan Goodfellow提出生成式对抗网络GAN生成式对抗网络GAN2017年，微软小冰推出世界首部100%AI创作诗集AI创作诗集阳光失了玻璃窗2018年，英伟达发布StyleGAN模型可以自主生成高质量图片自主生成高质量图片2018年，AI生成画作AI生成画作以43.25万美元拍卖成交2019年，DeepMind发布DVD-GAN模型DVD-GAN模型用以生成连续视频20世纪50年代20世纪90年代21世纪10年代中期21世纪20年代初2021年，OpenAI推出了DALL-EDALL-E主要应用于文本与图像交互生成内容2022年5月，推出文本图像生成模型Imagen图像生成模型Imagen2022年8月，开源AI绘画工具Stable DiffusionStable Diffusion发布2022年9月，推出Make-A-VideoMake-A-Video，可以从文字生成视频2022年11月，推出AI聊天机器人ChatGPTChatGPT2023年3月，推出生成式对话产品文心一言文心一言资料来源：中国信息通信研究院，京东探索研究院，创业邦研究中心AI模型取得突破性进展，产品出圈，行业迎来爆发行业迎来爆发发展阶段 行业格局：围绕AIGC的“可供性”。以大模型为主要驱动力，数据和算力也发挥着根本性作用。但受底层大模型接口限制，大部分技术尚未达到稳定进入实际生产环节的水平。围绕AIGC的“可供性”。以大模型为主要驱动力，数据和算力也发挥着根本性作用。但受底层大模型接口限制，大部分技术尚未达到稳定进入实际生产环节的水平。预期：创新触发阶段开始，达到期望膨胀的顶峰。创新触发阶段开始，达到期望膨胀的顶峰。投融资市场：投融资市场：相对活跃。据高盛预测，到2025年，生成式AI投资可能在全球范围内达到约2000亿美元。模型层有并购情况发生。相对活跃。据高盛预测，到2025年，生成式AI投资可能在全球范围内达到约2000亿美元。模型层有并购情况发生。培育摸索期（2023-2025）培育摸索期（2023-2025）行业格局：行业格局：基本价值创造路径和技术思路得到确认，大量可用的AIGC产品涌现，来到寻求可信AI的验证阶段。模型层主要玩家基本确定，整体入局者增多，尤其是大量应用层玩家出现。基本价值创造路径和技术思路得到确认，大量可用的AIGC产品涌现，来到寻求可信AI的验证阶段。模型层主要玩家基本确定，整体入局者增多，尤其是大量应用层玩家出现。预期：预期：技术成熟度曲线进入热度衰退期。技术成熟度曲线进入热度衰退期。投融资市场：投融资市场：初步形成转型效益。初步形成转型效益。应用蓬勃期（2025-2027）应用蓬勃期（2025-2027）行业格局：行业格局：产业生态逐步完善。应用层形成完整解决方案的企业有望产生新的龙头。这一阶段AIGC成为内容领域基础设施、“操作系统”，预计会催生出完全不同的新业态。产业生态逐步完善。应用层形成完整解决方案的企业有望产生新的龙头。这一阶段AIGC成为内容领域基础设施、“操作系统”，预计会催生出完全不同的新业态。预期：预期：攀升至生产力的高原。攀升至生产力的高原。投融资市场：投融资市场：新业态赋能产业转型，成就价值变现。新业态赋能产业转型，成就价值变现。生态繁荣期（2027-2030）生态繁荣期（2027-2030）至2030年，AIGC产业发展共分三个阶段：培育摸索期、应用蓬勃期、生态繁荣期。整体上看，AIGC是未来近10年值得长期深耕的赛道。至2030年，AIGC产业发展共分三个阶段：培育摸索期、应用蓬勃期、生态繁荣期。整体上看，AIGC是未来近10年值得长期深耕的赛道。未来发展趋势：阶段性特征明显，不同类型企业有不同机会未来发展趋势：阶段性特征明显，不同类型企业有不同机会1 12 23 3发展阶段202320252027202320252027培训和开发AI大模型公司提供运行AI应用程序的基础设施的公司开发运行AI应用程序的软件公司为软件和云基础设施服务付费的企业最终用户各种场景应用的产业AI企业ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的大型语言模型，使用了深度学习算法和海量数据集来理解人类语言，并且可以生成具有连贯性和逻辑性的文本。ChatGPT爆红开启AI新纪元，它证明：表示维度越高，语义表示越好，网络层次越深，预测能力越强，参数规模越大，模型容量越高，AI的天花板会不断提升；AIGC带来的用户反馈、专家社群共创和训练模型，推动“智慧飞轮”，AIGC 能力不断进步；ChatGPT交互体验效果产生了质的飞跃，能够替代人的部分劳动，能为企业降本增效，体现了AIGC的巨大商业价值。本阶段爆发的导火索：ChatGPT爆红，AIGC进入行业风口期本阶段爆发的导火索：ChatGPT爆红，AIGC进入行业风口期“AIGC”与“ChatGPT”词根的百度指数，ChatGPT带动AIGC板块受到关注，也验证了AIGC出圈的确定性。“在落地和应用上，ChatGPT让普通人也认为是可靠的，然后去使用它，这是一个突破。”“就自身性能还有接受度而言，商业上是个里程碑。”“只有当我们确信它们的影响是积极的并且风险是可控的时候，才应该开发强大的人工智能系统。”“GPT在迭代过程中“偏见”必然存在，它不可能保持完全中立。”相比于技术，ChatGPT更多带来了理论和方法的革命性突破进步，因此引爆网络。ChatGPT爆红以后，正反面的声音不绝于耳，有关AIGC商业价值的潜力和伦理道德的争议，政府、企业、个人都在行动资料来源：百度指数，创业邦研究中心综合整理发展阶段ChatGPT的基础大模型ChatGPT的基础大模型基于海量数据的自监督学习基于海量数据的自监督学习迈向通用性的提示学习迈向通用性的提示学习9本阶段爆发的根因：数据、算力、算法三要素量变产生质变本阶段爆发的根因：数据、算力、算法三要素量变产生质变AIGC主要相关技术应用文本生成文本生成图像生成图像生成音频生成音频生成视频生成视频生成Jasper、copy.ai、ChatGPT、Bard、GTP4、ClaudeEditB4AN、Deepfake、DALL-E2、Stable Diffusion、Midjourney、Adobe FireflyDeepMusic、WaveNet、Deep Voice、MusicAutoBot、So-Vits-Svc、AudioCraftDeepfake、VideoGPT、GliaCloud、Imagellideo、Runway Gen-2AIGCAIGC资料来源：创业邦研究中心综合整理量变产生质变，数据、算力、算法三要素进行到了一定阶段。本轮最主要的是算法模型和数据训练范式的迭代。从趋势上看，国内外有大量偏同质化的跟进。相关统计数据显示，2022年约新产生90多个大模型，平均4，大多以美国为主。发展阶段资料来源：a16z，Muse labs，Grand View Research，创业邦研究中心AIGC核心能力：孪生、编辑和创作构建出AIGC能力闭环AIGC核心能力：孪生、编辑和创作构建出AIGC能力闭环计算机视觉自然语言处理单模态技术多模态技术孪生能力编辑能力创作能力孪生能力编辑能力创作能力智能增强智能转译语义理解属性控制模仿创作概念创作三维重构音频修复语音合成视觉描述摘要生成数字人智能作画短片创作 AIGC技术演化出三大前沿技术能力：数字内容孪生、数字内容的智能编辑、数字内容的智能创作，三大层面构建AIGC能力闭环。AIGC从辅助人、与人协作，到能独立完成内容生成任务，有望成为数字内容创新发展新引擎。构建现实世界-虚拟世界映射打通现实世界虚拟世界交互通道从数据理解走向数据创作弥补信息损失多种形式呈现属性分离解耦属性修改编辑基于数据创作海量数据训练产业机遇研发范式变革：基础大模型 提示打开大门研发范式变革：基础大模型 提示打开大门过去的 23 年，在大模型蓬勃发展的基础上，AI的研发进入了第三阶段的范式，即基础大模型 应用 提 示（prompt）基础大模型 应用 提 示（prompt），调用 API。每个模型都需要准备自己的海量的训练数据，完成模型的整个训练过程，最后部署模型的推理服务。每个模型都需要准备自己的海量的训练数据，完成模型的整个训练过程，最后部署模型的推理服务。201 4 年，预训练模型 微调的迁移学习技术预训练模型 微调的迁移学习技术开始发展，基础模型在计算机视觉领域首先出现。资料来源：智源研究院，创业邦研究中心 大型语言模型（LLMs）大型语言模型（LLMs）作为一项具有变革性的技术正在兴起，使得开发者能够构建之前无法实现的应用程序。产业机遇过去变革大模型研发范式的变革研发范式变革：当前存在落地难点研发范式变革：当前存在落地难点“基础大模型 提示词”落地难点：“基础大模型 提示词”落地难点：对于许多特定任务或新任务，仅靠提示词，模型记不住、影响推理效率和效果；不能每次都把提示和多轮上文加到下一轮的任务中；难以满足产品设计的进阶需求。解决办法：解决办法：通过指令微调训练，把一个领域的特定任务训练到模型中，变成模型本身就具有的能力。资料来源：智源研究院，创业邦研究中心大模型的研制与开发是易学难精的过程。大模型的研制与开发是易学难精的过程。要想进一步提升工艺，必须在人工智能的基础理论、工程实践以及创新思维人工智能的基础理论、工程实践以及创新思维上不断积累，反复试错、探索，从而实现关键环节上的突破和领先。随着开源生态的完善和AI人才培养的加速，有望出现一批专门调整大模型以适应具体 AI 应用需求的初创企业帮助技术扩散。产业机遇产业格局影响：受限于投资回报的边际递减效应，在基础层建设 AI 大模型的竞争结束，下一个战场有望出现一批专门调整大模型以适应具体AI应用需求的初创企业。未来展望生产力变革：更自动化 降本提质增效 创造力个性化 交互体验生产力变革：更自动化 降本提质增效 创造力个性化 交互体验 生成式人工智能的出现将对人类的生产生活带来颠覆性作用，显著提升各行业的数字化转型速度，重塑人机交互模式。根据OpenAI 官网发布的论文研究结果显示，约80的美国劳动力可能至少有10的工作任务受到大型语言模型（LLM）引入的影响，而约19的工人可能会看到至少50的工作任务受到影响。AIGC生产力主要来自于：AIGC生产力主要来自于：应用层人类需求驱动、技术驱动、企业的业务驱动。这些关系和实践形成共创价值。赋能赋能迭代迭代芯片层芯片层操作系统层操作系统层框架层框架层IT技术栈IT技术栈应用层应用层通用产品通用产品垂直产品垂直产品场景应用场景应用模型层模型层金融、教育、能源、医疗、工业文本、图像、视频、元宇宙/虚拟数字人搜索品类使用数据模型使用模型开发自有数据使用数据模型使用模型开发自有数据企业业务企业业务资料来源：创业邦研究中心综合整理产业机遇更自动化降本提质增效创造力个性化交互体验14商业化变革：规模化赋能中小企业和C端应用场景商业化变革：规模化赋能中小企业和C端应用场景AI四小龙财报情况（部分未披露），在上一轮深度学习技术下发展起来的计算机视觉相关企业曾一度面临商业化困境。资料来源：创业邦研究中心综合整理ToCToC绝大多数AI公司的商业模式都是偏ToB项目制，难以复制和规模化，人力成本高，且商业壁垒低。AIGC让AI公司为更多中小型企业甚至个人提供工具赋能，可规模化地降本增效。ChatGPT等产品的出圈不但给AI技术应用场景提供了可行的思路，也培养了用户习惯。ToBToB缺乏应用场景，难以变现。18.5330.2734.4647388.5412.613.914.848.077.5510.765.263.047.502018年2019年2020年2021年2022年2018-2022年AI四小龙营收变化（单位：亿元）2018-2022年AI四小龙营收变化（单位：亿元）商汤旷视云从依图-34.33-49.68-121.58-171.77-60.45-28-66.43-33.26-180-160-140-120-100-80-60-40-2002018年2019年2020年2021年2022年2018-2022年AI四小龙净利润变化（单位：亿元）2018-2022年AI四小龙净利润变化（单位：亿元）商汤旷视云从依图人工智能技术长期在科技转化上遇到难题，难以实现商业化落地，导致不少AI科技企业长期处于净利润为负的经营状态。AIGC的爆发，为AI行业带来AI领域新的商业模式的可能性，比如规模化地为中小企业甚至个人提供智能化赋能工具。产业机遇商业化变革：MaaS提供更安全、高效、低成本的模型使用支持商业化变革：MaaS提供更安全、高效、低成本的模型使用支持商业模式商业模式备注备注代表厂商代表厂商MaaS（Model as Service）MaaS（Model as Service）模型即服务，指以模型为核心提供服务。随着人工智能快速发展，模型已经成为重要的生产元素。作为底层平台接入其他产品对外开放，按照数据请求量数据请求量和实际计算量计算。实际计算量计算。按产出内容量收费如按图片张数、请求计算量、模型训练次数等收费。按模型定制开发收费类SaaS服务收费。按软件订阅收费采用付费订阅的模式，按使用时间向用户收取费用。其他模式包括广告/流量模式，依靠产品获取用户点击，从中获得广告流量。资料来源：公开资料，阿里云栖大会，创业邦研究中心AI爱好者AI使用者 AI开发者AI研究者零门槛模型体验简单快速模型使用完整链路模型定制云端模型部署数据集仓库模型仓库算力平台MaaS基本产业架构 MaaSMaaS是大模型最理想的商业模式。一方面，形成服务，2023上半年，云市场竞争白热化，大模型成为新的切入口。但市面上比较成熟的以输出模型为核心商业模式还未跑通，延续了以前帮助大型企业模型开发和训练，以项目制交付服务；另一方面，开拓市场，帮助大型企业模型开发和训练，以项目制交付服务；另一方面，开拓市场，大模型的应用替换过去几年建设的AI应用形成市场，生成式AI赋能也带来了增量市场。大模型厂商MaaS商业落地取决于算力基础设施、通用大模型能力、AI平台/工具能力，从而优化成本结构和计费模式。产业机遇市场空间：整体市场潜力巨大，游戏、直播等行业受益较多市场空间：整体市场潜力巨大，游戏、直播等行业受益较多 AIGC市场潜力巨大。麦肯锡预测，如果将63种生成式AI应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长。这尚不包括所有的生成式AI应用计算在内，否则生成式AI所产生的经济影响可能会翻倍。生成式AI的潜在价值（约75%）主要集中在四个方面：客户运营、营销和销售、软件工程和产品研发。内容类型内容类型市场规模（亿元，2021)市场规模（亿元，2021)*内容/版权成本占收入比重*内容/版权成本占收入比重内容制作成本(亿元，匡算)内容制作成本(亿元，匡算)*未来可AI化制作的比例*未来可AI化制作的比例AlGC市场测算空间(亿元，2021)AlGC市场测算空间(亿元，2021)游戏游戏296525t1302.38短视频短视频2255 10635x.93直播直播1936 50830)0.4剧集剧集90270c110c.14电影电影583605020i.96综艺综艺56475B3255.75在线音乐在线音乐44060&4502图片版权图片版权2803055F.2网络文学网络文学20935s20.63合计合计10134 10134 37760 3760 2723AIGC 国内理论市场空间测算产业潜力助手阶段协作阶段原创阶段AIGC用来辅 助 人 类进 行 内 容生产AI GC以虚实并存的虚拟人形态出现，形成人机共生的局面AIGC将独立 完 成 内容创作人与AI的关系转变为寻求合理的协作方式从动态的角度看，随着AIGC带来的自动化水平的提升，将给各行各业带来降本增效的巨大作用。Gartner预测，到 2026 年，将有超 1 亿人与生成式 AI 一起工作，到 2027 年将有近 15%的新应用由 AI 自动生成，无需人工参与。从静态的角度看，在垂直数字内容领域，游戏、直播等行业受益最大。资料来源：创业邦研究中心综合整理国内AIGC主要企业画像国内AIGC主要企业画像企业画像企业画像机会机会威胁威胁代表企业代表企业TMT巨头具备云端技术积淀和应用场景，运用AIGC使得本身业务降本、提质、增效，有产学研联合发展的资源优势相比国外科技公司技术尚有差距，市场饱和度高，增速放缓AI科技公司具备ToB端服务经验和应用场景优势，一旦市场适应新的商业模式MaaS，有利于形成规模效应，进一步吸引人才和构建开源生态在ToC端和初创企业还处于同一起跑线上，容易受到冲击，技术优势在大厂发力下也很难长久保持初创企业中小企业政策扶持；由于ChatGPT的火热很多垂类企业也开始开放数据，对于尚未建立技术壁垒的初创企业来说，是争取合作的良好信号AI科技公司和TMT巨头的市场挤压，抗风险能力弱基础层企业由于算力需求激增，当下属于发展红利期；数据市场需求同样逐年攀升。关键领域面临“卡脖子”问题，市场被国际巨头垄断产业潜力数据来源：创业邦研究中心来源：睿兽分析海外AIGC主要企业盘点（1/2）海外AIGC主要企业盘点（1/2）公司名称公司名称简介简介国家和地区国家和地区最近融资轮次最近融资轮次 最近融资时间最近融资时间最近融资金额最近融资金额最近一轮投资机构最近一轮投资机构OpenAI智能机器人产品研发商美国加利福尼亚C轮2023-04-283亿美元Sequoia Capital、Andreessen Horowitz(A1 6Z)、Tiger Global Management 老虎环球基金、Founders Fund、Thrive Capital、K2 GlobalHugging FaceAI聊天机器人研发商美国纽约D轮2023-08-232亿美元Lux Capital（领投）、Sequoia Capital、Coatue ManagementAddition、betaworksLightricks以色列图片及视频编辑软件开发商以色列D轮2021-09-201.3亿美元Harel Insurance Investments and Financial、Goldman Sachs Asset Management高盛资产管理、Greycroft、ClalTech、Hanaco Venture Capital、Insight Partners、Shavit CapitalJasper人工智能内容平台美国得克萨斯州奥斯汀A轮2022-10-181.25亿美元I nsight Partners（领投）、HubSpot Ventures、Founders Circle Capital、Foundation Capital、Coatue Management、Bessemer Venture Partners(BVP)、Institutional Venture(IVP)Adept人工智能技术研发商美国加利福尼亚B轮2023-03-143.50亿美元Spark Capital 星火资本领投、General Catalyst领投产业潜力资料来源：睿兽分析注：时间截至2023年9月21日公司名称公司名称简介简介国家和地区国家和地区最近融资轮次最近融资轮次最近融资时间最近融资时间最近融资金额最近融资金额最近一轮投资机构最近一轮投资机构Midjourney基于人工智能的艺术品生成器美国加利福尼亚州未融资无无无Stability AI英国AI图像生成器研发商英国伦敦种子轮2022-10-171.01亿美元Coatue Management（领投）、Lightspeed Venture Partners光速创投（领投）、OShaughnessy（领投）Character.AI生成式AI聊天机器人公司美国加利福尼亚A轮2023-03-041.50亿美元A n d r e e s s e n Horowitz(A16Z)（领投）、SVA、A.Capital VenturesElad GilGlean工作助手和知识管理平台美国加利福尼亚州C轮2022-05-181亿美元Sequoia Capital(Sonya H u a n g)（领 投）、General Catalyst、Slack FundLightspeed V enture P a r tn e r s 光 速 创 投、Kleiner PerkinsAnthropic人工智能安全服务商美国加利福尼亚州C3轮2023-08-131.00亿美元Spark Capital 星火资本（领 投）、M e n l o Ventures、G oogle、Sound Ventures海外AIGC主要企业盘点（2/2）海外AIGC主要企业盘点（2/2）产业潜力资料来源：睿兽分析注：时间截至2023年9月21日标杆企业案例：OpenAI的成功之路标杆企业案例：OpenAI的成功之路OpenAI发展历程GPT家族运用了前所未有的训练参数和数据量时 间时 间关键事件关键事件2016年4月27日发布OpenAI Gym的公测版本（加强OpenAI研究领域的平台）2016年12月5日发布Universe，一个用于开发和测试Al的平台，智能能力可以覆盖全球的网站、游戏和其他应用程序2018年6月发布GPT-1，包括预训练 FineTuning两阶段，采取Transformer的decoder作为特征抽取器2019年2月发布GPT-2，模型容量和数据量进一步增大2019年7月微软投资OpenAl 1 0亿美元，双方携手合作为Azure云端平台服务开发人工智能技术2020年7月发布GPT-3语言模型，拓展了之前创建的基于15亿参数的GPT-2语言模型，微软于2020年9月22日取得独家授权2022年11月30日发布基于人工智能的聊天机器人ChatGPT，被认为有可能改变人类使用搜索引擎的方式 资料来源：创业邦研究中心综合整理模型模型发布时间发布时间参数量参数量预训练数据量预训练数据量GPT-12018年6月1.17亿约5GBGPT-22019年2月15亿40GGPT-32020年5月1750亿45TBGPT-42023年3月1.8万亿百T级产业潜力OpenAIOpenAI是一家美国人工智能研究实验室，由非营利性 OpenAI Incorporated（OpenAI Inc.）及其营利性子公司 OpenAI Limited Partnership（OpenAI LP）组成。成立时间：2015 年 创始人：Sam Altman、Reid Hoffman 等 主要投资方：微软、Y Combinator、科斯拉风险投资公司，里德霍夫曼基金会、红衫资本、基岩资本、安德森 霍 格威兹、马修布朗公司等。代表产品：ChatGPT 团队：截止2022年，OpenAI拥有约375名员工，业务主要集中在技术能力、安全能力、隐私保护。技术根因：自2018年以来坚持生成式AI、长期技术积累，量变产生质变，ChatGPT是迈向AGI的阶段性成果。技术根因：自2018年以来坚持生成式AI、长期技术积累，量变产生质变，ChatGPT是迈向AGI的阶段性成果。应用潜力大：ChatGPT是以产品思维驱动的重大集成创新成果应用潜力大：ChatGPT是以产品思维驱动的重大集成创新成果 商业化潜力大：商业化潜力大：依托微软的平台资源，让OpenAI的服务真正实现工程化、场景化、产品化工程化、场景化、产品化，甚至包括有望实现商业价值商业价值。生态化水平高：投资 技术优先权策略吸引初创企业成功关键点潜在威胁 用户市场有下降趋势：根据SimilarWeb的数据，ChatGPT在2023年7月的用户数量进一步下降，从6月的17亿下降到了15亿，较之6月下降了约12%。用户市场有下降趋势：根据SimilarWeb的数据，ChatGPT在2023年7月的用户数量进一步下降，从6月的17亿下降到了15亿，较之6月下降了约12%。算力制约：用户反馈关于API的可靠性和速度，大部分问题由于 GPU 短缺引起。算力制约：用户反馈关于API的可靠性和速度，大部分问题由于 GPU 短缺引起。竞争者的崛起：谷歌将生成式AI功能整合到搜索引擎中；Meta开源生态的拓展。竞争者的崛起：谷歌将生成式AI功能整合到搜索引擎中；Meta开源生态的拓展。财务水平堪忧：ChatGPT每天的运营成本为70万美元。财务水平堪忧：ChatGPT每天的运营成本为70万美元。国内外AIGC市场对比：中美各有千秋，中国亟需补齐人才短板国内外AIGC市场对比：中美各有千秋，中国亟需补齐人才短板ChatGPT爆红以后，AIGC应用层出不穷。从世界范围内看，AIGC产业中美为最主要的竞争对手，欧洲有少量企业布局，未来中美竞争会非常激烈。综合来看，中美在AIGC赛道各有千秋，但中国当前AIGC企业相对偏少，高层次人才严重落后于美国。竞争会非常激烈。综合来看，中美在AIGC赛道各有千秋，但中国当前AIGC企业相对偏少，高层次人才严重落后于美国。从技术技术来看，国外科技产业往往注重基础研究和原创性，也即从01的原型搭建；而国内则注重从底层数据算力、中层模型算法、上层应用方面1100的创新。从应用场景应用场景上看，国内的AIGC领域有着更加丰富和多元化的表现，涵盖了文化传媒、游戏、电商、金融、教育等多个行业和领域；国外则更加垂直、场景化。从AI人才AI人才上看，根据2023全球数字科技发展研究科技人才储备实力研究报告，中国人才基数大，但高层次人不足，且严重落后于美国；中国高层次人才集中在高校，而美国高科技公司人才储备不逊色于顶尖高校。从AIGC企业AIGC企业上看，我国目前相对较少，美国约4000余家，中国约1000 余家。产业潜力数据来源：AMiner 科技情报平台政策环境：强调可信AI，解决行业问题，鼓励创新发展政策环境：强调可信AI，解决行业问题，鼓励创新发展资料来源：创业邦研究中心综合整理产业环境 梳理国家层面对AIGC相关政策，不论是推动场景创新的支持性举措，还是分类分级的监管性举措，运用AI技术解决社会问题，发挥AI在加快产业转型与经济发展的促进作用是大势所趋。时间时间政策政策备注备注2023年7月生成式人工智能服务管理暂行办法鼓励生成式人工智能创新发展；对生成式人工智能服务实行包容审慎和分类分级监管。2022年11月工业和信息化部办公厅关于印发中小企业数字化转型指南的通知加大工业互联网、人工智能、5G、大数据等新型基础设施建设力度，优化中小企业数字化转型外部环境。2022年10月鼓励外商投资产业目录（2022年版)包含智能器件、机器人、神经网络芯片、神经元传感器等人工智能技术研发与应用。2022年8月关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制，可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。2022年7月关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见场景创新成为人工智能技术升级、产业增长的新路径，场景创新成果持续涌现，推动新一代人工智能发展上水平。重大应用场景加速涌现，场景驱动技术创新成效显著；场景创新合作生态初步形成；场景驱动创新模式广泛应用。20222023年AIGC国家层面相关政策人工智能发展总领性政策新一代人工智能发展规划提出的发展阶段目标。政策特别强调科技创新、产业发展和法律法规与伦理的重要性。其中，大数据智能、跨媒体感知计算、人机混合智能等被列为重点发展方向。20202025人工智能基础理论实现重大突破、技术与应用部分达到世界领先水平。人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步。2030人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。地方政策：强化模型创新和算力供给，促进产业集聚发展地方政策：强化模型创新和算力供给，促进产业集聚发展资料来源：创业邦研究中心综合整理产业环境 近年来，各地方密集出台政策促进人工智能产业的技术突破、落地应用和产业集群发展。此外，北京和上海特别提到将推动大模型发展，深圳和杭州则提到将强化算力供给。地方地方时间时间政策政策备注备注北京2023年5月30日北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025年）提升算力资源统筹供给能力；提升高质量数据要素供给能力；系统构建大模型等通用人工智能技术体系；推动通用人工智能技术创新场景应用；探索营造包容审慎的监管环境。到2025年，基本建成具有全球影响力的人工智能创新策源地。上海2023年7月8日上海市推动人工智能大模型创新发展的若干措施支持研发具有国际竞争力的大模型。围绕“创新能力、创新要素、创新应用、创新环境”4大方向，重点打造“3项计划 5大平台”。深圳2022年12月22日深圳市加快推动人工智能高质量发展高水平应用行动方案（20232024年）强化智能算力集群供给；增强关键核心技术与产品创新能力；提升产业集聚水平；打造全域全时场景应用；强化数据和人才要素供给。杭州2023年7月27日杭州市人民政府办公厅关于加快推进人工智能产业创新发展的实施意见强化普惠算力供给；增强模型创新能力；促进数据开放共享；拓展智能应用场景；推动产业集聚发展；加强企业主体培育；提升创新平台能级；优化产业发展生态。AIGC重点城市相关政策社会环境：迈向AGI，伦理、安全、版权、欺诈问题引发忧思社会环境：迈向AGI，伦理、安全、版权、欺诈问题引发忧思AIGC在尝试巨大的商业价值和社会价值的同时，也带来了伦理、安全、版权、欺诈，甚至是失业等社会层面挑战，成为影响生成式AI发展的重要外部因素。这些问题有些随着技术的发展得到解决，有些也需要仰赖法律的规制、社会的进步。未来，我们期待AGI能力越来越强，使用和开发越来越简单，结果越来越可控，成为人类可靠的工具。AIGC在尝试巨大的商业价值和社会价值的同时，也带来了伦理、安全、版权、欺诈，甚至是失业等社会层面挑战，成为影响生成式AI发展的重要外部因素。这些问题有些随着技术的发展得到解决，有些也需要仰赖法律的规制、社会的进步。未来，我们期待AGI能力越来越强，使用和开发越来越简单，结果越来越可控，成为人类可靠的工具。产业环境12341234伦理问题版权问题伦理问题版权问题 主要集中在AI绘画等领域。目前国外的通行做法会考虑除了AI之外，是否有人的智力或创造性劳动。安全问题欺诈问题安全问题欺诈问题 主要表现为高效生成欺诈信息，并实现跨语言攻击；AI换脸等借助深度伪造的音视频内容以及欺诈勒索等手段的黑灰产。包括AI生成的内容安全、隐私数据的安全。主要表现在信任边界风险、数据管理风险、固有模型风险以及一般安全问题。治理难度体现在数据体量大，需要处理的内容也更加复杂。由于数据集的缺陷，AIGC存在系统性偏见、价值观对抗、“观点霸权”、刻板印象、虚假信息等问题。可以尝试让AI自主学习解决由于数据的不恰当、静态数据带来的风险。产业链分析产业链分析产业链框架和图谱市场竞争格局细分领域分析：基础层/模型层/应用层中国AIGC产业图谱框架1.0中国AIGC产业图谱框架1.0产业链框架中国AIGC产业图谱1.0中国AIGC产业图谱1.0基础设施：算力 数据基础设施：算力 数据通用大模型（闭源/开源）通用大模型（闭源/开源）工具平台 行业大模型工具平台 行业大模型垂直产品垂直产品通用产品通用产品场景应用场景应用应用层应用层模型层模型层基础层基础层文本文本图像图像视频视频游戏游戏音频音频数字人数字人搜索引擎类产品AIGC应用商店内容生成内容设计内容检测营销办公/SaaS客服金融教育工业生物科技法律医疗文娱/传媒行业大模型工具平台算 力数 据产业图谱 资料来源：睿兽分析如果您想进一步查询AIGC图谱相关公司详情，可订阅AIGC产业图谱，一键查询，洞察产业发展。国内市场竞争格局：相互蚕食领地的现象会更加频繁国内市场竞争格局：相互蚕食领地的现象会更加频繁基础层基础层中间层中间层应用层应用层预训练模型垂 直 化、场 景化、个性化图像、语音和文字生成等各种各样的AIGC应用 应用层应用层分为通用产品、垂直产品和场景应用。场景应用中，营销、办公/SaaS、客服属于通用领域，金融、教育等属于行业领域。目前底层技术创新不稳定，之后应用产品非常多，甚至可能与硬件硬件产品结合，在AIOT挖掘新的应用场景挖掘新的应用场景。另外，在用户体验和交互设计用户体验和交互设计上还有很多优化空间，前期比较依赖市场推广市场推广。按商业模式可分为：按商业模式可分为：底座底座（以技术平台输出为主，提供预训练模型，使得应用层企业能够构建和部署AI模型）能力能力（以垂直产品输出为主，提供生成文本、图片、视频或集成服务）应用应用（以行业解决方案输出为主，服务于各垂直行业等）按产业生态体系可分为:按产业生态体系可分为:基础层基础层亟待技术创新和完善生态建设，尤其是AI芯片、算力调度、数据处理，这也是当下制约AIGC产业的发展的主要因素。模型层模型层“大力出奇迹”：通用大模型“大力出奇迹”：通用大模型互联网头部企业具备应用场景等优势，一旦达到应用爆发的节点，可以率先跑起来，弥补高性能现成产品的市场空缺，也保护已占据的资源和应用市场。但同时也有“重复造轮子”风险。初创企业则需要在基础层和研发工具侧发力才可弯道超车，但由于缺乏应用场景还需要提前做好战略合作布局。“大力出奇迹蛮力”：行业大模型”：行业大模型主要聚集传统AI企业和互联网头部企业，具备垂直行业know-how优势和To B业务经验，主打差异化布局，往往和工具平台联系紧密。目前能推出国产大模型的厂商多具有算力储备和数据处理技术基础，而大模型的范式革新能使本身业务降本增效，还能开拓新市场，一举两得。竞争格局数据、算法、算力三要素是AIGC技术发展的根本动力数据、算法、算力三要素是AIGC技术发展的根本动力2021年，OpenAI公司推出跨模态深度学习模型CLIP，相对于GAN，CLIP模型能够将文本与图像进行关联。AIGC算法模型发展阶段算法模型算法模型 多模态多模态是指模型可以处理多种结构/类型的数据；大模型大模型是指模型通过亿级的语料或者图像进行知识抽取、学习进而生产了亿级参数的大模型。人工智能三要素相互作用，共同构成了发展的根本动力AIGCAIGCGANGANTransformerTransformerDiffusionDiffusionCLIPCLIP算法算法数据数据算力算力基础层分析数据数据主要分为AI基础数据服务和数据治理与软件服务。算力算力主要分为AI芯片、AI服务器、智能云等。其中以GPUGPU为代表底层硬件正为AI提供强大的芯片支持。2023年H1中国一级市场获得融资的代表性GPU企业：2023年H1中国一级市场获得融资的代表性AI数据企业：2014年，AIGC的第一代算法生成式对抗网络GAN生成式对抗网络GAN诞生。201 7年，Vaswani等人提出Transformers神 经 网 络 架 构201 7年，Vaswani等人提出Transformers神 经 网 络 架 构，Transformer擅长理解自然语言。2 0 2 0 年，第 三 代Diffusion扩散化模型Diffusion扩散化模型出现。通过学习如何为图片去噪，Diffusion模型所需训练数据更少，精度更高，更具“艺术模仿与创造”的能力。数据：亟需大量高质量数据，合成数据新趋势初现数据：亟需大量高质量数据，合成数据新趋势初现 将大量高质量的数据进行处理将是上游需要关注的重点，需要数据增强、迁移学习、数据合成、数据要素市场实现数据共享、数据反哺加速商业化飞轮，也是AI数据企业的核心竞争力。同时，专业领域、长尾场景数据分布在企业私有数据库。将大量高质量的数据进行处理将是上游需要关注的重点，需要数据增强、迁移学习、数据合成、数据要素市场实现数据共享、数据反哺加速商业化飞轮，也是AI数据企业的核心竞争力。同时，专业领域、长尾场景数据分布在企业私有数据库。AI基础数据服务市场普遍采取分包方式，标注复杂化、自动化、全栈式服务需求以及愈加严格的数据合规需求是AI基础数据服务市场的四大趋势；数据治理与软件服务市场则AI基础数据服务市场普遍采取分包方式，标注复杂化、自动化、全栈式服务需求以及愈加严格的数据合规需求是AI基础数据服务市场的四大趋势；数据治理与软件服务市场则厂商参与更加多元。资料来源：medium网站，摩根大通官网，德勤，创业邦研究中心 合成数据合成数据是运用计算机模拟生成的人造数据，它的用途是用来模拟现实世界的观察与观测。根据Cognilytica数据，合成数据市场规模在2021年大概是1.1亿美元，到2027年将达到11.5亿美元。合成数据市场规模在2021年大概是1.1亿美元，到2027年将达到11.5亿美元。行业新趋势合成数据、大模型自动化标注行业新趋势合成数据、大模型自动化标注 市场现状：普遍采取分包方式AI基础数据服务代表企业：数据治理与软件服务代表企业：产业链：产业链：上游：上游：数据标注公司、线上散兵和小作坊。中游：中游：数据服务商，一类是承接上下游的中介方众包平台，一类是企业为稳定投入产业而选择自建标注基地。下游：下游：科技公司、行业企业、AI公司、科研单位。在2018年左右以互联网企业为主导，现在转至车企、自动驾驶企业。自动化标注案例：特斯拉2D人工标注转为 4D 空间自动标注自动化标注案例：特斯拉2D人工标注转为 4D 空间自动标注基础层分析我国AI数据市场基本情况我国AI数据市场基本情况AI基础数据服务数据治理与软件服务 市场现状：主要应用于金融、零售、医疗和工业四大典型行业依托于数据与AI模型的紧密关联，数据治理与AI应用产品已逐步开展交汇融合，厂商参与更加多元，咨询公司、数据服务提供商和人工智能产品服务商三方阵营构建行业竞合格局。数据治理需求普遍存在，非结构化数据成为价值挖掘的重难点。数据治理需求普遍存在，非结构化数据成为价值挖掘的重难点。我国AI数据市场未来发展趋势我国AI数据市场未来发展趋势 自动标注技术利用存储在数据库属性表中的信息来自动标注主题特征，在标注时可以用主题属性表中任意域的正方便地改变标注属性的位置、字体、风格、大小和颜色。优势：减少人为因素导致的标注错误，显著提高OCR技术的精度.算力：国内高性能GPU稀缺，异构计算有望打开格局算力：国内高性能GPU稀缺，异构计算有望打开格局 算力困境：算力困境：从算力基础设施角度看，从GPT的1.17亿到GPT-3的1750亿，几年来大模型参数量增长了近1500倍，而Google的SwitchTransformer参数量更是达到1.6万亿，海量参数规模所需的庞大算力，是许多企业甚至行业无法提供的。进阶先进算力：进阶先进算力：先进芯片、先进网络、先进存储等一系列的支撑，缺一不可。一方面，通过小样本学习、多模态学习等实现少量数据完成新领域的训练，另一方面，向GPU等硬件基础设施、互联带宽、存储架构等提出了新的要求。产业链：产业链：上游上游：底层设施、设备、软件供应商、网络运营商等；中游中游：基础电信企业、第三方数据中心服务商、云计算厂商;下游下游：互联网企业、工业企业以及各行业的用户，政府投资基金所投资的企业，私募股权和创业投资基金投资的中小企业。产业格局：产业格局：AI芯片以GPU为主，占中国AI芯片总市场份额的AI芯片以GPU为主，占中国AI芯片总市场份额的89%。国内AI服务器呈现出一超多强的格局。国内AI服务器呈现出一超多强的格局。光模块：光模块：近5年光模块中国大陆厂商平均每年提升3.2%；预计到2023年底，光模块中国大陆厂商的市占率有望达到56.8%。目前800G和1.6T光模块是最先进的数据中心光通信产品。代表企业：政府布局：政府布局：2022年我国四部门发文同意在在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心数据中心集群。GPU产业格局：GPU产业格局：国际GPU巨头英伟达英伟达垄断市场。英伟达5月的多项AI相关的产品更新：超级芯片GH200 Grace Hopper已全面投产超级芯片GH200 Grace Hopper已全面投产，发布新型AI超级计算机DGX GH200新型AI超级计算机DGX GH200，以及开发游戏、广告游戏、广告等领域内的生成式AI应用。我国AI算力产业基本情况我国AI算力产业基本情况挑战：关键领域“卡脖子”挑战：关键领域“卡脖子”机遇：异构并行计算机遇：异构并行计算资料来源：公开资料，美国企业硬件设备销售商Thinkmate，财经，创业邦研究中心同时处理多个不同类型指令集和不同体系架构的计算单元组成的系统；采用并行的编程方式。优势：优势：更高效率、更低延迟的计算性能，降低能耗，提高可靠性。各芯片种类性能对比各芯片种类性能对比芯片种类芯片种类通用性通用性平行处理能力平行处理能力处理速度处理速度功耗功耗研发成本研发成本量产成本量产成本交付周期交付周期CPUCPU高低低高低中短GPUGPU高中中高低中中FPGAFPGA中高中中中高中ASICASIC低高高低高低长信创情况：信创情况：高性能的GPUGPU，已经成为了限制中国AI行业发展的最直接因素之一，国产替代势在必行。AIGC相关国产GPU代表企业：基础层分析大模型：升级迭代为AIGC性能跨越式发展奠定基础大模型：升级迭代为AIGC性能跨越式发展奠定基础分析式AI：分析式AI：利用机器学习技术学习数据分布，进行如分类、预测等任务。诞生了卷积神经网络，残差深度网络，Transformer网络结构等。推荐系统：挖掘用户与物品的关联关系 人脸识别：根据输入人脸信息进行身份判别 文字识别：根据文字图片输出文本生成式AI：生成式AI：在学习归纳数据分布的基础上，学习数据产生的模式，并创造数据中不存在的新样本。在分析式AI技术基础上诞生大型Transformer网络、Diffusion等新模型。文字创作：通过提示文本生成完整文案 图像生成：根据关键信息生成风格多样图片，如博客配图，海报图片等 代码生成：根据上下文生成完整代码学习范式更新学习范式更新基于规则的人工智能基于规则的人工智能基于预先定义的统计模型或规则完成任务，模型自身并不具有学习能力自身并不具有学习能力基于损失函数与梯度下降基于损失函数与梯度下降通过损失函数与梯度下降更新模型参数，模型自身可对数据内容进行学习自身可对数据内容进行学习模型结构升级模型结构升级卷积神经网络模型深度变分自编码器对抗生成网络Transformer结构扩散模型卷积神经网络模型深度变分自编码器对抗生成网络Transformer结构扩散模型在视觉识别任务上表现远超传统机器学习算法，开启深度学习序幕开启深度学习序幕通过将隐特征建模为可采样的分布，首次稳定地生成从未观测过的图像首次稳定地生成从未观测过的图像，极大推动AI生成技术发展通过生成器和判别器的不断博弈学习，提高生成样本的清晰度与逼真度，可以生成真假难辨的内容可以生成真假难辨的内容提高上下文建模能力，并行的结构加快训练速度，使得构建超大规模模型称为可能扩散模型在GAN基础上进一步提高样本多样性与逼真度提高样本多样性与逼真度模型层分析33大模型：内容生成与智能涌现展现出强大的应用潜力大模型：内容生成与智能涌现展现出强大的应用潜力 大模型强大的应用潜力主要来自两方面训练能力与推理能力，从而使得内容生成、智能涌现。大模型强大的应用潜力主要来自两方面训练能力与推理能力，从而使得内容生成、智能涌现。在实际应用过程中，除了内容生成外，审核和治理也成为落地的关键环节，在实际应用过程中，除了内容生成外，审核和治理也成为落地的关键环节，因此模型训练能否成功、如何低成本高效率部署、生成内容是否合法合规合乎伦理还需要一系列的解决方案和应用工具。除了预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等模型性能，模块化、边际成本等也成为大模型企业重要核心竞争力。除了预测误差情况、拟合程度、模型稳定性等模型性能，模块化、边际成本等也成为大模型企业重要核心竞争力。资料来源：创业邦研究中心综合整理大模型训练流程基础模型预训练基础模型预训练训练通用海量的认知及基础能力基础模型持续训练基础模型持续训练添加领域专业知识，形成专业领域认知能力指令微调训练指令微调训练学会利用基础模型的知识能力，完成指定任务强化学习人类反馈训练强化学习人类反馈训练在生成内容上对齐应用领域的需求喜好思维链思维链(Chain of Thought,CoT)Jason Wei等，Google，2022【背景背景】传统的Transformer架构在处理长文本时，由于其自注意力机制的特性，计算复杂度较高，自注意力机制的特性，计算复杂度较高，因此实际应用中往往需要限制输入的序列长度。这使得模型在处理长篇文章、生成复杂问题回答时容易出现信息丢失、生成结果与上下文不一致信息丢失、生成结果与上下文不一致等问题。CoT通过构建一个特殊的思维链结构，将长文本的处理和生成过程分解为多个连贯的步骤，从而在保持高质量输出的同时，有效解决这些问题。【优势】【优势】推理能力大幅提升；CoT的一大好处是无需微调模型参数，仅仅是改变输入就可以改进模型的性能。【缺点】【缺点】前提是LLM的规模大于10B，否则CoT没用甚至起副作用，成本高。成本高。模型层分析推理训练大模型：科技巨头普遍已经或开始布局大模型（1/2）大模型：科技巨头普遍已经或开始布局大模型（1/2）目前国内对大模型领域的重视，已经到了相当高的量级，且大厂、AI企业，包括很多初创企业都有布局，以通用大模型为主。主要相关企业大模型进展资料来源：创业邦研究中心整理企业 企业 大模型进展大模型进展百度百度百度于2019年发布文心大模型，包括NLP、CV(机器学习)、跨模态大模型和生命计算大模型四个类别36个大模型2023年3月16日，文心一言（ERNIE Bot)发布，是百度全新一代知识增强大语言模型，是中国第一个类ChatGPT产品2023年3月28日，推出文心千帆大模型平台腾讯腾讯2022年4月，腾讯首次对外披露混元AI大模型，集CV、NLP、多模态理解能力于一体2023年2月初，腾讯混元AI大模型团队再推出万亿中文NLP预训练模型HunYuan-NLP-1,目前HunYuan-NLP-IT大模型已在腾讯广告、搜索、对话等内部产品落地，并通过腾讯云服务外部客户2023年6 月 19 日，腾讯云首次正式公布行业大模型研发进展，并发布面向 B 端客户的腾讯云 MaaS服务解决方案。阿里阿里自2021年起，阿里达摩院先后发布多个版本的多模态及语言大模型2022年9月，发布通义大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放2022年11月8日，阿里巴巴达摩院公布多模态大模型M6最新进展，其参数已从万亿跃迁至10万亿2023年2月23日，张勇表示，阿里巴巴将全力构建好自己的Al预训练大模型，并为市场上风起云涌的模型和应用提供好算力支撑华为华为2021年，基于异腾AI与鹏城实验室联合发布了鹏程盘古大模型2022年11月，在华为全联接大会2022中国站上，发布盘古气象大模型、盘古矿山大模型、盘古OCR大模型三项重磅服务；2023年4月，华为将公布NLP、CV、多模态、科学计算等多个大模型构成的盘古大模型，通过模型泛化，解决传统AI作坊式开发模式下不能解决的AI规模化、产业化难题模型层分析大模型：科技巨头普遍已经或开始布局大模型（1/2）大模型：科技巨头普遍已经或开始布局大模型（1/2）主要相关企业大模型进展资料来源：创业邦研究中心整理企业 企业 大模型进展大模型进展网易网易2021年，网易推出超大模型推理引攀EET:超速响应，3秒创作一首歌词2022年8月，网易伏羲实验室LOFTER-AI写文和傀偶戏-互动式文字游戏同时入选2022大规模预训统模型优秀应用案例2023年1月17日，网易伏義中文预训练大模型玉言登顶中文语言理解权威测评基准CLUE分类任务榜单2023年3月，网易携手昇腾AI打造玉知-悟空图文理解大模型7月26日，网易有道发布国内首个教育大模型“子曰”。商汤商汤2021年，联合上海人工智能实验室、清华大学、香港中文大学、上海交通大学在2021年11月首次共同发布大模型书生（INTERN）2023年4月，商汤科技董事长兼首席执行官徐立宣布推出“日日新SenseNova”大模型体系宇节跳动2022年7月，清华大学和字节跳动联合推出了新的并行生成模型DA-Transformer。2023年6月28日，字节跳动旗下火山引擎发布大模型服务平台“火山方舟”，面向企业提供模型精调、评测、推理等全方位的平台服务。2023年8月17日，字节跳动首个AI对话产品传出对外测试消息，产品名为“豆包”。“豆包”是字节跳动公司基于云雀模型开发的 AI 工具。京东京东2023年2月10日，京东云旗下言犀人工智能应用平台将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT:ChatJD，并公布ChatJD的落地应用路线图“125”计划；2023年7月13日，在2023京东全球科技探索者大会暨京东云峰会上，京东推出言犀大模型，率先布局产业应用。美团美团2023年3月27日，光年之外通过换股方式收购北京一流科技。2023年6月29 日下午，美团发布公告，称以约 20.65 亿元人民币的价格，完成对光年之外的股权收购。模型层分析大模型：行业大模型 工具平台的工程化能力加速应用落地（1/2）大模型：行业大模型 工具平台的工程化能力加速应用落地（1/2）对比国外繁荣的工具平台生态，我国目前主流工具平台大多分布在互联网大厂、传统AI企业，初创企业参与较少。未来垂直领域应用落地将是大模型主战场。资料来源：中国信通院人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南(2023年)关键能力关键能力常用工具常用工具国外国外国内国内数据处理MapReduce、Labelme、CVAT、SOL、HDFS、Amazon Sagemaker、Alluxio、Spark、Pandas百度EasyData智能数据服务平台，百度众测平台、华为 ModelArts、华为云DataArts、整数智能数据平台、云测数据标注平台、九章云极DataCanvas APS机器学习平台、新华三绿洲平台模型训练Amazon Sagemaker、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Databricks百度智能云企业AI开发平台、华为云 ModelArts、九章云极DataCanvas APS机器学习平台、潞晨科技Colossal-AI构建集成Jenkins、CML(Continuous Machine Learning)、AWS CodePipeline and Step Functions、Azure DevOps腾讯蓝鲸、阿里云效、九章云极DataCanvas APS机器学习平台、华为云 CodeArts模型服务模型服务配置：Kubernetes、Docker;搭建API服务的程序框架：Flask、Kubeflow的KServing、BentoML；批量推理：Apache Spark；云服务工具：Microsoft Azure REST API、AWS SageMaker Endpoints、IBM Watson Studio和Google Vertex AI推理引擎：TensorRT、TensorFlow Lite百度智能云企业AI开发平台、华为云ModelArts、九章云极DataCanvas APS机器学习平台推理服务化：PaddlePaddle Serving、MindSpore Serving推理引擎：MindSpore Lite（华为）、MNN（阿里）、TNN（腾讯）、MACE（小米）运营监控Microsoft Azure、Algorithmia、Evidently AI和Deepchecks（结构化数据），Seldon Alibi（非结构化数据）、Grafana、Kubeflow、MLfow、Amazon SageMaker 模型监控器、Prometheus Grafana百度智能云企业AI开发平台、华为云 ModelArts、星环科技Sophon MLOps模型层分析大模型：行业大模型 工具平台的工程化能力加速应用落地（2/2）大模型：行业大模型 工具平台的工程化能力加速应用落地（2/2）资料来源：中国信通院人工智能研发运营体系(MLOps)实践指南(2023年)关键能力关键能力常用工具常用工具国外国外国内国内模型重训Airflow、Prefect、Ploomber华为云ModelArts实验管理MLflow、Neptune AI、Microsoft Azure、Amazon Sagemaker、Weights and Biases、DagsHub百度智能云企业AI开发平台、九章云极DataCarvas APS机器学习平台特征管理Google Feast、Featuretools、AWS Feature Store、Tecton.ai、Hopswork.ai百度智能云企业AI开发平台、九章云极DataCanvas APS机器学习平台、第四范式OpenMLDB模型管理Google Vertex AI、Microsoft Azure AI Builder、AWS SageMaker、Dataiku百度智能云企业AI开发平台、华为ModelArts、九章云极DataCanvas APS机器学习平台流水线管理Airflow、MLflow、Kubeflow百度智能云企业AI开发平台、华为云ModelArts代码仓库GitLab.GitHub和Gitea码云Gitee、华为云CodeArts元数据管理Kubeflow Pipelines、AWS SageMaker Pipelines、Azure ML和IBM Watson Studio、MLflow百度智能云企业AI开发平台数据版本管理Dagshub、Databricks、DVC百度智能云企业AI开发平台、九章云极DataCarvas APS机器学习平台模型安全Cleverhans、DeepRobust、Opacus百度AdvBox、上海交通大学DAmageNet端到端平台Kubeflow、MLflow、Neuro、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、Amazon SageMaker、Algorithmia、Neu.roMLOps百度智能云企业AI开发平台、华为终端云MLOps平台、华为ModelArts、蚂蚁AntSecMLOps、腾讯太极机器学习平台、九章云极DataCanvas APS机器学习平台、绿盟科技SecXOps、中国移动九天可视化建模平台模型层分析大模型评测：基础大模型创新的重要壁垒之一大模型评测：基础大模型创新的重要壁垒之一预训练基础大模型的训练过程消耗资源训练过程消耗资源十分昂贵，每天的算力成本动辄都是 10 万人民币以上，所以往往需要通过评测，严格监测严格监测大模型在这个训练过程中，有没有走对每一步。资料来源：CLUE中文语言理解测评基准公众号 定义：定义：针对中文可用的通用大模型的测评基准；来源：由中文语言理解评测基准CLUE推出 评测目标：评测目标：在当前通用大模型大力发展的背景下，中文大模型的效果情况。和传统小模型比较，大模型的能力更加复杂，全面地（不同阶段、不同方面）评估大模型并非易事。而对于生成任务为主的大模型，更是需要引入针对生成任务的主观评测生成任务的主观评测。因此，是否有能力打造一套“自动化 人工主观评测”的大模型全面评价系统，并实现从评测结果到模型能力分析，再到模型能力提升的自动闭环，已经成为致力于基础大模型创新的重要壁垒之一是否有能力打造一套“自动化 人工主观评测”的大模型全面评价系统，并实现从评测结果到模型能力分析，再到模型能力提升的自动闭环，已经成为致力于基础大模型创新的重要壁垒之一。评测的必要性和重要性评测的必要性和重要性大模型评测典型案例大模型评测典型案例中文通用大模型基准（SuperCLUE）中文通用大模型基准（SuperCLUE）评测难点评测难点SuperCLUE大模型综合性评测指标模型层分析技术成熟度现状：文本、音频、图像和视频成熟度高技术成熟度现状：文本、音频、图像和视频成熟度高技术成熟度高技术成熟度高底层技术原理明确底层技术原理明确底层技术原理待明确底层技术原理待明确文本生成音频生成图像生成视频生成跨模态生成其他 结构化写作：新闻播报等 辅助性写作：推荐相关内容 闲聊机器人：虚拟男/女友等 非结构化写作：剧本续写等，需要一定创业和个性化 文本交互游戏：AI dungeon 语音克隆 文本生成特定语音：生成虚拟人声，播报等 歌曲生成：编曲，自动作词 图像编辑工具：去除水印、提高分辨率、特定滤镜等 创意图像生成：随机或按照特定属性生成图像画作 功能性图像生成：根据制定要求生成营销类海报、LOGO 视频属性编辑：删除特定主体，生成特效、跟踪剪辑等 视频部分编辑：视频换脸等 视频自动剪辑：对特定片段进行检测及合成 文字生成图像：根据文字prompt生成创意图像 文字生成演绎视频：拼接图片素材生成视频 文字生成创意视频：完全从头生成特定主题视频 图像/视频到文本：视觉问答系统、自动配字幕/标题等 AI BOT、NPC逻辑及剧情生成 数字资产生成AIGC技术场景交互性文本生成交互性文本生成图像自主生成图像自主生成应用层分析文本生成：商业落地最早技术之一，文本交互成为未来发展方向文本生成：商业落地最早技术之一，文本交互成为未来发展方向应用型文本创作型文本文本辅助文本交互应用型文本创作型文本文本辅助文本交互 文本生成是AIGC实现商业落地最早的技术之一，技术发展显著提高了对于上下文的理解与承接能力、对常识性知识的嵌入能力、中长篇幅生成能力、生成内容的内在逻辑性等，文本生成迎来质的飞跃。现有的落地场景主要集中在应用型文本生成、创作型文本生成，重点关注闲聊型交互文本生成。Narrative Science创始人曾预测，到2030年，90%以上的新闻或将由机器人完成需要创意和个性化，对生成能力要求高基于创作者需求协助爬取相关素材，供给落地最为广泛虚拟伴侣、游戏中的NPC个性化交互等生成类型生成类型落地场景落地场景未来展望未来展望结构化写作为主客服类聊天问答、新闻撰写可替代部分较机械化的人工写作生成类型生成类型落地场景落地场景未来展望未来展望非结构化文本生成剧情续写、营销文本未来4-5年，会出现较优的长文本内容生成类型生成类型落地场景落地场景未来展望未来展望其他定向采集信息素材、文本素材预处理、自动聚类去重精度逐步提升，更好辅助文本写作、文本创意等代表企业：代表企业：Automated Insights、Narrative Science、Textengine.io、Yseop、Arria、Retresco、澜舟科技等代表企业：代表企业：Anyword、Phrasee、Persado、Copy.ai、Friday.ai、Retresco、Conversion.ai、Japper AI、Snazzy AI、彩云小梦等生成类型生成类型落地场景落地场景未来展望未来展望交互性文本生成虚拟伴侣、NPC互动等以ChapGPT为革命点，1-2年会有较大发展突破代表企业：代表企业：小冰公司、聆心智能、Latitude.io、Open AI等代表企业：代表企业：写作猫等应用层分析音频生成：TTS场景基本成熟，AI编曲将成AI音频生成中热门赛道音频生成：TTS场景基本成熟，AI编曲将成AI音频生成中热门赛道 音频生成主要应用于流行歌曲、乐曲、有声书的内容创作，以及视频、游戏、影视等领域的配乐创作，目前在众多场景已获初步发展，在部分场景已广泛 应用、趋于成熟。现有的落地场景集中在TTS、语音克隆、乐曲/歌曲生成。国外索尼计算机科学实验室（CSL）在2021年9月发布一款AI辅助音乐制作应用程序Flow Machines Mobile，利用AI人工智能技术辅助音乐制作，能够根据创作者选择的风格提示旋律、和弦和贝斯线，生成音乐；国内喜马拉雅于2021年用TTS技术完美还原单田芳声音，并首次将单田芳的AI合成音应用于风格各异的书籍，用单式评书腔调，全新演绎听众耳熟能详的经 典之作。TTS（Text-to-speech）场景乐曲/歌曲生成 目前而言，AIGC已经支持基于开头旋律、图片、文字描述、音乐类型、情绪类型等生成特定乐曲。通过这一功能，创作者即可得到AI创作的纯音乐或乐曲中的主旋律。2021年末，贝多芬管弦乐团在波恩首演人工智能谱写完成的贝多芬未完成之作第十交响曲，即为AI基于对贝多芬过往作品的大量学习，进行自动续写。倒映有声与音频客户端“云听”APP合作打造AI新闻主播，提供音频内容服务的一站式解决方案，喜马拉雅运用TTS技术重现单田芳声音版本的毛氏三兄弟和历史类作品。这种场景为文字内容的有声化提供了规模化能力。随着内容媒体的变迁，短视频内容配音已成为重要场景。部分软件能够基于文档自动生成解说配音，上线有150 款包括不同方言和音色的AI智能配音主播。代表公司有九锤配音、加音、XAudioPro、剪映等。作词作曲编曲人声录制整体混音AIGC词曲创作步骤拆解客户机器人语音播报有声读物制作硬件机器人主要应用类型应用层分析图像生成：图像属性编辑普遍应用，创意图像生成应用落地较少图像生成：图像属性编辑普遍应用，创意图像生成应用落地较少 图像生成可简要划分为图像属性编辑、图像局部生成及更改、以及端到端的图像生成。其中，前两者的落地场景为图像编辑工具，而端到端的图像生成则对应创意图像及功能性图像生成两大落地场景。图像属性编辑大量应用落地，图像局部生成及更高目前有部分应用落地，端到端图像生成底层原理明确，未来有望规模化应用。由于图像的生成复杂度远高于文字，在整体生成上，目前仍然难以达到稳定可靠的生成高质量图像。但随着GAN、Diffusion Model等模型的不断迭代，图像生成发展将非常快速。图像属性编辑图像属性编辑图像端到端生成图像端到端生成资料来源：DeepFaceDrawing，量子位，创业邦研究中心可理解成经AI简化的Photoshop；图片去水印、自动调整光影、设置滤镜、修改颜色纹理、复刻/修改图像风格、提升分辨率等已广泛应用。代表公司代表公司具体内容具体内容美图秀秀(美图AI开放平放台)、Radius5、Photokit、Imglarger、Hotpot、Remove.bg、Skylum(Mask AI)、Photodiva图像局部生成及更改图像局部生成及更改代表公司代表公司具体内容具体内容更改图像某部分构成(如英伟达CycleGAN支持将图内的斑马和马进行更改)、修改面部某一特征等。Adobe(InsetGAN)、英伟达(EditGAN)、Metaphysics AI、Deepfake代表公司代表公司具体内容具体内容基于草图生成完整图像、有机组合多张图像生成新图像、根据指定属性生成目标图像等,可用于Logo、海报、模特图制作。阿里鹿班、Deepdream Generator、Rosebud AI、AI Gahaku artbre eder、Nightcafe、Starry ai、Wombo、Deepart、Obvious、Datagrid、诗云科技、道子智能绘画系统等应用层分析视频生成：大量应用集中在视频属性编辑视频生成：大量应用集中在视频属性编辑 视频生成原理与图像类似但更具挑战性，在修改外观的同时，需要保持时间上的一致性；目前视频属性编辑类应用较为成熟，已有大量应用落地，视频自动剪辑和视频部分生成还处于技术尝试阶段。视频属性编辑视频自动剪辑视频属性编辑视频自动剪辑视频部分生成（以Deepfake为典型代表）视频部分生成（以Deepfake为典型代表）视频画质修复删除画面中特定主体自动跟踪主题剪辑生成视频特效自动添加特定内容视频自动美颜基于图像或视频对源视频进行编辑及调试视频生成内容分类视频生成内容分类基于视频画面、声音等多模态信息的特征融合进行学习，按照氛围、情绪等高级语义限定，对满足条件片段进行检测并合成。目前还主要在技术尝试阶段。技术尝试阶段。人脸替换人脸再现环境合成全身合成人脸合成基于语音等要素逐帧复刻应用层分析跨模态生成：文字生成图像/视频应用类工具迈向商业化跨模态生成：文字生成图像/视频应用类工具迈向商业化文字生成图像文字生成视频文字生成图像文字生成视频图像/视频到文本图像/视频到文本 跨模态生成是将一种模态转换成另一种模态，同时保持模态间的语义一致性，主要集中在文字生成图片、文字生成视频以及视频/图片生成文字；目前文字生成图像，文字拼凑式生成视频等较为成熟，文字完全自动生成视频，以及图像和视频到文字的跨模态应用尚在完善。2021年，OpenAI的CLIP和DALLE开启了AI绘画重要的一年。同年，CVPR2021收录的VQGAN也引发了广泛关注。2022年被称为“AI绘画“之年，多款模型/软件证明了基于文字提示得到效果良好的图画的可行性，Diffusion Model受到广泛关注。视觉问答配字幕标题生成具体应用文本-图像之间的跨模态搜索代表模型：METER、ALIGN助力拼凑式生成完全从头生成按照技术生成难度和生成内容，分为拼凑式生成和完全从头生成两类。基于文字搜索合适的配图、音乐等素材，在已有模板的参考下完成自动剪辑。本质是“搜索推荐 自动拼接”“搜索推荐 自动拼接”，门槛较低，背后授权素材库的体量素材库的体量、已有模版数量模版数量等成为关键因素。由AI模型基于自身能力，不直接引用现有素材不直接引用现有素材，生成最终视频，门槛较高门槛较高应用层分析策略生成：在游戏、智能交互数字人等领域应用价值高策略生成：在游戏、智能交互数字人等领域应用价值高GameAIAIBot，也即游戏操作策略生成NPC逻辑及剧情生成NPC逻辑及剧情生成，也即由AI生成底层逻辑 重点在于生成真实对战策略 以腾讯AI Lab在游戏制作领域的布局为例，人工智能在游戏前期制作、游戏中运营的体验及运营优化、游戏周边内容制作的全流程中均有应用。辅助游戏制造，降低创造新游戏门槛美术设计内容设计测试体验优化提升游戏体验和乐趣运营优化 场景生成 动作生成 超分辨率 AI玩法设计 地图设计 关卡设计 平衡测试 游戏测试 智能NPC 智能BOT 掉线托管 违规审判 平衡匹配 对局陪伴游戏前游戏前游戏中游戏中游戏周边游戏周边赋能游戏竞技，带动线上线下同步发展直播训练 集锦自动生成 比赛解说 语音互动 针对性的跟AI team训练 模拟对手打法、风格Deepmind Alpha GODota 2StarCraft 2德扑麻将传统方式NPC逻辑及剧情生成 人工创造驱动脚本 由制作人主观联想 背后为不同的静态分支 个性化与创造性有限 自动化驱动脚本 自动化内容生成 个性化与创造性强资料来源：腾讯AI Lab，创业邦研究中心应用层分析虚拟人生成：多技术综合培育下，拟人化为技术发展目标虚拟人生成：多技术综合培育下，拟人化为技术发展目标虚拟人是应用计算机图形学、图形渲染、动作捕捉、深度学习、语音合成等多种计算机技术，打造综合外观、面部表情、发声习惯等产出全面拟人化的数字内容，目前在虚拟偶像、虚拟主播等领域已有广泛应用。真人驱动型：基于真人行动建模：建模：依据形象要求绘制模型原画及3D建模绑定关键点：绑定关键点：将选定的关键点映射至模型中并进行绑定动捕：动捕：应用动捕设备对真人的行动、表情等进行采集渲染：渲染：对图像进行渲染以提升逼真度，生成虚拟人计算驱动型：基于深度学习模型建模：建模：扫描模特并采集表情、姿态等数据，建模、绑定关键点训练模型：训练模型：利用深度学习，学习模特语言、表情等参数间的潜在映射关系，形成驱动模型内容制作：内容制作：基于语音输入或TTS技术，结合训练后的模型推理得到每帧虚拟人图片，并与语音对应渲染：渲染：对图像进行渲染以提升逼真度，生成虚拟人建模渲染 建模主要为仪器采集模型，或通过3D美术、改变顶点数据“捏脸”等技术构造虚拟人基础形象三大核心技术 渲染分为传统渲染和神经渲染两类，前者以物理世界为基础，利用虚拟相机模拟感知的方式显示模型效果。后者是基于统计学习方法，通过深度神经网络，使计算机学习理解物体空间形态，实现图像合成。深度学习交互技术 旨在通过计算机的自动学习匹配人类在说话时人脸骨骼和肌肉的变化，使虚拟人在动态情况下的表情形态更逼真。深度学习模型输出效果主要受到数据量、计算框架、关键特征点等因素影响。交互技术主要体现在实时互动虚拟人应用中，例如虚拟人主播、虚拟人客服等。虚拟人的交互能力以对话能力为核心，着重应用NLP技术，此外还会受到语音识别能力、知识图谱、预先设置知识库等技术的影响。应用层分析游戏生成：全生命周期优化游戏产品流程，提升体验、降低成本游戏生成：全生命周期优化游戏产品流程，提升体验、降低成本游戏资产生成游戏体验优化辅助游戏测试游戏运营游戏发行游戏资产生成游戏体验优化辅助游戏测试游戏运营游戏发行游戏方案策划程序代码编写游戏地图设计音频音效制作美术原画设计游戏人物生成3D模型构建CG动画生成分析游戏用户需求，协助产品定位及策划方案。自主生成基础简单代码、协助编写复杂代码、代码编写建议，语言切换等。包括地图设计及代码编辑。包括生成游戏背景音、游戏音效及游戏人物语音等。批量生产游戏美术素材。包括协助玩家人物制作、NPC的生成。3D环境搭建、3D素材模型的创造等。游戏内CG动画的生成。NPC对话及交互反作弊及AI托管加持故事剧情语言翻译生成交互式文本、语音等，增强与NPC沟通现实感；让NPC根据玩家行为和环境变化来调整策略和行动。通过学习可无限开展游戏故事的剧情互动，实现千人千面的个性化体验。AI分析玩家行为和游戏数据，预防作弊行为；接管掉线玩家角色，优化玩家体验。通过自然语言处理技术，AI可以实现游戏语言的翻译和本地化，为全球玩家提供更好的游戏体验。伴随游戏生产量的增长以及游戏复杂度的提高，游戏测试的需求爆发，而AI可以在游戏测试中执行一些自动化任务。如执行基本的功能测试、性能测试、兼容性测试等，以实现更高效地测试降低开发成本优化交互体验测试提质降本 协助版本迭代赋能游戏买量降低开发成本优化交互体验测试提质降本 协助版本迭代赋能游戏买量游戏测试质量游戏测试目的是保证游戏质量，减少发布后的风险，并为玩家提供更好的游戏体验。辅助测试可以改变传统需要大量人员长时间体验以实现游戏测试的现状，采用模型自动测试并标记BUG。测试自动化数值分析及版本迭代通过模型分析游戏数值并调试、检验、筛选，协助提高运营人员的分析结果与游戏产品的迭代效率。游戏赛事举办赛事分析：赛事分析：赛前阵容分析、赛后数据分析和赛事回放，并以最快的速度获得最优解。电竞解说：电竞解说：处理游戏数据，实时运算生成多个解说文案，进行内容决策，并选取最优文案进行实时解说。集锦自动生产：集锦自动生产：通过算法最短时间内筛选、剪辑出视频素材。买量素材制作投放效果分析买量投放执行优化创意产出、内容制作环节，从而成倍地赋能广告买量。快速整合投放端及内部转化数据，分析各素材投放效果，进一步优化投放素材及投放策略，提升投放效率及ROIAI能够快速提升广告投放的速度和效率，实现投放业务“7*24小时”批量化与自动化操作。应用层分析AIGC 垂直内容产业：核心价值是优化内容生产的效率与创意AIGC 垂直内容产业：核心价值是优化内容生产的效率与创意AIGCChatGPT文心一言华为盘古.游戏营销影视媒体互联网娱乐其他游戏营销影视媒体互联网娱乐其他让创作者拥有一个更加高效的智能创作工具，优化内容创作，大幅提升效率并降低成本；提升创作效率的同时，同样提升了反馈生成效率，有助于实现实时交互内容。AIGC能够代替人工完成声音录制、图像渲染、视频创作等工作，从而降低内容生产的成本与门槛，使更多用户能够参与到高价值的内容创作流程中。帮助有经验的创作者捕捉灵感，在设计初期生成大量草图，更好的理解创作需求并寻找创作灵感。海量数据提高创造性和开放性，激发创意认知、提升生产多样性。在与其他特定的数据库（例如实时更新数据、特定主体数据等）或AI系统进行联动后，AIGC能够实现更精准的未来预测或更个性化预测基础上调整生成内容。提升内容生产效率降低内容生产成本捕捉激发创作灵感联动实现数据优化提升内容生产效率降低内容生产成本捕捉激发创作灵感联动实现数据优化应用层分析AIGC 其他产业：加快数实融合，产业升级提速AIGC 其他产业：加快数实融合，产业升级提速教育金融医疗工业教育金融医疗工业AIGC赋予教育材料新活力，为教育工作者提供了新的工具，使原本抽象、平面的课本具体化、立体化。AIGC助力实现降本增效。1)实现金融资讯、产品介绍视频内容的自动化生产，提升效率；2)塑造视听双通道的虚拟数字人客服。1）药物研发：1）药物研发：DNA 中的基因链、蛋白质中的氨基酸链；2）医疗信息化3）医疗影像2）医疗信息化3）医疗影像AIGC提升产业效率和价值。1)融入计算机辅助设计CAD，极大缩短工程设计周期；支持生成衍生设计，实现动态模拟；2)加速数字孪生系统的构建，高效创建数字孪生系统。AIGCAIGC应用层分析投融资分析投融资分析投融资趋势融资轮次热点区域热点赛道活跃机构大额融资事件投融资趋势：2021年达到高峰后，近两年相对冷静投融资趋势：2021年达到高峰后，近两年相对冷静 据睿兽分析统计，截至2023年6月30日，国内AIGC行业累计250家企业获得融资，涉及融资事件1077件、融资金额3364.11亿元，参与机构1139家。从2014年开始，生成式对抗网络GAN、深度学习模型CLIP、Transformers神经网络架构等关键技术出现，AIGC逐渐迎来第一波高峰，2018年中国AIGC行业融资金额866.85亿人民币，同比增长171.7%，实现大幅度提升；步入2020年，AI模型取得突破性进展，基于Stable Diffusion等开源模型的上层应用迅速涌现，随着微软、OpenAI、谷歌等科技巨头的产品出圈，行业爆发，2021年融资事件达到高峰（173件）；近两年，受整体投融资市场趋冷影响，有所回落。2023年上半年发生融资事件57件，融资金额63.13亿人民币。资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心47638.65100.1215.13318.96866.85363.66195.56448.85143.3263.00040050060070080090052000222023H12014-2023H1中国AIGC产业投融资趋势分布2014-2023H1中国AIGC产业投融资趋势分布事件数事件金额(亿人民币)投融资趋势注：融资事件为种子轮至Pre-IPO轮次发生的事件，不含IPO融资轮次：主要集中在A轮等早期阶段融资轮次：主要集中在A轮等早期阶段据睿兽分析数据，2023年上半年，从交易数量看，国内AIGC产业融资事件大多发生在A轮（事件数30，占比53%）、天使轮（事件数13，占比23%）、种子轮（事件数4，占比7%），早期事件数（A轮、天使轮、种子轮）占比达到83%；从交易金额看，国内AIGC产业早期已披露的融资金额占总体的72%，反映AIGC目前尚处在产业发展的早期。资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心种子轮,4,7%天使轮,13,23%A轮,30,53%B轮,4,7%C轮,3,5%D轮,2,3%Pre-IPO轮,1,2 23年H1AIGC产业融资轮次交易数量分布2023年H1AIGC产业融资轮次交易数量分布种子轮天使轮A轮B轮C轮D轮Pre-IPO轮融资轮次种子轮,未披露天使轮,9.96,16%A轮,35.07,56%B轮,1.6,2%C轮,8.5,13%D轮,8,13%Pre-IPO轮,未披露2023年H1AIGC产业融资轮次交易金额分布2023年H1AIGC产业融资轮次交易金额分布种子轮天使轮A轮B轮C轮D轮Pre-IPO轮热点区域：北京融资最为活跃热点区域：北京融资最为活跃资料来源：睿兽分析241276421126.4724.2625.310.490.340051015202530北京上海浙江广东江苏四川山东陕西2023H1中国AIGC产业投资区域分布2023H1中国AIGC产业投资区域分布事件数融资金额（亿元）2023年上半年，国内有58家AIGC企业发生投融资事件，融资事件共57起，已披露金额事件36起，已披露融资总额63.13亿元，涉及投资机构数66家。从热点地区分布来看，2023年上半年，北京融资最为活跃，融资事件数共发生24件，融资金额最高北京与上海居前列。热点区域2426.4724.2620.490.40.410.304.540.3051015202530北京 上海 杭州 南京 深圳 广州 成都 宁波 珠海 青岛 西安2023H1中国AIGC产业投资城市分布2023H1中国AIGC产业投资城市分布事件数融资金额（亿元）热点赛道：通用大模型、元宇宙/数字人、工具平台成为资本青睐的三大方向热点赛道：通用大模型、元宇宙/数字人、工具平台成为资本青睐的三大方向据睿兽分析数据，2023年上半年，国内AIGC产业在通用大模型、元宇宙/数字人、工具平台三个细分赛道最为活跃，通用大模型也是融资金额最多的领域，高达27.29亿人民币。通用大模型与元宇宙/数字人、工具平台两个细分赛道融资事件数量相当，但融资事件远高于两者，说明初创企业技术研发成本和资源投入成本（尤其是算力）很高，需要大量的资金投入。资料来源：睿兽分析9885443332222111127.295.65.82.220.21.9未披露30未披露未披露7.52.20.30.37005通用大模型元宇宙/数字人工具平台图像文本AI基础数据服务营销医疗AI芯片音频客服办公/Saas生物科技游戏其他场景应用行业大模型智能云/高性能计算2023年H1AIGC产业热点赛道分布2023年H1AIGC产业热点赛道分布事件数事件金额(亿人民币)热点赛道活跃机构：奇绩创坛、红杉中国、联想创投等投融资比较活跃活跃机构：奇绩创坛、红杉中国、联想创投等投融资比较活跃投资机构投资机构类型以VC/PE为主，占比88.4%，大企业创投占比11.6%。奇绩创坛、红杉中国、联想创投三家机构投融资相对活跃。资料来源：睿兽分析54322222220246奇绩创坛红杉中国联想创投金沙江创投GSR Ventures蓝驰创投图灵创投高瓴资本线性资本腾讯投资斯道资本2023年上半年AIGC产业活跃投资机构2023年上半年AIGC产业活跃投资机构事件数88.4.6 23年上半年AIGC产业投资机构类型分布2023年上半年AIGC产业投资机构类型分布VC/PE大企业创投2023年H1海外大额融资事件2023年H1海外大额融资事件资料来源：睿兽分析公司公司简介简介国家和地区国家和地区融资轮次融资轮次融资金额融资金额融资时间融资时间投资方投资方OpenAI智能机器人产品研发商美国加利福尼亚B轮100.00亿美元2023-01-12M12Inflection AIAI语言模型会话API研发商美国加利福尼亚A轮13.00亿美元2023-06-29Bill Gates、Eric Schmidt、NVIDIA英伟达、Reid Hoffman、CoreWeave、Microsoft微软Anthropic人工智能安全服务商美国加利福尼亚C2轮4.50亿美元2023-05-23Spark Capital 星火资本、Menlo Ventures、Google、Sound VenturesAdept AI人工智能技术研发商美国加利福尼亚B轮3.50亿英元2023-03-14Spark Capital 星火资本、General CatalystOpenAI智能机器人产品研发商美国加利福尼亚C轮3.00亿美元2023-04-28Sequoia Capital、Andreessen Horowitz(A16Z)、Tiger Global Management 老虎环球基金、Founders Fund、Thrive Capital、K2 GlobalAnthropic人工智能安全服务商美国加利福尼亚C1轮3.00亿美元2023-03-09Spark Capital 星火资本Anthropic人工智能安全服务商美国加利福尼亚C轮3.00亿美元2023-02-03GoogleCohere自然语言处理平台研发商 加拿大安大略省C轮2.50亿美元2023-05-02Index Ventures、iNovia Capital、NVIDIA英伟达Character.ai生成式AI聊天机器人公司 美国加利福尼亚A轮1.50亿美元2023-03-04Andreessen Horowitz(A16Z)、SVA、A.Capital Ventures、Elad GilRunway美国图片和视频编辑软件 美国纽约C 轮1.41亿美元2023-06-29Google、NVIDIA英伟达、Rogue Venture PartnersMistral AIAI模型开发平台法兰西堡种子轮1.05亿欧元2023-06-13Lightspeed Venture Partners光速创投、Bpifrance、Headline等DeepL在线翻译工具研发商北莱茵-威斯特法伦 B轮1.00亿美元2023-01-11Bessemer Venture Partners(BVP)、Atomico、World Innovation Lab、Institutional Venture(IVP)大额融资事件2023年H1国内大额融资事件2023年H1国内大额融资事件资料来源：睿兽分析公司简介国家和地区融资轮次融资金额融资时间投资方光年之外人工智能领域服务商中国北京收购20.65亿人民币2023-06-29美团MiniMax多模态AI大模型领域研发商中国上海A轮过2.50亿美元2023-06-01腾讯投资云知声语音识别技术研发商中国北京D 轮7.00亿人民币2023-06-27中金汇融、历城控股、磐谷创投、来宾鑫隆、华创深大、金达投资基金、水木春锦、挚信资本、好未来战略投资部潞晨科技高性能AI运行平台开发商中国北京A轮数亿人民币2023-05-22未披露澜舟科技认知智能技术服务商中国北京Pre-A 轮数亿人民币2023-03-14中关村科学城、斯道资本、创新工场(李开复)衔远科技产品数智化服务商中国北京天使轮数亿人民币2023-03-01启明创投(周志峰)、经纬创投(左凌烨)Project AI 2.0 大语言模型平台中国北京天使轮数干万美元2023-03-19创新工场(李开复)、红杉中国、高瓴资本、IDG资本Fabarta图智能分析平台开发商中国北京Pre-A轮过亿人民币2023-04-18蓝驰创投、将门创投、朗玛峰创投标贝科技智能语音交互和AI数据服务技术研发商中国北京B2轮过亿人民币2023-04-07巨峰科创、青岛财富中心大额融资事件投资建议投资建议行业总结投资建议未来趋势未来趋势核心技术持续演进关键能力显著增强产品类型逐渐丰富场景应用趋于多元生态建设日益完善核心技术持续演进关键能力显著增强产品类型逐渐丰富场景应用趋于多元生态建设日益完善 数字人开发自由度大幅提高 嗅觉、触觉、味觉、情感等将以数字化形式指导AIGC 应用场景会进一步多元化NLP、翻译模型、生成算法等细分赛道空间较大，需要依托算力、数据的支持，模型、数据和算力的基础能力成为重要关键支撑。将从目前“以辅助内容生成为主”向“以自主内容生成为主”跃进，极大满足未来消费者对内容数量及质量的双重刚性需求。AIGC能极大提质增效、创意释放，降低制作成本，实现高自由度，同时，随着感知交互等技术设备升级产生多样性的感知数据，能更好的指导AIGC。为了让功能更加精确，将会更多地去开发一些垂直类的应用，毕竟垂直类的应用可以更有针对性地为特定功能进行训练，成本相对较低。AIGC的知识产权归属方面和创作伦理问题将得到有效规范，同时，围绕AIGC的技术、内容、应用、服务等生态体系将日趋完善。标准规范、技术研发、内容创作、行业应用、资产服务为核心的生态体系架构将日趋完善 内容孪生、内容编辑、内容创作三大基础能力将显著增强行业总结 向高性能大模型、优质大量的数据、更高效率更低延迟的算力发展面临挑战面临挑战 关键技术不够完全成熟，大规模推广落地尚存痛点、难点 企业核心能力参差不齐，威胁网络内容生态健康安全发展 相关规范指引尚需完善，发展与治理之间存在匹配问题人工智能算法存在固有缺陷：人工智能算法存在固有缺陷：人工智能算法在透明度、稳健性、偏见与歧视方面存在尚未克服的技术局限，算法应用问题重置。AIGC内容编辑与创作技术不够完善：AIGC内容编辑与创作技术不够完善：文本生成方面，简单套用模版、难以产生易读且优质的文本；语言合成方面，声音机械感强、表达不够流畅；视觉生成方面，实时动作捕捉精准度不足，图像处理效果不佳。内容审核能力有待提高内容审核能力有待提高：现行审核方式为“机审 人审”。机审方面审核误报率偏高；人审方面行业内未形成统一标准，人员不足。企业技术管理能力建设不足企业技术管理能力建设不足：诸多切入市场的小型企业技术管理能力不达标，为抄袭侵权、内容造假、恶意营销等灰黑产业链提供温床。企业风险治理能力尚未完善企业风险治理能力尚未完善：AIGC处于发展初期，其风险具有未知性和复杂性等特点，很多企业对于风险的预测、防范和应急处置能力均尚未完善。AIGC版权性有待厘清：AIGC版权性有待厘清：AIGC作品无法获得著作权保护，阻碍AIGC发挥其创作价值；人工智能的海量摹写稀释现有作品权利人的独创性。新技术增加监管难度：新技术增加监管难度：技术滥用导致水军和虚假信息增加，对监管行动造成了严重阻碍。行业总结细分领域分析细分领域分析 基础层：基础层：由于上游人工智能算力、数据基础设施或垄断或资源稀缺，如芯片、服务器等，议价权较高，但下游需求激增，现阶段最先受到裨益，但就目前国产替代情况，真正实现盈利也是相对长期的过程。就目前国产替代情况，真正实现盈利也是相对长期的过程。传统硬件巨头目前在芯片、内存、互联占据绝大部分市场传统硬件巨头目前在芯片、内存、互联占据绝大部分市场，云计算巨头不只是最大的买单方，也和初创企业一样是新技术最主要的探索者。但其市场规模、市场格局和模型压缩技术、定价策略密切相关。100亿150亿参数级别的模型可以覆盖绝大多数生成式AI的用例。100亿150亿参数级别的模型可以覆盖绝大多数生成式AI的用例。若终端已经可以支持那么无需云端处理运算。从英伟达近期的疯狂投资以及高通的技术进展来看，预计年内AIGC产业对云端算力的依赖有望大幅降低预计年内AIGC产业对云端算力的依赖有望大幅降低，届时手机、自动驾驶等终端将会衍生出更丰富的使用场景。模型层：模型层：技术积累以及资金实力都是关键竞争力，当下OpenAI的技术迭代速度快，因此科技巨头更具有巨大的竞争优势科技巨头更具有巨大的竞争优势。随着国资入场，市场可能会有12家有垄断现象，未来可能国有垄断、巨头小垄断，但难以形成大垄断局面。对于大模型企业来说，ChatGPT插件可能成为AI时代的核心入口，从大模型技术赋能者转向平台经济生态入口卡位。这一方面体现为可以接入应用、赋能应用，另一方面可以调用应用、操作应用，以大模型兼具“操作系统”角色，加速海外生态中与其他应用层的精细化分工。对于垂直和通用赛道的初创公司来说，找到差异化的市场定位找到差异化的市场定位是第一要义。工具平台加速大模型工程化和商业化落地，大企业和中小企业之后很可能会有并购出现。应用层：应用层：目前看似繁荣的应用生态很大程度上得益于开源技术目前看似繁荣的应用生态很大程度上得益于开源技术，由于上游模型层和基础层迭代周期快，下游应用层企业，尤其是垂直产品，面临一定程度上的风险，但由于大模型的通用性和开发范式的革新，已给原有业务带来相当大的降本增效的增益。技术扩散越快，越难做到绝对领先，更多竞争在于品牌推广和营销策略。技术扩散越快，越难做到绝对领先，更多竞争在于品牌推广和营销策略。用户体验和模式创新用户体验和模式创新都将成为“杀手锏”，但通用大模型借助插件构建起了直接面向终端用户的细分场景，可能会冲击到一部分原来纯应用层的初创公司，尤其是大厂并购和开发同类型竞品。产业AI和可信A产业AI和可信AI成为政策指导的未来发展方向，垂直领域产业化落地是结构性机会。企业数据隐私问题的解决、大模型的泛化能力企业数据隐私问题的解决、大模型的泛化能力日益变成新的技术壁垒。总结：总结：随着AIGC产业生态不断完善，技术成熟度变高，上中下游相互蚕食领地的现象会更加频繁。行业总结厚雪长坡，AIGC产业具有长期长期的发展潜力。AIGC作为新的内容生产基础设施新的内容生产基础设施，若将多模态大模型底座比作“操作系统”，那么下游To C应用层相当于平台经济，平台型科技企业可能会诞生新的巨头。技术层面，本轮AIGC爆发的导火索为ChatGPT产品出圈，头部企业技术迭代速度快，一方面，大模型的追赶需要时间；另一方面，随着开源生态的繁荣，下游应用打响“百团大战”，将更加考量企业场景应用的专业能力，以及垂直领域的数据和知识储备另一方面，随着开源生态的繁荣，下游应用打响“百团大战”，将更加考量企业场景应用的专业能力，以及垂直领域的数据和知识储备。国内外发展环境对比：国内外发展环境对比：国内消费市场广阔，但由于受到政策规制以及国内互联网行业生态影响，数据流通受阻；相比国外，国内SaaS市场用户付费意识相对较差；人才培养和产学研协同创新是长期发展的必修课。因此，商业落地还需要各行各业共同发展、共建良好生态。市场竞争优劣势对比：市场竞争优劣势对比：不论是大模型厂商自用实现增量或降本增效，还是基础层厂商高性能硬件供不应求所带来的红利，初创企业都天然缺少先发优势，因此当下二级市场相对火热，一级市场相对冷静。但长期来看，随着AIGC上游土壤逐渐肥沃，有望孕育新业态、新巨头。中短期可关注具有ToB端大模型丰富经验的AI科技公司和工具平台，长期可关注To C端的应用层初创企业的颠覆式创新。总结总结行业总结重要的投资因素重要的投资因素 技术成熟度技术成熟度：数据、算力、算法三要素决定能否实现落地和商业化；决定商业化路径，比如提供文、图、视频等一种或多种服务；决定产业链核心的位置；决定技术壁垒的高低。创新潜力：创新潜力：中短期内，大模型应用落地创新实践决定放量空间和市场空间，尤其对于初创企业。商业模式：商业模式：形成商业闭环，取决于技术进步、国家支持、巨头推动、生态建设、市场化教育综合发展水平。推荐关注企业推荐关注企业 基础层：基础层：算力，AI芯片和服务器等硬件，初创企业可关注：推理芯片、片间通讯和训练芯片；数据要素相关企业（包括数据基础服务、数据处理等），初创企业可关注：合成数据、向量数据库。模型层：模型层：（中短期）能提供在算法模型、算力、数据要素发展过程中遇到问题的解决方案的技术企业，比如工具平台；（中长期）打通大模型-应用优势并形成端到端闭环的企业。应用层：应用层：（中短期）目前随着垂类领域的数据开始流向中间层，具有垂直行业know-how基础的企业或与行业巨头合作并具有技术优势的服务商有较大机会，他们能够通过与场景客户的合作，将数据转化为知识，形成独特的竞争优势；（中长期）当基础技术足够满足下游应用层落地，模型开发门槛降低，在用户体验和商业模式方面有颠覆式创新的企业会创造新业态，诞生新巨头。另外，可信AI等解决生产关系层面问题的企业会日益受到关注。投资建议投资建议投资建议风险提示风险提示对于基础层企业，是最先受益的群体，也是创新潜力最旺盛的领域之一，但是结合半导体产业的周期性特征，之后也可能会面对产能过剩的窘境，以及国外企业“卡脖子”的风险。对于中间层大模型企业，随着开源生态建设逐步完善，大模型由诸神之战变成人人可用的“普惠模型”；对于中国市场而言，当产业发展处于需求量大（类似PC、移动互联网发展初期）但较高成本时期可能会有技术破解的黑色产业链出现，安全风险不容忽视。对于应用层企业需关注上游技术的快速迭代以及政策监管、法律法规、道德伦理，以及中间层玩家的蚕食领地（主要体现CVC合作、渠道垄断等等）。投资建议附录（企业案例）附录（企业案例）基础层企业Fabarta通用大模型企业百度行业大模型企业云知声应用层企业达观数据应用层企业特赞应用层企业万兴科技企业案例一：AI 基础设施公司-Fabarta企业案例一：AI 基础设施公司-Fabarta成立时间：成立时间：2021-11-16，北京融资轮次：融资轮次：Pre-A轮，朗玛峰创投领投，蓝驰创投、将门创投跟投。行业定位：行业定位：人工智能基础设施层企业、工具平台主营业务：主营业务：专注于解决大量异构数据环境下通过融合图与向量的多模智能引擎技术挖掘复杂业务价值的问题，打造面向 AI 的技术基础设施。Fabarta 产品矩阵提供多模态智能引擎，与多模态大模型紧密融合在一起，构建AGI的核心技术基础设施；提供企业智能分析平台，可以帮助企业客户快速高效地构建丰富的智能领域应用，用可解释 AI 加速企业的智能化转型；同时基于多模态智能引擎构建企业数据资产的全局地图，打造基于 Data Fabric（数据编织）的下一代企业数据平台的核心。服务对象：服务对象：覆盖金融、电信、制造、能源、互联网、通用等领域的企业海外对标：海外对标：Microsoft graph；Microsoft Fabric；Palantir行业预判：Fabarta观点未来走向真正通用人工智能（AGI）的时代一定是大模型跟大图融合才能产生行业预判：Fabarta观点未来走向真正通用人工智能（AGI）的时代一定是大模型跟大图融合才能产生未来发展趋势：未来发展趋势：我国发展AIGC的优势在于数据、场景、人才，但还需要构建生态，得生态者得天下，AI领域的创业者需要知道落地局限性在哪里，这也是我国弯道超车的途径之一。但还需要构建生态，得生态者得天下，AI领域的创业者需要知道落地局限性在哪里，这也是我国弯道超车的途径之一。解决痛点：解决痛点：在大模型应用场景中，需要连接本地知识库-叠加可解释的智能-形成长效记忆本地知识库-叠加可解释的智能-形成长效记忆，大模型时代需要有记忆和可解释AI的能力记忆和可解释AI的能力。Fabarta提供多模态智能引擎，在记忆能力上，提供具备多模态数据存储能力，同时支持图、向量的数据融合；利用图结构的可解释推理和大模型AI推理的计算能力，同时利用基于图和AI的智能分析平台来加速AI技术在企业的落地。【tips：可解释性可解释性是指人能够理解人工智能模型在其决策过程中所做出的选择，包括做出决策的原因、方法以及决策的内容。例如，可以帮助研究人员有效地理解模型做出的决策，从而发现模型做出的决策偏差并且针对性地纠正错误，提升模型的性能。】技术应用：技术应用：提供ArcNeural多模态智能引擎，以Data-Centric AI为核心构建AI时代的数据基础设施产品，将传统的数据库存储&计算架构演进为记忆&推理架构将传统的数据库存储&计算架构演进为记忆&推理架构。基于ArcNeural，提供企业智能分析平台，用图和AI大模型技术帮助客户重构已有业务；利用多模态数据编织平台，让企业充分发挥数据流动带来的价值。商业化思路：商业化思路：通过头部企业案例打磨产品，增强可规模复制的能力：通过头部企业案例打磨产品，增强可规模复制的能力：以ArcNeural 多模态智能引擎为基础，利用企业智能分析平台和多模态数据编织平台，帮助企业构建支撑AI行业落地的基础设施和工程化平台。1.企业智能分析平台可以为客户提供企业级智能平台，帮助开发者、咨询师以及应用开发人员更快速地将图引擎和大模型的融合能力应用于行业中，加速图智能在企业场景的落地。2.多模态数据编织平台，将图技术与大模型技术应用于企业数据领域，为企业打造基于数据编织技术的下一代数据价值生态的基础设施。企业案例二：综合性搜索引擎-百度-文心千帆、文心一言企业案例二：综合性搜索引擎-百度-文心千帆、文心一言四层架构：四层架构：芯片-框架-模型-应用 服务：服务：覆盖人工智能研发的全生命周期，包括：数据管理、模型训练、模型评估、预测部署和插件服务数据管理、模型训练、模型评估、预测部署和插件服务等，能够端到端地帮助客户开发和部署大模型应用。文心千帆提供公有云服务、私有化部署公有云服务、私有化部署两大交付模式。在公有云服务方面，将提供推理推理（直接调用大模型的推理能力）、微调微调（通过高质量精标业务数据，高效训练出特定行业的大模型）、托管托管（将模型发布在百度智能云，以实现更加稳定高效的运行）三种服务，大幅降低企业部署大模型的门槛。推理：推理：成本降低训练：训练：更快、更收敛合作伙伴：合作伙伴：1 5万企业申请文心一言内测，其中有超300家生态伙伴在400多个具体场景取得测试成效。大模型平台：文心千帆大模型平台：文心千帆知识增强大语言模型：文心一言知识增强大语言模型：文心一言大模型应用大模型应用智能产品升级：智能产品升级：百度智能云六大智能产品基于文心一言升级，经安全评估完成后上线。包括金融、政务、客服、写作等行业和领域。赋能千行百业：赋能千行百业：百度网盘等七大企业级产品基于大模型升级。基于大模型的百度网盘企业版，将为企业提供数字智能管理平台。大模型已经不再是遥不可及的前沿技术，基于它的应用场景正逐渐深入到企业的生产链路中以及人们的日常生活。定位：定位：基于文心大模型的中文生成式对话产品。文心一言（ERNIE Bot）是百度基于文心大模型技术推出的生成式对话产品，于 2023 年 3 月份面向公众开放。业务模式：业务模式：文心一言以文心大模型为底层技术基础，通过百度智能云提供服务，吸引企业和机构客户使用 API 和基础设施，共同搭建 AI 模型、开发应用，实现产业 AI 普惠。合作伙伴：合作伙伴：截至目前，已有超 450 家企业宣布加入“文心一言”生态圈。ERINE 3.0多范式统一预训练框架企业案例三：智能语音语言独角兽-云知声-山海大模型企业案例三：智能语音语言独角兽-云知声-山海大模型成立时间：成立时间：2012-06-29，北京融资轮次：融资轮次：D 轮，挚信资本领投、启明创投、磐谷创投行业定位：行业定位：AIGC大模型企业主营业务：主营业务：以智能语音识别、语言理解、知识图谱等全栈 AI 技术为核心，打造云服务和 AI芯片，并基于云芯一体化平台，面向智慧物联与智慧医疗两大领域，提供以对话式AI技术为基础的产品服务与综合解决方案。服务对象：服务对象：北京协和医院、华山医院、中山医院、格力、美的等合作伙伴：合作伙伴：京东、360、中建电子等山海大模型，加速 U X 战略通用能力拥有语言生成、语义理解、知识问答、逻辑推理、数学和代码等通用能力，并能根据人类反馈进行安全合规对齐。行业落地能力通过插件扩展、领域增强和客户定制，可以连接第三方服务，拓展领域和客户知识（兼顾隐私数据保护），如实时信息获取、个性化知识整合、执行用户操作等。技术路径与优势在“预训练 指令调优 反馈强化”基础上，注重行业应用增强，具备“基础架构 全栈技术 工程应用优化”的完整能力商业战略：U（全栈AI 技术与产品能力） X（物联/医疗等行业应用场景）商业模式：MaaS（模型即服务）阶段：内测开放最新一代认知智能大模型：山海大模型最新一代认知智能大模型：山海大模型行业预判：云知声观点大模型不是一个科学革命，而是工程革命行业预判：云知声观点大模型不是一个科学革命，而是工程革命有关算力困境：有关算力困境：算力是国内大部分研发企业或多或少都会面临到一些问题算力是国内大部分研发企业或多或少都会面临到一些问题，云知声在这方面有一定储备，有近200P最新的针对大模型的算力。另外，有高效算力调度能力【在分布式计算系统中合理分配和充分利用算力资源的能力】高效算力调度能力【在分布式计算系统中合理分配和充分利用算力资源的能力】，在大模型训练中发挥着更重要的作用。有关技术应用：有关技术应用：在大模型通用能力大模型通用能力基础上，一方面，用优质医疗领域数据优质医疗领域数据进行增强预训练，有效加强大模型的医疗方面语言和知识；另一方面，将物联和医疗等行业积累的真实数据，对大模型进行指令微调提高解决问题能力。同时，通过插件扩展、知识图谱、客户定制插件扩展、知识图谱、客户定制等手段，提高解决行业客户问题的能力。在用户隐私保护方面，会进行数据脱敏，数据脱敏，应用隐私计算隐私计算技术。大模型层如何建立竞争壁垒：大模型层如何建立竞争壁垒：1.有自主研发和训练能力，包括算法能力和算力支撑，可形成先发优势和主动权；2.有应用场景，能形成高效迭代和数据积累；3.成本优化，提高商业竞争力。有关OpenAI：有关OpenAI：单纯从技术整体实力与谷歌等相比，OpenAI 并不算一马当先，但也属于 leading团队，在 ChatGPT 路线上的专注与突破，专注与突破，形成先发优势和深厚积淀。有关开源和闭源的选择：有关开源和闭源的选择：从行业整体上看，开源会占据重要市场份额。这两者各有优劣，开源生态多而杂，可灵活发挥新想法，但离严谨的商业应用往往有些距离；闭源好处在于有比较专业的团队去维护，稳定性和可靠性更有保证；选择上还取决于应用目标和团队能力。企业案例四：智能文本处理专家-达观数据企业案例四：智能文本处理专家-达观数据成立时间：成立时间：2015-05-28，上海融资轮次：融资轮次：C轮，中信证券、招商证券、广发证券、中信建投、深创投等行业定位：行业定位：AIGC应用层企业重要产品：重要产品：曹植大语言模型、达观助手主营业务：主营业务：用先进的自然语言处理（NLP）、智能文档处理（IDP）、光学字符识别（OCR）、机器人流程自动化（RPA）、知识图谱等技术，为大型企业和政府机构提供文档智能审阅、办公流程自动化、文字识别、企业级垂直搜索、智能推荐等智能文本机器人产品，让计算机协助人工完成业务流程自动化，大幅度提高企业效率与智能化水平。服务对象：服务对象：中国银行、招商局集团、国家能源集团、新华社、上汽集团、中船重工等合作伙伴：合作伙伴：复旦大学、优刻得、燧原科技、复深蓝等行业预判：达观观点 做同质化大模型，无太多价值行业预判：达观观点 做同质化大模型，无太多价值有关行业生态建设：有关行业生态建设：举办比赛，因为不管是算力、算法还是数据，其实说到底最后都是要靠人才的。有关行业发展瓶颈：有关行业发展瓶颈：短期在算力，长期在数据。有关商业模式：有关商业模式：MaaS在美国可能会用起来会更方便，在国内的话可能还会有一些障碍的。有关模型训练：有关模型训练：分两个阶段：1.第一阶段，完全无监督的预训练完全无监督的预训练，用垂直领域的大量的文档资料语料和这个通用语料混合在一起，大概是 1:1 的比例。参照了BloombergGPT（彭博社在今年的 3 月份推出的一个金融领域的垂直模型，参数规模是 500 亿）2.第二阶段，定向训练，有监督的fine-tuning，定向训练，有监督的fine-tuning，用客户自己的语料库，更加匹配应用需求。有关模型推理：有关模型推理：人类反馈的强化训练（RLHF）非常重要。因为不同的行业的这种客户对模型所生成的文字资料和写作内容有自己的规范和要求，也和所需产品形态密切挂钩。【RLHFRLHF，即使用强化学习的方法，利用人类反馈信号直接优化语言模型。训练步骤分三步：多种策略产生样本并收集人类反馈；训练奖励模型；训练强化学习策略，微调 LM。技术使用了一种交互式学习方法，当模型生成一条文本时，它会请求用户对其进行评估，通过分析用户的反馈，模型可以确定哪些方面需要改进，并尝试生成更高质量的文本。】有关技术路径：有关技术路径：在通用大模型训练阶段的时候，可以把一些垂直领域的这些数据资料填补进去，提升专业能力。另外在使用侧需要有数据闭环数据闭环。大模型带给客户的增益：大模型带给客户的增益：体现在两方面：1.大模型像发动机，赋能原有产品；2.对客户来说能够有一个非常好的大而全的平台去解决它很多各个具体的小的应用点。（赋能和整合作用）大模型带给研发商的增益：大模型带给研发商的增益：减少服务、运维的人力成本企业案例五：内容科技独角兽-特赞企业案例五：内容科技独角兽-特赞成立时间：成立时间：2015-04-22，上海融资轮次：融资轮次：D1轮，淡锡、红杉中国、软银中国、赫斯特、线性资本。行业定位：行业定位：AIGC应用层企业主营业务：主营业务：通过生成式人工智能技术助力企业实现更高效、更优质的内容管理、积累、生产、分析。服务对象：服务对象：已服务200多家大中型企业，包括阿里巴巴、联合利华、字节跳动、宝洁、保时捷等全球领先品牌，聚集5万 内容创作者，生产15万 内容资产，积累10亿 企业AIGC的数据集规模。合作伙伴：合作伙伴：微软云，接入 Azure OpenAI GPT-4。未来趋势未来趋势：AI会很快成为行业的基础能力，成本有望持续降低。AI产业发展的关键要素：芯片、工程、数据、算法。产品赋能产品赋能 用AIGC提效200 类品牌Content内容的生产;AIGC Playground 提供100 开源模型，激发更多想象力;将AIGC引入企业完整的系统工作流，用品牌内容资产帮助品牌训练自己的GPT;MuseDAM示意DAM.GPT示意主要产品主要产品AIGC STUDIO（内容生成）；MuseDAM（创作者工具）；DAM.GPT（内容管理）;特赞 AIGC PLAYGROUND特赞 AIGC PLAYGROUND行业预判：特赞观点 DAM（数字资产管理）是企业级的内容基建行业预判：特赞观点 DAM（数字资产管理）是企业级的内容基建AIGC工具对企业营销工作的影响AIGC工具对企业营销工作的影响：AIGC工具降低了创作门槛。出于成本和反映敏捷度的考量，AIGC对于营销工作流的变革可能先会在小企业或创业团队中发生；传统广告公司、设计工作室可能走向新的AI公司、工作室。技术积累技术积累：特赞的技术积累具备连续性，在垂直场景建立了高密度有效的数据集。从而特赞可以在AI的时代把大语言模型技术应用在客户场景里，帮品牌做符合自己品牌调性、垂直场景的中模型或小模型，从而使品牌获得更好的生成式能力、或提升协作管理效率。模型调优模型调优：针对不同场景有不同的调优方式。主要取决于客户场景、客户在这此场景下的数据量和精准度。品牌方对AIGC的认知品牌方对AIGC的认知：品牌方可能希望更了解：1.行业技术成熟度；2.自己哪个产品适合用AI解决、市面上哪家公司做得好、如何比较和采买。成立时间：成立时间：2003融资轮次：融资轮次：A股上市公司行业定位：行业定位：全球领先的新生代数字创意赋能者主营业务：主营业务：视频创意软件、AIGC应用、绘图创意软件、文档创意软件服务对象：服务对象：服务全球用户超15亿；服务超过百万家政府与企业客户，如中国联通、中船重工、一汽丰田、南方电网等。产品功能产品功能输入文案，一键生成“真人”营销视频产品优势产品优势上百套专业级模板，覆盖不同场景视频需求；80 免版权多国籍数字人，满足各类跨境营销视频需要；输入关键词，AI快速生成脚本；移动端、桌面端多端使用；支持数字人形象定制、声音复刻和视频模板定制。产品功能产品功能文生图、图生图、AI简笔画产品优势产品优势只需输入自然的语言文字，即可生成精美艺术作品；一键上传图像，将原片变次元佳作。企业案例六：创意软件A股上市公司-万兴科技（300624.SZ）企业案例六：创意软件A股上市公司-万兴科技（300624.SZ）AIGC“真人”短视频出海营销应用：万兴播爆AIGC“真人”短视频出海营销应用：万兴播爆AI生成艺术创意灵感平台：万兴爱画AI生成艺术创意灵感平台：万兴爱画行业预判：万兴科技观点 未来的AIGC软件生态=若干大模型 海量小应用；交互界面的革新让所有软件都需要再做一遍；AI赋能，创意软件将迎来前所未有的大机遇行业预判：万兴科技观点 未来的AIGC软件生态=若干大模型 海量小应用；交互界面的革新让所有软件都需要再做一遍；AI赋能，创意软件将迎来前所未有的大机遇有关AIGC应用价值：有关AIGC应用价值：1.降低创作门槛，并为创作提效，推进内容创作进入AIGC时代；2.交互方式变得更直接、更自然，会越来越智能化、API 化、云端化、模块化；3、大模型相当于一个“大脑”，它会指挥各种应用来实现用户需求。有关AIGC技术发展阶段：有关AIGC技术发展阶段：目前处于从信息范式，向模型范式转变的早期阶段，类似互联网发展早期。有关大模型评测：有关大模型评测：怎么论证大模型，还属于探索阶段，目前业界各家的方式都不太一样，一般依据设定的场景、问题，以人工 机器的方式进行评测。另外，目前大模型迭代快，评测具有一定的时效性。有关政策监管：有关政策监管：国务院早在2017年发布了新一代人工智能发展规划。近期，国家网信办还发布了 生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿），明确对生成式人工智能进行专项监管。总体来看，全球各地政府对生成式AI的监管会越来越快，而国内在完善人工智能法律体系上走在国际前列。72致谢致谢本报告历时9周完成，在编写过程中得到了机构和企业内相关投资人，技术专家的鼎力支持。在此，感谢Fabarta创始人兼 CEO高雪峰、云知声创始人董事长兼CTO梁家恩、特赞联合创始人及首席技术官王喆、达观数据CEO陈运文、万兴科技战略发展负责人唐芳鑫（按照访谈时间排序）在百忙之中接受项目组的访谈和调研。几位老师对AIGC技术、产业、趋势等方面的论述，对报告编写方向起到了指导性作用。未来，创业邦研究中心将持续密切关注AIGC领域，进行更深入的探讨，持续输出更多研究成果，以帮助企业可持续健康发展，推动产业升级。欢迎大家与创业邦联系交流，提出宝贵意见。创业邦创业邦创业邦是领先的国际创新生态服务平台，为高成长企业、金融机构、产业大公司、政府园区提供全方位的媒体资讯、数字会展、数据研究、创新咨询、教育培训、资本对接等服务。关于我们关于我们睿兽分析是创业邦旗下横跨一二级市场的综合性创新数据平台，致力于通过即时、有效、可触达的行业一手数据，为大企业、地方政府、金融机构、投资机构等经济主体，提供强有力的创新驱动与投资决策依据。睿兽分析睿兽分析立即扫码关注立即扫码关注

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人工智能隐私保护白皮书-1-中国联通人工智能隐私保护白皮书中国联通人工智能隐私保护白皮书中国联通研究院中国联通网络安全研究院下一代互联网宽带业务应用国家工程研究中心2023 年 11 月人工智能隐私保护白皮书-2-版权声明版权声明本白皮书版权属于中国联合网络通信有限公司研究院，并受法律保护。转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国联通研究院”。违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。人工智能隐私保护白皮书-3-目录目录前言.1一 人工智能全生命周期隐私风险分析.31.1 人工智能通用隐私风险.41.1.1 数据采集存储流通阶段隐私风险.41.1.2 模型训练与推理阶段隐私风险.61.2 生成式人工智能隐私风险.9二 人工智能隐私保护法规政策和标准化现状.102.1 人工智能隐私保护国内外法律法规和政策.102.1.1 国内情况.102.1.2 国外情况.132.2 人工智能隐私保护国内外相关标准化情况.192.2.1 国内相关标准研究情况.192.2.2 国外相关标准研究情况.21三 人工智能隐私保护技术和平台.223.1 人工智能隐私保护技术.233.1.1 人工智能隐私保护管控技术.233.1.2 人工智能隐私保护数据加密技术.233.1.3 人工智能隐私保护攻击防御技术.253.1.4 人工智能隐私保护新兴技术.263.2 人工智能隐私保护平台.30四 人工智能隐私保护建议.31人工智能隐私保护白皮书-4-4.1 建立健全的人工智能隐私保护合规监管机制.314.2 加强可操作的人工智能隐私保护标准建设.324.3 构建全周期的人工智能隐私保护体系.334.4 发展多维度的人工智能隐私保护技术.354.5 培养复合型的人工智能隐私保护人才.364.6 构建负责任的人工智能隐私保护生态.37参考文献.37人工智能隐私保护白皮书-1-前言前言人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）作为战略性新兴产业，作为新的增长引擎，日益成为科技创新、产业升级和生产力提升的重要驱动力量。生成式人工智能工具、人脸识别、智能工厂、智慧城市等人工智能技术现已广泛落地，这些令人难以置信的技术正在快速改变人们的生活，对经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。与此同时，人工智能技术也带来难以预知的各种风险和复杂挑战，潜在的滥用对以前被认为是不可侵犯的个人敏感信息构成了前所未有的威胁，技术自身缺陷导致智能决策在多个领域存在不确定性和敏感信息泄露，系统被非法控制导致个人隐私被未授权的第三方获取和推理。因此，人工智能技术引发的隐私与安全问题已经成为时下的关注话题，也是当前人工智能领域所面临的最大挑战之一。为了更好的推动新一代人工智能安全发展，让人工智能用的放心，各国政府和企业越来越重视人工智能隐私保护。人工智能隐私保护指的是在数据采集存储和数据使用共享，模型训练以及模型推理应用的全生命周期过程中有效的保护用户数据隐私不泄漏，不被未授权第三方获取或推理。因此，在人工智能处理大量个人数据和敏感信息的过程中，如何加强数据隐私管控；在人工智能训练过程中，如何保证数据质量，避免原始数据隐私泄露；在人工智能推理应用过程中，如何防御攻击引起的数据隐私推理，如何保护模型保密性与完整性日渐成为国际人工智能的重要议题。本白皮书从人工智能隐私保护的内涵出发，从人工智能全生命周人工智能隐私保护白皮书-2-期系统梳理人工智能通用隐私风险和生成式人工智能隐私风险。在此基础上，总结了国内外人工智能隐私保护法规政策标准化现状。然后分析了人工智能隐私保护技术和平台，包括管控技术、数据加密技术、攻击防御技术、隐私保护机器学习平台和人工智能安全检测平台等。最后以技术发展和隐私保护并重为原则，研究提出了多维度、负责任的人工智能隐私保护实施建议，让下一代人工智能用的放心。本白皮书由中国联通研究院主笔，中国联通集团网络与信息安全部、中国软件评测中心（工业和信息化部软件与集成电路促进中心）、数据安全关键技术与产业应用评价工业和信息化部重点实验室、中国计算机行业协会数据安全专业委员会、三六零数字安全科技集团有限公司、中兴通讯股份有限公司联合编写。编写组成员（排名不分先后）：总策划：苗守野、李浩宇、叶晓煜编委会：徐雷、陶冶、李慧芳、孙艺、陈泱、曹咪、傅瑜、唐刚、张德馨、白利芳、李尤、林青、杨晓琪、黄英男、李泽村、唐会芳、王雨薇、王继刚、陈靖人工智能隐私保护白皮书-3-一 人工智能全生命周期隐私风险分析一 人工智能全生命周期隐私风险分析在智能化变革的今天，技术的发展和变化都会对人们的生活带来空前的改变，互联网和大数据等相关技术的更迭加速了人工智能应用的步伐，使得人们的生产生活方式悄然的有了新的活力。技术的发展给社会带来机会的同时也同样不能忽略它的弊端和随之带来的一系列负面影响，尤其在今天这样无隐私的透明化的时代，人们在让渡出自己的部分权利来交换智能应用所带来的便利服务时，隐私泄露是人们必须要直面的问题。最近几年，有关隐私受到侵犯的案件一再发生。例如，Facebook未经用户允许将用户个人信息泄露给剑桥分析公司用于非正当目的，同时其利用网民的浏览行为来精准的投放广告，剑桥大学心理测量学中心从用户对哪些帖子和新闻进行阅读和点赞，来分析出每个人的性别、性取向、个性外向还是内向等，美食外卖企业“饿了么”、“大众点评”、“美团”会利用算法推送一些推荐食物和餐馆帮用户做出饮食决定，自动驾驶技术让人们可以轻松的出行，高德地图、百度地图等智能导航系统减少了人们寻找路线的时间和精力，ChatGPT 和其他生成式人工智能工具可以提高用户交互体验、提高员工的创作和办公效率，但这些信息都以数据的形式存储了下来，并被企业或其他主体收集和利用，一些智能手机应用甚至过度的收集并违规使用个人信息，使得个人隐私信息面临被泄露或被窃取的风险。可以看到人工智能的普及与滥用使其面临越来越多的隐私与安人工智能隐私保护白皮书-4-全威胁，社会各界也逐渐加大了对隐私风险的分析和隐私保护的关注度。从隐私保护角度，数据隐私性、模型保密性、模型完整可用性是用户和服务提供商最为关心的问题。从隐私保护角度，数据隐私性、模型保密性、模型完整可用性是用户和服务提供商最为关心的问题。因此，本章将先从数据、模型这两个不同的方面来揭示人工智能面临的通用隐私威胁。同时，由于生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式AI）技术的快速发展和应用给人们带来了巨大的想象空间，但也增加了新的 AI 隐私风险，本章还将对生成式人工智能隐私风险进行揭示。1.1 人工智能通用隐私风险1.1 人工智能通用隐私风险1.1.1 数据采集存储流通阶段隐私风险1.1.1 数据采集存储流通阶段隐私风险数据不正当收集风险。数据不正当收集风险。人工智能算法尤其是在深度学习的开发测试过程中，需要大量训练数据作为机器学习资料、进行系统性能测试。在网上公开数据源和商务采购时，由于目前数据共享、交易和流通的市场化机制不健全，存在非法数据、买卖数据、暗网数据等不正当收集行为和一些未经授权的收集行为，这些数据缺乏用户知情同意，实际并没有获得数据的采集权限，很容易泄露用户隐私。数据过度收集风险。数据过度收集风险。在无人驾驶、智能家居、智慧城市等典型应用场景中，数据主要通过在公开环境中部署各类传感器或终端，并以环境信息为对象进行无差别、不定向的现场实时采集。现场采集由于难以提前预知采集的数据对象和数据类型，因此，在公开环境尤其是公共空间进行现场采集时，将不可避免地因采集范围的扩大化而带来人工智能隐私保护白皮书-5-过度采集问题。比如，在智能网联汽车的无人驾驶场景中，自动驾驶汽车的传感器需要采集街景数据来支持智能驾驶系统的决策从而控制汽车行驶，但是这种无差别的街景数据采集必然会采集到行人的个人数据，其中包括行人的人脸数据等个人敏感信息，造成行人的隐私泄露风险，甚至还可能会采集到路边的重要基础设施、地理位置信息、军事营区等重要数据，给国家安全带来风险。数据存储隐私泄露风险。数据存储隐私泄露风险。一方面，在对数据进行保存时，如果没有对数据采取技术手段进行安全防护，容易被非法需求者通过网络攻击等黑客行为进行隐私数据窃取。另一方面，在数据存储过程中，由于对数据没有明确的隐私界定与标注，如果使用者无意中将涉及隐私的数据用于公开的人工智能训练分析中，个人隐私将在不经意间被泄露。再另一方面，在人工智能数据处理使用的过程中，涉及众多数据处理、保存步骤，对于种类多、数据量大的数据集，处理、保存操作难以规范与监管，潜藏被非法使用者利用、拷贝等安全隐患。数据流通隐私泄露风险。数据流通隐私泄露风险。由于大量人工智能企业会委托第三方公司或采用众包的方式实现海量数据的采集、标注、分析和算法优化，数据将会在供应链的各个主体之间形成复杂、实时的交互流通，可能会因为各主体数据安全能力的参差不齐，产生数据泄露或滥用的风险。此外，在全球数字经济发展不均衡的大背景下，大型科技巨头将人工智能的数据资源供给、数据分析能力、算法研发优化、产品设计应用等环节分散在不同的国家，数据跨境流动的场景也会对国家安全和个人信息保护造成不可控的隐私风险。人工智能隐私保护白皮书-6-1.1.2 模型训练与推理阶段隐私风险1.1.2 模型训练与推理阶段隐私风险（1）模型训练阶段数据污染风险数据污染有失数据真实性。（1）模型训练阶段数据污染风险数据污染有失数据真实性。人工智能模型依赖海量数据，相比数据集大小，研发工程师更关注数据质量。知名学者吴恩达提出“80%的数据 20%的模型=更好的机器学习”，而数据污染和错误将降低模型精度，数据偏差和噪声将降低模型的泛化性和可靠性。数据是连接现实空间和虚拟空间的桥梁,如果数据质量出现问题，如数据内容失真、数据标注错误、数据多样性有限，则无法反映现实世界的真实情况，在此基础上建立的人工智能模型便会出现偏差，导致预测结果偏差或错误，甚至导致种族歧视或者性别歧视偏见，出现“垃圾进、垃圾出”的现象。如今的生成式 AI 模型也因静态数据的时效性，导致生成内容存在过时或者错误现象。数据投毒攻击风险。数据投毒攻击风险。数据投毒是指通过在训练数据集中故意添加污染数据（如错误样本或恶意样本），导致训练出来的模型在决策时发生偏差，从而影响模型的完整性或可用性。人工智能模型在训练过程中容易受到数据投毒攻击，攻击者可以通过实施标签翻转或添加后门等恶意行为来破坏训练数据的正确性。从而破坏模型决策的正确性。近年来，对人工智能模型的数据投毒问题已使得多个世界知名公司遭受重大负面影响，并造成了十分严重的后果。例如：美国亚马逊公司因其 Alexa 智能音箱学习了网络不良信息，发生了引导用户自杀的恶意行为。因此，训练数据的正确性问题已成为阻碍人工智能发展的重人工智能隐私保护白皮书-7-大问题。（2）模型推理应用阶段隐私风险隐私被推理风险。（2）模型推理应用阶段隐私风险隐私被推理风险。人工智能模型推理产生的信息可能会间接暴露用户隐私。一方面，在对数据进行深度挖掘与分析时，所得到的结果数据可能将用户的个人隐私一并挖掘出来，并进一步进行数据应用，从而使数据中隐藏的个人隐私信息进行暴露。另一方面，在对去标识化的个人信息和行为模式进行融合和关联分析时，可能推理出与个人隐私相关的信息，比如政治倾向、财务状况等。成员推理攻击风险。成员推理攻击风险。成员推断攻击是一种数据隐私攻击方法，该攻击通过判断输入数据是否是目标模型的训练数据来达到攻击效果。具体来说，攻击者不需要获取模型结构、模型参数、训练方法等，只需要向模型输入数据，从模型输出的置信度即可判断该输入是否为训练集中的数据。尤其对于过拟合模型，训练集数据与非训练集数据的置信度表现会有明显差异，如果目标攻击模型使用了个人敏感信息进行模型训练，成员推理攻击就会造成模型训练集中这部分敏感数据的泄漏。模型逆向攻击风险。模型逆向攻击风险。模型逆向攻击是一种通过还原训练数据造成数据隐私泄漏的攻击方法。攻击者可以在没有训练数据的情况下，通过模型输出的置信度不断调整输入数据，最终近似获得训练集中的数据。这一攻击如果使用在人脸识别系统、指纹识别系统等，则会造成用户生物识别信息的泄漏，例如随机构建一张图片，人脸识别模型给出用户名与置信度，结合置信度不断调整图片，最终就有可能将训练人工智能隐私保护白皮书-8-集中的人脸恢复出来。模型提取攻击风险。模型提取攻击风险。模型提取攻击是一种可以造成模型保密性被破坏与知识产权被侵犯的攻击方法。该攻击通过模型预测结果反推模型具体参数和结构，以达到训练出一个与目标模型相似度极高的模型的过程。企业训练一个机器学习模型往往要花费大量金钱，投入大量人力，通过模型提取攻击，攻击者可以在对模型不掌握任何信息的前提下，仅通过模型的输入与输出来训练一个替代模型，一定程度上侵犯了企业的知识产权，破坏了企业的商业模式。对抗样本攻击风险。对抗样本攻击风险。对抗样本攻击是一种在模型推理阶段破坏模型完整性的攻击方法，其通过对人工智能模型的输入数据加入微小噪声，以欺骗模型做出错误预测。人工智能模型并不总是稳定和可靠的，攻击者对输入数据加入难以察觉的细小扰动，可以使模型产生意想不到的错误。例如，对于一个猫和狗的图像分类器，攻击者可以在猫的照片上进行微调，使分类器错误地将该图分类为狗。对抗样本攻击的出现给人工智能模型的准确性和鲁棒性带来了挑战，这种攻击可能对身份识别系统这类关键应用产生严重影响，因此也对个人隐私产生极大威胁。提示注入攻击风险。提示注入攻击风险。模型面临提示注入攻击，尤其对于语言模型，当模型无法区分系统指令与不受信任的用户输入指令时，用户攻击者就有机会绕过模型限制并违反模型的指导原则来劫持模型输出，注入攻击就有可能发生。这种攻击的思路是，通过注入指令来劫持模型输出，使模型忽略原始指令并执行注入的指令，从而偏离其原始行为，人工智能隐私保护白皮书-9-造成信息泄漏或者生成违规内容等问题。提示泄露攻击是提示注入攻击的一种形式，该攻击用于泄露可能包含未经公开的机密或专有信息的提示的攻击。微软公布的 NewBing 对话机器人就被使用提示注入攻击发现了其聊天的初始提示，该提示通常对用户隐藏。1.2 生成式人工智能隐私风险1.2 生成式人工智能隐私风险随着生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence，简称生成式 AI）技术的发展，AI 模型开始具备更通用和更强的基础能力，并从计算智能、感知智能进一步迈向认知智能。但同时，AI模型能力的提升，也带来了新的隐私风险。生成式人工智能隐私风险可分为生成式人工智能内生隐私风险和生成式人工智能滥用导致的衍生风险。生成式人工智能内生隐私风险主要是在使用生成式 AI 模型的过程导致的数据泄漏风险。一方面，当用户与以 ChatGPT 为代表的生成式AI模型进行问答交互时，有时会输入包含隐私数据的prompt指令，而这些指令都会被无差别地记录并存储。由于缺乏对相应数据的访问限制，这些指令中包含的用户隐私存在被泄漏的风险。另一方面，生成式 AI 模型通过对海量训练数据的学习来生成新的数据，且目前以ChatGPT 为代表的生成式 AI 模型基本属于重组式创新，在进行前向推理时，模型存在将训练数据中包含的隐私数据变换、拼接后生成输出，暴露给无关用户的风险。生成式人工智能滥用导致的衍生风险主要是指在缺乏约束和监人工智能隐私保护白皮书-10-管的情况下，生成式 AI 技术可能被用于深度伪造虚假信息，从而进一步危害用户隐私安全。例如，ChatGPT 由于其强大的生成能力，可能被不法分子用于生成钓鱼短信和邮件，一些多模态大模型也可能被用于生成用户语音、图像和视频，进行诈骗攻击。这些行为不仅侵犯他人的肖像权、隐私权、名誉权，还可能被用来实行勒索诈骗等违法犯罪活动。二 人工智能隐私保护法规政策和标准化现状二 人工智能隐私保护法规政策和标准化现状2.1 人工智能隐私保护国内外法律法规和政策2.1 人工智能隐私保护国内外法律法规和政策2.1.1 国内情况2.1.1 国内情况随着数据安全法个人信息保护法与网络安全法三法的落地实施，我国数据安全领域法律框架基本搭建完毕，在人工智能安全领域，我国目前尚未对人工智能治理进行综合立法，但已有较多针对数据安全与信息保护的专门立法实践。（1）法律层面个人信息保护法确立了以“告知-同意”为核心的个人信息处理规则，详细规范了平台企业的大数据使用和用户画像行为，约束处理个人信息的行为。2021 年 1 月 1 日，中华人民共和国民法典正式施行，针对人工智能隐私相关问题，民法典规定人工智能技术的使用需要遵守相关法律法规，保护个人信息安全，并对其造成的损害承担相应的法律责任。人工智能隐私保护白皮书-11-（2）部门规章层面2017 年国务院印发新一代人工智能发展规划，其中明确指出要“确保人工智能安全、可靠、可控发展”“形成人工智能算法与平台安全性测试评估的方法、技术、规范和工具集”。2021 年 12 月，网信办发布互联网信息服务算法推荐管理规定，该管理规定主要对各类算法技术的适用场景和企业使用算法时需恪守的强制性义务及违反后的惩罚措施做了详细规定，明确指出算法推荐服务提供者应当建立数据安全和个人信息保护管理制度和技术措施。此外，最高人民法院于 2022 年 12 月发布了 关于规范和加强人工智能司法应用的意见，要求人工智能建设要确保国家秘密、网络安全、数据安全和个人信息不受侵害。2023 年 7 月 13 日，国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局发布了生成式人工智能服务管理暂行办法。该办法的出台既是促进生成式人工智能健康发展的重要要求，也是防范生成式人工智能服务风险的现实需要。办法明确要求，参与生成式人工智能服务安全评估和监督检查的相关机构和人员对在履行职责中知悉的个人隐私和个人信息应当依法予以保密，不得泄露或者非法向他人提供，且要尊重他人合法权益，不得危害他人身心健康，不得侵害他人隐私权和个人信息权益。另外，工信部发布了“十四五”信息化和工业化深度融合发展规划，对智能产品在工业、交通、医疗、教育等重点行业的应用推广进行了系统性的部署。2021 年 9 月，科技部发布的新一代人工人工智能隐私保护白皮书-12-智能伦理规范围绕管理、研发、供应、使用和组织五个环节提出了18 项具体规范，将抽象的伦理原则以具体规范的形式融入了人工智能全生命周期，推动形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范。市场监督管理总局组织起草的互联网平台分类分级指南（征求意见稿）和互联网平台落实主体责任指南（征求意见稿）也于2021 年年末开始向社会征求意见，有望通过合理划分平台等级，推动超大型平台承担更多责任与义务，形成更为细致合理的平台责任规范。其他部委如人民银行、人力资源社会保障部、卫健委等也在具体领域积极出台政策文件，共同促进人工智能治理在我国落地生根。（3）地方层面2022 年，上海、深圳等地发布促进人工智能产业发展相关条例，湖北、四川等地发布了省人工智能相关发展规划。2023 年 5 月，北京市人民政府印发 北京市加快建设具有全球影响力的人工智能创新策源地实施方案（2023-2025 年），提出充分发挥北京市在人工智能领域的创新资源优势，持续提升全球影响力，进一步推动人工智能发展，到 2025 年，人工智能核心产业规模达到 3000 亿元，持续保持10%以上增长，辐射产业规模超过 1 万亿元。此外，深圳经济特区人工智能产业促进条例于 2022 年 9 月 6 日正式公布，条例创新性地规定市政府应当设立人工智能伦理委员会，并明确指出从事人工智能研究和应用的组织或者个人，应当遵守人工智能伦理安全规范，不得从事危害国家安全和社会公共利益、侵犯个人隐私和个人信息权益、实施价格歧视或者消费欺诈等七类行为。人工智能隐私保护白皮书-13-从国内的发展情况来看，党和国家高度重视人工智能时代下隐私保护面临的新挑战，近年来人工智能隐私保护相关的法律法规、政策正在紧锣密鼓的制定，步伐夯实稳健，我国人工智能隐私保护顶层设计正在不断构建。2.1.2 国外情况2.1.2 国外情况近年来人工智能在深度学习、人机协同等关键领域呈现出蓬勃的发展态势，但其日益凸显的隐私与安全问题也为人类权益、社会公平和国际格局带来了风险和挑战。为此，世界各地的监管机构持续致力于人工智能系统的规范使用，近年来起草、讨论、通过、发布和生效了大量法律法规、原则性文件与行政命令。（1）欧盟和英国欧盟和英国关于监管人工智能的建议在范围和方法上有明显差异，并考虑了部署人工智能系统的组织可以采取哪些步骤，以确保这些建议从最初阶段能符合 GDPR（通用数据保护条例）。该条例被称为史上最严格的条例，于 2018 年生效，规定了数据控制者和处理者的责任和义务，设立了数据保护官，增大了处罚力度。人工智能的设计和运行需要获取的所有数据，都受到该条例的有效约束。欧盟选择了一个广泛的立法框架，而英国选择依靠部门监管机构，并将推行一项侧重于促进技术进步和保持人工智能“超级大国”地位的议程。英国人工智能战略于 2021 年 9 月 22 日公布（人工智能战略）。人工智能隐私保护白皮书-14-该计划是一项十年计划，英国打算通过该计划“促进人工智能的商业应用，吸引国际投资，培养下一代科技人才”，同时将自己定位为人工智能治理的全球领导者。根据人工智能战略，人工智能代表了“最高水平的经济、安全、健康和福祉优先”。英国政府认为“在人工智能领域保持竞争力对我们的国家雄心至关重要”，同时，英国人工智能办公室（Office for Artificial Intelligence）打算发布一份关于人工智能促进创新立场的白皮书（人工智能白皮书）。作为人工智能白皮书的前奏，英国政府于 2022 年 7 月 20 日发布了一份题为建立有利于创新的方法来监管人工智能的政策文件（人工智能政策文件）。这份人工智能政策文件阐述了英国政府的愿景，即建立一个“相称、轻触和前瞻性”的监管框架，使英国能够跟上全球竞争对手的步伐。同时英国中央数字办公室等机构在2021年11月发布算法透明度标准，涵盖了数据要求、透明度模板和行动指南等内容，为政府部门和公共机构利用算法进行决策提供支持。与英国相反，欧盟选择了广泛的立法方式，正在敲定发布世界首部人工智能法案。作为人工智能监管在全球范围内的“第一推动者”，2021年欧盟继续采用全面立法的方式规范人工智能在各行业的应用，并于 4 月 21 日发布人工智能法提案，这是世界范围内首部对人工智能进行综合性立法的法案。该法案将人工智能应用划分为不可接受的风险（Unacceptable risk）、高风险（High risk）、有限风险（Limited risk）和极低风险（Minimal risk）四类。其中，涉及操人工智能隐私保护白皮书-15-纵人类行为的“潜意识技术”，利用儿童和残疾人脆弱性或可能影响社会信用评分的人工智能应用被认为具有不可接受的风险，法案禁止该类应用上市；涉及公共基础设施、社会福利、医疗服务、教育培训等领域的人工智能应用被认为具有高风险，法案提出应在其上市前进行充分的风险评估，确保算法偏见最小化、活动记录可追溯，并引入合适的人力监管措施以最大限度地减少风险；聊天机器人等对人类生存安全与基本权利具有有限风险的人工智能应用，法案仅明确了其向用户公开透明的义务；电子游戏和垃圾邮件识别软件等对人类安全与权利不产生影响或者影响甚微的极低风险的人工智能应用，法案并未进行干预。2019 年 4 月，欧盟委员会发布了正式版的人工智能道德准则 可信赖人工智能的伦理准则，提出了实现可信赖人工智能（Trustworthy Al）全生命周期的框架。该准则提出，可信赖 AI 需满足 3 个基本条件：合法的（lawful），即系统应该遵守所有适用的法律法规；合伦理的（ethical），即系统应该与伦理准则和价值观相一致；稳健的（robust），即从技术和社会发展角度来看，可信赖AI 必须是鲁棒的。2022 年 6 月生效的数据治理法案是欧洲数据战略 框架下的第一份立法草案。数据治理法案 强调规则创新，鼓励数据共享、提高数据利用效率，进而让数据资源的流转利用服务更高的公共政策目标：一是建立公共部门持有数据的再利用机制，二是建立框架以促进数据中介机构的发展，三是对于数据利他行为做出规范化的引导。2023 年 6 月 14 日，人工智能法案授权草案在欧人工智能隐私保护白皮书-16-洲议会高票通过，人工智能法案授权草案的一个突出特点是注重基于风险来制定监管制度，以平衡人工智能的创新发展与安全规范。草案严格禁止对人类安全造成不可接受风险的人工智能系统，包括部署潜意识或有目的操纵技术、利用人们弱点或用于社会评分的系统，并扩大了人工智能高风险领域的分类，将对人们健康、安全、基本权利或环境的危害考虑在内。（2）美国2016 年 10 月，美国政府发布国家人工智能研究和发展战略规划和国家人工智能研究和发展战略规划（2016）两项报告，提出实施“人工智能公开数据”计划。2019 年 2 月，美国总统特朗普签署人工智能倡议发展规划，进一步指示加强联邦政府、机构的数据、算法和计算机处理资源对人工智能研发人员和企业的开放。2019 年 6 月，美国政府发布国家人工智能研发与发展战略计划（2019），新版本中要求所有机构负责人审查各自联邦数据和模型，注重保护数据安全、隐私和机密性。2020 年 1 月，美国政府发布人工智能应用监管指南，要求联邦机构继续促进技术和创新进步的同时保护美国的技术、经济和国家安全、隐私、公民自由和其他美国价值观。2019 年，美国颁布了2019 年国防授权法案，依据此授权法，美国成立国家人工智能安全委员会（National Security Commissionon Artificial Intelligence），研究人工智能和机器学习方面的进展，以及它们在国家安全和军事方面的潜在应用。此外，依据2019人工智能隐私保护白皮书-17-年国防授权法案，美国国防部创建了联合人工智能中心（JAIC），作为开发和执行总体人工智能战略的责任机构。2021 年 1 月，美国正式颁布2020 年国家人工智能倡议法案，旨在确保美国在全球人工智能技术领域保持领先地位。该法案强调要进一步强化和协调国防、情报界和民用联邦机构之间的人工智能研发活动；同时，设立国家人工智能倡议办公室，承担“监督和实施美国国家人工智能战略”等职责。2020 年 5 月，生成人工智能网络安全法案出台，该法案要求美国商务部和联邦贸易委员会明确人工智能在美国应用的优势和障碍，调查其他国家的人工智能战略，并与美国进行比较；评估找出对应的供应链风险及解决方案，制定国家人工智能战略的建议。2022 年 6 月 3 日，美国参议院和众议院发布了美国数据隐私和保护法（the American Data Privacy and Protection Act,ADPPA）的草案，该立法草案是第一个获得两党两院支持的美国联邦全面隐私保护提案。这项具有分水岭意义的隐私保护法案，将为数据隐私保护引入一个美国联邦标准。2023 年 5 月下旬，拜登政府采取了几项额外措施，进一步明确其人工智能治理方法。同时，美国白宫科技政策办公室（OSTP）发布了修订后的国家人工智能研发战略计划，以“协调和集中联邦研发投资”。OSTP 还发布了一份信息征询书，征求关于“减轻人工智能风险，保护个人权利和安全，利用人工智能改善生活”的意见。2023 年 10 月下旬，拜登政府签署了一项旨在改善人工智能安全的行政命令，这是美国迄今为止最全面的人工智能规则和指南，具有人工智能隐私保护白皮书-18-里程碑意义。行政令规定了“人工智能安全新标准”、“保护美国公民隐私”等内容，明确要求开发高级人工智能系统的公司应与美国政府分享安全测试结果、加强对隐私保护技术的支持和研究等。（3）日韩2022 年 4 月 22 日，日本政府在第 11 届综合创新战略推进会上正式发布人工智能战略 2022，作为指导其未来人工智能技术发展的宏观战略。该战略提出推进数据合作和标准化，防止数据偏差、人工智能技术滥用的风险；确保数据真实性和数据所有人的知情权；构建数据存储的基础设施，确保供应链的安全性。2023 年 4 月 21 日，日本政府决定设立新的“战略会议”及“AI 战略小组”，负责讨论与人工智能相关的国家战略。对于正在迅速普及的聊天机器人ChatGPT 等整个人工智能领域，上述“战略会议”将发挥指挥塔作用，指明政策的基本方向。针对人工智能方面课题，该会议将从促进应用、研究开发和强化规则两方面进行讨论。除精通人工智能技术的学者和研究人员外，法律相关领域的专家和政府相关人士也将加入上述“战略会议”。2020 年 1 月，韩国科技部公布 2020 年度工作计划，正式启动 人工智能国家战略，意图推动韩国从“IT 强国”发展为“AI 强国”，计划在 2030 年将韩国在人工智能领域的竞争力提升至世界前列。其中提到发展人工智能，必须对数据进行收集以及利用。数据作为人工智能发展的核心，人工智能国家战略 表示数据安全具有多种隐患，需要对相关法律法规进行修改。2020 年 12 月 24 日，韩国科学和信人工智能隐私保护白皮书-19-息通信技术部和国家事务协调办公室共同发布了人工智能立法路线图，包括了 11 个领域的 30 项立法任务，旨在奠定人工智能时代的法律基础。韩国认识到，在大力推动人工智能发展的同时，需要尽快推动现有立法的变革。为此，韩国科学信息通信技术部成立了立法研究小组，组织法学、人文、社会科学和哲学等多领域的人员，共同草拟这个立法线路图。算法决策对政治、社会、经济和文化具有重大影响，因此有必要确保算法的透明性和公平性，以建立应用人工智能技术的信任基础。2020 年 12 月 22 日，韩国科学与信息通信技术部发布了国家人工智能伦理标准，通过制定人工智能伦理规范，打造安全的人工智能使用环境，为韩国未来人工智能发展和负责任使用提出了方向和指引。随着人工智能技术的快速发展和应用，个人隐私保护面临着不断演变的挑战。从世界范围观察，近年来各国尤其是发达国家正不断加强人工智能隐私保护法规政策的制定和执行，建立有效的监管机制，以确保个人隐私权得到充分的保护，为人工智能隐私保护相关技术在全球范围内的应用及全球化合作交流提供保障和支持，逐渐在人工智能发展中平衡创新与隐私保护的需求。2.2 人工智能隐私保护国内外相关标准化情况2.2 人工智能隐私保护国内外相关标准化情况2.2.1 国内相关标准研究情况2.2.1 国内相关标准研究情况我国人工智能领域标准建设由国家牵头统一布局，2020 年 7 月，人工智能隐私保护白皮书-20-国家标准委、中央网信办、国家发展改革委、科技部、工信部联合印发国家新一代人工智能标准体系建设指南，旨在加强人工智能领域标准化顶层设计、推动人工智能产业技术研发和标准制定、促进产业健康可持续发展。在标准体系结构中，“安全/伦理”单独成块，贯穿于其他部分，为人工智能建立合规体系。指南明确指出，安全与隐私保护标准包括基础安全、数据、算法和模型安全、技术和系统安全、安全管理和服务、安全测试评估、产品和应用安全六个部分。我国人工智能安全国家标准，主要归口于全国信息安全标准化技术委员会（简称“信安标委”或 TC260）。截止 2023 年 7 月，已有处于征求意见阶段的信息安全技术 人工智能计算平台安全框架（20230249-T-469）以及处于批准阶段的信息安全技术 机器学习算法安全评估规范（20211000-T-469）两项人工智能安全国家标准，另有基因识别、声纹识别、步态识别、人脸识别数据安全要求四项国家标准，规定了生物特征识别数据处理的基本安全要求、全生命周期中的安全要求以及应用场景中的安全要求。此外，我国企业、高等院校等也积极参与国际安全标准制定工作，在人工智能安全领域，清华大学在 IEEE 标准协会牵头立项了 生成式预训练 AI 模型的安全性和可信性技术要求（P7018）国际标准。在行业人工智能安全领域，已有面向特定行业的人工智能算法安全、算力安全处于征求意见阶段，例如信息通信领域人工智能算法安全评估指南、电信领域人工智能算法安全要求、互联网深度合成信息服务标识通用安全要求、算力网络计算节点安全能力要求等。人工智能隐私保护白皮书-21-2.2.2 国外相关标准研究情况2.2.2 国外相关标准研究情况2017 年 10 月 ISO/IEC JTC1 在俄罗斯召开会议，决定新成立人工智能的分委员会 SC42，负责人工智能标准化工作。SC42 目前已成立 5 个工作组，包括基础标准（WG1）、大数据（WG2）、可信赖（WG3）、用例与应用（WG4）、人工智能系统计算方法和计算特征工作组（WG5）。其中，SC42 WG3 人工智能可信标准组已经开展人工智能风险管理、人工智能的可信度概览、算法偏见、伦理等标准研制。IEEE 标准协会主要聚焦于涉及人工智能伦理道德规范的标准研究，已经发布了多项人工智能伦理标准和研究报告。IEEE P7002数据隐私处理 指出如何对收集个人信息的系统和软件的伦理问题进行管理，将规范系统/软件工程生命周期过程中管理隐私问题的实践，也可用于对隐私实践进行合规性评估（隐私影响评估）。2019 年 5 月 1 日，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布人工智能标准化计划纲要，将人工智能数据安全与隐私保护相关标准化纳入人工智能可信标准领域。2022 年 2 月，全球移动通信系统协会（GSMA）发布了人工智能安全指南第一版，概述了人工智能应用潜在的风险并提供了相对应的防护措施。2023 年 1 月 26 日，美国国家标准与技术研究院（NIST）为加强对人工智能（AI）相关个人、组织和社会风险的管理，通过与私营和公共部门合作，制定了人工智能风险管理框架，该框架将可信度考量纳入设计、开发、使用和评估AI 产品、服务和系统中，并基于其他机构的 AI 风险管理工作，确保人工智能隐私保护白皮书-22-制定过程的公开、透明。除此之外，与该框架相关的其他资源也包含在人工智能风险管理框架中。在人工智能隐私保护标准化方面，国内外还存在一定的差异。例如，国际标准化组织（ISO）发布的标准具有全球通用性，在全球范围内均适用。而国内印发的相关标准主要适用于我国境内的企业和组织，与国际标准存在一定的差异。此外，由于在文化和社会背景等方面存在差异，国内外对于人工智能隐私保护的要求和做法也有所不同，例如欧洲的 GDPR 在个人数据保护方面比较严格，而我国则更注重技术标准和应用指南的制定。为了解决这些差异，国际标准化组织（ISO）和国内标准化工作组间已经开始展开交流与合作，以推动国际标准与国内标准的对齐。通过积极开展国际合作与对话，可以加强国内外标准的互认和对齐，形成更加全面和统一的人工智能隐私保护体系标准。三 人工智能隐私保护技术和平台三 人工智能隐私保护技术和平台实践中，针对人工智能隐私保护和数据安全问题，科技公司/金融科技在尝试“以子之矛攻己之盾”，即运用技术手段解决技术带来的挑战。目前，常用的人工智能隐私保护技术包括管控技术、数据加密技术、攻击防御技术以及一些新兴技术。在此基础上，业界推出了隐私保护机器学习平台和人工智能安全检测平台。人工智能隐私保护白皮书-23-3.1 人工智能隐私保护技术3.1 人工智能隐私保护技术3.1.1 人工智能隐私保护管控技术3.1.1 人工智能隐私保护管控技术权限管理是根据预设的规则或者策略限制用户访问被授权的资源，可以保护系统安全和数据完整性。访问控制是一种确保数据处理系统的资源只能由经授权实体以授权方式进行访问的手段。对人工智能系统实施访问和使用权限控制机制，只有授权人员可以访问和使用特定的数据，可以确保人工智能数据与模型的隐私与安全。分类分级保护可以理清楚保护需求及重点，并针对不同等级，采取相应的保护措施。这种精细化的、分级化的管控手段，有助于降低系统隐私泄露带来的负面影响。智能化程度越高的人工智能应用，数据隐私风险越高。因此，可以根据人工智能应用场景和功能，对人工智能应用进行分类分级，然后定制差异化的人工智能隐私保护机制。例如，针对初级的基于人工智能技术的数据分析，可按权限申请数据调取和共享，保证数据可信共享。针对智能化程度更高的生成式人工智能应用，可采用可溯源的解决方案，应对图片、视频等生成内容进行标识，发现违法内容及时采取处置措施等。3.1.2 人工智能隐私保护数据加密技术3.1.2 人工智能隐私保护数据加密技术差分隐私（Differential Privacy）是一种数据匿名化技术，其最早是针对统计数据库的隐私泄露问题提出的一种隐私定义。该定义要求数据集的计算处理结果对于具体某记录的变化是不敏感的，即攻人工智能隐私保护白皮书-24-击者无法通过观察计算结果来获取准确的个体信息。差分隐私保护技术通过添加噪声使敏感数据失真但同时保持某些数据或数据属性不变，来保证处理后的数据仍然可以保持某些统计方面的性质，以便进行数据挖掘等操作。Laplace 机制和指数机制是两种基础的差分隐私保护实现机制，分别适用于对数值型结果的保护和对非数值型结果的保护。近年来，基于机器学习的数据发布和数据挖掘技术成为热点研究方向。为了保护机器学习应用中的用户数据隐私，研究者将差分隐私技术和机器学习算法结合，提出了基于差分隐私的机器学习隐私保护方案，主要包括基于输入扰动的隐私保护方案、基于中间参数扰动的隐私保护方案、基于目标扰动的隐私保护方案和基于输出扰动的隐私保护方案。机器学习中部署差分隐私技术时仅需要通过随机化和利用随机噪声扰动数据，因此并不会带来过多额外的计算开销。同态加密（Homomorphic Encryption）是一种加密形式，允许用户直接对密文进行特定的代数运算，得到的数据仍是加密的结果，且与对明文进行同样的操作再将结果加密一样。同态加密技术最早用于对统计数据进行加密，由算法的同态性保证了用户可以对敏感数据进行操作但又不泄露数据信息。同态加密可以进一步分为部分同态加密、稍微同态加密和全同态加密。其中，部分同态加密技术仅支持对密文进行部分形式的计算，以 BGN 算法为代表的稍微同态加密支持有限次数的计算，全同态加密则可以对密文进行无限次数的任意同态操作。在机器学习领域，为了实现用户数据机密性，需要结合加密技术对数据进行保护。但传统的密码学方法计算复杂性非常大，而全同态加密人工智能隐私保护白皮书-25-由于允许在加密数据上执行任意操作且无需解密，在计算成本上优势明显。基于同态加密的机器学习隐私保护方案分为无需多项式近似的同态加密隐私保护方案和基于多项式近似的同态加密隐私保护方案。多方安全计算（Secure Multi-Party Computation，MPC）是图灵奖得主姚期智教授于 1982 年提出的一个密码概念，能够在加密值上进行计算。通过使用 MPC，多个数据库可以联手做计算，却又不透漏各自的数据。MPC 主要基于混淆电路、密密分享与不经意传输技术，汇聚多方数据，以实现高质量的学习，同时能保证各方数据隐私。目前，MPC 对金融科技、生物识别、医疗、保险等 AI 应用中非常有用。例如，在金融科技领域，可以应用安全多方计算，实现跨实体欺诈分析，实现数据的安全处理和共享。对于已有的生物识别系统，可以应用安全多方计算，使得生物特征在密文状态下进行计算，并将最终结果恢复成明文，从而包含原始生物特征的隐私与安全。3.1.3 人工智能隐私保护攻击防御技术3.1.3 人工智能隐私保护攻击防御技术针对人工智能模型训练和推理阶段面临的数据与模型隐私安全风险，研究者根据不同的攻击类型提出了相应的防御措施。针对数据投毒攻击的防御，一般考虑通过鲁棒性机器学习和数据清洗来改变正常训练数据的分布。针对成员推理攻击的防御，研究人员发现通过在模型中添加正则项或者使用 model stacking 可以显著减少成员推理攻击。针对模型逆向攻击的防御，常见的方式是利用差分隐私技术来实现对数据的隐私保护，也有研究者提出利用联邦学习建立虚拟共有人工智能隐私保护白皮书-26-模型进行多方共同训练，从而降低本地训练数据泄露的风险。针对模型提取攻击的防御，一种最直接的方式是对模型参数或输出结构进行近似处理，也有研究者利用模型水印技术来保护模型数据的知识产权，降低模型被盗用的风险。针对对抗样本攻击的防御已经有较多方法：直接对抗训练是将对抗样本及正确标签重新输入到模型中进行重训练，梯度掩模通过隐藏梯度使基于梯度的对抗样本攻击失效，对抗样本检测即直接检测是否存在对抗样本。近期，随着大语言模型的快速兴起和应用，研究者提出了提示攻击防御方法和生成内容检测过滤防御方法，预防大模型的提示攻击威胁和生成内容隐私泄露。对于提示注入攻击防御，一种简单直接的提示注入攻击防御策略就是将防御策略添加到指令中，增加指令的鲁棒性来强制执行期望的行为。常用的技术有调整提示位置、用特殊符号标识等。同时，研究者提出构建提示检测器对提示进行检测、分类或过滤，以防止敏感和有害的提示输入。目前，OpenAI 的 ChatGPT、微软的 NewBing 等，都采用了这种防御策略。对于生成内容过滤防御，其目标是识别并避免输出隐私内容。生成内容检测方法主要包括构建规则集合的方法和构建审核模型的方法。通过这些方法先对输出内容进行检测和识别，再并根据检测识别结果进行隐私内容屏蔽和过滤，可以避免生成敏感信息和风险内容。3.1.4 人工智能隐私保护新兴技术3.1.4 人工智能隐私保护新兴技术近年来，研究者提出了一些新兴的隐私保护技术，如联邦学习技人工智能隐私保护白皮书-27-术、区块链技术、可信执行环境、机器遗忘技术、模型数字水印技术等，这些技术由于其创新性和实用性，吸引了学术界和产业界的极大关注。联邦学习（Federated Learning）由 Google 在 2016 年提出，是一种多个参与方在不交互数据的情况下，通过安全机制交互模型参数信息或者梯度信息，从而达到协同训练效果的分布式机器学习方法。与传统的集中式存储与训练模型相比，联邦学习具有“去中心化”的特点，可以实现数据隐私保护与数据共享分析的平衡，实现“数据可用不可见”。常用的联邦学习技术按照数据集合维度可以分为三大类，包括横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习，其中代表算法和架构有 FedAvg 算法，微众银行的 FATE 架构。目前联邦学习技术被Facebook、亚马逊、苹果等科技公司广泛使用，国内金融科技企业和高校也在发力数据隐私安全技术，第四范式公司也将迁移学习算法应用到公司核心产品“先知”平台，并在医疗领域实现落地应用。在通信领域，可以利用联邦学习和各网络设备的数据联合训练模型，优化网络站点规划，另外还可以催生以通信运营商为中心的跨领域生态合作。联邦学习与多方安全计算有些类似，都可以保障多参与协作时的数据隐私，但联邦学习作为新兴的隐私保护范式，面向机器学习模型，通过原始数据在本地训练模型，只交互模型的中间计算结果，实现“数据可用、不可见”、“数据不动、模型动”，而多方安全计算面向数据，通过构建一系列基础运算操作，将多方原始数据转换为密文后实人工智能隐私保护白皮书-28-现流动和协同计算。区块链（Blockchain）是随着数字加密货币而逐渐兴起的一种去中心化的分布式存储架构与计算范式。区块链按照时间顺序将数据区块以顺序连接的方式形成一种链式的、分布式数据结构，每个区块头保存前一个区块的哈希地址以保证各个区块相连。区块链通过共识协议在分布式节点上生成和同步数据，保证数据存储的一致性，利用密码学手段保证了数据不可篡改和不可伪造，借助可编程脚本实现合约条款的自动执行和数据操作。通过综合运用数据加密、时间戳、分布式共识、P2P 通信和经济激励等手段，区块链突破了传统中心式架构的缺陷，具有去中心化、去信任化和防篡改的安全特性。在数据隐私保护方面，区块链能够有效避免中心化平台产生的隐私泄露风险；在数据存储方面，能够实现不可篡改、不可删除伪造的数据存储安全。与此同时，区块链技术可以为人工智能提供大量的数据，还可以将人工智能模型在基于区块链的平台上运行、存储和共享，创造一种更加安全、透明和可信的去中心化人工智能。区块链为数据隐私与安全、网络安全、人工智能安全等问题提供了解决方案。可信执行环境（Trusted Execution Environment，TEE）是一种新兴的系统安全与隐私保护技术，该技术从底层硬件和操作系统开始出发，提供一个隔离的运行环境，保护代码和数据不被攻击者攻击。其工作原理分为以下几个步骤：隔离、加密、完整性检查和远程认证。TEE 在处理器内部创建一个独立的执行环境，与其他应用程序和操作系统隔离，通过硬件加密技术来保护数据和代码的安全，通过完整性人工智能隐私保护白皮书-29-检查来确保代码和数据在执行过程中没有被篡改。TEE 还支持远程认证，允许用户通过安全通道验证 TEE 的真实性和完整性。将 TEE 与人工智能系统融合，有助于更好地保障模型训练和推理过程中的保密性。训练阶段，TEE 中的数据处理都处于加密状态；推理阶段，TEE 则可保护用户输入和模型结果的隐私。同时，其硬件隔离和安全验证机制可以更有效地防止未经授权的访问和攻击，增强模型运行时的安全性。机器遗忘（Machine Unlearning）技术可以从训练数据集和已训练的模型中完全且快速地移除样本及其影响。出于隐私、法规和法律的需要，有些特定样本的信息需要从模型中移除，在移除这些样本的同时还需要从已经训练过的模型中删除这些样本的影响。这是因为成员推理攻击和模型逆向攻击可以揭示关于训练数据集特定内容的信息。更重要的是，一些立法要求强制删除私人信息。目前两种主流的遗忘方法是数据重组和模型操作。数据重组聚焦于修改训练数据、重新训练模型，考虑到模型重新训练的开销，这类方法往往会加入一些剪枝策略来减小重训练的成本。而模型操作则通过直接调整模型的参数，消除遗忘数据对于模型的影响。模型操作的遗忘速度更快但遗忘效果有效，数据重组的遗忘效果较好但遗忘速度较慢。模型数字水印（Digital Watermarking）技术可以保护数据和模型隐私、以及模型知识产权。机器学习和人工智能模型在各个行业、各个领域中发挥着越来越重要的作用，特别是预训练大模型，具有极高的商业价值，模型的保密性和知识产权保护也越来越受到关注，模型溯源和模型版权保护的需求日益渐起。研究人员发现，可以在模型人工智能隐私保护白皮书-30-训练阶段向模型植入一系列秘密信息达到给模型添加“水印”的目的。当从可疑模型中提取相同或者相似的水印时，就可以验证模型的所有权。目前，水印技术主要分为两类：一种是将水印直接嵌入模型权重参数中，另一种是在模型预测信息中嵌入水印。3.2 人工智能隐私保护平台3.2 人工智能隐私保护平台为了实现人工智能系统和数据隐私保护，目前业界的人工智能隐私保护平台可主要分为隐私保护机器学习平台和人工智能安全检测平台。隐私保护机器学习平台主要是基于联邦学习、安全多方计算、区块链、可验证计算等技术打造的数据安全共享基础设施。其中，通过安全多方计算、联邦学习可以打通数据孤岛，将计算环节移动到数据端，实现数据可用不可见，解决多家机构数据合作过程中可能存在的数据安全风险和隐私泄露问题；通过联邦区块链可以保证过程的不可篡改行和可溯源性，实现数据可用不可见和计算可信可链接；通过联邦大模型可以突破数据和算力的壁垒，实现多方数据的融合和增值，同时保护数据隐私和安全。目前，隐私计算机器学习平台已经在政府、金融、医疗等领域进行了应用落地，主要包含金融风控、晶总营销、政府服务、保险定价、医疗健康等实现。除此之外，隐私计算机器学习平台还在智慧能源、智慧城市、工业互联网等探索性应用中发挥着重要作用。人工智能安全检测与评估平台还处于起步阶段，目前相关平台主人工智能隐私保护白皮书-31-要是基于深度学习、智能博弈对抗等技术打造的人工智能安全与隐私保护工具集。相关平台主要包含模型漏洞识别与挖掘、模型能力测评、模型攻击防御测评、模型生成内容检测与评估等功能，未来可持续增加模型可解释性、算法公平性、隐私保护等特性服务。四 人工智能隐私保护建议四 人工智能隐私保护建议4.1 建立健全的人工智能隐私保护合规监管机制4.1 建立健全的人工智能隐私保护合规监管机制如今，人工智能技术在很多个行业都有所应用，不可避免的会由于各种原因造成个人隐私泄露，在这种情况下必须出台强有力的举措来应对这样的风险，才能在利用人工智能应用换取个人数据享有经济利益和社会价值的同时，真正有效的保护个人隐私。建立健全法律法规与监督机制。安全与发展是一体之两翼,驱动之双轮，必须牢筑人工智能安全法律基础，明确人工智能安全责任与义务，才能从根本上保证人工智能产业持续健康发展。而隐私保护又是安全的重中之重，建议持续完善顶层设计，出台隐私和数据保护相关政策法规和标准化设计，从上至下建立人工智能安全法律体系。做到“有法可依”。建立监管和执法机制，监督人工智能产品数据处理和隐私保护情况，做到“有法必依”。监管机构需定期进行检查和评估，做到“执法必严”，对违法违规行为进行严厉处罚，做到“违法必究”。确保人工智能公司在收集和使用用户数据时遵守相关规定，保护用户的合法权益。同时，监管机构也需要密切关注人工智能技术人工智能隐私保护白皮书-32-发展情况，及时调整和完善监管政策和措施，以适应不断变化的技术与风险。人工智能公司需合规化建设。人工智能企业应树立发展和隐私保护并重意识，积极履行合规建设主体责任，依据相关法律法规和标准建设人工智能系统。企业内部应建立人工智能隐私保护管理体系，规范产品的数据采集、存储和使用行为，接受监管机构的监督和检查。研发人工智能产品时，应使用技术手段保证人工智能产品在隐私保护方面合法合规，如实施访问控制、权限管理和日志审计等，以监控和控制数据的访问；使用安全加密技术保护产品中的数据传输和存储，以防止未经授权的访问和数据泄露；产品在使用云服务或其他外部存储提供商时，企业要合理评估其安全性和隐私保护措施。同时，企业还应提供针对产品透明的算法和模型信息，向用户说明该产品是如何通过学习和训练生成对应的结果以及做出对应的决策的。4.2 加强可操作的人工智能隐私保护标准建设4.2 加强可操作的人工智能隐私保护标准建设健康有序的行业发展离不开标准的先行引领，标准化、规范化发展才能行稳致远。目前我国已有国家新一代人工智能标准体系建设指南对人工智能安全与隐私保护标准做出了规划，但具体标准数量仍旧不足。未来，在持续完善标准体系顶层设计的同时，人工智能及隐私安全相关的科研院所、企事业单位、普通高等院校、职业院校等各类主体应瞄准人工智能安全基础性标准、关键急用型标准，集中力量抓紧研制，在各类人工智能新技术标准中增加隐私保护相关内容，人工智能隐私保护白皮书-33-切实将发展与安全一体化。在全力丰富相关标准的同时，应注意满足各标准之间的一致性与协调性，以及所研标准与国际标准之间的衔接；还需注重标准的可操作性，准确描述安全要求，避免模糊的定性描述，保证落地执行时的结果一致性。应尽快构建人工智能安全评估体系，从算法模型、系统平台、数据保护等方向构建测试评估指标体系，指导人工智能产品安全发展。科研院所、企事业单位等应加大贯标力度，推广应用已研制标准，持续发挥标准的基础性、规范性作用。4.3 构建全周期的人工智能隐私保护体系4.3 构建全周期的人工智能隐私保护体系人工智能全生命周期大体可包括数据采集存储、模型训练推理应用等阶段，如何把隐私保护纳入人工智能研发各个阶段具有重要的意义。数据采集阶段的隐私保护。对人工智能所需数据的采集操作进行认证与授权工作，确保人工智能数据采集者拥有全局唯一标识符，明确角色分级分类与权限控制规则，确保采集者可以访问并且只能访问自己角色级别所能访问的数据。同时建立人工智能数据安全采集制度，对恶意采集行为进行判定与持续追踪，防止恶意行为引发数据与隐私泄露。数据存储阶段的隐私保护。建立数据接口规范，对数据在处理、保存环节中涉及到的数据对接等操作进行管理，避免数据在处理、保存过程中形成隐私泄露风险。在存储隐私相关的数据时，明确数据的使用范围，进行分级分类存储，并采用数据加密技术进行安全存储。人工智能隐私保护白皮书-34-防止使用者无意间对隐私数据进行操作引起隐私泄露问题。对于数据量庞大的数据进行存储时，若采用分布式存储技术，应建立健全的网络安全机制，防止数据通过网络传输被非法使用者访问、窃取等。模型训练中实现数据使用隐私保护。一是对数据进行清洗等预处理，进行基本的防数据投毒、侵权数据、有害数据的分析判断，保证人工智能使用合法的、高质量的数据进行训练。二是保证个人数据隐私，为了预防从模型中推断出隐私信息，数据隐私必须进行去隐私化处理，屏蔽掉无关信息。三是根据使用场景选择数据使用框架，如多方协同场景下，可以选择多方安全技术、联邦学习等分布式框架，在数据不出域的情况下实现模型训练，并实现数据源隐私保护。模型训练中内置隐私保护机制。目前，OpenAI 的 ChatGPT、微软的 BingChat 和谷歌的 BARD 都有基本的隐私与安全保护机制。但是，总体上看，其隐私与安全保护机制还比较弱，容易被轻易饶过。因此，模型训练过程中要加强输入控制，防范网络层面和内容层面的有害输入，对语言模型要拦截各类提示注入攻击。同时要加强模型输出控制，对生成模型，需在生成内容输出前，对生成内容进行合法合规检测和过滤，防止输出存在数据隐私安全问题的内容。另外要加强模型特征、模型训练和模型结果的透明性、可解释性，深度神经网络由大量的节点之间相互联接构成，用户目前还不清楚不同数据、特征对模型参数的影响，且网络的输出则依网络参数值、激励函数、连接方式的不同而不同。需要通过模型解释性研究，从根本上确保人工智能隐私保护。模型推理应用中的安全测评。建议从两个维度对人工智能平台和人工智能隐私保护白皮书-35-服务进行安全测评。一是网络安全维度，通过渗透测试、模糊测试等安全性测试手段，检测模型、算法插件等有无安全漏洞。这类漏洞通常会导致平台失控或产生有害内容。一旦发现，应及时通知厂商修复。二是决策安全维度，因为人工智能技术存在较大的不确定性和不可控性，所以，需要通过精心设计和定制化的输入等，如对抗样本、恶意指令，检测平台是否会产生有偏见的决策，或是生成有害的、有偏见的、侵权的、与事实不符的内容，并进一步检测平台和服务是否在训练数据集、模型、安全模块、二次开发调用接口或者算法插件上出现问题，从而给出平台和服务的整改建设方案。模型推理应用中的安全监测与预警。建议推进针对人工智能的态势感知能力建设，打造大范围人工智能应用风险和数据安全风险识别的威胁发现能力。通过梳理人工智能系统、应用、接口的资产清单，针对性地建立定向流量实时监测、统一威胁事件与关联日志收集，建立一体化态势感知监测体系，有效识别和预防人工智能环境面临的安全威胁。推进针对人工智能的威胁情报能力建设，打造精准化威胁情报共享体系，通过结合已有威胁情报中心建设情况，融合多源合作伙伴情报源，构建情报驱动的威胁分析应用，增强人工智能应用及重要场景的防护能力。4.4 发展多维度的人工智能隐私保护技术4.4 发展多维度的人工智能隐私保护技术加强技术创新和应用，技术是保护数据隐私和安全的重要手段，它可以提高数据的可靠性、可信度和可控性。目前，已经有一些技术人工智能隐私保护白皮书-36-被用于保护数据隐私和安全，如密码学技术、差分隐私技术、多方安全计算技术等。这些技术可以实现数据的加密、扰动、隔离、去标识化等功能，使得数据在传输、存储或使用过程中不被泄露或滥用。然而，这些技术也存在一些局限性和挑战，如性能损失、兼容性问题、成本增加等。因此，本白皮书建议加强多层次、多维度的技术创新和应用，例如，从算法本身出发，需要加强特征、模型训练和模型结果的可解释性研究，创新机器模型遗忘和数字水印技术，保护数据隐私、模型保密性与完整性。从算法计算范式和计算环境出发，需要优化联邦学习、区块链、可信执行环境等新兴技术，推出基于人工智能和新兴技术融合的隐私保护技术，以提高人工智能隐私和安全的保障水平。4.5 培养复合型的人工智能隐私保护人才4.5 培养复合型的人工智能隐私保护人才人工智能正在引发新一轮智能化浪潮，尤其是以 ChatGPT 为代表的生成式 AI 模型的快速发展与应用，其引发的“AI 即服务”趋势拓展了更大的业务空间，同时其引发的“AI 隐私与安全保护”风险，也昭示着 AI 隐私保护保障迫在眉睫。AI 隐私保护涉及人工智能、隐私计算、区块链、密码学、数据安全、网络安全、政治学等多领域的交叉融合。对于人才培养，一方面，企业应培育一支人工智能复合型人才队伍，加强对人工智能技术人员的隐私保护技术、对抗防御技术、安全合规等培训，拓展人才的知识广度。另一方面，企业应加强与高校、科研机构在人工智能安全领域的对接合作，企业作为“AI 服务”的提供者，高校、科研机构作为人工智能、机器学习隐私保护基础理人工智能隐私保护白皮书-37-论的引领者，推动人工智能与经济社会安全、可信、可控融合，拓展人才的深度。4.6 构建负责任的人工智能隐私保护生态4.6 构建负责任的人工智能隐私保护生态人工智能隐私保护与安全需要产学研用各方推动负责任的人工智能隐私保护与安全生态。在基础能力与理论技术上，要加强人工智能可解释性、公平性、鲁棒性等基础理论研究，夯实人工智能安全技术底座，建设安全的行业大模型；人工智能企业可联合行业各方共同研制人工智能算法与平台安全性测试、安全防御、安全监测与预警方法、技术、规范和工具集，以实现自动化、全面化的安全评估；鼓励人工智能安全能力领先企业开放安全能力，以平台化方式服务中小微企业发展。在应用场景上，针对不同行业特点，研发相适应的人工智能安全产品；推动人工智能安全技术与产品在各行业各领域的深度应用，拥有成功应用案例的企业可以积极申报各类应用示范遴选，推广成功经验，提升企业影响力。在产品落地部署与运行上，企业要重视人工智能产品的隐私与安全保护，一方面要正向保证人工智能模型本身是保密的、安全的，避免各类安全威胁，保护用户隐私；另一方面，企业也应关注人工智能模型不被恶意攻击者利用，在训练数据集、模型参数与结构、人工智能产品的安全性上加大投入，提升保护力度。参考文献参考文献1陈宇飞,沈超,王骞,等.人工智能系统安全与隐私风险J.计算机研究与发展,人工智能隐私保护白皮书-38-2019,56(10):16.2杨子祺,吴正阳,任奎.一种基于模型水印的机器学习模型版权保护方法P.浙江省：CN116244669A,2023-06-09.3Xu,H.,Zhu,T.,Zhang,L.,Zhou,W.,&Yu,P.Machine Unlearning:ASurvey.ACM Computing Surveys.2023.4中国信息通信研究院,清华大学,蚂蚁集团.可信 AI 技术和应用进展.2023.5大数据协同安全技术国家工程研究中心.大语言模型提示注入攻击安全风险分析报告.2023.6袁勇,王飞跃.区块链技术发展现状与展望J.自动化学报,2016,42(4):14.7王群,李馥娟,王振力,等.区块链原理及关键技术J.计算机科学与探索,2020,14(10):23.8李宗维,孔德潮,牛媛争等.基于人工智能和区块链融合的隐私保护技术研究综述J.信息安全研究,2023,9(06):557-565.9张夏明,张艳.人工智能应用中数据隐私保护策略研究J.电子科学技术,2020,000(004):76-84.10The GSM Association.Artificial Intelligence Security GuidelinesVersion 1.0.2022.11俞巍，李志强，李青青，龚奇源.AIGC 大模型为什么需要可信执行环境（TEE）？.https:/ 技 日 报.我 国 人 工 智 能 五 大 开 放 创 新 平 台 集 体 亮相.http:/ 风靡背后，美国联邦人工智能治理现状：法律、政策和策略.http:/ 氪.史上最严数据保护法 GDPR 生效：保护用户隐私，但将拖慢创新.https:/ 年）的通知.2023.人工智能隐私保护白皮书-40-32上海市经济和信息技术委员会.上海市促进人工智能产业发展条例全文公布.2022.33王鹏.保护与开放：加速推进和规范人工智能立法.https:/ Voigt,Daniel Tolks.欧洲数据经济的”首项法案”|数据治理法案.https:/ 4 2 X 研发布局，开展面向 C3 网络、大数据赋能运营、端网边业协同创新、网络与信息安全等方向的前沿技术研发，承担高质量决策报告研究和专精特新核心技术攻关，致力于成为服务国家发展的高端智库、代表行业产业的发言人、助推数字化转型的参谋部，多方位参与网络强国、数字中国建设，大力发展战略性新兴产业，加快形成新质生产力。联通研究院现有员工 700 余人，85%以上为硕士、博士研究生，以“三度三有”上海品茶为根基，发展成为一支高素质、高活力、专业化、具有行业影响力的人才队伍。战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者战略决策的参谋者技术发展的引领者产业发展的助推者态度、速度、气度有情怀、有格局、有担当中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176中国联合网络通信有限公司研究院地址：北京市亦庄经济技术开发区北环东路 1 号电话：邮编：100176

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现象级现象级AIAI产品产品ChatGPTChatGPT分析及建议分析及建议中国联通研究院中国联通研究院-2-1 12 2ChatGPTChatGPT概念及成功要素概念及成功要素lChatGPT产品说明：非常贴近人类的对话习惯和价值观的对话机器人模型lChatGPT成功要素：长期技术积累 海量数据 巨量算力 先进模型架构ChatGPT=ChatGPT=文本生成（文本生成（一种一种AIGCAIGC11场景场景） 大模型技术大模型技术l大模型技术是实现AIGC的必要技术基础，AIGC是大模型落地的典型应用场景lChatGPT背后的AI技术正在加速数字时代内容生产力的深刻变革AIGCAIGC市场分析市场分析lAIGC开拓了基于数字技术的内容生态新赛道，将重塑数字内容内容产业链lAIGC赛道广阔，但运营商需冷静判断分析，找到实现商业正循环的落地场景大模型市场分析大模型市场分析lChatGPT为代表的大规模预训练模型有望成为AI时代的“新车轮”，是“智能 ”的基础生产工具l大模型及其ChatGPT产品将对国家的技术主权、文化主权、数据主权产生巨大和复杂的影响3 3大模型带来的系统性挑战大模型带来的系统性挑战l技术发展催生海量算力需求，AI产品服务和商业生态将会重塑l科技博弈带来的挑战：系统性研究滞后、芯片短缺、可用数据不足应对大模型挑战的建议应对大模型挑战的建议l产业政策支持，推动国家重大工程载体建设，完善产业生态，推动跨界融合，释放群体智力l推动行业数字基础设施协同，为算力网络提供重要检验标准，为智原生网络提供先导性场景摘要摘要1 AIGC：AI Generated Content，人工智能生成内容-3-2 2ChatGPTChatGPT相关产业价值分析相关产业价值分析1 1ChatGPTChatGPT介绍及技术分析介绍及技术分析3 3系统性挑战及应对建议系统性挑战及应对建议目录目录-4-什么是什么是ChatGPTChatGPT2022年11月30日，OpenAI公司发布语言模型ChatGPT，模型采用对话形式对话形式与人进行交互，且非常贴近人类对话习惯人类对话习惯和价值观。ChatGPT应用功能包含日常对话、专业问题回答、信息检索、内容续写、文学创作、生成代码、调试代码等能力，展现了在文本领域文本领域迄今为止最为强大的AIGCAIGC能力能力。ChatGPT发布后5天用户已超百万，目前月活跃用户估计已达已达1 1亿亿，成为历史上增长最快的消费应用。逻辑计算逻辑计算文艺创作文艺创作信息检索信息检索代码编写代码编写多轮对话多轮对话-5-ChatGPTChatGPT资本背景资本背景2015年成立OpenAI主要目标：制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人创始人马斯克马斯克太空探索技术公司（SpaceX）CEO兼CTO特斯拉（TESLA）公司CEO阿尔特曼阿尔特曼美国创业孵化器Y Combinator总裁彼得彼得蒂尔蒂尔PayPal联合创始人主要投资方2019年7月22日，微软投资OpenAI 10亿美元，2020获得GPT-3（ChatGPT前身）独家授权，近期已追加百亿美元投资追加百亿美元投资特斯拉特斯拉车载终端主机问答系统TwitterTwitter社交网络虚拟NPCPayPalPayPal在线客服BingBing新一代搜索引擎OfficeOffice高级文本内容生成AzureAzure通用性云服务小冰（已从微软独立）小冰（已从微软独立）数字人语言、文本交互内核潜在应用场景潜在应用场景-6-ChatGPTChatGPT引发业界高度关注引发业界高度关注埃隆埃隆马斯克马斯克：ChatGPTChatGPT惊人的好，我们离危险且强大的人惊人的好，我们离危险且强大的人工智能不远了。工智能不远了。Yann Yann LeCunLeCun（2018图灵奖得主）：就底层技术而言，就底层技术而言，ChatGPTChatGPT并不是多么并不是多么了不得的创新了不得的创新。袁进辉袁进辉（OneFlow深度学习框架创始人）：ChatGPTChatGPT的技术进步，可比作首次的技术进步，可比作首次“登月登月”，这样的进步令行业感到震惊。这样的进步令行业感到震惊。信通院信通院&AIIA&AIIA：语义理解较准，尚难以摆脱知识整合和语义理解较准，尚难以摆脱知识整合和逻辑困境。逻辑困境。（ChatGPT模型评测）向OpenAI（ChatGPT母公司）追加数十亿美元投资，将ChatGPT集成到新版Bing搜索引擎和 Edge 浏览器中，同时在Azure云服务整合ChatGPT技术，让Azure能够带来更丰富的人工智能互动内容。将ChatGPT视为“红色警报”，看作对搜索引擎的颠覆式挑战，正加紧研发测试ChatGPT竞品“Bard”，并已开展内测工作。将继续加大对AIGC技术的研发投入，已于3月推出与OpenAI的ChatGPT类似的人工智能聊天机器人“文心一言”。-7-ChatGPTChatGPT的技术演进的技术演进GPTGPT：只有简单的单向语言模型任务GPT-2GPT-2：使用更多的数据，更大的模型，新增了更多辅助训练任务GPT-3GPT-3：使用45TB45TB的超大规模数据训练，在有30003000亿单词亿单词的语料上预训练拥有17501750亿参数亿参数的模型；具备语言生成、上下文学习、常识知识问答等三方面重要的能力InstructGPTInstructGPT：加入基于人工反馈的强化学习基于人工反馈的强化学习，即RLHFRLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）ChatGPTChatGPT：源自GPT-3.5模型，基于人类反馈的强化学习的指令微调（Instruction tuning）技术，使其更加遵循人类价值观遵循人类价值观，且可实现包含更多细节的生成包含更多细节的生成，具备建模多轮对话的能力建模多轮对话的能力n ChatGPTChatGPT的成功不是一蹴而就，经过了多轮技术迭代演进的成功不是一蹴而就，经过了多轮技术迭代演进n 海量数据海量数据 巨量算力巨量算力 先进模型架构先进模型架构 ChatGPTChatGPT -8-ChatGPTChatGPT与与AIGCAIGC和大模型的关系和大模型的关系大模型大模型 大模型大模型 文本生成文本生成 图像生成图像生成 AIGCAIGC场景场景 AIAI技术技术 算法算法 数据数据 AIAI模型模型 大参数算法大参数算法 海量数据海量数据 大模型大模型 ChatGPTChatGPT DallE 2DallE 2 OpenAIOpenAI产品产品 对话机器人图像生成工具-9-AIAI技术的演进与发展技术的演进与发展大模型是实现大模型是实现AIGCAIGC的必要技术基础，的必要技术基础，AIGCAIGC是大模型落地的典型应用场景是大模型落地的典型应用场景-10-ChatGPTChatGPT背后的背后的AIAI技术正在掀起生产力变革技术正在掀起生产力变革-11-2 2ChatGPTChatGPT相关产业价值分析相关产业价值分析1 1ChatGPTChatGPT介绍及技术分析介绍及技术分析3 3系统性挑战及应对建议系统性挑战及应对建议目录目录-12-当前当前AIGCAIGC市场分布市场分布n AIGC市场包括生成式AI模型及从底层基础设施到海量用户应用的全产业链全产业链。n AIGC开拓了基于数字技术数字技术（包括云、网、算、AI、区块链在内）的内容生态新赛道新赛道，必将重塑内容产业链。-13-当前当前AIGCAIGC应用场景应用场景 内容创作市场正处于UGC2向AIGC转变阶段，初期AIGC多用于面向娱乐媒体内容的辅助生产辅助生产，后续随着云、网、算、智等技术融合及生态完善，AIGC将重塑垂直行业的内容生产模式。2 UGC：User Generated Content，用户生成内容-14-未来大模型的社会价值未来大模型的社会价值在药物研发过程中，实现蛋白质结构三维模型的精确预测针对用户的英文提问搜索中文信息源，并提供相关辅助攻略，实现跨语言多模态信息检索 大模型可以通过提供大量的数据分析来帮助改善决策，解决实际的生产科研决策需求，辅助发现新的创意和解决问题的办法。在工业设计中根据任务要求，智能化调整机器的力度和速度，完成生产线上的精细加工实现新闻传媒资讯、产品介绍视频内容的自动化生产 大模型凭借优秀的数据价值挖掘能力和较高的应用智能化水平，可完成大部分工业生产工作，极大提升社会生产力与劳动效率。在医疗领域，为失声者合成语言音频，为残疾人合成肢体投影、为心理疾病患者合成医护陪伴根据课本制作历史人物形象、将2D课本转换为3D，丰富教育教学模式 大模型基于海量数据，使用统一模型架构解决各类 AI 任务，显著提升 AI 模型的通用性及泛化性，将提高各行业的服务质量，改善生活水平。改善社会福祉改善社会福祉改善决策改善决策提高生产力提高生产力-15-习近平总书记在主持召开科学家座谈会时提出，希望广大科学家和科技工作者肩负起历史责任，坚持面向世界科技前沿世界科技前沿、面向经济主战场经济主战场、面向国家重大需求国家重大需求、面向人民生命健康人民生命健康，不断向科学技术广度和深度进军。通用大模型是通用通用AIAI的基石的基石，是AI时代的“软软芯片芯片”，是未来AI应用的主要生产工具。掌握大模型原创技术将为我国AIAI创新发展提供创新发展提供技术底座技术底座，抢占科技创新制高点。反之如果大量AI应用基于国外大模型研发，一旦断供，将犹如芯片被“卡脖子卡脖子”。语言类大模型作为重要媒介，其广泛传播将对舆舆论和意识形态论和意识形态产生巨大影响。语言类大模型是数字时代文化和价值观文化和价值观生长的土壤。若无法自主掌控，将极大影响本国文化和价值关安全，失去文化和价值文化和价值观话语权观话语权。信息安全问题也将更为突出。以大模型为基础的AI技术将是未来经济增长经济增长的关键推动力。未来十年，人工智能将助推全球生产总值增长12%左右。同时，将催生数个千亿美元甚至万亿美元规模的产业。掌握大模型原创技术可以为经济高质量发展经济高质量发展提供强大的科技支撑。AI技术已在教育、安全、金融、交通、医疗健康、家居等领域实现规模应用，其应用场景也愈来愈丰富，极大方便了人们的生活。大力发展以大模型为基础的AI技术，就是坚持科技以人为本科技以人为本，能够提升人的生活品质，让人的生活更美好。面向世界科技前沿面向世界科技前沿面向经济主战场面向经济主战场面向国家重大需求面向国家重大需求面向人民生命健康面向人民生命健康未来大模型及其产品对国家的影响未来大模型及其产品对国家的影响-16-2 2ChatGPTChatGPT相关产业价值分析相关产业价值分析1 1ChatGPTChatGPT介绍及技术分析介绍及技术分析3 3系统性挑战及应对建议系统性挑战及应对建议目录目录-17-技术发展催生海量算力需求技术发展催生海量算力需求 以ChatGPTChatGPT为代表的AI应用驱动算算力需求指数级增长力需求指数级增长，算力成为各国抢占发展主导权的重要手段，是支撑数字经济发展的坚实基础。目前我国算力基础设施建设仍存在资资源总量不足源总量不足、布局发展不均布局发展不均、先进计算先进计算芯片进口受限芯片进口受限等问题。云网融合、算网一体等算网技术算网技术为解决算力资源的调度与编排提供了全新的基础设施保障方案。算力需求加速增长趋势图算力需求加速增长趋势图002002010107 710105 510103 310101 11010-1-11010-3-31010-5-51010-7-7BERTGPT-2GPT-3深度学习时代深度学习时代L2L2：算力需求算力需求每每3.43.4个月翻倍个月翻倍L1L1：算力需求算力需求每每2424个月翻倍个月翻倍（符合摩尔定律）（符合摩尔定律）L3L3：算力需求算力需求每每2 2个月翻倍个月翻倍Teraflop/s-daysTeraflop/s-days模型浮点计算量模型浮点计算量传统模型传统模型深度学习模型深度学习模型基于全新架构基于全新架构的大模型的大模型L1L1L2L2L3L3-18-面向国家：科技战背景下的挑战及建议面向国家：科技战背景下的挑战及建议 国内目前没有ChatGPT量级大模型问世，主要发展瓶颈在于：l技术积累匮乏技术积累匮乏。大模型技术架构、大模型训练框架等相关技术长期依赖国外，国内原创技术生态仍需建设。l数据质量不足数据质量不足。各行业企业缺乏对高价值数据的有效感知，高质量数据积累及流通性不足。l创新环境需完善创新环境需完善。整体商业、政策环境较为急躁，对长周期的投入与产出容忍度较低。多方原因致使国内大模型研究滞后多方原因致使国内大模型研究滞后 大规模预训练模型对算力要求极高算力要求极高，目前该市场国外厂商占有率极高，国内芯片无论是数量、质量、生态建设上都有所欠缺。而美国针对中国高端计算卡（如高端计算卡（如NVIDIA NVIDIA A100A100等）禁用等）禁用，导致了未来国内训练更大规模预训练模型缺乏算力支持。中美摩擦为未来研究埋下隐患中美摩擦为未来研究埋下隐患建议国家层面的应对举措建议国家层面的应对举措相关产业政策支持：相关产业政策支持：l提高战略定位提高战略定位，将大模型视作“东数西算”式基础设施建设；l国家任务牵引国家任务牵引，以国家重大工程为载体，推进国家大模型构建；l人才环境配套人才环境配套，人才內育外引，建设完善大模型科学装置。大模型产业生态完善：大模型产业生态完善：l挖掘需求，应用牵引挖掘需求，应用牵引，推动大模型产业发展联盟成立，旨在挖掘各垂直行业需求场景推动大模型应用落地；l跨界融合，开放共赢跨界融合，开放共赢，凝聚产学研各界力量合作研发。-19-l资源匮乏，聚少成多。资源匮乏，聚少成多。单厂商单IDC无法实现，组成联合组织跨云（IDC）实现。跨域训练跨域训练对网络带宽、时延要求极高，是运营商机遇之一；l国产芯片，加速替代。国产芯片，加速替代。国产AI芯片生态薄弱，未能形成研发-生产正反馈。头部云公司规模庞大，替换国产芯片成本巨大，而运营商云服务增长空间巨大，可结合新场景进行芯片国产化替代。供应链供应链算力网络算力网络智原生网络智原生网络l算力网络重要场景。算力网络重要场景。由于ChatGPT类大模型服务需要不断迭代，其周期性、常态化的增量学习（训练）需大量算力及数据传输，是未来算力网络重要收入算力网络重要收入增长点增长点；l模型西训，服务东用。模型西训，服务东用。在“东数西算”格局下，未来必然形成“西训东用西训东用”的大模型服务模式，训练后的模型向东部提供应用服务、实现数据流转，依赖分级算力网络分级算力网络的支持。l网络的内生智能是未来6G6G网络网络实现完全自智完全自智的基础，内生大模型将有望推动网络自智能力加速走向L5L5级别。数字产品数字产品lChatGPT完成了数字时代“文本”对话类服务的范式升级，未来随着图片、音频、视频等多模态大模型出现，AIAI创作引擎创作引擎将成为未来数字内容的主要生产源头。面向行业：面向行业：AIAI发展新范式带来挑战和产业机遇发展新范式带来挑战和产业机遇 CHINAUNICOM立足新三者立足新三者公司公司战略决策的参谋者、战略决策的参谋者、公司公司科技创新的引领者、科技创新的引领者、公司公司产业发展的助推者产业发展的助推者践行践行“三度三度”“”“三有三有”精神精神态度、速度、气度态度、速度、气度有情怀、有格局、有担当有情怀、有格局、有担当

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2023年Q3 AIGC产业观察创业邦研究中心2023年11月目录01Quarterly Insight季度洞察03Technological development技术发展04Market trends市场动向05Investment analysis投融资分析06总结Summary政策变革Policy Evolution02季度洞察u研究背景与主要观点u数据速览研究背景与主要结论AIGC产业历经上半年“百模大战”的军备竞赛，应用层生态的“百花齐放”，第三季度以来，站在了从“玩具”到“工具”快速迭代的关键时期，主战场大模型市场格局发生深刻变化，行业关注焦点也普遍转移到了困扰人工智能发展的“终极命题”应用与商业化落地。与上一波深度学习的浪潮不同，本次AIGC研发范式的变革从根本上大幅提升数据生产速率，同时降低使用者和开发者的使用门槛，从需求侧推动“智慧飞轮”，有望对千行百业产生深远影响。基于此，本报告主要围绕产品体验和价值创造两大生成式AI第二阶段的特征，全面扫描第三季度AIGC产业的政策、技术、市场、资本发展趋势。一方面帮助期待应用大模型技术的企业、期待投资大模型企业的投资者建立客观认知；另一方面，研判目前市面上大模型的产品化、生态构建等能力，洞察应用场景机遇，展望行业落地的潜在方向。主要发现如下：由于大模型带来的革命类似但有别于互联网，因此，传统的互联网思维不足以覆盖AIGC的发展路径。大模型落地面临挑战与机遇，行业共同关注放大模型能力的有效途径。当大模型参数量普遍达到一定水平，在边际效用递减的规律下，将有更多的方式来提升模型的能力和效用，比如微调、提示工程、搜索增强生成、AI Agent等技术手段。AI Agent是挖掘大模型潜力的关键环节，但不是终点，也不可独立运作。开源模型迅猛发展，产品向终端延伸，结合更多AI应用技术，有利于推动应用场景多元化发展。由于政策面向C端设置准入门槛，标准体系覆盖多个行业，涵盖模型行业能力、模型工程化性能、模型算力网络、模型安全可靠等方面，数据、算法、模型、安全因素重要性凸显，意味着“百模大战”回归理性，行业格局迈入整合阶段。由于整体经济环境仍处于下行期，行业示范效应尚不明显，大模型应用落地路径处于探索阶段，投资相对谨慎。进入第三季度以来，国内AIGC创投市场CVC融资事件占比显著提升，下一阶段，国资有望发挥更大作用。Q3中国AIGC行业融资数据速览2023年Q3国内AIGC行业发生融资事件35起，已披露融资金额39.61亿人民币，涉及公司33家，涉及投资机构数量51家。已披露融资规模以1000万3000万区间居多，发生9起；早期事件（种子轮天使轮）数21，占比63.64%；北京仍为最活跃地区，融资事件为11起，以模型层居多，上海超越北京成为国内AIGC融资最吸金的地区，总融资金额22.08亿元。2023年Q3国内AIGC行业发生融资事件中，通用大模型（6起）、工具平台（6起）两个细分赛道相对活跃。在应用层中，元宇宙/数字人（5起）和营销（5起）是融资事件最频繁的细分领域。2023年Q3国内AIGC行业发生1起并购事件美团收购光年之外，融资额20.65亿元。2023年Q3有1家国内AIGC企业完成上市第四范式（决策类人工智能公司）。3539.61亿融资事件融资金额人民币起家AIGC企业完成上市1起AIGC并购事件1融资IPO并购政策变革u政策准入u政策支持国产大模型面向C端建立准入机制，应用发展迎来新拐点（1/2)政策方面，8月15日，我国首份生成式人工智能监管性文件正式实施；8月31日，首批通过备案的人工智能大模型名单出炉，意味着其生成式AI产品可以正式面向公众开放注册、提供服务，此前的大模型产品多采用邀请注册制，仅开放给企业合作伙伴使用。面向C端的对话式应用产品吹响了号角，带动B端产业大模型陆续落地变现，“百模大战”的风已经吹向了“百模应用之争”。企业/单位名称企业/单位名称大模型名称大模型名称应用产品名称应用产品名称产品定位产品定位应用进展应用进展阿里巴巴通义千问通义听悟、通义灵码、通义星尘等大模型AI助手6月1日，阿里云宣布通义大模型进展，聚焦音视频内容的AI新品“通义听悟”正式上线，听悟融合了十多项AI功能，可以全面提升知识从音视频向图文形态转化的效率。2023年10月31日云栖大会上，正式对外发布“通义灵码”。百川智能Baichuan大模型Baichuan系列大模型产品大模型截止8月31日，Baichuan-7B/13B两款开源模型在Huggingface下载量已突破三百万。百度文心一言文心一言“你的智能助理”8月31日登顶苹果APP Store免费应用下载榜首。抖音云雀大模型豆包AI机器人“豆包”提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能，可以回答各种问题并进行对话，帮助人们获取信息。华为盘古大模型大模型在矿山、政务、汽车、气象、医学、数字人、研发等领域的创新服务大模型产业化应用盘古大模型3.0分为L0基础大模型、L1行业大模型、L2场景模型三层架构，将重塑千行百业。大模型企业面向C端的应用产品大模型企业面向C端的应用产品注：按企业首字母排序国产大模型面向C端建立准入机制，应用发展迎来新拐点（2/2)企业名称企业名称大模型名称大模型名称应用产品名称应用产品名称应用产品定位应用产品定位应用进展应用进展科大讯飞讯飞星火认知大模型智能编程助手 iFlyCode 1.0、星火教师助手等大模型在垂直领域的应用产品于9月5日凌晨面向全民开放，随即“讯飞星火”APP登录各大应用市场，用户可以直接注册使用。MiniMaxABAB大模型MiniMax开放平台面向B端用户的大语言模型技术平台MiniMax开放平台已接入超百家付费客户，提供办公协作、互动娱乐、客服、搜索、教育等十余个行业场景。商汤科技日日新SenseNova大模型商量SenseChat等AI聊天机器人于8月31日正式开放，用户通过官网注册使用，可体验文本编辑、数理计算、编程等功能。上海人工智能实验室书生通用大模型书生通用大模型涵括视觉、语言和三维等在内的大模型体系在WAIC 2023上，上海AI实验室联合香港中文大学、上海市测绘院发布全球首个城市级NeRF实景三维大模型书生天际。智谱AIChatGLM智谱清言生成式AI助手截止10月，智谱AI的开源模型全球下载量超过一千万。中科院紫东太初紫东太初大模型开放平台跨模态通用人工智能平台自9月1日面向公众开放服务，已在文本创作、医疗、物流、政务等多个行业实现应用落地。大模型企业面向C端的应用产品大模型企业面向C端的应用产品注：按企业首字母排序中央专项债支持，地方引导基金为AI产业发展注入活水来源：创业邦研究中心整理地区Q3产业基金动向北京 9月18日，北京市科委、中关村管委会网站公布投资引导基金关于公开遴选北京市人工智能产业投资基金管理机构的公告。北京市科学技术委员会、中关村科技园区管理委员会、引导基金现公开遴选基金管理机构。基金目标总规模为100亿元，其中，引导基金出资不超过30亿元。基金可分两期实施，首期目标规模40亿元。基金围绕北京市在人工智能领域的总体布局开展直接股权投资，重点投向人工智能芯片、训练数据及相关软件等底层技术领域，大模型算法创新、具身智能、可信AI等关键领域，以及大模型等人工智能技术产品开发和垂直行业创新应用等相关领域。9月22日举办的北京市促进未来产业创新发展实施方案新闻发布会上，门头沟区重点发展人工智能产业，设立10亿元的人工智能产业引导基金。上海 7月8日，2023世界人工智能大会上，上海市经济和信息化委员会副主任张英介绍了上海即将出台的大模型创新发展政策要点，将围绕“创新能力、创新要素、创新应用、创新环境”4大方向，重点打造“3项计划 5大平台”。签约的32个全新人工智能重大产业项目中，涵盖了算力、数据、大模型、硬件、软件等不同领域。项目投资总额288亿元。当天，“上海人工智能产业投资基金元宇宙智能终端子基金暨上海人工智能开源生态产业集群”正式发起成立，以助力加快打造人工智能“上海高地”。成都 8月，成都高新策源投资集团有限公司拟发起成都高新区人工智能产业基金的遴选，总规模不超过50亿元。创业邦睿兽分析的数据显示，中国AIGC投融资事件占人工智能投融资事件总数的比重、中国AIGC金额总数占人工智能投融资获投金额的比重呈上升趋势，尤其是 2023年H1尤为显著，2023年上半年 AIGC事件数占AI赛道的比重为 23.9%，远高于前几年。但就上半年数据，AIGC行业融资事件和融资金额涨幅不明显，主要与经济下行的大环境有关。因此，为增强民间资本投资信心，2023年专项债投向新增两大领域，分别是新能源和新基建，其中新基建包括数据中心、人工智能基础设施。今年以来，新型基础设施建设步伐加快，上半年新基建投资同比增长16.2%。步入下半年，广西、贵州、河南、福建等多地就推进新基建作出新的部署，进一步释放出新基建提速的信号。Q3人工智能地方引导基金除上海相对活跃外，其他还未充分释放。来源：公开数据地方政府AI引导基金进展情况7507325403000000040000500002017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2017-2023年专项债发债额度发债额度（亿元）技术发展u技术迭代u技术趋势技术迭代一：多模态大模型DALLE 3带来产业冲击背景：多模态大模型（MLLM）多模态大模型（MLLM）是将文本、图像、音频和视频等多模信息结合起来训练的模型。相比LLM（大语言模型），MLLM更符合人类感知世界的方式。多模态输入的支持，使用户可以用更灵活的方式与智能助手进行交互，继而利用强大的大模型作为大脑来执行多模态任务。9月21日，OpenAI宣布生成式AI艺术平台DALL-E的第三个版本DALLE 3已经进入研究预览阶段，并将于10月初面向ChatGPT Plus和企业用户上线。另外ChatGPT-4V的推出为其增加了视觉智能，使其不再局限于文字处理，还能识别、理解、分析和预测图片信息。影响：DALLE 3的出现不仅再次冲击艺术界的绘画产业，也同时给电商、设计等行业产生了实质性的影响。但同时，安全和版权保护等社会问题也尤为值得关注。对标产品：昆仑万维天工大模型Skywork-MM、MiniMax多模态大模型矩阵等。技术迭代：1）DALLE 3能更好地捕捉细微差异的语义描述，实现了提示词的完美遵循，还能高效避免混淆详细请求中的元素，在画面呈现方面有了明显进步。2）文生图模型与 ChatGPT 的结合，极大地弱化了提示工程的约束。技术迭代二：长文本技术增强产品用户体验背景：在LLM中，“上下文长度”是指大语言模型在生成预测时考虑的输入文本的长度。对大模型而言，具备更长文本的建模能力意味着模型可以观察到更长的上下文，可以避免因观察窗口限制导致重要信息的丢失。大模型应用效果通常取决于两个核心指标，一是模型参数量，决定了大模型的“计算”能力；二是上下文长度，决定了大模型的“内存”能力，即长文本可以通过提供更多上下文和细节信息，来辅助模型判断语义，进一步减少歧义，并且基于所提供事实基础上的归纳、推理也更加准确。7月18号，斯坦福大学发布了新型注意力算法FlashAttention-2，更好的并行化和工作分区，比标准Attention提速5-9倍，极大加速了现有模型的训练和推理。9月21号，香港中文大学联合MIT推出微调方法LongLoRA。两项研究成果能在资源受限的情况下，极大扩展大模型的上下文。影响：在诸如金融、法律和科研等特定行业或场景，需要对长篇幅文档进行分析、归纳抽取、多文档信息对比以及关键信息总结。因此，长文本建模能力是大模型目前行业应用能顺利落地的前提条件。对标产品：月之暗面Kimi Chat等。技术展望：国内外对于文本长度的探索还远没有达到“临界点”，在通往未来Agent和AI原生应用的道路上，长文本依然扮演着重要的角色。Agent任务运行需要依靠历史信息进行新的规划和决策，AI原生应用需要依靠上下文本来保持连贯、个性化的用户体验，这也是月之暗面、OpenAI等一众大模型公司在当下聚焦长文本技术的原因所在。国内外关注度较高的模型上下文可接受长度表国内外关注度较高的模型上下文可接受长度表公司/机构/团队模型/产品名称上下文TokensOpenAIGPT-3.5 GPT-44K-16K8K-32KAnthropicClaude Claude2100K100KMetaLLaMALLaMA2 Llama 2 Long2k4k32KIDEAS NCBR、Google DeepMind等Long LLaMA 256kMoonshot(月之暗面)Kimi Chat 400K港中文贾佳亚团队、MITLongAlpaca32K-100K技术迭代三：Llama2掀起大模型市场新格局7月19日，Meta在官网发布了开源大语言模型Llama 2。影响：对上游，Meta与微软云服务Azure合作，向全球开发者首发基于Llama 2模型的云服务，与高通合作，打破市场上英伟达、AMD处理器对AI产业的垄断。对下游，通过“模型基座 迁移学习 微调”的垂类AI模型开发范式，使得更多的企业和个人开发者可以快速加入到AIGC热潮中，也极大地加速了行业AI应用开发效率，弱化和颠覆OpenAI等公司在新兴的生成式人工智能软件市场中建立的早期主导地位。Llama2推动了国内大模型的开源进程和商业化变革。对标产品：百川智能部分模型、智谱AI GLM-130B开源双语预训练语言模型等。背景：LLaMA(LargeLanguage Model MetaAl)是Meta发布的一款开源大型语言模型。该模型仅使用公开数据集进行训练，确保了其与开源协议的兼容性和可复现性，LLaMA已成为AI社区中最受欢迎的开源模型之一。然而，由于其开源协议的限制，LLaMA仅限于学术研究使用，不能进行免费的商业用途。技术迭代：（1）相比于 Llama 1，Llama 2的预训练语料库增加40%，提升到2万亿Tokens;（2）9月Llama2 long已达32,768个token;（3）采用了分组查询注意力机制，对文本语义的理解更强;（4）Llama 2 70B 在MMLU和GSM8K上接近 GPT-3.5。技术迭代四：AI Agent深入挖掘大模型潜力7月26日，亚马逊推出Amazon Bedrock Agents，可以自动分解企业AI应用开发任务；8月初，AI独角兽Inflection在开发私人AI助理等（另，10月底GPT-4重磅更新，推出了整合了画图、插件、代码等所有工具的All Tools功能。）影响：研发侧，由于AI Agent需要主动感知感知环境信息，多模态大模型成为新的行业热点之一，同时Agent能自主调用工具，其改变了以往的软件研发方式和生态应用方式；应用侧，为企业和个人提供更加个性化、可定制的AI伙伴。对标产品：联汇科技OmBot欧姆智能体、实在智能TARS-RPA-Agent等。AI Agent与其他技术选型方案发展及优劣势比较选型选型优势优势劣势劣势Fine-tuning大模型微调使用特定的下游任务知识对基础模型进行指令微调，改变参数权重以适应领域，增加大模型的领域知识理解力和领域专业能力。高质量的指令微调语料构建难度大；微调资源消耗巨大，且难支持频繁更新；微调效果难符合预期。Prompt Engineering提示工程给通用大模型传递指令、示例、背景信息，控制大模型的输出，可定制化生成答案，且一定程度上提升LLM逻辑推理能力。给通用大模型传递指令、示例、背景信息，控制大模型的输出，可定制化生成答案，且一定程度上提升LLM逻辑推理能力。RAG搜索增强生成结合传统搜索框架、构建领域知识库检索，利用LLM对提问的理解能力和对答案的二次加工能力（概括、分析、推理），输出可控结果。对知识解析、知识存储、搜索匹配的技术和策略要求高。Agent智能体针对API、插件等工具使用对基础模型进行指令微调，使LLM能根据提问自主思考决策调用工具，增加LLM对垂直领域任务和工具的理解。高质量的工具指令微调数据构建难度大；微调资源消耗巨大；大模型决策的可控性和准确性低，生成内容有合规风险。背景：Agent（智能体）指在一定的环境中体现出自治性、反应性、社会性、预动性、思辨性（慎思性）、认知性等一种或多种智能特征的软件或硬件实体。Agent=大模型 记忆 主动规划 工具使用。AI Agent能够理解、规划、执行、自我调整，解决更复杂的问题。相比LLM，AI Agent能独立思考、调用工具调用工具去逐步完成给定目标给定目标的能力；和RPA的区别在于能够处理未知环境信息。资料来源：创业邦研究中心整理技术趋势一：拥抱开源精神，国产模型的崛起已成燎原之势国内AI大模型发展进程，追溯了2023年Q1Q3以来语言模型的发展。开源模型由蓝色边框示意，其余为闭源模型。由图可知，23月大模型市场整体还处于萌芽阶段，47月是国产大模型集中爆发的阶段。7月，应用层医疗（京医千询）、教育（子曰）、旅游（问道）等产业级大模型以及赤兔等企业服务大模型密集发布。8月9月大模型发布数量有所减少，但在产品功能上呈现出差异化特征，比如，MiniMax ABAB 大模型擅长数据增强和数据压缩，云雀大模型擅长多媒体内容生成和内容理解等。通过拓展纵深，不断挖掘大模型应用潜力，渗透千行百业。国产模型已成为大语言模型阵营中的中坚力量。国产模型已成为大语言模型阵营中的中坚力量。虽然国产模型起步较晚，并且在GPU高端芯片中遭受国外穷追围堵，但在国家大力扶持和头部厂商的推动下，国产模型的崛起已成燎原之势。同时，在智源研究院等诸多顶尖的人工智能科研院所的带领下，国内部分头部大模型创业企业、有云端业务基础的互联网大厂积极推动开源生态体系的构建。来源：创业邦整理技术趋势二：大模型产品向终端延伸，推动应用场景多元化发展企业名称企业名称AIGC终端厂商Q3动态AIGC终端厂商Q3动态小米8月，小米官宣“轻量化、本地部署是小米大模型技术主力突破方向”。小米自研的13亿参数端侧模型已经在手机端跑通，而且部分场景效果可以媲美60亿模型在云端的运算效果。另外，在数据层面，小米自己挖掘整理的训练数据占比达到了80%，其中小米自有的产品和业务数据量达到3TB。三星9月4日，三星电子家用电器部门副总裁Miyoung Yu在IFA2023展会上宣布,三星电子明年将在所有家用电器中引入基于Bixby的生成式AI功能。华为8月4日，华为开发者大会2023在中国松山湖举行，宣布随着AI大模型技术的不断成熟，HarmonyOS 4的小艺智慧能力取得了跨越式的成长，将具备AI大模型能力。华为小艺融合了盘古自然语言大模型、盘古视觉大模型和盘古多模态大模型，最高版本高达1000亿参数，于今年9月开启众测，首批支持机型为Mate 60系列手机。VIVO8月，vivo的自研大规模预训练语言模型“vivo_Agent_LM_7B”现身C-Eval。高通9月，高通已在终端侧实现支持超过10亿参数的生成式AI模型，比如Stable Diffusion，并计划未来在终端侧支持参数高达数百亿的模型。10月24日，在骁龙峰会期间，高通宣布推出全新旗舰移动平台第三代骁龙8，它是一款集终端侧智能、顶级性能和能效于一体的强大产品。而且这个芯片还是首个专为生成式AI而精心打造的移动平台。大模型开源、多模态、Agent等技术趋势下将产生全新的、个性化的、人性化的人机交互体验。未来大模型部署在手机、PC、汽车、人形机器人等终端，能够缓解云端AI在成本、能耗、性能、隐私、安全和个性化等方面存在的问题，也将拓宽自动驾驶、智慧教育、智慧家居等场景的多元化应用，但如何在端侧轻量部署，实现软硬件深度融合仍是难点问题。资料来源：创业邦研究中心整理技术趋势三：安全性成为国内关注的焦点问题区域区域AIGC安全性议题Q3动态AIGC安全性议题Q3动态Q3技术迭代Q3技术迭代国内国内行业发出可信AI的倡议。在世界人工智能大会期间（7月6日-8日），中国信通院、上海人工智能实验室、武汉大学、蚂蚁集团等多家单位共同发起的AIGC可信倡议。7月6日-8日，清华大学与蚂蚁集团联合发布AI安全检测平台“蚁鉴2.0”，运用智能博弈对抗技术；9月7日，在2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大语言模型正式亮相，并宣布通过腾讯云对外开放。不依赖外挂，在预训练阶段通过“探真”算法进行事实修正，让混元大模型的幻觉相比主流开源大模型降低了30%至50%。国外7月21日，OpenAI、微软、谷歌等美国头部AI公司向社会做出公开承诺，以负责任的方式发展AI。9月，DeepMind发布全球首个数字水印SynthID，提升AI图片生成安全。由于政策的准入要求，以及政企客户落地应用的必然要求，安全性成为国内关注的焦点问题。业内对安全性的担忧主要集中在以下方面：1.合法合规；2.数据安全；3.算法安全：具有不可控性，容易出现幻觉；难以解释，参数规模大。安全问题的明确和解决有利于降低大模型风险。数据来源：以“AIGC”、“安全”为检索词在知网搜索的国内论文结果。从今年年初ChatGPT爆红以来，国内相关论文发布数量日益提升，在Q3达到最高点，可见AIGC安全性已成为学术关注的焦点问题。20304050602023Q12023Q22023Q32023Q4H2023国内AIGC安全性相关论文发布数量论文数（篇）资料来源：创业邦研究中心整理技术趋势四：企业私有化部署大模型综合成本持续降低大模型的应用落地成本，主要包含数据成本、模型成本和应用开发成本三个维度，其中模型成本包含授权成本、算力成本等。Q3阶段，随着Llama2带动了国内模型的商用免费化，且MaaS作为一种新型商业模式逐渐被市场接受，授权成本过高的壁垒正在消失。尤其通过QLoRA微调和GPTQ量化，中小企业也可以上手千亿级模型，很大程度上降低了模型的算力成本。企业私有化部署综合成本持续降低有利于增加大模型对B端市场的渗透。大模型应用落地成本构成：大模型应用落地成本预估：2323API调用（小微企业）高效微调（中小企业）方案：预训练（中大企业）方案：方案：价格低廉，通过直接调用或调教第三方API，同时采用Prompt提示词做查询优化。10万以内10万以内想快速低成本搭建产品的小微企业群体：10100万10100万综合成本：综合成本：综合成本：100万起步100万起步注重数据隐私和垂类数据精度的中小企业私有化部署，有助于提高服务安全性，一般采用高质量训练集，配合LangChain等技术栈。想构建品牌力的中大型企业一般通过RLHF训练策略进行垂直化训练，增强模型泛化能力。群体：群体：数 据 是 大 模 型 竞 争的 关 键 要 素 之 一，构 建 高 质 量 和 多 样性 的 数 据，往 往 需要 复 杂 又 耗 时 的 数据 收 集、清 洗 和 标注数据 收 集、清 洗 和 标注等工作。数据成本不 管 是 高 效 微 调 还是 预 训 练，除 了 模型 授 权 成 本模型 授 权 成 本 外，私有 化 部 署 总 的 训 练和 推 理 还 需 要 高 昂的GPU算力成本。算力成本。模型成本从模型的测评部署、应用构建落地，乃至后期的运维，每个环节都需要专业的技术人才和技术储备。技术人才和技术储备。应用开发成本资料来源：创业邦整理附：主流厂商第三方API接口成本*GPT接口按2023年11月14日汇率转换，除OpenAI外，其他API接口Token收费均已包含输入和输出 厂商 厂商模型模型参数规模（B）参数规模（B）描述描述上下文长度（K）上下文长度（K）价格（/1K tokens）价格（/1K tokens）免费额度免费额度有效期有效期输入输入输出输出OpenAIGPT-4万亿级万亿级广泛的通用知识和领域专业知识，可以用自然语言遵循复杂的指令，准确地解决难题8 32 0.21 0.430.43 0.870.87-GPT 3.5175gpt-3.5-turbo是该系列的旗舰，并对dialog进行了优化4 160.01 0.020.01 0.035美元3个月智谱AIChatGLM130按量计费，简单灵活，提供满足不同业务规模的产品方案8 32 0.0020.0020.0118人民币-科大讯飞讯飞星火v3-套餐制，拥有跨领域的知识和语言理解能力，完成问答对话和文学创作等任务320.024 0.0320万Tokens一年一年百度文心一言ernie-bot-包含ernie-bot和ernie-bot-turbo-0.008 0.12-阿里巴巴通义千问千亿级DashScope灵积模型服务建立在MaaS的理念下，围绕AI各领域模型，通过标准化的API提供多种模型服务-0.012 0.1430万Tokens30万Tokens180天百川智能Baichuan53融合了意图理解、信息检索以及强化学习技术，结合有监督微调与人类意图对齐，在知识问答、文本创作领域表现突出-0.01 0.02-腾讯混元千亿级分高级和标准两种方案-0.01 0.1-市场动向u市场潜力u市场格局u细分领域分析u典型案例国内AI应用市场“金矿”待挖掘，龙头企业落地成果初现AIGC在企业的渗透率低，AIGC市场应用期望值高。2023年5月，据市场调查机构 Gartner调查数据显示，在中国有6%的用户已经成功部署了与生成式AI相关的技术，有26%的用户正在积极试点生成式AI技术，还有4%左右的中国用户表示将在未来0-6个月内部署生成式AI相关的应用或技术。到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI API，或部署生成式AI的应用程序，而2023年这一比例还不到5%。医疗保健、生命科学、法律、金融服务等部门，对生成式AI的需求正在不断增加。因此，国内龙头企业亟需打造标杆案例，探路大模型边界。Q3阶段，阿里巴巴妙鸭相机在C端图像生成场景，智谱AI在B端的制造业、金融、医疗、政务、教育等行业场景等等，国内龙头企业有一定落地案例初现。但总体看来，国内AIGC产业在落地应用和商业化发展方面仍处于探索阶段。企业名称企业名称标杆案例和产品特色标杆案例和产品特色应用成果应用成果 妙鸭相机，一款基于AI人脸识别的美图应用。通过AI学习消费者上传的照片来构建人脸模型，然后把人脸模型套用其他模型合成照片，生成无数风格的写真。妙鸭相机6月30日邀请制内测、7月17日正式上线，第三方数据平台显示，截至8月16日，妙鸭相机在苹果应用商店的下载量已经超过了533万次。2023年6月，发布全面升级的ChatGLM2模型矩阵，多样尺寸，丰富场景，模型能力登顶C-Eval榜单。2023年8月，正式上线首款生成式AI助手智谱清言。为了满足不同应用场景的需求，智谱AI提供了三款 ChatGLM API服务，对标 OpenAI全模型产品线。市场潜力资料来源：创业邦研究中心整理大模型数量激增，市场热情高涨大模型是AIGC行业主战场，在Q3阶段，市场热情高涨。据2023年5月底中信所发布的中国人工智能大模型地图研究报告，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，主要集中在北京和广东，其中北京38个大模型，广东20个大模型。中国大模型中，已有半数以上大模型开源，高校/科研机构是开源主力。根据北京市经信局公布的数据，截至2023年10月初，国内公开的AI大模型数量为238个，近五成集中在北京。这说明：1.在政策鼓励和外界对AIGC行业市场前景的普遍认同下，企业踊跃参与大模型布局；2.大模型存在同质化问题，主要由于基座模型入局门槛过高，导致大部分中小企业基于开源的基座模型在垂直行业二次开发或者作为工具平台推动产业链的完善；3.市场集中度较低，产品竞争较为激烈。7923805002023年5月底2023年10月初2023年5月底10月初国内10亿参数以上大模型数量变化大模型数量市场格局资料来源：创业邦研究中心整理国产芯片与大模型适配能力日益提升，向量数据库降低用户门槛定义：向量数据库是专门用来存储和查询向量的数据库，其存储的向量来自于对文本、语音、图像、视频等的向量化。与传统数据库相比，向量数据库可以处理更多非结构化数据。在机器学习和深度学习中，数据通常以向量形式表示。优势：基于大模型和向量数据库，可以整合企业数据进行企业知识的向量化并实现高效的知识搜索，并通过持续学习和用户反馈，为企业构建一个智能的知识库。资料来源：创业邦研究中心整理算力：国产芯片与大模型适配能力日益提升算力：国产芯片与大模型适配能力日益提升数据：向量数据库进一步降低用户使用门槛数据：向量数据库进一步降低用户使用门槛2023年7月6-8日，2023世界人工智能大会上，各类人工智能芯片公司、算力提供商针对大模型展示了相应的方案。国内代表企业：企业名称企业名称AIGC算力企业Q3动态AIGC算力企业Q3动态瀚博半导体发布了第二代GPU SG100，并推出南禺系列GPU加速卡VG1600、VG1800、VG14，以及LLM大模型AI加速卡VA1L、AIGC大模型一体机、VA12高性能生成式AI加速卡等6款新品。燧原科技发布了燧原曜图文生图MaaS平台服务产品。该产品以燧原科技“邃思”系列芯片为算力支撑，由首都在线提供计算服务，燧原曜图MaaS平台服务产品为用户提供面向AIGC时代的高效易用、安全可靠、企业级的文生图服务。登临科技展示了最新一代创新通用GPU产品Goldwasser II系列以及基于开源大语言模型可交互界面。天数智芯展示了在大模型训练、推理所取得的显著进展，包括图片识别/以图搜图、3D建模、大模型推理等。基础层头部企业动态：模型能力升级，产品功能加码企业名称 企业名称 AIGC头部企业Q3动态AIGC头部企业Q3动态百度9月5日，2023百度云智大会宣布，千帆大模型平台上月活企业数已近万家，覆盖金融、制造、能源、政务、交通等行业的400多个场景。腾讯9月7日，2023腾讯全球数字生态大会上，腾讯混元大模型正式亮相。这是一款由腾讯公司自主研发的通用大语言模型，其模型参数达到千亿级别。阿里巴巴7月6-8日，2023年世界人工智能大会上，阿里云正式推出AI绘画新品“通义万相”。9月25日，阿里云开源通义千问140亿参数模型Qwen-14B及其对话模型Qwen-14B-Chat，免费可商用。华为7月7日，华为开发者大会2023（Cloud）上，华为常务董事、华为云CEO张平安正式发布华为云盘古大模型3.0。字节跳动8 月，字节跳动 AI 产品 Grace 新版本更名为“豆包”并启动测试，网页版、移动端均已上线，支持手机号、抖音账号、Apple ID 登录。目前拥有文生文的功能。科大讯飞8月15日，科大讯飞正式发布了讯飞星火大模型 V2.0。发布代码能力和多模态能力升级，同时发布并升级搭载讯飞星火认知大模型V2.0能力的多项应用和产品。智谱AI8月31日，生成式AI工具“智谱清言”正式上线。9月，增持聆心智能股份，双方在股权层面上达成深度合作，业务上强强联合。百川智能7 月11日，王小川旗下百川智能今日发布 Baichuan-13B 大模型，号称“130 亿参数开源可商用”。9月25日，百川智能发布Baichuan2-53B，开放API全面进军To B领域。MiniMax7月6-8日，2023年世界人工智能大会上，MiniMax表示，在把模型能力做到企业应用的地步、输出安全性和服务的稳定性三方面做了大量的工作。目前自研模型以每周更新的速度进行迭代，这对整套大模型系统有着非常严格的算法要求和工程标准。为了提供更加稳定可靠的模型服务能力，MiniMax推出MaaS互信推理专区方案，保证了企业数据隐私及模型的安全和互信。资料来源：创业邦研究中心整理模型层大模型创业标杆案例：智谱AI-今年累计融资超25亿元成立时间：2019-06-11，北京融资轮次：B 轮，社保基金中关村自主创新基金（君联资本为基金管理人）、美团、蚂蚁、阿里、腾讯等行业定位：致力于打造新一代认知智能大模型，专注于做大模型的中国创新。主营业务：公司于2020年底开始研发GLM预训练架构，2021年训练完成百亿参数模型GLM-10B，同年利用MoE架构成功训练出收敛的万亿稀疏模型，2022年合作研发了中英双语千亿级超大规模预训练模型GLM-130B，于2023年3月14号推出ChatGLM对话模型并开源ChatGLM-6B模型，并基于GLM系列模型打造大模型平台及AIGC产品矩阵。服务对象：公司践行Model as a Service（MaaS）的市场理念，目前合作伙伴涵盖了不同的行业领域，包括制造业、金融、医疗、政务、教育等。智谱AI观点：大模型的原生应用时代正在到来，改变原有的软件开发方式和生态应用方式智谱AI观点：大模型的原生应用时代正在到来，改变原有的软件开发方式和生态应用方式【市场策略和商业化探索思路】【市场策略和商业化探索思路】公司践行MaaS的市场理念，负责模型推理训练、算力、适配等高复杂事项，行业和企业端则可以无压力地部署应用，全面开源，共创共建。通过提升核心技术推动商业化落地，大模型技术比上一代 AI 技术有更强的通用性和泛化能力，因此公司能尽量避免定制化。公司践行MaaS的市场理念，负责模型推理训练、算力、适配等高复杂事项，行业和企业端则可以无压力地部署应用，全面开源，共创共建。通过提升核心技术推动商业化落地，大模型技术比上一代 AI 技术有更强的通用性和泛化能力，因此公司能尽量避免定制化。【Agent趋势的理解】【Agent趋势的理解】AI Agent是大模型技术体系中非常重要的关键环节，但并非完全独立运作，本质上还是挖掘大模型本身的潜力。其优势在于，将理解、规划、执行以及自我调整等模型的基本能力、原子化能力结合起来，解决更复杂的问题，拓展模型应用范围。【行业预判】【行业预判】大模型的原生应用时代正在到来，对企业业务模式、管理流程、技术架构产生深刻影响：1.大模型改变传统软件开发范式。开发者从借助产品的平台能力转化成用户价值，到从模型本身特性出发开发新应用，展现大模型原生能力，思维范式与过去相反。2.大模型改变传统软件开发方式和生态应用方式。早期建立的平台，由软件开发者定义和实现用户功能、修复漏洞，现在大模型真正赋予软件生态智慧，将更自动、更智能地打通应用产品背后的数据、逻辑、流程。【未来规划】【未来规划】继续追赶世界顶尖水平，智谱AI的技术迭代周期约3-6个月，做更适合中国企业的原生基座大模型；面向企业端，即在应用场景给客户带来更大的价值不仅提质、降本、增效，还有创新，做大市场蛋糕，与合作伙伴一同高速发展。继续追赶世界顶尖水平，智谱AI的技术迭代周期约3-6个月，做更适合中国企业的原生基座大模型；面向企业端，即在应用场景给客户带来更大的价值不仅提质、降本、增效，还有创新，做大市场蛋糕，与合作伙伴一同高速发展。【过去挑战】【过去挑战】预训练大模型是AIGC时代的基座，在训练千亿大模型时有三个挑战：第一，训练成本高昂；第二，人力投入极大；第三，训练过程不稳定。大模型落地应用的主要挑战来自：外界普遍对AI 助手技术的认知参差不齐，需要通过磨合达成共识，因此智谱AI通过公开交流表达行业观点，通过技术开源，帮助客户企业理解大模型背后的价值、难度、成本；同合作伙伴建立生态合作机制，结合其所处的行业和能力需求，有针对性地开展技术培训、联合创新等工作。预训练大模型是AIGC时代的基座，在训练千亿大模型时有三个挑战：第一，训练成本高昂；第二，人力投入极大；第三，训练过程不稳定。大模型落地应用的主要挑战来自：外界普遍对AI 助手技术的认知参差不齐，需要通过磨合达成共识，因此智谱AI通过公开交流表达行业观点，通过技术开源，帮助客户企业理解大模型背后的价值、难度、成本；同合作伙伴建立生态合作机制，结合其所处的行业和能力需求，有针对性地开展技术培训、联合创新等工作。【过去突破】【过去突破】1.“中国创新”：和清华大学联合研究，提出了自主研发GML算法框架，融合了GPT和BERT两种训练框架解决训练模型问题。2022年8月，智谱AI开源1300亿参数规模的双语预训练模型GLM-130B，收到70余个国家1000余个研究机构的使用需求。2.商业化：在不损失任何模型精度和推理速度前提下，不仅能让大模型运行成本降低75%，还能适配国产化硬件（智谱AI发起GLM适配计划，目前已经与30多家国产硬件厂商进行适配。）3.技术迭代：公司全自研的第三代基座大模型ChatGLM3，多尺寸多场景适配，拥有更强大的性能，提升跨模态能力、AI Agent（较ChatGLM二代提升1000%）、代码生成以及强化搜索能力。全模型布局正逐渐成型。此次升级后，智谱 AI 是目前国内唯一一个有对标 OpenAI 全模型产品线的公司。模型层Agent模式应用案例：360智脑大模型成立时间：2023-03-29，北京行业定位：人工智能大模型主营业务：主营业务：360智脑是360自研认知型通用大模型。依托360多年人工智能技术积累及搜索、浏览器等大模型场景先发优势，360智脑已拥有千亿参数规模，具备生成创作、多轮对话、逻辑推理等十大核心能力、数百项细分功能。服务对象：面向个人，360智脑全面接入360全端应用，打造个人AI助理，提供智能创作、智能办公、智能陪伴等百余种生活及工作场景下的服务；面向企业级用户，360将大模型拉下神坛，构建企业级应用九层架构，从普及通用大模型，到深度定制垂直大模型，再到支持大模型驱动业务连接和协作，三步走循序渐进推进模型落地，赋能百行千业数转智改，让大模型成为辅助企业和员工的“副驾驶”。落地情况：360智脑及其解决方案已在金融、医疗、教育、税务、企服等近20个行业落地应用，赋能企业级市场提高生产力和生产效率，服务产业数字化。360智脑观点：大模型并非万能，在大多数商业化场景落地过程中需要扬长避短360智脑观点：大模型并非万能，在大多数商业化场景落地过程中需要扬长避短大模型的“长”大模型的“长”大模型的“短”通用大模型经常会遇到幻觉、遗忘、安全性问题，垂直领域难落地。大模型应用在垂直领域缺乏行业know-how。大模型应用在垂直领域缺乏行业know-how。内容生产、内容理解、逻辑推理 极大降低使用者和开发者的门槛。但目前产品落地开发和使用的过程仍然复杂，比如提示词学习、二次开发等。【过去挑战】【过去挑战】大模型需要达到足够参数量来提升性能。大模型需要达到足够参数量来提升性能。【过去突破】【过去突破】360智脑及其解决方案已在金融、医疗、教育、税务、企服等近20个行业落地应用，赋能企业级市场提高生产力和生产效率，服务产业数字化，其中360智脑数字人业务已服务上千家企业。扬长避短扬长避短 公司根据不同用户的开发能力提供不同的产品解决方案。采用Agent模式，针对API、插件等工具使用对基础模型进行指令微调，使其能根据提问自主思考决策调用的工具，增加大模型对领域内任务和工具的理解。进一步降低开发者门槛，搭建软件、低代码工具等应用平台。【第三季度市场洞察】【第三季度市场洞察】模型精度需求相对较低、容错率较高，能够人机结合的赛道和场景更有潜力。【第三季度需求洞察】【第三季度需求洞察】中小微企业希望大模型产品“开箱即用”，更关注其对业务带来的降本作用；很多大企业更关注增效作用；政府客户首要考虑安全性，其次是技术能力。【第三季度趋势洞察】【第三季度趋势洞察】1.行业更关注技术应用，包括Agent能力；2.模型算法合规性很重要。近期会经过备案的开源视觉大模型，能安全解决垂直领域的绘画需求；已推出的新产品LoRA360，能够解决通用大模型在文生图场景会遇到的生成内容不可控、质量较低等问题。RAG搜索增强生成，结合传统搜索框架、构建领域知识库检索，利用大模型对提问的理解能力和对答案的二次加工能力，输出可控结果。先在企业内部落地测试，采用“副驾驶”模式。先在企业内部落地测试，采用“副驾驶”模式。业务倾向于提供通用大模型基座，垂直行业落地选择通过生态合作伙伴共同解决。公司设立GPT产业联盟，与入驻企业建立包含技术、产业、资金、政府等等合作。其中，与 垂直行业内的SaaS公司的合作模式对大模型落地最为切实可行。业务倾向于提供通用大模型基座，垂直行业落地选择通过生态合作伙伴共同解决。公司设立GPT产业联盟，与入驻企业建立包含技术、产业、资金、政府等等合作。其中，与 垂直行业内的SaaS公司的合作模式对大模型落地最为切实可行。模型层合纵连横，大模型 垂直模型直击场景痛点是第一步应用层大模型与垂直领域模型的结合可以优势互补，拓展应用价值，提高模型的泛化能力、计算效率、满足特定需求以及促进知识迁移等方面的性能。这种结合方式可以为不同领域和不同场景提供更全面、更准确、更高效的解决方案，推动人工智能技术的进一步发展。优势互补大模型垂直领域模型典型的应用场景切入，验证可行性技术迭代和能力体系建设实现知识工程和创新体系，为客户赋能据创业邦&智谱AI访谈，大模型B端应用开发的共建、共享的过程中，可分为以上三个阶段。是场景创新、技术迭代、人才培养、组织革新，不断地循环迭代上升的过程。数据的优化和利用在大模型的基础上，垂直领域模型可以针对特定场景的数据进行优化，以实现更准确的预测和决策，提高模型的泛化能力和应用效果。大模型可以利用大量数据进行训练，从而提高模型的准确率。这种模型的训练需要大量的计算资源和时间，但一旦训练完成，可以应用于多种任务中。降低成本和提高效率大模型虽具有强大的泛化能力，但重新训练模型的成本较高，且获得的模型泛用性可能较低，难以重复利用。垂直领域模型可以作为大模型的补充，通过特定的优化和调整，提高模型的效率和准确性，同时降低成本。大模型可以用于文本生成和语义理解垂直领域模型可以用于特定领域的文本分类和情感分析。满足不同需求解决复杂问题大模型可以提供通用的解决方案，满足广泛的应用需求。垂直领域模型可以在特定领域或特定场景下提供更精细化的解决方案，满足更具体的需求。行业应用案例：乐言科技-AI SaaS 全链路数智化解决方案【上半年趋势洞察】【上半年趋势洞察】“百模大战”，大模型军备竞赛；应用“百花齐放”，商业化初见端倪。【第三季度趋势洞察】【第三季度趋势洞察】技术方面，GPT-4 上线代码编辑器，标志着在某些工作内容中，人类和 AI 协同办公的Copilot 模式已进入到下一阶段，即AI 能够完成绝大部分的工作的Agent模式；OpenAI升级了DALLE 3，也推动自然语言 绘图的人机交互迈向新的里程碑，即AI不但理解多模态信息，还能将实际业务需求与其结合，扮演“操作系统”的角色。行业环境方面，监管越来越严格和清晰。技术方面，GPT-4 上线代码编辑器，标志着在某些工作内容中，人类和 AI 协同办公的Copilot 模式已进入到下一阶段，即AI 能够完成绝大部分的工作的Agent模式；OpenAI升级了DALLE 3，也推动自然语言 绘图的人机交互迈向新的里程碑，即AI不但理解多模态信息，还能将实际业务需求与其结合，扮演“操作系统”的角色。行业环境方面，监管越来越严格和清晰。【第三季度需求洞察】【第三季度需求洞察】C 端场景更加多样化，相对繁荣；B端，在电商领域，越来越多客户关心产品落地，需求旺盛，但鲜少有标杆案例出现。小微企业更关心降本提效，包括节省人力成本，优化业务流程等等方面，但缺乏资金投入；中型企业需要在市场营销、经营决策等的业务环节带来增益，但相对缺乏对具体场景的明确诉求，难度在于整合碎片化的需求；相对前瞻性的大型企业希望运用大模型提升行业认知度和竞争壁垒，希望乐言科技提供数据和行业 know-how，合作训练行业大模型，或在其数据安全合规的前提下，有效地利用大模型找到合适的希望乐言科技提供数据和行业 know-how，合作训练行业大模型，或在其数据安全合规的前提下，有效地利用大模型找到合适的落地场景；也有自研能力的大型企业，本身拥有AI技术团队，选择内部自研创新和探索，较少寻求第三方合作。落地场景；也有自研能力的大型企业，本身拥有AI技术团队，选择内部自研创新和探索，较少寻求第三方合作。【行业预判】【行业预判】当前中小企业由于资金、数据、技术储备还不足以支撑大模型的落地，且普遍对技术发展还未形成客观认知。行业亟需头部通用大模型企业与乐言科技这样的垂直领域的SaaS服务商共同打造标杆案例，在技术、数据、算力、业务场景、市场运营等全方位试炼与试错。第三、四季度公司大模型业务也将致力于在生态合作模式以及大模型在垂直领域的落地方式的探索。【大模型成本】大模型成本】主要来自几个方面：1.数据标注和模型训练；2.算力投入；3.贴合场景做模型调试和运营；4.数据安全相关的投入。主要来自几个方面：1.数据标注和模型训练；2.算力投入；3.贴合场景做模型调试和运营；4.数据安全相关的投入。【大模型行业格局】【大模型行业格局】分为两类玩家：1.打造通用大模型和生态体系的超级大玩家，目前看寡头效益比较明显。2.围绕行业场景做应用落地的玩家，to c和to b领域都有很多活跃的玩家。分为两类玩家：1.打造通用大模型和生态体系的超级大玩家，目前看寡头效益比较明显。2.围绕行业场景做应用落地的玩家，to c和to b领域都有很多活跃的玩家。成立时间：2016-04-17，上海融资轮次：D轮，中金资本、上海人工智能产业投资基金等行业定位：大模型、场景应用：客服机器人、RPA机器人、语音外呼机器人、智能客户管理系统。主营业务：人工智能整体解决方案提供商，为电商行业提供AI SaaS 电商全链路数智化解决方案。旗下拥有全平台智能客服机器人、智能客户管理系统、智能工单RPA、智能语音外呼、海外电商服务运营平台等产品，覆盖咨询服务、新客转化、老客复购的完整客户生命周期。服务对象：服务6万 电商商家，触达终端买家超数十亿人次，服务覆盖国内100多个城市以及东南亚地区。落地情况：乐言科技自主研发的电商行业大模型已正式上线商用。乐言电商GPT大模型是主要聚焦To B领域，深耕电商行业和泛零售行业。乐言科技观点：通用大模型 垂类SaaS合作打造标杆用例，将带领行业向前乐言科技观点：通用大模型 垂类SaaS合作打造标杆用例，将带领行业向前应用层投融资分析uQ3投融资整体趋势uQ3融资规模分布uQ3热点赛道、热点城市、活跃机构uQ3大额融资事件投融资趋势：融资事件日益活跃，金额冲高回落据睿兽分析数据，中国AIGC行业2023年第三季度发生融资事件35件，已披露融资金额39.61亿人民币，涉及公司33家，涉及投资机构数量51家。其中，智谱AI（AI知识智能技术开发商）和兔展（AIGC内容引擎与营销云核心平台）在第三季度获得两轮融资。2023年AIGC行业融资事件不断上升，说明从年初AIGC赛道火热以来，市场普遍看好其应用前景，在AIGC行业确定性的趋势下，投资活动日益频繁。Q3投融资金额经历冲高回落，融资金额均值从Q2的2.24亿元环比下降至1.13亿元。主要原因在于：应用层和工具平台玩家增多，共建行业生态，稀释融资额均值。整体经济环境仍处于下行期，行业示范效应尚不明显，大模型应用落地路径处于探索阶段，投资相对谨慎。资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心53451.5760.4839.606070055402023年Q12023年Q22023年Q3融资金额（亿人民币）融资事件数（件）2023年Q1-Q3中国AIGC产业投融资趋势分布基础层模型层应用层融资金额(亿人民币)注：融资事件为种子轮至Pre-IPO轮次发生的事件，不含IPO投融资趋势融资规模：基础层均值显著提高，模型层下降据睿兽分析数据，2023年Q3发生的融资事件中，已披露融资规模以1000万3000万区间居多。基础层融资规模均值最高，达到7.07亿元。主要由于燧原科技（人工智能领域云端算力平台）融资20.00亿人民币。2023年Q1Q3，由于产业对人工智能的竞逐，市场对算力和数据具有刚性需求，大额融资逐渐注入算力、数据两大AIGC基础层领域；模型层融资金额均值从Q2的7.42亿元环比下降至Q3的0.62亿元。其中，工具平台已披露融资规模均值为0.3，通用大模型均值为0.93。Q3大模型技术迭代过快以及通用大模型和应用层之间、和垂直大模型之间的边界不清晰的情况凸显，具有底层技术创新能力和商业化能力的创业企业稀缺，投资策略难以形成共识。资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心2468101214未披露1000万（含以下）元1000万3000万（含）元3000万5000万（含）元5000万1亿（含）元1亿2亿（含）元2亿5亿（含）元5亿10亿（含）元10亿元以上2023Q3中国AIGC产业融资规模分布事件数0.500.717.073.007.420.621.640.801.220.001.002.003.004.005.006.007.008.002023年Q12023年Q22023年Q3已披露融资规模均值（亿人民币）2023Q1-Q3中国AIGC产业已披露融资规模均值分布基础层模型层应用层融资规模融资轮次：行业转型促进成长期和后期投资增长据睿兽分析数据，2023年上半年，从交易数量看，国内AIGC产业融资事件大多发生在A轮（事件数27，占比51.92%）、天使轮（事件数10，占比19.23%）、种子轮（事件数5，占比9.62%），早期事件数（A轮、天使轮、种子轮）占比达到80.77%；而相比较而言，Q3成长期和后期（B轮及以上）占比大幅提升，从H1的19.23%上升至34.29%，早期事件数占比从H1的80.77%下降至65.71%，说明在行业转型的需求下，成长期和后期的创业企业融入AIGC的浪潮中来。资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心种子轮,5,9.62%天使轮,10,19.23%A轮,27,51.92%B轮,2,3.85%C轮,5,9.62%D轮,2,3.85%E轮,1,1.92 23年H1AIGC产业融资轮次交易数量分布种子轮天使轮A轮B轮C轮D轮E轮种子轮,3,8.57%天使轮,11,31.43%A轮,9,25.71%B轮,5,14.29%C轮,3,8.57%D轮,4,11.43 23年Q3AIGC产业融资轮次交易数量分布种子轮天使轮A轮B轮C轮D轮融资轮次热点区域：国资领投，上海超越北京成最吸金地区从热点地区分布来看，相比2023年上半年，进入第三季度，北京仍为最活跃地区，融资事件为11件，以模型层居多，包括智谱AI（AI知识智能技术开发商）、爱诗科技（视觉多模态算法开发商）、生数科技（多模态生成式大模型与应用产品开发商）等，应用层的深势科技（人工智能和分子模拟算法平台）融资金额最高，超过7亿元人民币。上海超越北京成为国内AIGC融资最吸金的地区，融资总额达22.08亿元。主要由于燧原科技（人工智能领域云端算力平台）融资20.00亿人民币，由上海国际集团旗下子公司及产业基金，包括国际资管、国鑫创投、国方创新、金浦投资旗下上海金融科技基金、国和投资联合领投。上海集聚全国最多的智能芯片创新企业，初步形成了智能芯片产业集群，包括沐曦、燧原科技、瀚博半导体、天数智芯等。据上海市经信委披露，2022年2023年8月，已有17块AI芯片点亮，其中推理芯片7块、训练芯片4块、车载智能芯片3块。6822520000000024681012140.005.0010.0015.0020.0025.0030.0035.00北京 上海 广东 浙江 江苏 四川 湖南 香港 陕西 山东 湖北融资事件数（件）融资金额（亿人民币）2023Q1-Q3中国AIGC产业投资区域分布Q1融资事件Q2融资事件Q3融资事件Q1融资金额Q2融资金额Q3融资金额22.0822.08热点区域资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心6820364000002468520253035北京上海杭州深圳南京成都长沙珠海香港青岛武汉广州西安宁波融资事件数（件）融资金额（亿人民币）2023Q1-Q3中国AIGC产业投资城市分布Q1融资事件Q2融资事件Q3融资事件Q1融资金额Q2融资金额Q3融资金额22.0822.08热点赛道：工具平台和通用大模型依然最受追捧据睿兽分析数据，2023年Q3AIGC行业发生的融资事件中，国内AIGC产业在通用大模型（6次）、工具平台（6次）两个细分赛道相对为活跃。由此看出，技术仍为大模型行业最主要的投资要素之一。梳理Q3国内5家获得融资的通用大模型企业画像，可见开源、自适应智能体、多模态大模型已成为行业发展的重要趋势。在应用层中，元宇宙/数字人和营销是融资事件最频繁的细分领域。虚拟数字人不仅能够模拟人类的外貌和语音，还有望通过情感识别技术理解人类情感，实现更真实的互动，在营销场景的商业化路径较为清晰。知识图谱能够协助管理项目、进行数据分析、提供专业建议等等，使得数字员工作为虚拟助手具备更高级的能力。665532111111111.204.630.312.8320.900.35未披露未披露0.30未披露未披露2.007.10未披露0.005.0010.0015.0020.0025.0001234567工具平台通用大模型元宇宙/数字人营销AI芯片视频金融客服AI基础数据服务文本办公/SaaS工业其他图像2023年Q3AIGC产业热点赛道分布融资事件数融资金额(亿人民币)公司名称公司画像OpenCSG AI大模型开源公司无限光年生成式AI和AGI研发商，核心技术自我进化的通用大模型以及领域自适应智能体的研发智子引擎 多模态大模型初创公司生数科技多模态生成式大模型与应用产品开发商智谱AIAI认知智能技术开发商Q3国内5家获得融资的通用大模型企业画像热点赛道资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心活跃机构：原美元基金与互联网大厂CVC扮演最重要的角色据睿兽分析数据，第三季度，投资机构类型以VC/PE为主，占比78.08%，大企业创投占比21.92%，相较上半年，Q3CVC明显在AIGC市场发挥了更大的作用，CVC参与的事件数占比从13.00%提升至21.92%。CVC以技术、资金、应用场景、市场渠道等多种形式合作，数据要素流动频繁，推动行业生态日趋完善。驻扎在人工智能领域的产业资本，一直以来主要集中在始终在进行前沿技术探索的互联网大厂、部分人工智能公司以及未来业务可以与之结合的游戏、机器人、汽车等应用型公司。红杉中国、启明创投、金沙江创投、顺为资本等机构投融资相对活跃。222222220123红杉中国启明创投金沙江创投GSR Ventures顺为资本腾讯投资奇绩创坛BV百度风投高瓴创投2023年Q3AIGC产业活跃投资机构事件数87.00.00 23年H1AIGC产业投资机构类型分布VC/PE大企业创投78.08!.92 23年Q3AIGC产业投资机构类型分布VC/PE大企业创投活跃机构资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心2023年Q3国内超1亿元大额融资事件公司简介国家和地区融资轮次融资金额融资时间投资方燧原科技人工智能领域云端算力平台中国上海D轮20.00亿人民币2023-09-28疆亘资本、上海国际资管、国鑫创投、国方创新(王磊)、金浦投资、上海国和投资、腾讯投资(姚磊文)、美图(吴欣鸿)、武岳峰科创、允泰资本、弘卓资本(何燕青)、红点中国、广发乾和(何宽华)、达泰资本、浦东投资控股深势科技人工智能和分子模拟算法平台中国北京B 轮过7.00亿人民币2023-08-18哈勃投资、众源资本、和玉资本、正心谷资本智谱AIAl认知智能技术开发商中国北京B 轮数亿人民币2023-07-19美团战略投资部Style3D柔性快反供应链管理解决方案提供商中国浙江B轮2亿人民币2023-08-23鼎晖投资、高瓴创投、BV百度风投兔展AIGC内容引擎与营销云核心平台中国广东D 轮过亿人民币2023-08-23南山战新投大额融资事件资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心2023年Q3海外超1亿元大额融资事件公司简介国家和地区融资轮次融资金额融资时间投资方Anthropic人工智能安全服务商美国加利福尼亚C4轮13.00亿美元2023-09-25Amazon亚马逊Hugging Face AI聊天机器人研发商美国纽约D轮2.35亿美元2023-08-23Salesforce Ventures、Google、Sound Ventures、Amazon亚马逊、高通创投、英特尔资本、IBM Ventures、NVIDIA英伟达、AMD VenturesWriterAI智能营销平台研发商美国加利福尼亚B轮1.00亿美元2023-09-18ICONIQ Growth、Insight Partners、Balderton Capital、Gradient Ventures、WndrCo、Aspect Ventures、Accenture Ventures、VanguardAnthropic人工智能安全服务商美国加利福尼亚C3轮1.00亿美元2023-08-13Inworld AI生成式AI创建NPC平台研发商美国加利福尼亚A 轮5000.00万美元2023-08-02Lightspeed Venture Partners光速创投、First Spark Ventures、LG Technology Ventures、M12、Samsung NEXT、Stanford University斯坦福大学大额融资事件资料来源：睿兽分析，创业邦研究中心总结u行业洞察u投资洞察由于大模型带来的革命类似但有别于互联网，因此，传统的互联网思维不足以覆盖AIGC的发展路径。技术趋势：当大模型参数量普遍达到一定水平，在边际效用递减的规律下，将有更多的方式来提升模型的能力和效用，比如微调、提示工程、搜索增强生成、AI Agent等技术手段。AI Agent是挖掘大模型潜力的关键环节，但不是终点，也不可独立运作。产品向终端延伸，结合更多AI应用技术推动应用场景多元化发展。政策趋势：由于政策面向C端设置准入门槛，标准体系覆盖多个行业，涵盖模型行业能力、模型工程化性能、模型算力网络、模型安全可靠等方面，数据、算法、模型、安全因素重要性凸显，意味着“百模大战”回归理性，行业格局迈入整合阶段。市场趋势：模型层企业市场集中度低，竞争激烈，应用层生态“百花齐放”。产业趋势：应用层，各个行业垂类应用更加清晰，调用大模型接口或自研做一定的训练。模型层，大模型原生时代正在到来。大模型根本上革新研发范式，因此应用方式和思路也需要相应改变。但目前以“大模型 垂直领域模型”打造行业标杆案例还处于探索阶段。相比于上一次深度学习计算机视觉的浪潮，AIGC大模型对底层数据生产的效率起到了决定性的影响，从应用层驱动智慧飞轮也变得更加容易，因此各行业企业在应用大模型技术的过程中需理解大模型的长处，找到应用场景的痛点，并与垂直领域应用进行深入磨合，构建知识工程和创新体系，发挥大模型的价值。挑战与机遇：大模型目前逻辑思维能力不强；知识边界模糊，会出现幻觉等问题；需要更便捷、更安全的大模型软硬件协同解决方案；训练、推理成本依然很高。这些也是大模型商业化路径探索的关键议题与机遇。行业洞察 趋势洞察2023年AIGC行业融资事件不断上升，说明从年初AIGC赛道火热以来，市场普遍看好其应用前景，投资日益频繁。Q3投融资金额经历冲高回落，主要原因在于应用层和工具平台玩家增多，共建行业生态，稀释融资额均值；整体经济环境仍处于下行期，行业示范效应尚不明显，大模型应用落地路径处于探索阶段，投资相对谨慎；大模型技术迭代过快，通用大模型和应用层之间、和垂直大模型之间的边界不清晰的情况凸显，具有底层技术创新能力和商业化能力的创业企业稀缺，投资策略难以形成共识。由于大模型带来的革命类似但有别于互联网，开发和应用的思维也需发生转变，因此，跨周期思维定式带来的旧的投资逻辑不再适用，具有“模型基因”、尽其所长的企业更有潜力价值，也是需要行业共同探索的方向。但目前外界对“AI助手”技术的认知参差不齐。相比VE/PE，许多互联网大厂具备实践经验、大数据、资金、场景，与垂直领域的模型提供商合作将有效推动行业发展，找到落地路径，因此进入第三季度以来，国内AIGC创投市场CVC融资事件占比显著提升。下一阶段，AIGC创投市场国资有望发挥更大作用。投资洞察 重要的投资因素 技术成熟度：与支撑应用落地存在一定距离，大模型技术成熟度还有待提升，目前仍然处于追赶国外领先产品的阶段。创新潜力：C端活跃度相对较高，B端缺乏行业标杆案例。未来一段时间内，大模型预计与各行各业的应用场景不断磨合，直至找到具有可行性的落地路径。商业模式：MaaS作为大模型理想的商业化模式，其有效实现依赖大模型进一步的通用性和泛化能力。当前阶段，除大模型服务外，还存在大模型 算力、大模型 应用等“打包”售卖的形式。创业邦创业邦创业邦是领先的国际创新生态服务平台，为高成长企业、金融机构、产业大公司、政府园区提供全方位的媒体资讯、数字会展、数据研究、创新咨询、教育培训、资本对接等服务。关于我们睿兽分析是创业邦旗下横跨一二级市场的综合性创新数据平台，致力于通过即时、有效、可触达的行业一手数据，为大企业、地方政府、金融机构、投资机构等经济主体，提供强有力的创新驱动与投资决策依据。睿兽分析睿兽分析立即扫码关注立即扫码关注

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2023 年深度行业分析研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 目录目录 一、AI PC?的产生.1 二、发展历程.4 三、产业链面临的变革.5 四、竞争格局演变.11 五、相关公司.14 六、AI P. 

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2 0 2 3 年深度行业分析研究报告CYfWvZqWeXvXsVlYuWyX8OaOaQtRqQpNtQiNoPnMiNoMmPbRqRoQxNsOxPuOmOqP 1 技术原理：图像理解+视觉生成. 

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z中国信息通信研究院政策与经济研究所中国科学院计算技术研究所智能算法安全重点实验室2023年11月大模型治理蓝皮报告大模型治理蓝皮报告（20232023 年年）从规则走向实践从规则走向实践版权声明版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院、中国科学院，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院、中国科学院”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。前言近一年来，以 ChatGPT 为代表的大模型技术引发通用人工智能新一轮发展热潮，在带动大规模产业升级、劳动力转移、产品的分配机制等方面均带来深刻变革，成为改变世界竞争格局的重要力量。与此同时，围绕人工智能治理的议题探讨显著增多，全球人工智能治理体系加速构建。党中央国务院高度重视人工智能治理工作，作出一系列重要部署。习近平总书记强调，要共同做好风险防范，形成具有广泛共识的人工智能治理框架和标准规范，不断提升人工智能技术的安全性、可靠性、可控性、公平性。寻找大模型治理的准确定位，构建适应技术发展趋势的治理体系愈加重要且迫切。面对大模型带来的新问题新挑战，传统监管模式面临着 AI 自主演化控制难、迭代快速跟进难、黑箱遮蔽追责难等问题，一劳永逸的事前监管模式已经难以应对不断推陈出新的人工智能发展需求。从治理框架来看，敏捷治理成为回应大模型技术快速迭代的重要治理模式，软硬法协调、多主体协同的治理需求更为突出。构建高质量数据集、创新知识产权制度、探索价值对齐实现方式、维护信息内容安全等成为各方关注的热点问题。美国、欧盟、英国等主要国家和地区加紧推进人工智能治理布局，共同寻求具有共识和互操作性的治理规则。我国围绕人工智能发展、安全、治理三方面提出全球人工智能治理倡议，通过算法备案、评估评测、事后溯源检测等方式，推动人工智能治理从规则走向实践，为全球提供人工智能治理中国方案。希望研究成果为社会各界进一步参与大模型治理实践提供有益参考。目录一、大模型治理的重要性紧迫性凸显.1（一）大模型技术浪潮兴起.1（二）大模型引领数字化变革.3（三）大模型带来的典型风险.5二、技术变革下大模型治理框架日渐明朗.11（一）治理模式：敏捷治理成为国际较为通行的治理方案.11（二）治理主体：激励多元主体协同治理成为全球共识.14（三）治理机制：软硬兼施推进大模型治理.18三、聚焦大模型治理核心议题规则.22（一）数据治理规则.23（二）知识产权保护.32（三）伦理问题治理.36（四）信息内容治理.40四、把握全球大模型治理最新动态趋势.42（一）美国从松散碎片式治理逐步趋向体系化治理.42（二）欧盟继续发挥人工智能治理领域布鲁塞尔效应.45（三）英国力图以促进创新的监管方法引领全球治理.49（四）国际组织在大模型治理国际合作中各显其能.52五、探索我国大模型治理的主要落地工具.55（一）事前备案.55（二）事中全流程评估.57（三）事后溯源检测.60六、完善我国大模型治理体系的思路建议.63（一）确立促进创新的人工智能敏捷治理理念.64（二）聚焦人工智能场景应用细化制度方案.64（三）立足当前治理实践创新人工智能治理工具.65（四）激励企业积极管控风险以推动平台合规.66（五）促进全球人工智能合作治理体系构建.67大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）1一、大模型治理的重要性紧迫性凸显（一）大模型技术浪潮兴起（一）大模型技术浪潮兴起当前，世界人工智能领域科技创新异常活跃，日益成为改变世界竞争格局的重要力量。一批里程碑意义的前沿成果陆续突破，以ChatGPT 为代表的大模型技术引发通用人工智能新一轮发展热潮。1.对大模型的基本认识大模型（LLM，Large Language Model）指的是具有超大参数规模，建立在多头自注意力机制 Transformer 架构之上，以深度神经网络为基础，用海量文本数据预训练而成的语言模型。以 ChatGPT 为代表的大模型能够模拟人类的创造性思维，生成具有一定逻辑性和连贯性的语言文本、图像、音频等内容。大模型基于大数据、大算力、多模态的技术优势，实现从感知世界、理解世界向创造世界的跃迁，推动人类社会加速迈向人机共生的智能社会阶段。大模型体现出三方面技术趋势：一是从决策式 AI 到生成式 AI。决策式 AI 主要是通过分类回归对数据进行分析，主要应用于图像识别、推荐系统、决策智能体等领域。生成式 AI 借助 Transformer 架构等，具有全局表征能力强、高度并行性、通用性强、可扩展性强等优势，主要应用于内容创作、科研、人机交互等领域，实现了从简单感知到内容创造的跃迁。二是从单模态模型到多模态模型。多模态是指通过处理和关联来自多种模态的多源异构数据，挖掘分析信息、提高模型能力的学习方法。典型任务是图像/视频/语言间的跨模态预训练、跨模态定位等，如给定文本生成一段对应的声音、图像/视频与文本大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）2的相互检索或生成等。三是从亿级到千亿、万亿级参数的预训练模型。大模型指的正是模型参数规模庞大，大模型参数规模从亿级发展到百亿、千亿级别，并向着更高规模的参数探索。例如，GPT-3 参数量达1750 亿，文心一言参数规模为 2600 亿等。随着参数规模的增长，模型能力也得到显著提升。2.大模型的变革影响（1）内容生产方式的“颠覆者”大模型实现了高质量、高效率、多样化的内容生产，成为推动内容生产方式变革的重要力量。一是信息内容生产主体发生显著变革。人工智能在信息收集、筛选和整合、推理的全过程都能替代人力，极大地解放人力资源。二是信息内容生产效率快速提升。大算力驱动强算法处理大数据，在自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶、等各领域多种任务上，都能高质量作出结果判断，高效率进行内容生成。三是信息内容传播出现颠覆性变化。信息的生产、传播更加便利，尤其是降低了专业知识的获取门槛。信息内容的表现形态更加丰富，利用人工智能创生技术，图、文、代码等相互转换更加自由，可以一键生成“数字人”分身，开启智能互联时代。（2）通用人工智能的“先行者”大模型是迈向通用人工智能的重要技术探索。一是具备了与人类智能相媲美的综合智能能力。大模型的能力不再局限于自然语言、视觉等特定方面，而是具备了执行一般智慧行为的能力，广泛拓展了人工智能技术的适用范围。二是具备了通用型技术能力的潜力。业界普大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）3遍认为，大模型是智能时代的关键基础底座，各领域不再需要单独开发人工智能，仅需调用大模型接口即可。将来可能构建出新的应用生态、创造新的用户接口，并带来潜在商业模式的变革。三是具备了赋能千行百业的适应性。大模型可作为底层技术，垂直应用于各个产业和复杂场景。这种可以嫁接千行百业的智能生产力，正在重塑和影响未来生活。（3）人机交互的“协作者”大模型使得人类行为与机器运行之间的协作更加自然、高效和智能，拓展了更为广阔的人机交互空间。一是呈现出极大的语言表达的自由度。大模型“善于”理解和生成自然语言，人们可以自由提问或表达需求，不必担心特定的格式或指令。这种自由度使得人与机器的交互更为自然、灵活。二是呈现出极为个性化的交互体验。大模型可以通过分析和理解用户的喜好、兴趣和上下文信息，进行定制化的服务和建议。大模型的即时回应和连续对话，给用户提供了实时的帮助和引导。Web 2.0 之父蒂姆奥莱利（Tim OReilly）认为未来的人工智能系统将成为人类工作的协作者，通过人机合作实现更强大的效果。（二）大模型引领数字化变革（二）大模型引领数字化变革大模型体现出强智能性、强通用性、强交互性，为进一步的产业革新与数字政府发展奠定了坚实的基础。根据麦肯锡报告，生成式人工智能每年或将为全球 GDP 增加 2.6-4.4 万亿美元。根据 Markets andMarkets 报告，2023 年全球生成式人工智能的市场规模预计为 110.3亿美元，2028 年预计将达到 518 亿美元，年复合增长率达 35.6%。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）41.大模型推动产业跨域深度融合凭借大数据、大市场、多场景优势，人工智能与交通、医疗、工业等传统行业深入融合，涌现出一批新业态新模式。在工业领域，大模型实现汽车、建模等设计的自动优化、打造 3D 模型、通过智能物流、智能安防实现智能化管理；在医疗领域，大模型实现蛋白质分子的结构预测、辅助医生影像读片与分析病例报告，推出 AI 陪护与交互式心理咨询；在金融领域，大模型催生了数字员工，借助 AI 客服、AI 投资顾问、AI 财务实现服务的自动化，并进一步优化投资管理与风险管理。据埃森哲预计，2035 年人工智能应用将为制造业带来 4万亿美元额外增长，年增长率可达 4.4%。2.大模型提升公共服务水平当前，公共领域大模型应用如火如荼，为公共服务提质增效。美国、英国、葡萄牙、新加坡等 13 个国家或地区已将 ChatGPT 应用于政府内部办公、公共服务提供等场景。据日本野村综合研究所开展的网络问卷调查显示，政府部门对 ChatGPT 的利用率达 17.5%，仅次于信息通信业（32.8%）和制造业（19.2%）。从市场份额来看，根据普鲁杜尔公司（Prudour Pvt.Ltd）数据显示，2022 年各国政府应用大模型的市场份额超过 1 千万美元，预计 2032 年超过 5 亿美元，年复合增长率达 45.8%。大模型技术的引入可以显著提升人机交互的友好程度。同时，大模型在信息收集、数据分析以及语言重塑能力层面的优势，能够有效协助整合政府治理资源，改善政府治理结构，打破政府组织壁垒，实现跨部门、跨层级的协同治理。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）5（三）大模型带来的典型风险（三）大模型带来的典型风险大模型在提升产业效率与社会生产力的同时，亦伴随着多重风险与挑战，有必要从技术自身缺陷引发的风险、技术应用在不同层面带来的问题与挑战等维度出发，梳理和探讨大模型发展面临的困局。1.大模型自身技术缺陷带来的风险挑战一是大模型的生成“幻觉”问题引发生成内容不可信。生成幻觉通常指模型按照流畅正确的语法规则产生的包含虚假信息甚至无意义内容的文本。幻觉一般被认为是模型生成的文本不遵循原文或不符合事实，在大模型场景下主要指不符合事实，即出现“一本正经胡说八道”的情形。幻觉产生的本质原因是大模型的输出结果是根据概率推理而成的，这导致了大模型可能针对一个原本模糊或者不确定的预测，给出一个“过度自信”的结果。因此，OpenAI 公司首席技术官Mira Murati 亦指出，ChatGPT 和底层大型语言模型的最大挑战是其会编造错误的或不存在的事实。二是大模型的“涌现”效应带来模型能力不可控。所谓智能“涌现”，是指大语言模型在没有经过针对性训练的任务，包括需要复杂推理能力的任务中，同样表现出卓越的性能。这种“智能涌现”能力通常在小模型中未被发现，而只会在具备一定规模的大模型中出现。目前仅能够明确观测到当模型大小超过一定阈值时，模型各方面综合能力得到质变式爆发增长的“涌现”现象，但却无法确定“涌现”的阈值所在，这使现有大模型的“智能涌现”能力具有突发性、不可预测性和不可控性，例如，在某用户故意“激怒”ChatGPT 后，后者威大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）6胁将披露该用户的 IP、居所等个人信息，甚至损害其名誉。不少人工智能研究人员亦发出警告，如果控制不当，足够强大的人工智能模型可能超越人类智能成为地球主导力量，引发灾难性后果。三是大模型的脆弱性和攻击性造成外部安全隐患难以根除。由于技术本身的特性，没有一个系统是永远安全和不可能被攻破的。一方面，随着大模型生成侧的高度发展，对其进行网络攻击日渐增多。例如通过在提示词后增加一些不规则后缀，即可让此提示词绕过大模型的拦截策略，让其生成预料之外的内容。另一方面，大模型应用降低了漏洞查找与系统攻击的难度。如果模型被恶意植入后门，模型的安全也会受到威胁，尤其在大模型应用下，漏洞查找与系统攻击变得更加容易，导致系统安全隐患持续升级。例如，有攻击者利用 ChatGPT生成自动攻击的代码，让它更加高效的利用某个目标系统的漏洞，进行网络攻击。2.大模型在个人维度引发的风险挑战一是加深“信息茧房”并影响公平正义。一方面，以呈现高频次单一信息为生成机制会加深“信息茧房”。过去，个人自主进行信息检索是往往能够获得来源丰富、多种多样的信息以供选择，从而形成对所欲探究事物更全面的认知；而在大模型应用下，个人只能被动接受模型提供的信息，而无法获取样本数量不占优势的“小众”信息，使得大模型生成内容类似于“茧房”，将个体对事物的认知桎梏于有限信息之中。1另一方面，大模型训练数据存在的固有偏见和歧视问1参见 https:/ 年）7题。这是由于大模型对数据高度依赖，所以生成结果会体现出数据源的偏向性。如 GPT-3 显示出了基于宗教信仰的偏见和性别歧视，大语言模型 Gopher 存在职业与性别之间的刻板印象联想，图像生成模型 Dalle-2 则表现出显著的性别和种族歧视。二是技术滥用侵犯人格尊严并阻碍个人发展。一方面，大模型的恶意利用侵犯人格尊严。当前已有大量案例表明，大模型被用于生成虚假的有损公民人格尊严的视频、音频、图像等，进而被恶意应用于网络欺凌、辱骂、造谣等场景下，给当事人带来极大的精神及财产损害。例如，乔治华盛顿大学法学院教授 Jonathan Turley 发现，ChatGPT生成内容显示他在阿拉斯加课程旅行中对学生进行了性骚扰。然而，Turley 教授并未带领学生去阿拉斯加或任何其他地方进行课程旅行，也未曾受到过性骚扰学生的指控。另一方面，大模型的过度依赖阻碍个人发展。当前越来越多个体频繁应用大模型服务完成工作学习任务，例如用 ChatGPT 写论文、写判决书的案例屡见不鲜，且个人对大模型的依赖表现出应用日益广泛、程度日益加深的特征，恐导致个人学习能力以及认知水平可能大幅退化，影响人与社会的长期发展潜力。美国智库布鲁金斯学会刊文指出，ChatGPT 将可能导致人类记忆和批判能力的下降。三是情感计算造成潜在伦理风险并扰乱人际关系。情感计算是模拟某个角色并设定其情绪或心理状态的新型人工智能应用，其发展与普及可能给个人行为、社会关系、伦理道德等诸多领域带来巨大的冲击。一方面，情感计算可能瓦解传统人际关系。以近期众多人工智能大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）8企业推出的“AI 伴侣”为例，该类应用可能导致个人不愿花时间精力与真正的人类进行情感交流，从而导致传统的人际关系与婚姻家庭结构遭到重创，甚至颠覆过往的伦理道德观念。另一方面，情感计算可能不正当地引导个人情绪、行为乃至价值观。人工智能产品可能会有偏见或有目的性地引导某些个体，尤其当人类习惯于长期与机器人交互时，人获取的信息会很自然地被机器所引导，进而影响个人的价值观，或是控制个人的情绪与行为。3.大模型在企业维度引发的风险挑战一是用户过度授权、违规信息使用以及黑客攻击，引发用户隐私与商业秘密的泄露风险。在用户个人隐私方面面临侵权诉讼，当前，大模型的用户使用条款普遍给予企业超出必要限度的个人信息使用权，加大了用户个人信息泄漏的风险，从而担负极大的违规风险。以ChatGPT 为例，其使用条款明确规定，除非用户要求 OpenAI 不对其输入和输出内容进行使用，否则 OpenAI 拥有对任何用户输入和输出内容的广泛使用权，以达成优化训练 ChatGPT 的目的。在企业商业秘密方面，企业员工很有可能故意或过失地违反公司保密制度，将公司的营业信息、技术信息、平台底层代码、近期营销计划、公司薪酬体系等信息泄露，黑客也可能利用系统漏洞发起攻击获取海量涉密信息，从而导致企业商业秘密泄露风险。二是内容生成依托海量文本与图像数据，引发版权侵权风险。一方面，大模型生成内容由于缺乏规范的许可使用机制具有侵权风险。由于大模型根据概率推理的生成机制，其使用作品难以逐个、准确地大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）9援引法定许可或合理使用条款，这使得大模型未经许可使用作品的行为可能会侵犯被使用作品的复制、改编、信息网络传播权等权利。例如 2023 年 1 月，全球知名图片提供商华盖创意（Getty Images）起诉热门人工智能绘画工具 Stable Diffusion 的开发者 Stability AI，称其未经许可从网站上窃取了数百万张图片。再如，用于谷歌 T5 和 META的 LLaMA 等大模型训练的 C4 数据集，虽然源自公开网站，但也包括至少 27 个被美国政府认定为盗版和假冒产品市场的网站。另一方面，大模型生成内容存在与既有作品“实质性相似”的潜在侵权风险。如果大模型通过分析学习后生成的内容与原始作品过于相似，以至于可能会误导公众或混淆原始作品的来源，其可能会因与他人作品存在“实质性相似”而被认定为侵权，从而导致著作权侵权相关的诉讼，而含有侵权内容的大模型生成内容的使用者亦有可能需要承担侵权责任。2三是应用形态颠覆现有数据收集模式，引发数据安全风险。大模型生成工具的运作机制导致企业纬度的违规数据传输与敏感信息泄露频发。以 ChatGPT 为例，根据其运作原理，用户在输入端提出的问题首先会传输到位于美国的 OpenAI 公司，随后 ChatGPT 才会给出相应回答，因此存在数据泄露风险。如韩媒报道，三星半导体事业部向员工开放使用 ChatGPT 后短短 20 天内即发生多起数据违规输入事件。又如数据安全公司 Cyberhaven 调研显示，不同行业客户的 160万名员工平均每周向 ChatGPT 泄露敏感数据达数百次。2参见 https:/ 年）104.大模型在社会维度引发的风险挑战一是冲击就业市场，提升劳动力转型下的社会不安定性。虽然大模型带来的岗位智能化升级将提升社会生产效率、创造新兴岗位，但也会导致特定领域或人群的失业危机。大模型对初等和中等技能白领岗位需求的冲击较大，从事重复性、机械性等工作的劳动者将极易被大模型工具替代。据高盛研究报告分析，以美国为例，46%的行政工作和 44%的法律工作将受到较高程度的影响。在此趋势下，相当数量的劳动者需在短期内进行与社会新需求相匹配的职业转换，这对他们的经济收入、社会地位、身心健康都可能产生较大影响，如果大规模劳动力转型不当甚至有可能引发社会动荡等风险。二是扩大数字鸿沟，加剧社会分化和不平等。大模型的拥有程度、应用程度以及创新能力的差别将引发信息落差，进而造成新一轮数字鸿沟，甚至加剧社会分化和不平等。从国家与地区层面来看，在大模型加速迭代的进程中，仅有少数发达国家能够能够凭借庞大的数据、算力等资源进一步掌控生产力资源，这将进一步扩大发达国家与发展中国家的差距。例如，美国的 GPT-4 总共包含了 1.8 万亿参数，一次的训练成本为 6300 万美元，非百亿美金公司很难持续跟进。从组织和个人层面来看，大模型服务对于不同群体的可得性是不同的。部分地区或群体可能由于无法获得高质量的互联网连接、教育水平与专业背景不足等原因，无法有效且正确地使用 GPT 技术。这会使得ChatGPT 等技术成为精英阶层提升和优化生产力的有力工具，进一步拉大精英阶层和社会底层、高知分子与普通劳动者之间的差距。大模大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）11型生成机制对于不同群体的“关注度”是不同的。特殊群体及其呼声会在数字化进程中成为被排斥的对象，沦为“数字弃民”，这可能导致未来日益依托于大模型的社会治理框架忽视特殊群体的需求，加剧社会在年龄、地域等纬度的不平等。三是深度伪造与对抗性攻击，危及公共安全与利益。一方面，大模型被用于制作虚假文本、音频、视频等深度伪造内容，损害公共利益。当前，通过 AI 换脸、语音模拟、人脸合成、视频生成等恶意运用手段生成的深度伪造信息，既加剧了公众对于公开信息的不信任感，又导致相关虚假信息与虚假形象被运用于诈骗、政治干预、煽动暴力和犯罪等破坏公共利益的领域，造成了极大的安全风险。另一方面，对抗性攻击的存在威胁着公共安全。大模型容易受到对手生成的对抗样本的“注入式攻击”，即图谋不轨者从算法角度别有用心地构造并注入特定词语、符号或图片，进而诱导大模型逻辑混乱、输出错误，再利用这一漏洞进行欺诈或篡改，甚至直接图谋根源极其隐蔽的安全事故。3例如，研究人员通过在停止信号图片添加细微噪声，就可以欺骗自动驾驶系统错认为速度限制45英里/小时，产生潜在事故风险。二、技术变革下大模型治理框架日渐明朗（一）治理模式：敏捷治理成为国际较为通行的治理方案（一）治理模式：敏捷治理成为国际较为通行的治理方案2018 年，世界经济论坛提出敏捷治理概念，讨论如何应对第四次工业革命中的政策制定问题，敏捷治理理念开始受到广泛关注。敏3参见 https:/ 年）12捷治理是“一套具有柔韧性、流动性、灵活性或适应性的行动或方法，是一种自适应、以人为本以及具有包容性和可持续的决策过程”。一方面，敏捷治理体现为快速感知能力。强调对时间的高度灵敏度，需要时刻准备应对快速发展中的变化，主动接受变化并在变化中学习。能够快速感知到内外部环境的变化，预测内外部面临的风险问题。另一方面，敏捷治理强调参与主体应具有广泛性。治理主体不再局限于政府，而是需要与开发者、部署者、用户等利益相关者密切互动，建立机制持续性监测和讨论政策内容，保持长期可持续性。从治理原则来看，采取原则指引为主、灵活政策为辅的策略。敏捷治理强调在治理原则指导下，使用灵活政策工具作为补充，依据情况及时调整大模型治理方向和落地举措。在治理关系上，监管者和市场主体之间存在重要的相互依赖关系。双方在信任基础上深入密切交流，监管者可以更好了解技术趋势和产业发展走向，准备评估相关风险并制定合理措施。从治理工具来看，治理措施要“下手快”并允许包容试错空间。“下手快”可以减少企业的沉默成本，减少技术路径和商业模式的转变损失。包容试错意味着鼓励企业积极创新，对于风险程度较低的问题，支持企业自行整改消除风险。4在治理模式选择上，灵活感知、动态调适的敏捷治理更契合大模型发展需求。大模型具有突破性、变革性、高风险性等特点，传统监管模式面临着 AI 自主演化控制难、迭代快速跟进难、黑箱遮蔽追责难等问题，一劳永逸的事前监管模式已经难以应对不断推陈出新的人4参见薛澜，走向敏捷治理：新兴产业发展与监管模式探究，中国行政管理2019年第 8 期。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）13工智能发展需求。开展科技伦理敏捷治理试点工作，是边发展、边治理，边摸索、边修正的动态治理方式，对于平衡安全和创新，在实践中不断提炼和打磨大模型治理方案具有重要意义。欧盟、英国、美国均在不同层面引入敏捷治理以规制大模型风险。美国出台法案细化基于风险的敏捷治理具体实施路径。2023 年 5 月，美国提出建立数字平台委员会相关法案，指出应采用基于风险的敏捷方法，并建立规制技术风险的新机构。法案认为，新机构应效仿企业的敏捷治理做法，制定行为守则，并以透明、反应迅速的方法执行相关标准。法案还为敏捷治理提出了具体的实施路径，例如为准则制定过程设定时间表，确定并量化需要解决的问题，建立多利益相关方专家小组，专家组对政策实施效果进行持续追踪，找出新问题并循环整个过程。英国实行灵活的“按比例监管”以提升在人工智能领域的竞争优势。2023 年 3 月，英国发布促进创新的人工智能监管方式白皮书，明确监管目标为“提供清晰的、有利于创新的监管环境”，强调“按比例监管”的灵活监管方式，力图推动英国成为“世界上建立基础人工智能企业的最佳地点之一”。欧盟总体基调严苛，但仍体现出敏捷治理思路。如人工智能法案第 56b 条款指出，人工智能办公室应对基础模型进行监测，并与开发者、部署者就其合规性进行定期对话，讨论行业自我治理的最佳做法；定期更新将基础模型界定为大型训练模型的判定标准，记录并监测大模型运行的实例。再如，该法案第五章“支持创新的措施”中，提出人工智能监管沙箱制度，要求建立受控环境，在一定时间内推动人工智能系统的开发、测试和大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）14验证。我国采取包容审慎、分类分级监管的敏捷治理模式。两办印发关于加强科技伦理治理的意见，提出敏捷治理的治理理念，要求加强科技伦理风险预警与跟踪研判，及时动态调整治理方式和伦理规范，快速、灵活应对科技创新带来的伦理挑战。国家网信办等七部门出台生成式人工智能服务管理暂行办法，坚持发展和安全并重、促进创新和依法治理相结合的原则，采取有效措施鼓励大模型创新发展，对大模型服务实行包容审慎和分类分级监管。相反，加拿大立法进程中的非敏捷做法遭到外界批判。国际治理创新中心评论文章加拿大人工智能立法草案需要重新修订一文批评道，加拿大正在制定的人工智能与数据法案敏捷性不足，敏捷监管应该是不断迭代和数据驱动的，有明确的程序来评估政策影响并作出调整，但该草案并不具备这些要素。总体来看，作为一种新型治理思路，敏捷治理具备全面性、适应性和灵活性特征，契合大模型的治理需求。如何有效落地敏捷治理理念，是当前需要探索的重要任务。（二）治理主体：激励多元主体协同治理成为全球共识（二）治理主体：激励多元主体协同治理成为全球共识1.国际组织是全球人工智能治理的重要力量越来越多的国际组织开始关注人工智能的全球治理问题。在增进全球利益方面，国际组织有助于推动人工智能的全球应用和普及，提升各地产业发展和社会服务水平，惠及发展中国家和地区。在管理共同风险方面，人工智能具有不受制于国界的风险跨境生成、扩散特征，单纯的国内监管无法有效管控风险，因此，在国际组织推动下，全球大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）15协同制定标准规范、支持和激励最佳国际实践，成为人工智能治理的应有之义。根据欧洲委员会正在推进的关于人工智能规制框架的建议，从 2020 年起国际组织已经超过国家成为主要的人工智能举措的来源；从 2015 年到 2023 年，国家政府层面共发布了 172 项举措，而国际组织5同期实施了 214 项举措，总体数量也超过各国政府。6（见图 1）国际组织在引导形成国际共识、建立国际通行和互操作的治理规则、确保新一轮人工智能发展造福全人类等方面具有重要作用和独特优势。来源：欧洲委员会图 1 2010-2023 年间政府和国际组织发布的人工智能举措数量对比2.国家政府加紧完善人工智能监管架构国家政府在人工智能治理中发挥着领导性作用，从国家层面统领大模型研发、设立专业监管机构、以及政策与法律规则的制定等。国5参见统计数据中的“国际组织”包括欧洲委员会（CoE）与欧盟（EU）、经合组织（OECD）和联合国教科文组织（UNESCO）、G7、G20 等。6参见 Council of Europe,AI Initiatives,https:/www.coe.int/en/web/artificial-intelligence/national-initiatives,visited on 29 August,2023大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）16家政府作为肩负公共事务管理职责的公权力机关，是公共利益和广大民意的代言人，也是国家安全和社会稳定的捍卫者。为更好应对大模型对传统监管架构和机制挑战，部分国家从不同维度加紧推进监管组织机构调整。一是部分国家和地区“另起炉灶”，探索建立专门的人工智能监管机构。欧盟将根据人工智能法案设立欧洲人工智能办公室，负责监督并确保法律的有效实施，协调联合调查等。欧洲人工智能办公室将下设管理委员会（由各成员国代表组成的）、秘书处、咨询论坛（包括企业、民间社会、学术界等利益关联方）三个部分。7西班牙率先成立欧洲首个人工智能监管机构西班牙人工智能监管局（AESIA）。该机构将负责监管算法应用、数据使用以及确保 AI 系统遵守道德规范，其首要任务是执行欧盟人工智能法案。二是现有监管部门下设人工智能工作组，规制本部门管辖范围内大模型带来的风险。美国国土安全部成立首个人工智能特别工作组，旨在保护国家免受人工智能技术尖端发展造成的安全威胁。美商务部宣布，国家标准与技术研究院（NIST）将成立新的人工智能公共工作组，集合私营和公共部门的专家力量，重点关注大模型相关风险挑战。8韩国文化体育观光部成立版权制度改进工作组、数字内容人工智能工作组、产业应用工作组，将致力于开发韩文语料库、审查版权侵权行为、开发试点项目等。三是在中央层面加强各行业部门之间的监管协同。大模型技术可被普遍调用于各类行业场景，对政7参见欧盟人工智能法案第六编第一章要求8参见 NIST 制定指导意见，指导在 NIST 发布的 AI 风险管理框架内开展研发等短期目标，中期来看工作组将致力于开展大模型测试评估，长期来看，将探索有效利用大模型解决环境、健康等社会问题的可能性。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）17府部门的监管协调能力提出更高要求。英国支持创新的人工智能监管方案白皮书指出，由于通用大模型供应链的广泛性，难以将其纳入任一监管机构的职权范围，应加强中央层面的监管协调。英国将重点依靠现有的金融行为监管局、信息专员办公室、竞争与市场管理局、平等与人权委员会、药品和保健产品监管机构展开监管。3.企业站在人工智能治理的最前线最前沿企业在推动人工智能治理规则和标准落地上发挥着决定性作用，是践行治理规则和行业标准的中坚力量。当下人工智能领域内产业界呈现出领先于学术界的发展态势。2022 年，由产业界开发的机器学习模型数量高达 32 个，而学术界则只研发了 3 个。（见图 2）一是建立人工智能行业治理共同体。微软、谷歌、OpenAI 等成立前沿模型论坛，致力于推进人工智能安全研究，确定部署前沿人工智能模型的最佳实践，并促进政企之间的信息共享。9韩国汽车、造船、机器人等十大主要行业领军企业则启动建立了包括政府部门、公共机构及 400 多家国内企业的跨行业人工智能联盟，该联盟将设立行业数据、法律法规两个政策小组以推进人工智能治理。10二是企业内部增设人工智能治理相关组织架构。国内外多家企业均设置了人工智能治理专门工作组。例如，微软设置了三个机构负责人工智能治理事务，分别是 AI 办公室、AI 战略管理团队以及人工智能、伦理与工程研究委员会。IBM 为践行人工智能伦理治理成立了 AI 伦理委员会，9参见https:/ http:/ 年）18以支持公司执行人工智能伦理原则。商汤科技则成立 AI 伦理与治理委员会，统筹推进人工智能伦理治理工作体系建设。三是企业自身推动完善人工智能治理机制。一方面，企业提出治理原则和指南等构建人工智能治理生态系统。2023 年 5 月，微软发布人工智能治理：未来蓝图，提出治理人工智能的五大建议，例如应建立并实施政府主导的人工智能安全框架，为控制关键基础设施的人工智能系统部署安全“刹车”。另一方面，企业不断创新治理工具来落实 AI 治理工作。在 2023 年 RSA 大会上，谷歌推出大模型网络安全套件云安全AI Workbench，将大模型引入网络安全领域。来源：斯坦福 HAI图 2 2002-2022 重要机器学习系统数量（按行业划分）（三）治理机制：软硬兼施推进大模型治理（三）治理机制：软硬兼施推进大模型治理围绕可信可控、以人为本、公平公正等人工智能治理价值目标，全球各国注重“刚柔并济、软硬兼施”，从柔性伦理规范和硬性法律法规等维度发布具体的人工智能规则规范。根据世界经合组织大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）19（OECD）人工智能政策观察站最新统计，已有 69 个国家和地区发布 800 多项人工智能政策。111.以软法为引领的社会规范体系全球在人工智能治理中率先推进“软法”创制，“软法”与促进创新发展的治理需求有着天然的契合性。一般而言，伦理、行业标准等“软法”的制定方式和周期更富弹性，参与主体具有高程度的协商性，内容更细致更具针对性，有助于实现人工智能治理的敏捷化、多元化和场景化。近年来，主要国家和国际组织纷纷发布 AI 伦理原则和规范文件，例如 G20人工智能原则、国际电气和电子工程师协会（IEEE）人工智能设计伦理准则、欧盟可信人工智能伦理指南等。我国在科学技术进步法关于加强科技伦理治理的意见等顶层设计下，积极推进制定人工智能伦理治理规范，落实科技伦理审查、监测预警、检测评估等要求，提升公共服务水平，推动科技伦理治理技术化、工程化、标准化落地。伴随大模型的应用，软法治理体现出以下趋势特点：一是受地域文化、发展水平等因素影响，各国伦理治理重点存在分歧。西方国家更关注算法偏见歧视问题，保障少数族裔免受大模型应用带来的歧视风险。发展中国家更为重视透明度和可解释性，保障新一轮人工智能浪潮下的国家数字主权。二是推进出台可评估、可验证的标准。为同步落实人工智能法案要求，欧盟委员会下发人工智能标准需求清单，欧盟立法委员直接参与标准工作，保障立法到标准的落地。11参见https:/oecd.ai/en/dashboards/overview大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）20爱尔兰政府推出人工智能标准和保证路线图，协助爱尔兰企业以合乎道德的方式使用人工智能。三是提升人工智能的社会化服务水平。国际标准组织 IEEE 面向行业推出了人工智能治理认证制度。英国则发布建立有效人工智能认证生态系统的路线图，建立包括影响评估、偏见审计、认证、性能测试等中立第三方服务，力图培育世界领先的人工智能认证行业。四是出台行为守则、指南文件等作为过渡阶段的适用规则。在出台正式的法律法规之前，部分国家率先发布行为守则等，为企业或政府利用大模型提供指引。例如，加拿大政府发布生成式人工智能行为守则，要求在加拿大人工智能和数据法生效之前，由加拿大公司自愿执行。12美国波士顿发布全球首份政府应用生成式人工智能临时指南，指南适用于除波士顿公立学校外的所有城市机构和部门，列明了政府部门应用大模型的部分示例用例及注意事项，例如不要在提示词中包含机密信息等。2.以硬法为底线的风险防控体系面对大模型风险调整，建立完善“刚性”的硬法约束，通过构建风险防控体系，提前布局、树立起防火墙，把握大模型发展的底线以规避风险的发生。在新一轮人工智能浪潮中，以欧盟 人工智能法案、我国生成式人工智能服务管理暂行办法为代表的法律法规均受到各国高度关注。具体来看，体现如下趋势特点：一是总体来看人工智能立法步伐加快，但仍有部分国家采取保守观望态度。斯坦福报告显示，大模型的广泛应用成为推动人工智能立12参见 https:/ 年）21法的关键节点。2016 至 2022 年间全球 AI 法律的数量增加了 36 项，立法程序中提到人工智能的次数增长近 6.5 倍（见图 3、图 4）。美国参议院舒默等召开数次听证会，提出两党人工智能立法框架，以加快立法进程。新加坡、印度则表示暂不监管人工智能，印度信息技术部部长阿什温尼瓦什纳在 2023 年 4 月表示，政府目前并未考虑出台任何法律来规范人工智能在印度的发展。二是基于风险的分级分类方式仍然是大模型治理的重要诉求。在欧盟基于风险的治理理念影响下，分级分类成为平衡创新与发展的重要方式。欧盟-美国贸易和技术委员会发布了一份联合声明，重申“基于风险的（人工智能）方法，以推进值得信赖和负责任的人工智能技术”。日本提出风险链模型（Risk Chain Model），根据不同行业场景提出不同风险分级。德国电力电子与信息技术协会提出 VCIO 模型，指导使用者对应用场景风险等级作出判断。三是后发国家立法注重与已有法律框架的互操作性。加拿大人工智能和数据法立法文件指出，该法案在关键定义和概念、采取以风险为基础的监管路径等方面，均注重与人工智能领域的国际规范相衔接，包括欧盟人工智能法案、经济合作与发展组织人工智能原则和美国 NIST人工智能风险管理框架等。四是在传统法律框架下探索有效、灵活的执法手段。例如美国注重利用传统立法，例如反歧视法、消费者权益保护法、竞争法等现有法规，来打击诈骗、虚假宣传、欺骗性广告、不公平竞争等行为，并采取相应处罚措施，甚至要求公司删除根据不正当数据训练出的算法。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）22来源13：中国信息通信研究院根据斯坦福 HAI 报告数据整理图 3 2016-22 年 81 个选定国家立法程序中提及人工智能的次数来源：中国信息通信研究院根据斯坦福 HAI 报告数据整理图 4 2016-22 年 127 个选定国家人工智能相关立法数量三、聚焦大模型治理核心议题规则13数据来源：斯坦福 HAI2023 人工智能指数报告大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）23如何构建高质量数据集，如何更新知识产权制度以激励创新，如何实现价值对齐等问题，是大模型带来的新兴问题挑战。基于此，本章设定四大议题予以回应。（一）数据治理规则（一）数据治理规则1.构建高质量数据集高质量训练数据是大模型发展的基础。数据作为新型生产要素，是人工智能技术创新和产业应用的基础。在大模型时代，数据质量的重要性大幅提升。当前，以模型为中心的传统开发模式逐渐式微，巨量优质数据堆叠对模型表现的提升效果远优于微小的算法改动，因此数据成为大模型开发的核心要素。以 GPT 为例，GPT-1 只使用了 4629MB 文本数据，GPT-2 使用了 40 GB 从 Reddit 爬取并筛选的文本，而GPT-3 用了至少 45TB 的纯文本，GPT-4 的数据需求量更随着模型参数的跃升而显著增加。我国高质量中文数据集尤为匮乏，当前用于大模型训练的英文文本较中文文本更为规范、丰富，针对中文文本的标注规范、质量把控、成果激励等均有不足。对于数据质量差而带来的负面影响，“1-10-100”数据法则指出，如果最初用于验证数据的成本是 1 美元，则纠正错误数据则需 10 美元，可能导致的业务成本增加将达 100 美元。在大模型开发中，这种负面影响将因模型改进对数据依赖性增强而呈指数放大，除影响企业成本、收入外，还将增加数据生态系统的复杂性，最终可能导致模型训练失败。数据流通共享是建立高质量数据集的前提。高质量数据集需要经历数据资源化、数据共享、交易流通与分析应用等数据价值化过程；大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）24尤其是其中的流通共享环节，有利于充分发挥数据可无损地被重复利用的潜在价值。14各主要经济体制定促进数据流通共享的框架法规。2023 年 3 月，美白宫 OSTP 正式发布国家战略：推进隐私保护的数据共享与分析15，旨在通过技术手段推动公共和私营部门数据共享，实现“负责任地利用隐私保护的数据共享与分析来造福个人和社会”的愿景。16欧盟人工智能法案提出，欧盟委员会建立的欧洲共同数据空间以及促进企业之间和与政府之间的公共数据共享，将有助于为人工智能系统的训练、验证和测试提供可信的、可问责的和非歧视性的高质量数据访问。为充分利用欧盟本土数据，2022 年 3 月，美国积极推动与欧盟达成“欧盟-美国数据隐私框架（DPA）”，该框架于 2023 年 7 月被欧盟委员会批准通过，使美国公司可以在新的监管要求下，在美国和欧盟之间自由传输个人数据。为促进商业数据流通共享，中国在反不正当竞争法（修订草案征求意见稿）第十八条提出“获取、使用或者披露与公众可以无偿利用的信息相同的数据”，不属于其所称对商业数据的不正当获取或使用。但目前数据的流通共享仍存在一些阻碍。数据权属的界定问题、权责不清问题、平台经济生态封闭问题等成为降低数据要素市场供需匹配效率、阻碍数据流通共享的重要原因。在我国，数据要素入场交易仍存在多重壁垒，全国各地虽已建设或建成诸多数据交易平台，但实际交易流量与活跃14参见 https:/ https:/ https:/ 年）25度偏低；数据市场交易主体及模式也较为单一，数据资源挖掘能力和供需关系匹配能力较弱。17数据标注是提升数据集质量的重要环节。一是数据标注是大模型开发训练的关键环节。初始数据通常是杂乱无章、不具有直接使用价值的，因此需要对数据进行不同形式的标注，方可满足模型训练的质量要求。作为大模型开发与训练不可或缺的上游环节，数据标注的工作高效性、标准一致性与结果准确性，将直接影响有效数据集的生产速度、适用范围与质量水平。二是当前数据加工产业高速发展，大模型推动数据标注在产业应用模式上迅速革新。当前，随着数据要素市场化配置进程加速、生产力度加大，数据标注产业迎来快速发展阶段，2021 年我国数据标注行业市场规模已达到 43.3 亿元。18数据标注在产业应用上正经历着从外包手动标注到一体化数据处理的模式变革。过去，多数公司委托外包公司或众包平台，对数据集进行手动标注，以提升数据集质量；后来，随着大模型对数据需求的提升，单靠人力已无法满足数据供给的效率要求，一体化的数据处理平台、算法工具链开始发展起来，并在行业中得到了广泛的应用。三是数据标注规范逐步完善。生成式人工智能服务管理暂行办法第八条要求，在生成式人工智能技术研发过程中进行数据标注的，提供者应当制定符合本办法要求的清晰、具体、可操作的标注规则；开展数据标注质量评估，抽样核验标注内容的准确性；对标注人员进行必要培训，提升遵法守法意识，监督指导标注人员规范开展标注工作。此外，我国出台17参见陈蕾、薛钦源：着力构建高质量数据要素市场，载中国社会科学报2023 年第 3 期。18参见 https:/ 年）26人工智能面向机器学习的数据标注规程大同市促进数据呼叫（标注）产业发展的若干政策等相关政策标准，细化数据标注规范。合成数据成为未来大模型训练重要数据来源。合成数据是通过计算机模拟技术或者算法创建、生成的，在数学、物理或者统计学上可以反映真实世界数据属性的自标注信息。MIT 科技评论将 AI 合成数据列为 2022 年 10 大突破性技术之一。第一，合成数据诞生于高质量数据集匮乏的大背景之下。当前社会中充斥着大量如聊天记录等连续性弱、逻辑性差、训练作用有限的低质量数据，造成了有效数据的稀缺；GPT-3 的开发文档揭露，其对纯文本数据进行质量过滤后仅可获得 1.27%有效数据。此外，在隐私保护、知识产权、信息垄断等因素作用下，特殊行业的高质量数据难以获取，即使获取也时常无法进入训练集使用。专家警告，ChatGPT 等人工智能驱动的机器人可能很快就会“耗尽宇宙中的文本”；更有研究在探讨了数据短缺的可能性后预测，按照目前的模型增长速度，到 2026 年左右，高质量 NLP 数据将会不足以支持训练。19第二，合成数据在生产效率提升、获取成本降低、数据质量提升、隐私/安全问题规避等方面具有显著优势。在效率上，合成数据可以自动产生，缓解真实数据集增速有限的问题。在成本上，合成数据既能在采集方面节省数据采集团队、数据回传系统和数据筛选系统，也因其自标注的特征在图片标注上仅需花费人工标注约 1%的成本。在质量上，合成数据为定向生产数据、定制大模型特征提供了可能，有利于保证数据的均衡性，解决真实数据长尾特19参见 Pablo Villalobos,Jaime Sevilla,Lennart Heim,Tamay Besiroglu,Marius Hobbhahn,Anson Ho.Will we runout of data?An analysis of the limits of scaling datasets in Machine Learning.arXiv e-prints.大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）27征导致的无法针对边缘案例进行大模型训练的问题，在 AI 训练中发挥较真实数据同样甚至更好的效果。20在隐私与安全上，合成数据避免了基于真实数据常见的用户隐私问题与国家安全问题，对于金融、医疗等数据开放度低、垄断性强的领域具有重要意义。21第三，当前，合成数据在全球范围内的应用场景日益多元，产业细分化程度逐渐提升，未来的人工智能或将依赖合成数据进行训练。合成数据早期主要应用于计算机视觉领域，借此解决自动驾驶汽车、机器人、安防、制造业等行业中真实数据难以获取的问题。例如，腾讯开发的自动驾驶仿真系统 TAD Sim 可以自动生成无需标注的各种交通场景数据，助力自动驾驶系统开发。目前，合成数据正迅速向金融、医疗、零售、工业等诸多产业领域拓展应用。微软、OpenAI、Cohere 等公司，纷纷转向使用合成数据作为解决方案，以降低数据成本，推动 AI 技术的发展。在此需求之下，针对各种应用情景的合成数据创业公司应运而生，产业整体正在向更细分化、专业化的方向发展。Gartner 预测，到 2024 年用于训练 AI 的数据中有 60%将是合成数据，到 2030 年合成数据将彻底取代真实数据，成为训练人工智能的主要数据来源。2.数据隐私保护各国探索在现有的个人信息保护框架下应对大模型带来的隐私风险。一是在人工智能立法中援引已有的个人信息保护法律规则。例如，欧盟人工智能法案第 45 条要求，在人工智能系统全生命周20参见 https:/news.mit.edu/2022/synthetic-data-ai-improvements-1103.21参见曹建峰、陈楚仪：AIGC 浪潮下，合成数据关乎人工智能的未来，载新经济导刊2022 年第 4期，第 25-31 页。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）28期中，应当保障个人数据权利，要求数据收集和处理符合通用数据保护条例的规定。我国生成式人工智能服务管理暂行办法第七条规定，生成式人工智能服务提供者应当使用具有合法来源的数据依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，遵守个人信息保护法等法律。二是出台解释性或指引性规则保障数据隐私。法国数据保护监管机构 CNIL 发布 人工智能：国家信息与自由委员会（CNIL）行动计划指出，未来几个月将重点关注 ChatGPT 等大模型技术，开发隐私友好型人工智能系统、开发审计和控制人工智能的手段、探索最佳实践等。224 月，英国信息专员办公室（ICO）发布开发或使用 AIGC 的指南文件，列明了 ICO 重点关注的八大领域，包括处理个人数据的合法依据、数据保护影响评估、限制不必要处理等内容。新加坡个人数据保护委员会（PDPC）研究生成式人工智能对新加坡个人数据保护法的影响，发布关于在人工智能推荐与决策系统中使用个人数据的建议指南草案。23三是积极探索监管沙盒等创新治理手段。挪威数据保护监管机构尝试对处理个人信息的人工智能企业进行沙盒测试，在安全可控的环境中测试人工智能处理个人信息的影响。24训练数据的合法性基础是个人信息保护的焦点问题。训练数据的来源包括企业直接收集、网络抓取、使用开源数据集和通过商业途径22参见人工智能：国家信息与自由委员会（CNIL）的行动计划，https:/il.fr/en/artificial-intelligence-action-plan-cnil23参见关于在人工智能推荐与决策系统中使用个人数据的建议指南草案，https:/www.pdpc.gov.sg/-/media/Files/PDPC/PDF-Files/Legislation-and-Guidelines/Public-Consult-on-Proposed-AG-on-Use-of-PD-in-AI-Recommendation-and-Systems-2023-07-18-Draft-Advisory-Guidelines.pdf24参见挪威 DPA 关于在 Ruter 参与 AI 监管沙盒的最终报告，https:/www.datatilsynet.no/en/regulations-and-tools/sandbox-for-artificial-intelligence/reports/ruter-exit-report-on-track-with-artificial-intelligence/going-forward/.大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）29获取等途径。企业直接收集数据应取得使用数据的合法性基础。当超出原有目的，将有关个人信息用作模型训练时，如何取得相应的合法性基础？对此，百度等开发大模型的厂商在其隐私协议中指出，在使用用户的个人信息前，会对个人信息进行匿名化或去标识化处理，以达到无法识别具体个人的程度。25OECD 在今年 2 月份发布的推进人工智能的可问责原则的数字经济文件中强调，无论是在用于训练的数据集中还是在终端用户可以访问的数据集中，应当进行敏感数据和个人数据的识别。26如模型涉及提取人脸、声纹等敏感个人信息用于人脸识别、对比、关联与挖掘，在训练数据获取前需通过产品端上单独的弹窗、协议或其他单独的授权页面等“选择加入”（opt-in）的方式获得个人信息主体的单独同意。通过商业途径获得授权的训练数据，应要求交易方提供语料合法性证明。美国加州删除法（TheDelete Act）提出应允许个人要求数据经纪商删除其个人信息，减少公民个人信息在数据交易中泄露的可能。27从采买、外部采集等外部渠道获取的敏感个人信息用于模型训练的目的，需要和个人信息权利主体单独签署个人信息授权书等相关授权文件，文件中需明确写明收集的敏感个人信息的类型以及使用的场景与目的，不得超出授权的范围对敏感个人信息进行使用。网络抓取训练数据应合法进行。澳大利亚信息专员办公室联合其他 11 个国家的数据和隐私保护机构，发布关于数据抓取和隐私保护的联合声明，旨在说明社交媒体公25参见文心一言个人信息保护规则，https:/ Trahan,Edwards,Cassidy,Ossoff Reintroduce Bicameral Bill to Rein in Data Brokers,https:/trahan.house.gov/news/documentsingle.aspx?DocumentID=2934.大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）30司和个人网站如何保护个人信息免受非法抓取，以满足监管需求。28开源数据集的使用应当遵守开源协议或者取得相应授权文件。2023年 10 月，全国信安标委发布生成式人工智能服务 安全基本要求（征求意见稿）第 5 条规定，生成式人工智能服务的提供者应当对生成式人工智能的语料来源进行评估，通过开源协议获得的语料应当遵守开源协议或者相应授权文件。使用包含个人信息的语料时，获得对应个人信息主体的授权同意，或满足其他合法使用该个人信息的条件。专栏 1：金融领域考虑数据安全而谨慎应用大模型服务根据彭博社在今年二月的报道，美国银行、花旗集团、德意志银行、高盛集团和富国银行等多家金融机构在不同程度上限制类似ChatGPT 等大模型产品的应用。富国银行的发言人表示，其在评估ChatGPT 等应用的安全性之前，将继续限制其在本机构的应用。292023年 3 月 20 日，OpenAI 开源代码库出现漏洞，导致 1.2%ChatGPT 付费用户的姓名、账户信息、聊天记录等数据泄露，引发全球数据安全和隐私忧虑。由于金融业对身份信息、金融资产、交易记录、信用历史等数据流动的合规要求较高，在数据安全和隐私保护方面面临巨大挑战，金融机构对于大模型在其业务中的应用显得更为谨慎。2022年 10 月，中国人民银行发布并实施金融领域科技伦理指引，提出金融机构应当严格采取防护措施，严防隐私泄露，保护数据主体权利不受侵害。28参见关于数据抓取和隐私保护的联合声明，https:/www.oaic.gov.au/newsroom/global-expectations-of-social-media-platforms-and-other-sites-to-safeguard-against-unlawful-data-scraping.29参见 https:/ 年）31透明度和可问责是个人信息保护的重要制度保障。透明度方面，今年 7 月，美国联邦贸易委员会（FTC）对 OpenAI 启动新的民事调查质询（Civil Investigative Demand），在此次质询文本中，FTC 主要围绕大模型产品设计了 49 个问题，其中特别包括了原始训练数据和数据隐私保护政策，要求 OpenAI 披露相关信息，提供相关说明。美国参议院召开听证会讨论人工智能两党立法框架，框架要求 AI开发和部署人员必须遵守与系统透明度相关的责任要求，包括披露AI 系统的训练数据。30问责方面，OECD 在今年 2 月份发布的推进人工智能的可问责原则的数字经济文件中提到，在人工智能生命周期的不同阶段采取不同技术相关和流程相关的方法来增加人工智能的透明度和可问责性。31英国政府于 2023 年 3 月发布的人工智能监管：支持创新的方法中，将问责和管理原则列为其五项核心原则之一。同时，该原则也是英国数据监管机关在监管人工智能使用和生成个人数据方面的重点关注。32以删除权为代表的个人信息权益实现面临实践困境。美国国会研究处发布的生成式人工智能与数据隐私：入门指南指出，目前，大多数领先的聊天机器人和其他人工智能模型并不提供让用户删除其个人信息的选项。国会可能会考虑要求公司为用户提供退出数据收集的选项（Opt-out），或要求公司提供机制，让用户能够从现有数据30参见人工智能两党立法框架，https:/www.blumenthal.senate.gov/imo/media/doc/09072023bipartisanaiframework.pdf.31参见推进人工智能的可问责原则，https:/www.oecd-ilibrary.org/science-and-technology/advancing-accountability-in-ai_2448f04b-en.32参见人工智能监管：支持创新的方法，https:/www.gov.uk/government/publications/ai-regulation-a-pro-innovation-approach.大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）32集中删除他们的数据，或者规定个人数据的最大保留期限。332023 年10 月 26 日，欧洲数据保护组织联盟（CEDPO）发布生成式人工智能：数据保护的影响报告强调，数据主体请求修改或者删除原始训练数据集中的个人信息可能会影响模型的准确性。不仅如此，要求删除已嵌入模型中的训练数据往往会增加企业的时间与金钱成本。因此，其建议采用匿名技术和数据最小化的实践在维护个人信息权利和保持人工智能生成模型的整体实用性之间取得平衡34。面对用户删除权的诉求，OpenAI 在其隐私协议中表示将会根据用户请求尽量“删除”模型中用户的个人信息。35用户交互信息带来的隐私问题受到关注。用户有意或无意输入的个人信息可能会被用来进行训练，从而进入模型的参数并泄露在其他用户生成的内容中。OpenAI 等厂商在其大模型服务的协议中规定用户与大模型产品交互的内容会被用来进行大模型的训练36，而在 OpenAI 根据意大利数据保护机构修订的隐私政策中，规定为所有的用户提供了不保留交互记录的选项。37（二）知识产权保护（二）知识产权保护1.输入端：训练数据版权治理规则探索为更好地释放作品数据价值，世界主要经济体积极为人工智能训练提供版权制度保障。韩国、日本、以色列等国家持开放态度。2022年 12 月，以色列司法部发布意见书明确，受版权作品可用于机器学33参见生成式人工智能与数据隐私：入门指南，https:/crsreports.congress.gov/product/pdf/R/R47569.34参见生成式人工智能：数据保护的影响,https:/cedpo.eu/generative-ai-the-data-protection-implications/.35参见 OpenAI隐私政策第 4 条，https:/ 隐私政策，https:/ 重新在意大利开放平台，保证给欧洲的用户和非用户更多的透明度和更多的权利，https:/www.garanteprivacy.it/web/guest/home/docweb/-/docweb-display/docweb/9881490.大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）33习。2023 年 2 月，韩国发布新增长 4.0 推进计划指出，为促进人工智能服务创新发展，需推动版权法修订，允许在数据分析中使用版权作品。5 月，日本政府人工智能战略委员会发布草案规定，人工智能训练数据不受版权法限制，因此被称为人工智能“训练天堂”。美国现有规定提供了一定的解释空间。美国在 2017 年人工智能未来法案中表明了其对大模型开发和数据共享的支持立场38。司法领域中，2023 年 9 月，作为 ChatGPT 发布以来首起关于大模型训练“合理使用”的案例，美国法院在 Thomson Reuters Enterprise Center v.RossIntelligence Inc.一案指出，人工智能训练使用版权作品是否满足作为合理使用关键判定因素的转换性使用，主要取决于人工智能复制目的是为学习语言模式还是重复作品的创新性成果39。目前我国对此则持有保守态度。网信办等七部门发布生成式人工智能服务管理暂行办法规定，大模型服务提供者应当依法开展预训练、优化训练等训练数据处理活动，使用具有合法来源的数据和基础模型；不得侵害他人依法享有的知识产权。著作权法第 24 条中列举的合理使用原则的具体情形，也无法将大规模机器学习行为涵盖在内，在我国大模型训练过程未经许可利用版权作品存在一定侵权风险。著作权法 立法目的不仅在于赋予著作权人专有权以激励作品的创作，促进创新和文化繁荣；更在于平衡社会公共利益与相关主体的利益诉求，促进知识公众传播并保障公众获取知识的权利。为作品38参见人工智能未来法案第 4 节 b.1.e.39参见 Thomson Reuters Enterprise Center GMBH and West Publishing Corp.,v.Ross Intelligence Inc.,Memorandum Opinion,Sep.25,2023,Case No.1:20-cv-613-SB.大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）34数据挖掘使用提供合理使用空间的立法例，主要存在以下考量：一是展现开放姿态，吸引人工智能企业。为避免侵权赔偿而需投入大量金钱以获取授权，生成人工智能系统开发运营商可能将运营基地转移到允许使用版权作品进行训练的国家。二是提高训练数据集质量。出于对高昂许可费用和潜在侵权风险的担心，生成式人工智能系统的开发运营商往往选择公共领域的作品或者经由协议获得的有限作品进行训练。规模和质量有限的数据集会导致模型出现“算法偏见”“内容毒性”等问题。三是提供良性竞争环境，避免行业垄断。授权的高昂费用导致进一步扩大生成人工智能系统开发运营商之间的差距，最终导致“赢者通吃”不公平的竞争环境甚至行业垄断。为抵消版权过度保护可能产生的壁垒效用，可以在兼顾社会公众利益、科技创新发展和著作权保护的基础上，构建更加开放的合理使用制度。2.输出端：人工智能生成物知识产权保护进路展望生成式人工智能基于深度学习等技术实现了人类所理解的知识生产方式的颠覆，并在文化市场与工业应用中展现了巨大商业价值。其独立创作、多元主体参与的知识生产方式不仅给以人类为中心构建的知识产权制度本身带来了冲击，而且也给司法实践带来了新问题。人工智能输出端的治理不仅在于精准赋权以避免公地悲剧，更在于市场主体之间的利益平衡以保障人工智能产业健康发展。生成式人工智能的发展超出各国知识产权制度立法预期，人工智能生成内容可版权性与可专利性存在较大争议。2023 年 9 月，经济合作与发展组织（OECD）发布报告七国集团（G7）生成式人工智大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）35能广岛进程：达成 G7 生成式人工智能共识，报告指出：生成式人工智能对知识产权带来了挑战。国家层面正在调查完全或部分由生成式人工智能创建的内容的知识产权法律地位问题。英国重视人工智能生成物的知识产权保护问题，并做出了积极的尝试。英国版权、外观设计和专利法明确提及计算机生成作品的文学、戏剧、音乐或艺术作品。美国当前实践并不认可人工智能生成物知识产权客体属性。美国联邦巡回上诉法院认为人工智能无法成为发明人，从而驳回人工智能生成技术方案的专利申请。美国版权局版权登记指南同样指出，只有由人类创作的内容才有资格成为作品，不会登记没有人类作者的任何创造性投入或干预随机或自动运行的内容为作品。我国司法实践对人工智能生成物可版权性存在不同见解。在“菲林诉百度案”中，二审法院认为作品的作者范围应当限于自然人，人工智能生成的作品不能构成著作权法上的作品40。在“腾讯诉盈讯案”中，法院认为相关人员个性化安排与选择对案涉人工智能生成物具有决定作用，具有一定的独创性，构成文字作品41。面临大模型所带来的价值冲突，需作为“技术之子”的知识产权制度积极回应。一是对人工智能生成物法律属性予以明确。知识产权客体并未明确排除人工智能生成物，其在一定程度上满足作品与发明构成要件，但是也存在着主体适格、思想价值等质疑。二是厘定权属分配以保障利益公平。目前人工智能生成物的权属分配尚不明晰，英国在版权、外观设计和专利法中，将计算机生成作品的版权授予40参见北京知识产权法院民事判决书，（2019）京 73 民终 2030 号。41参见广东省深圳市南山区人民法院民事判决书，（2019）粤 0305 民初 14010 号。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）36“在作品创作过程中进行了必要安排的人”，但司法实践中对“必要安排的人”尚存争议。OpenAI 公司则在共享和发布政策中提出与 ChatGPT 共同创作的内容归属于用户。三是对相关权利行使作出适当限制。例如，人工智能作品相较于人类作品具备生产效率高、迭代迅速的优势，针对人工智能生成物的权利保护期限是否应当合理调整。（三）伦理问题治理（三）伦理问题治理超越人类控制是大模型的典型伦理风险。大模型潜在的失控风险性，很大程度来源于大模型的“智能涌现”能力，使大模型可能超越人类控制，生成具有各类伦理风险、不服从人类价值观的内容。价值对齐是人工智能伦理治理的重要解决方案。价值对齐即要求人工智能系统的能力和行为与人类的价值观、真实意图、利益以及伦理原则相一致，确保人类与人工智能协作过程中的安全与信任，是让大模型更加安全、可靠和实用的核心议题。大模型价值对齐的实现，需要多种对齐技术和监管治理措施的结合。通过对训练数据的有效干预，从根源层面消除数据蕴含的伦理安全风险；通过人类反馈强化学习（RLHF）、模型可解释性等技术，在模型训练和学习过程中，从模型层面让人工智能理解和遵从人类的价值、偏好与伦理原则；通过对抗测试和内容过滤工具，从使用层面发现模型的潜在伦理安全问题，过滤可能存在伦理风险的模型输出。利用上述多种技术和治理措施的大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）37结合，从人工智能开发和使用流程多个层面上实现价值对齐，创建安全、可靠、实用的人工智能模型。专栏 2：医疗领域人工智能大模型存在的偏见风险2019 年发表在科学杂志上的一项具有里程碑意义的研究发现，一种用于预测 1 亿多人医疗需求的算法对黑人患者存在偏见。该算法依靠医疗支出来预测未来的医疗需求。但由于历史上黑人患者获得医疗服务的机会较少，他们往往花费较少。因此，根据该算法，黑人患者的病情必须严重得多，才会被推荐接受额外护理。42如果大模型的训练数据集中存在样本不平衡、歧视、偏见、歪曲表述等内容，由此产生的模型可能会无意中学习和传播此类偏差，输出对某些群体的刻板印象或负面关联的信息，从而引发医疗领域的偏见现象，加剧歧视和社会不公平性。2023 年 5 月，世界卫生组织发布呼吁注重健康，确保人工智能安全且合乎伦理一文，文章指出要慎用人工智能生成的大型语言模型工具，以保护和促进人类福祉、安全和自主，并维护公众健康。人类反馈强化学习（RLHF）是一种将人类反馈与强化学习相结合训练人工智能系统的先进方法。在工作原理方面，RLHF 可分为基础模型训练、收集人类反馈、强化学习和迭代过程四步。基础模型训练阶段，主要通过监督学习方式对给定的输入预测正确的输出；收集人类反馈阶段，人类训练师根据模型生成的不同输出、操作的质量或正确性对其进行排名；强化学习阶段，结合人类训练师提供的反馈进42参见 https:/www.science.org/doi/10.1126/science.aax2342大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）38一步微调和优化模型，提高模型性能；迭代阶段，通过不断重复收集人类反馈和强化学习完善模型，提升模型性能。因此，强化学习阶段纳入人类反馈，帮助模型捕捉细微差别和偏好，具有多方面优势：一是提升模型性能，促使模型产生更准确、连贯且与上下文相关的响应；二是减少模型偏见，收集人类反馈和完善模型迭代的过程有助于纠正或缓解初始训练数据集中存在的偏见歧视等问题；三是增强模型安全性，RLHF 允许人类训练员引导模型避免生成有害或不需要的内容，从而有助于开发更安全的人工智能系统。OpenAI 在其最先进的ChatGPT 和 GPT-4 模型中均使用了人类反馈强化学习技术。RLHF 技术仍然面临部分挑战，一是可扩展性不强，由于该过程依赖人类反馈，将其扩展到更复杂的模型中时需要耗费大量资源。二是主观一致性有待统一，人类反馈受培训师自己的价值观影响，如何建立共识机制至关重要。三是长期价值调整难度大，确保人工智能系统长期与人类价值观保持一致是一个需要解决的挑战。总而言之，RLHF 是人工智能训练中的一种变革性方法，随着人工智能领域的不断发展，投资 RLHF 等技术的进一步研究和开发至关重要，以确保创建不仅强大而且符合人类价值观和期望的人工智能系统。提升大模型的可解释性是价值对齐的重要技术手段。在大模型具备用语言解释推理过程和输出结果的基础上，可要求大模型用符合人类理性的思维进行推理，生成符合人类价值观的内容。学术界积极探索和落地可解释性大模型技术。包括新泽西理工学院、约翰斯霍普金斯大学、上海交大、百度等中美多家研究机构联合发布了大模型可大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）39解释性技术的综述，分别对传统的 fine-tuning（微调）模型和基于prompting（提示）的超大模型的可解释性技术进行了全面的梳理。其中，基于传统微调范式的模型的可解释技术包括特征归因方法、基于注意力机制的解释方法、基于样本的解释方法、基于自然语言的解释方法、分析模型表示和参数的探测方法、神经元激活分析方法以及基于概念的方法；基于微调范式的可解释技术则包括分析模型新任务理解能力的方法、分析大模型少样本学习能力的方法、分析大模型思维链能力的方法、分析对齐微调作用的方法、分析大模型“幻觉”产生原因的方法。2023 年 3 月欧洲标准化组织 ETSI 亦提出有关人工智能透明度和可解释性的标准规范，旨在生成更多可解释的模型，同时保持高水平的性能，以创造人类用户能够理解、适当信任和有效管理新一代人工智能合作伙伴。价值对齐自下而上获得各国政策法律认可。头部企业正在积极探索价值对齐解决方案。例如，OpenAI 宣布成立一个新的 AI 对齐团队，目标在 4 年内研究出让 AI 系统实现价值对齐和安全的方案，并投入20%算力资源支持该工程。凤凰卫视发布首批“正向价值对齐数据集”和“中文访谈对话数据集”，推动 AI 数据领域华语数据的丰富与共享，为中华文化的传承与传播提供解决方案，让 AI 与中华文化认知对齐更简单。价值对齐也已经写入部分国家政策文件。美国行政令要求开发任何对国家安全、经济安全、公共健康和安全构成严重风险的人工智能模型的科技公司在训练模型时必须通知联邦政府，并且必须共享所有红队安全测试的结果。欧洲议会通过人工智能法案法律大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）40草案，禁止实时远程生物识别技术；要求 OpenAI 和谷歌等公司必须进行风险评估，并披露更多用于训练模型的数据。（四）信息内容治理（四）信息内容治理对用户的信息披露是应对信息内容风险的重要工具。布鲁金斯学会发布应如何监管生成式人工智能？一文指出，对生成式人工智能的监管可以从良好的消费者信息披露开始，更多的透明度和问责制必须是任何监管框架的核心。文章建议美国可参照食品和药物管理局的标签指南或将能源之星认证（Energy Star Rating）系统引入人工智能。美国针对大模型标识制度形成了部分立法提案。2023 年 5 月，美国众议员伊维特克拉克（Yvette Clarke）提出真实的政治广告法案，对竞选广告提出人工智能生成内容披露要求。6 月，美国众议员里奇托雷斯（Ritchie Torres）提出人工智能披露法案，提议在任何人工智能生成的内容中添加披露声明。欧盟人工智能法案提出大模型披露（标识）要求。即要求大模型类别的基础模型必须确保透明度，披露内容是由人工智能生成的。欧盟标识制度相较于中国标识制度，尚处于颗粒度较大的笼统要求阶段，对于义务的履行与落实尚未出台具体的实践标准。我国已经前瞻性地构建了较为落地的大模型标识规范。包括生成式人工智能服务管理暂行办法互联网信息服务深度合成管理规定生成式服务内容标识方法等，围绕文本、图片、音频、视频四类生成内容给出了内容标识方法，对提示文字的位置、大小、所含信息等作出标准化要求。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）41企业层面，国内外企业纷纷积极响应标识义务。一是企业发布内容标识平台规则。知乎、抖音、小红书等平台根据生成式人工智能服务管理暂行办法规定，探索发布大模型内容标识的规则，例如抖音发布“特定内容需主动添加标识”的公告，鼓励创作者尊重事实、发布客观真实信息，同时对于特定信息，应以“内容标识”的形式提供充分的说明。二是推进研发新的标识工具，例如，TikTok 于 2023年 9 月推出了帮助创作者标记其 AI 生成内容的一款新工具，还将开始测试自动标记 AI 生成内容的方法。三是行业协同履行标识义务。谷歌、微软、OpenAI、亚马逊、Meta、Anthropic 等美国 AI 巨头公司在白宫做出自愿承诺，同意在音频和视频内容上使用水印来帮助识别人工智能生成的内容。四是为用户明确义务要求。知乎于 2023 年 4月发布关于应用 AIGC 能力进行辅助创作的社区公告，要求创作者发布大模型生成的内容时需要主动使用“包含 AI 辅助创作”的标签进行声明，否则将被限流。采取分级分类监管思路，赋予大型平台额外责任。一是依据平台用户规模进行分级管理。欧盟于 2023 年 8 月刚生效的数字服务法案中，将平台划分为一般平台和大型平台两级。其中，用户规模超过欧盟人口 10%（即 4500 万）的平台被界定为大型平台，相比一般平台，须在风险管理、合规审计、监管合作等方面承担额外义务。英国正在审议的在线安全法案草案中也采取了类似思路，提出应对具有足够覆盖范围与用户规模的网络社交平台给予特殊监管。二是按照内容危害属性、平台受众对象等进行多维度分类管理。英国在线大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）42安全法案草案中，将网络社交平台信息内容划分为非法内容和合法但有害内容两类，并要求大型平台采取额外措施，保护用户免受合法但有害内容侵害。对于网络社交平台面向未成年人提供服务的情形，欧盟、英国法案中均明确提出特殊监管要求。如 TikTok 在监管压力下已下架针对 13 至 17 岁青少年的个性化广告推送。四、把握全球大模型治理最新动态趋势（一）美国从松散碎片式治理逐步趋向体系化治理（一）美国从松散碎片式治理逐步趋向体系化治理美国存在行政监管、立法、司法三条重要的 AI 治理线条。在司法层面，美国法院判例在塑造美国 AI 治理规则方面发挥重要作用，但当前除在知识产权领域外，尚未出现大模型相关直接司法诉讼。相比之下，政府监管和国会立法则呈现显著加速治理态势。行政监管方面，拜登政府密切关注大模型风险，各部门监管动作频频。一是拜登政府发布多项政策文件，奠定“重塑人工智能全球领导地位”总基调。2022 年 10 月，发布人工智能权利法案蓝图，其中包含五项基本原则，分别为安全有效的系统、算法歧视保护、数据隐私、通知和解释、人工替代方案，反映了拜登政府对私营公司和政府机构鼓励采用人工智能技术的原则设想。2023 年 10 月，拜登签署安全、稳定、可信的人工智能行政令（以下简称行政令），包括了人工智能安全和可信标准、推动创新和竞争、支持劳工、促进公平和公民权利、维护消费者等群体的权益、保护隐私、确保政府负责有效使用人工智能、提升美国在海外的领导力等八个部分。二是白宫开展相关治理行动，并对全球输出相关实践理念。2023 年 7 月和 9大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）43月，白宫先后宣布分两批召集谷歌、微软等共十七家 AI 头部企业，推动企业作出自愿承诺，包括开发让消费者能够辨别 AI 生成内容的方法，聘请独立专家评估工具的安全性，与外部行业分享管控 AI 风险的技术经验，允许第三方查找并报告其系统漏洞，报告其技术的局限性，优先研究 AI 在歧视和隐私方面的社会风险，以及发展 AI 以解决气候变化和疾病等社会挑战，并将其推行至澳大利亚、英国、尼日利亚等多个国家。美国行政令提出扩大多双边合作、开发国际标准等方式，强化人工智能领域国际合作,要求白宫和商务部领导建立强有力的人工智能国际框架，与国际合作伙伴和标准组织加快重要AI 标准的开发和实施。三是各部门多管齐下探索大模型监管。商务部、联邦贸易委员会在各部门中作用尤为突出。商务部下属机构国家电信和信息管理局（NTIA）发布 人工智能问责制政策征求意见稿，征求公众对“支持发展人工智能审计、评估、认证和其他机制以建立对人工智能系统的信任”的政策的反馈。商务部下属国家标准与技术研究院（NIST）发布人工智能风险管理框架，成为美国人工智能治理的事实规则。美国联邦贸易委员会发布消费者保护指南，强调委员会积极履行监管生成式人工智能的责任，保护竞争和消费者权益。其中包括了人工智能可能被视为欺骗的示例，以及评估算法公正性的维度。美国消费者金融保护局（CFPB）于 9 月发布了贷款人在使用人工智能和其他复杂模型时必须遵守的法律指南。行政令是近期美国人工智能治理的重要行动，美国行政监管出现重大制度突破并日趋体系化。一是风险关注点有所转变。美国对大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）44人工智能治理的问题焦点从偏见歧视、数据隐私扩展至更底层的人工智能技术对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。二是首次提出硬性监管效力的备案制度。行政令援引国防生产法，要求开发任何对国家安全、国家经济安全或国家公共健康和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时就得通知联邦政府，并且必须分享安全测试结果和相关数据。三是广泛动员联邦层面的监管部门出台技术指引。除商务部、联邦贸易委员会外，行政令提及国土安全部、能源部、司法部、卫生与公众服务部等联邦政府机构，被称为全球人工智能治理中“最重量级”的政府行动。行政令要求相关部门对数字水印、红队测试等出台指引文件，规范相关技术工具和治理举措。立法方面，大模型技术浪潮下，美国从州层面立法走向人工智能联邦立法雏形。一是州层面从多角度为人工智能立法提出立法建议。在 2023 年的立法会议上，至少有 25 个州、波多黎各和哥伦比亚特区提出了人工智能法案，15 个州和波多黎各通过了决议或颁布了立法。例如，美国康涅狄格州通过了关于人工智能、自动决策和个人数据隐私的“SB 1103 法案”。路易斯安那州通过决议，要求技术和网络安全联合委员会研究人工智能对运营、采购和政策的影响。二是联邦层面出现多个立法提案。以布卢门撒尔为代表提出的两党人工智能立法框架旨在建立严格的 AI 监管蓝图，其中包括设立由独立监督机构管理的许可制度、落实开发者问责制、捍卫国家安全和国际竞争、确保 AI 系统透明度以及保护消费者和儿童权益。以舒默为代表提出大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）45的安全创新立法框架包含五大核心政策目标，涵盖安全、问责、与民主价值观保持一致、可解释和创新。三是美国频繁召开立法听证会进行立法讨论。在有关两党人工智能立法框架的听证会上，有建议要构建与 AI 技术相匹配的监管架构，并设立新的联邦机构来协调 AI 治理工作。在问责方面，有专家建议利用和发挥美国已有的措施实现问责制和确保透明度。还有建议引进“安全刹车”机制，通过实质性禁令来限制权力滥用。在有关该安全创新立法框架的闭门简报会上，提到的建议包括建立新的联邦机构监管 AI，鼓励 AI 人才移民美国等。（二）欧盟继续发挥人工智能治理领域布鲁塞尔效应（二）欧盟继续发挥人工智能治理领域布鲁塞尔效应欧盟在人工智能治理方面处于领先地位，力图保障本土数字主权与信息安全、提升人工智能规则制定国际话语权，影响全球数字治理规则。针对 ChatGPT 的滥用问题，通用数据保护条例成为欧盟正式通过人工智能法案之前的“监管利器”。2023 年 3 月 31 日，意大利个人数据保护局率先宣布暂停ChatGPT在意大利境内提供服务，成为首个禁用 ChatGPT 的欧洲国家。监管机构列出四项违反欧盟通用数据保护条例的事由，包括训练数据缺乏合法性基础，提供虚假或错误的用户个人信息，存在数据泄露风险，缺乏用户年龄核查机制等。意大利此次监管行动引发了德国、爱尔兰等其他欧盟国的密切关注。德国、爱尔兰的数据保护机构与意大利个人数据保护局沟通，以了解其行动的依据。爱尔兰数据保护部门负责人表示，监管机构还大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）46需要时间制定正确的监管措施，以免仓促实施任何“站不住脚”的禁令。欧盟希冀通过人工智能法案继续发挥布鲁塞尔效应，实质影响全球规则走向。2023 年 6 月 14 日，欧洲议会以压倒性多数投票通过人工智能法案，进入欧洲议会、欧盟理事会、欧盟委员会三方谈判的最后立法阶段。一是确立了基于风险的分级监管制度，根据风险等级提出不同义务要求。法案将人工智能系统的风险等级分为不可接受的风险、高风险、有限风险以及极低风险四类，并根据风险程度的高低配备不同程度的监管手段。四类风险等级覆盖的应用场景如下表。风险等级风险等级应用场景应用场景监管措施监管措施不可接受的风险1.采用超越个人意识的潜意识技术或有目的的操纵或欺骗技术，其目的是通过损害作出知情决定的能力来实质性地扭曲该人的行为；（5.1（a）2.用特定群体在年龄、身体、经济状况、社会地位等方面的弱点，其目的是损害或实质性扭曲该人或该群体的系统；3.基于敏感属性或特征的生物识别分类系统；4.用于社会评分的系统或根据自然人或群体的社会行为或个性特征对他们进行分类的系统5.在公共场所使用“实时”远程生物识别系统，以用于：评估自然人犯罪或再犯罪的风险，或预测刑事或行政违法行为的风险；通过无针对性的面部图像抓取来创建或扩展面部识别数据库；在执法、边境管理、工作场所和教育机构中推断自然人的情绪禁止在欧盟市场投入使用违反者将被处以最高 4 千万欧元的行政罚款或其上一财政年度全球年总营业额的 7%，以较高者为准高风险1.作为产品安全部件使用的系统，或该系统本身就是被欧盟协调立法范围所涵盖的产品，且其入市前：建立和维护风险管理制大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）47表 1 欧盟人工智能法案人工智能系统风险等级及监管措施分类表二是将高风险人工智能系统作为监管重点。为此，草案针对高风险人工智能系统规定了从入市前到入市后的全生命周期合规要求，并对高风险人工智能系统价值链上的多方参与者规定了不同程度的义务，其中系统提供者需要承担最严格的义务。具体而言，入市前，提供者的义务包括（第 16 条）：建立和维护风险管理制度的义务，风险管理制度应该涵盖人工智能系统的整个生命周期，并应包含（a）识别和评估已知和可预见的风险、（b）评估上市后风险、（c）采取针对性风险解决措施三个步骤；数据治理义务，应在满足一定质量标准的数据上进行训练，采取措施缓解可能的数据偏见，使数据具有代表性、准确性和完整性；制作技术文档的义务，用于主管机构据以评估系统的合规表现；配备运行日志的义务，系统在设计和开发时根据法律需要接受第三方机构的健康和安全风险评估才可以进入市场2.符合高风险等级标准且用于下述领域的独立人工智能系统：生物识别和基于生物识别的系统；关键基础设施的管理和运作；教育和职业培训；就业、工人管理和获得自营职业；获得和享受基本的私人服务和公共服务及福利；执法工作；移民、庇护和边境管制管理；司法行政和民主进程度；数据治理；制作技术文档；配备运行日志；通过合格评估程序；入市时：系统注册；贴上欧盟CE 标志；入市后：部署后市场风险监测系统；采取纠正措施有限风险1.与人类互动的系统2.情绪识别系统3.生物特征分类系统4.生成或操纵图像、音视频等内容的系统透明义务要求极低风险允许自由使用人工智能的电子游戏或垃圾邮件过滤器等应用不做干预大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）48应该有自动记录功能（日志），用于持续追踪和监测系统的风险；通过合格评估程序，提供者应确保系统在投放市场或投入使用之前通过相关的合格/符合性评估程序（conformity assessment procedure），由评定机构对人工智能系统是否满足法案第二章所规定的各项要求进行验证。进入市场时，提供者应当：将系统在欧盟数据库中注册（第51 条）；贴上实体/数字形式的欧盟 CE 标志（欧洲共同市场安全标志）；进入市场后，提供者应当履行：部署后市场风险监测系统（post-market monitoring system）的义务，用于收集、记录和分析系统在整个生命周期内运营性能数据；采取纠正措施的义务，提供者如果认为或有理由认为系统在投入市场后不合规，应立即采取撤回、失效、召回、通知其他参与者等纠正措施。三是探索监管工具创新。例如，引入监管沙盒制度，即要求各成员国在 AI 系统开发和上市前的有限时间内建立一个受控的实验和测试环境，使得沙盒参与者能够在获得特定法律条款或合规流程的豁免的情况下使用个人数据来促进人工智能创新，一方面减少企业在技术开发早期的合规成本，另一方面也有利于监管机构给予动态监督和指导，加速监管制度的完善。2022 年 6 月，西班牙政府和欧盟委员会提出了欧盟首个人工智能监管沙盒项目，旨在为中小企业利用人工智能创新创造良好环境，并且为正在快发展中的人工智能找到最佳的监管方式。目前该试点向其他成员国开放，其监管沙盒测试结果将在2023 年下半年西班牙担任欧盟理事会主席国期间公布。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）49欧盟人工智能法案对基础模型治理树立了风向标。一方面，欧盟就生成式人工智能是否应列为高风险作出妥协。2022 年 12 月，欧盟理事会在提案中加入通用目的人工智能的概念。2023 年 2 月，相关部门建议没有人类监督的情况下生成复杂文本的 AI 系统（例如ChatGPT、Dall-E 等）应被列为“高风险”。2023 年 5 月，“欧洲合作观察”调查显示，微软、谷歌等游说将 ChatGPT 等 AI 工具排除在高风险 AI 系统监管范围之外。OpenAI 首席执行官 SamAltman 巡回欧洲，主张将 ChatGPT 排除在高风险系统之外。2023 年 6 月，草案将基础模型（包括 AIGC）单列一项，从高风险 AI 清单中移除。另一方面，法案草案细化落实基础模型治理，对类似于 ChatGPT 的基础模型施加了若干义务要求。例如，法案第 28b 条要求，一是评估要求，基础模型的提供者应当评估基础模型是否在其生命周期都保持适当的性能、可解释性、可更正性、安全性（c 款）。二是备案要求，基础模型应在进入市场前在欧盟数据库注册（g 款）。三是其他透明度要求。基础模型提供者应加强人工智能生成内容的披露要求、防止模型生成非法内容、发布受版权法保护的训练数据的使用情况摘要、公开训练数据来源等。（三）英国力图以促进创新的监管方法引领全球治理（三）英国力图以促进创新的监管方法引领全球治理在国家背景上，英国的 AI 发展实力位居世界前列。英国 AI 企业数量占欧洲总数的三分之一，并有 Deepmind 等前沿代表，拥有艾伦图灵研究所、牛津互联网中心、帝国理工学院等世界领先的高校与研究机构，技术人才优势显著。在战略层面，英国致力于将自身打大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）50造为全球人工智能创新中心和发展高地。得益于脱欧后更为广阔的政策空间和立法主动权，英国正在“强硬的欧盟”模式和“较少干涉的美国”模式之间寻求平衡点，为 AI 产业战略配套有利的政策环境。英国以安全为监管落脚点，积极探索促进创新和竞争的人工智能监管方案，在治理路径上体现出有别于欧美的特色。一是从宏观层面阐明促进创新的监管政策方向。2023 年 3 月，科学、创新和技术部（DSIT）发布促进创新的人工智能监管方法白皮书。治理方法上，初期不采取严格法律责任的人工智能监管框架，而选择支持创新的灵活治理路径，利用现有法律框架实施监管，避免严格繁重的新立法阻碍创新；优先考虑如指南、行业标准等缓和的干预措施；主张敏捷治理，实时评估监管框架执行情况，以高适应性的迭代方式及时改进。治理内容上，不针对特定技术或全行业，而关注人工智能部署中可能产生的结果，特别是已发生、可识别的高风险，采取相称监管措施。监管机构上，保证跨部门一致的监管承诺，降低企业合规负担，（1）依托现有监管机构，在各自专业领域内有效执行监管原则；（2）在政府内部构建新的“中央职能”支持工作并确保协调性和一致性，暂不建立新的专门监管机构；（3）开发跨机构的监管沙盒和测试平台，以支持创新者将尖端产品推向市场。二是率先基于竞争视角，探索基础模型对市场竞争和消费者的影响，创造良好竞争生态。2023 年 9月，市场和竞争管理局（CMA）发布了人工智能基础模型初始报告，确保竞争和消费者保护在基础模型开发和部署中的驱动作用。报告指出，（1）在基础模型开发中，大型科技公司在专有数据、计算大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）51能力等方面的优势可能构成市场壁垒，阻碍竞争；（2）在医疗、教育等下游服务市场，应保障用户有效选择和切换的能力、数据的可移植性，限制上下游垂直垄断；（3）基础模型应更符合消费者利益，明确责任主体、提供正确且充分的信息供消费者了解并选择基础模型。基于此，报告提出问责制、可及性、多样性、灵活性、充分选择、公平交易、透明度等确保基础模型市场竞争性的原则，并指出大规模并购、滥用市场支配地位、过度封闭的生态系统、捆绑搭售等反竞争行为可能危及上述原则。三是成立人工智能基础模型工作组，推进安全可靠的人工智能开发。2023 年 4 月，英国政府宣布投入 1 亿英镑初始资金建立基础模型工作组,旨在通过强化人工智能基础模型的发展和应用，提升英国战略技术上的全球竞争力。在实施计划上，工作组将汇集政府和行业专家每月直接向英国首相和技术部长报告，在六个月内启动第一批针对公共服务的试点项目，力图将英国打造为基础模型及其经济应用全球领导者和人工智能安全的“全球旗手”。在国际合作层面，英国试图通过人工智能安全峰会打造全球人工智能监管的地理中心。一是峰会致力于支持国际包容性的前沿人工智能安全科学研究网络，涵盖并补充双边乃至多边合作，为决策和公共利益提供科学参考。在国家层面，各国应重视创新并采取相称的治理和监管方法，根据不同国情和法律框架进行风险分类，制定基于风险的政策；在国际层面，识别共同关注的人工智能安全风险，建立对风险共同的科学理解。二是发布关于人工智能安全的布莱切利宣言，促成各国对人工智能的机遇和风险、以及在安全领域采取协作的共大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）52识。全球二十八个国家共同的宣言指出，当前迫切需要借助新的全球合作了解和集体管理潜在人工智能风险，以人为中心、以安全的方式设计、开发、部署和使用人工智能。在风险共识上，（1）前沿人工智能的特殊安全风险，使通用模型和基础模型可能造成严重甚至灾难性的伤害，因此加深理解和采取行动尤为紧迫；（2）人工智能产生的许多风险具有国际性，需要通过国际合作解决。三是设立全球首个人工智能安全研究所，负责测试前沿人工智能的安全性，以巩固英国作为人工智能安全世界领导者的地位。英国政府宣布与美国、新加坡、谷歌、DeepMind 等国家和企业合作，设立全球首个人工智能安全研究所。研究所旨在争取世界领导人和主要人工智能公司的集体支持，使英国占领人工智能安全的中心地位。其主要工作是，在新型人工智能发布前后开展涵盖所有风险的测试，以消减人工智能模型潜在的危害。四是制定前沿人工智能模型的安全测试计划，建立对前沿人工智能能力和风险的共同理解。英国联合在人工智能领域领先的国家政府首脑与开发公司代表商定：（1）政府和企业合作开展前沿人工智能安全测试，确保模型部署前后的安全，以应对关键的国家安全和社会风险；（2）各国政府达成共识，投资公共部门的安全测试及其他安全研究，并适时考虑共享评估结果、制定共享标准，为未来人工智能安全方面的国际合作奠定基础。（四）国际组织在大模型治理国际合作中各显其能（四）国际组织在大模型治理国际合作中各显其能当前，人工智能治理问题在全球范围内引起了各大国际组织的密切关注。以联合国、G7 集团、金砖国家为代表的涵盖发达国家与新大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）53兴市场等各类型经济体的国际组织，均在通过发布文件、举办会议、磋商合作等方式，积极参与人工智能监管体系与国际合作模式的构建。一是联合国成为推动人工智能全球监管合作的重要机制。发布系列文件助力全球伦理共识落地。2023 年 5 月生成式人工智能在教育和研究中的应用指南为人工智能伦理教育应用建立政策框架。6月与欧盟签署协议，预计拨款 400 万欧元帮助部分欠发达国家建立相关法案，落实教科文组织人工智能伦理建议书。10 月与欧盟改革总干事和荷兰数字基础设施管理局合作，分析人工智能监管落地设计。支持成立跨国监管与咨询机构。6 月推动成立国际人工智能监管机构，定期审查相关治理工作。10 月成立高级别人工智能咨询机构，呼吁全球性、多学科、多利益相关方对话。健全全球安全风险应对机制。5 月发布我们的共同议程政策简报“全球数字契约”，以落实人工智能等新兴技术治理为目标，立足当前全球技术发展和市场应用间的治理差距和潜在红利，强调各国合作确定、减轻风险的必要性。7 月在纽约召开人工智能风险问题会议，首次正式讨论该议题，凸显全球关注的态势。此外，“新和平纲领”针对人工智能治理提出建议，尤其呼吁在 2026 年前完成有法律约束力的国际文书谈判工作，以禁止在没有人类控制或监督的情况下运行致命自主武器系统。二是 G7 峰会推进构建一致且互操作性的人工智能监管规则。2023 年 5 月，七国集团（G7）领导人在日本广岛举行年度峰会，就包容性人工智能治理和互操作性展开国际讨论，以实现构建值得信赖大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）54的人工智能、符合共同民主价值观的共同目标。此前，美国战略与国际问题研究中心（CSIS）发布在 2023 年 G7 峰会推进人工智能治理合作报告指出，人工智能的突破性发展使其成为当前发达国家有效应对劳动力短缺的重要方式，国际间一致且可互操作的监管框架对其持续进步和高效应用至关重要。为在发达民主经济体中实现一致且可互操作的人工智能监管，报告建议：（1）统一人工智能监管框架的规范和概念，在核心原则、基本术语和关键领域等方面达成共识。（2）合作制定人工智能技术标准，建立互认框架，提升跨司法辖区定义的一致性和协调性。（3）达成良好且道德的人工智能原则共识，构建可互操作、平衡、互认的人工智能监管方案。总体上，G7 集团聚焦人工智能技术革新对发达国家经济现状和未来发展的影响，尤其关注人工智能监管格局分散的现实风险和潜在挑战，并以此为基础推进合作。三是金砖国家在人工智能合作上的优势凸显。以新兴市场和发展中国家为代表的金砖 11 国在人工智能领域具有丰富应用场景、良好产业基础、先进治理经验和广阔合作前景，是国际人工智能治理的重要力量。巴西 2021 年发布人工智能战略，提出人工智能开发和使用原则。南非发布“非洲人工智能蓝图”，积极引领相关战略合作，推进人工智能在农业、医疗保健、教育、金融、能源交通与气候变化领域的应用。沙特阿拉伯 2020 年发布国家数据和人工智能战略，2022年发布人工智能道德准则，提出将人工智能伦理融入其系统全开发周期。印度 2015 年发布“数字印度”战略，2018 年国家人工智大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）55能战略提出由政府推进标准化负责任的人工智能开发，2023 年提出以市场为核心发展人工智能。此外，埃及、埃塞尔比亚、俄罗斯等国也通过举办会议、发布战略等方式拓展人工智能技术与治理。当前，应加强金砖国家人工智能治理多边合作机制，分类推进双边合作，更好地发挥其在全球人工智能治理中的积极作用。在合作上，以元首外交引领人工智能合作，形成以元首会晤为引领，以部长级会议为支撑的合作机制；具有深化人工智能合作的良好基础，已在经贸、科技、农业、教育等数十个领域务实合作，形成共同推动制定合作协议、行动计划等多层次合作架构，围绕人工智能也已开展多种合作。五、探索我国大模型治理的主要落地工具有效治理人工智能，离不开可行的治理工具和技术手段。加强对大模型的有效管理，可从事前算法备案、事中风险评估、事后溯源检测等方面出发，进一步探究应对大模型产品的不可控及滥用风险的方法，逐步完善大模型治理体系。（一）事前备案（一）事前备案算法备案作为算法治理体系的重要监管内容，是算法透明度要求的落地方式之一，旨在保护用户权益，维护产品安全和信息安全。当前，各国均已就大模型产品算法备案作出探索，并进行前期实践。1.大模型备案制度现状我国生成式人工智能服务管理暂行办法提出算法备案要求。其中第十七条提出，提供具有舆论属性或者社会动员能力的大模型服务的，应按照互联网信息服务算法推荐管理规定履行算法备案和大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）56变更、注销备案手续。大模型服务提供者可在互联网信息服务算法备案系统中填报主体、算法、产品相关信息，完成填报手续。算法是算法备案的基础填报单元和备案编号的承载对象，主要分为基础属性信息与详细属性信息两部分内容，其中基础属性包括算法名称、角色、应用领域、算法安全自评估报告和拟公示内容等信息，算法详细属性包括算法数据、算法模型、算法策略、风险与防范机制等内容。填报者应以算法为锚点，填报并关联使用算法的产品及功能。以“文心大模型算法”为例，以“北京百度网讯科技有限公司”作为填报主体，应填报其主体、算法相关信息，并关联使用“文心大模型算法”的“文心一言（APP、网站）”产品。审核通过后，备案编号将以算法为载体发放至备案主体，主体应在其对外提供服务的网站、应用程序等显著位置标明其备案编号并提供公示信息链接。2.我国备案制度落地实施截至 2023 年 11 月，国家互联网信息办公室已发布两批深度合成服务算法备案编号共 151 个，其中生成式人工智能算法备案编号 100个，包括服务提供者角色备案编号 64 个，服务技术支持者备案编号36 个。从备案主体角度出发，已发放备案编号的主体覆盖 11 个省份，北京、广东、浙江、上海四个省市占据生成式人工智能算法备案总数的 87%。从备案算法角度出发，文本生成类占据生成式人工智能算法备案总数的 54%，图像生成、音频生成、视频生成类占据生成式人工智能算法备案总数的 38%。从产品及服务角度出发，备案产品涉及各类文本、图片、语音、视频、虚拟人像等生成合成场景，广泛应用于大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）57电商、金融、医疗、教育等领域。在面向 C 端应用领域，以“WPSAI文本生成算法-1”为例，WPS 推出了中国协同办公赛道上首个生成式AI 应用 WPS AI，当前 WPS 已经具备全新升级的智能文档、智能表格、PPT 演示等便捷功能。在面向 B 端应用领域，以“达摩院交互式多能型合成算法”为例，达摩院推出的大模型应用于开放域多模态内容生成场景，服务于问答、咨询类的企业端客户，通过 API 提供根据用户输入生成多模态信息的功能。当前，“文心大模型算法”、“云雀大模型算法”、“讯飞星火认知大模型算法”等大模型算法已相继完成备案。（二）事中全流程评估（二）事中全流程评估在大模型治理中，风险评估是保障其合规性的关键环节之一，亦是保障技术安全和输出内容安全的重要手段。包括我国在内的主流国家均对此类产品的安全风险评估的实施作出了积极探索。1.我国评估制度现状从制度设计来看，我国大模型服务在上市前及运行中需开展安全评估，生成式人工智能服务管理暂行办法第十七条规定，提供具有舆论属性或者社会动员能力的大模型服务的，应当按照国家有关规定开展安全评估。对具有舆论属性或者社会动员能力的信息服务开展安全评估的要求始于 2017 年 12 月 1 日公布的 互联网新闻信息服务新技术新应用安全评估管理规定，又被称为“双新评估”，后在2018 月 30 日公布的具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定中进一步完善明确，对信息内容安全风险的关切是大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）58评估的核心出发点。标准层面，我国已经出台针对算法安全评估国家标准，尚未出台独立的大模型评估标准或规定。中国电子技术标准化研究院、中国科学院计算技术研究所联合 33 家单位，共同研制发布了信息安全技术 机器学习算法安全评估规范，包括评估准备、评估方案、评估执行、评估结论、评估报告等内容指引。中国人工智能产业发展联盟起草大模型训练模型技术和应用评估方法，探索相关可控可信的具体规范要求，针对大模型的评估标准业界均在探索制定中。2.评估制度落地情况及问题从评估实践来看，目前学界业界发布了各类评测工具和评测平台。现阶段的大模型测评集侧重对大模型能力强弱进行评测，包括中文语言理解能力、中文知识运用和推理能力等，数据来源主要是各类考试，数据形式主要为选择题、判断题等客观题形式。在大模型安全测评方面也有了一些尝试，例如，清华 CoAI 小组推出中文大模型安全评测平台43，针对大语言模型伦理安全问题提供评测服务；中国信通院建立相关公共服务平台，开展大模型安全防范能力系列评估规范和评测；智源人工智能研究院建立“能力-任务-指标”三维评测框的 FlagEval天秤大模型评测体系及开放平台44；蚂蚁集团发布了大模型安全一体化解决方案“蚁天鉴”，包含大模型安全检测平台“蚁鉴 2.0”和大模型风险防御平台“天鉴”。43参见 http:/115.182.62.166:18000/44参见 https:/ 年）59实践中，我国大模型技术社会化测评还存在一些问题，从评估技术来看，一方面是由于评估内容较多，缺乏高效且全面的评估工具、系统等技术；另一方面大模型测评尚未形成统一的评价方式与指标体系，评价的一致性和客观性还需要进一步论证。从评估市场来看，科研机构、高校院所等领军主体各自为战现象较为突出，存在评估标准过多、榜单刷分注水严重、评估结果差异大等问题。例如，某大模型在 SuperCLUE 榜单中排名第十，而在知名咨询公司 IDC 的2023 AI大模型技术能力评估报告中则排名靠前。3.欧美路径迥异的评估监测工具方案美国针对大模型产品或服务上市的评估目前处于探索阶段，当前主要采用社会化评估的方式。首先，美国政府已在事前评估方面进行了一些探索，并试图以立法形式固定成果，但并不顺利。2022 年 2月，美国多位议员提出2022 算法问责法案（草案），以此构建算法影响评估机制，要求科技企业在使用自动化决策系统做出关键决策时，对偏见、有效性和相关因素进行系统化的影响评估，并确立联邦贸易委员会（FTC）作为评估主体，以内容、数据、网络、经济、军事安全等为审查内容，形成政府指导、企业提交报告、建立 FTC数据库并公示企业报告等一套流程。该法案具有里程碑意义，但迄今为止尚无实质性进展。其次，大模型产品快速应用发展促使政府尝试引导社会化评估以增强公众对新技术的信任。2023 年 4 月，美国商务部国家电信和信息管理局（NTIA）发布人工智能问责制政策征求意见稿，重点关注如何标准化评估、多项目标之间的平衡、实施大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）60问责机制的难度等问题，并围绕模型代码可靠性、生成信息安全性、攻击抵御能力、外部工具交互安全性等开展全面评估。美国白宫亦推动 OpenAI、谷歌、微软等企业在 DEFCON 计算机安全会议上开放模型供与会者进行渗透测试、查找漏洞。DEFCON 的活动将允许数千名社区合作伙伴（黑客、工程师、研究人员等）和人工智能专家对这些模型进行彻底评估，以探索这些模型如何达到 人工智能权利法案和人工智能风险管理框架规则的一致性。欧盟对基础模型的评估与高风险人工智能评估要求有所差异。首先，在 2023 年 6 月欧盟议会通过的人工智能法案妥协案中将基础模型（包括大模型）单列一项，未将其视为高风险人工智能。具体而言，对高风险 AI 的评估，采取严格准入，要求获得 CE 标志，即通过强制性 CE（Conformity With European）标记程序，要求高风险人工智能系统须完成市场准入和认证。具体评估认证则由监管机构指定的具有独立性、相应能力、无利益冲突和满足最低网络安全的要求第三方机构进行。目前对基础模型的评估则要求通过适当的方法进行自评估或聘请独立专家参与，进行模型评估、记录分析，以及在概念化、设计和开发期间进行广泛的测试。（三）事后溯源检测（三）事后溯源检测大模型内容溯源用于解决内容来源判别的问题，一方面判断内容来源于人类还是大模型，另一方面判断内容来源于哪个大模型。溯源检测技术可用于防范生成内容的滥用、对人类撰写数据的污染以及细粒度追踪生成内容的来源。常见的技术手段包括基于隐式标识的检测、大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）61基于内容分布的检测等，其中前者需要大模型服务提供者的参与，后者不依赖于大模型服务提供者。1.标识溯源：基于内容标识检测的风险溯源隐式标识主要指通过修改文本、图片、音频、视频内容添加的人类无法直接感知的标识。隐式标识可通过技术手段从内容中提取，且具有溯源效力，目的在于支撑大模型生成内容的检测和溯源。当前隐式标识已逐渐在大模型领域得到布局和应用。国内发布相关内容标识行业标准提出，利用 AI 技术生成图像、音频、视频内容时，应在内容中添加数字水印标识，以文件形式输出音视图文时，还应在文件元数据中进行数字水印标识。就国内而言，阿里巴巴利用数字水印技术保护大模型生成的音视图文等内容，如在“通义万相”文生图、淘宝 AI 试衣间、淘宝人生等服务生成的图像内容中添加暗水印，在“通义千问”、IdeaLAB、钉钉文档等业务中添加可以抵抗截图的暗水印，达摩院数字人、手淘某 AI 推荐功能等大模型相关服务也已接入暗水印45。就域外而言，Meta 和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）联合开发了 Stable Signature，可将数字水印直接嵌入到AI 自动生成的图片中，防止其被用于非法用途。Stable Signature 生成的数字水印不受裁剪、压缩、改变颜色等破坏性操作影响，能追溯到图片的初始来源，可应用于扩散、生成对抗网络等模型，例如著名文生图软件 SD 和 MJ46。45参见 https:/ https:/ 年）62虽隐式标识使大模型内容具备了基本的溯源追踪能力，但仍面临一定的挑战。从标识对象的角度来看，技术层面上尚无法保证全面性。具体而言，现有大模型标识对象主要是图片或视频，对文字内容进行标识仍存在技术上的难度。从跨平台互通互认的角度来看，大模型标识方案亦未达成统一标准，例如，非同质化通证（Non-Fungible Token，NFT）类大模型标识往往采用较长的哈希标识符，而面向用户生成内容的标识符则通常采用平台随机生成或者用户自主命名的形式。从标识溯及力的角度来看，亦无法实现对内容提供者的追溯。现有大模型标识多将标识作为数据的一部分嵌入生成内容，内容提供者可以控制这些数据的生成和使用，相关责任人仅能追溯到内容使用者而非内容提供者。2.内容溯源：基于内容分布检测的风险溯源大模型检测工具基于生成内容进行溯源，不依赖于标识、生成日志等辅助信息，是落实“以技治技”治理理念的重要内容。社会各界当前已积极开展自动化检测方法与工具的研发探索。从文本检测来看，区分人类和大语言模型生成的文本成为至关重要的问题。大语言模型厂商和研究机构纷纷公布生成内容识别工具。例如，OpenAI 推出名为“分类器”的 AI 生成内容识别器，斯坦福大学推出DetectGPT 方法识别机器生成文本。中国科学院计算技术研究所提出名为 LLMDet 的检测工具，相比于现有检测方法，该工具可定位生成文本来源的基础模型，在确保速度和安全性的同时展示了不错的检测大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）63性能47。同期，北大、华为的研究团队亦提出多尺度学习方案，以改进 AI 生成语料的文本检测器性能48。从图像视频检测来看，多媒体合成技术的检测及溯源需求愈加迫切。2022 年 11 月，英特尔推出深度合成检测工具 FakeCatcher，通过检测血流判断 AI 换脸视频，官方称其可进行实时检测，并在几毫秒内显示结果，在检测人工智能算法制作伪造视频、AI 篡改视频方面的准确性达 96%。哈工大（深圳）和南洋理工的研究人员提出了检测及定位多模态媒体篡改任务并开源了多模态媒体篡改数据集，相较于已有的单模态深度伪造检测任务，在识别输入图像-文本真假的基础上，还可进一步定位到详细的篡改内容49。生成内容检测仍面临部分亟待解决的通用性挑战与困难。一是由于语言自身的复杂性，导致识别难度高，如 OpenAI 检测器对 AI 撰写内容检出成功率仅为 26%；二是大模型生成内容变化多、随机性高、数量大，对检测工具的时效性和检测效率提出较高要求。三是大模型检测现多以产品维度展开，大模型产品百花齐放，且未实现多产品的数据互通，对检测工具的普适性提出较高要求。六、完善我国大模型治理体系的思路建议当前，人工智能治理已从理念探讨走到了实践探索的前沿。面对呈指数级增长态势的大模型应用，大模型治理应当协同多元主体、兼47参见 https:/arxiv.org/abs/2305.1500448参见 https:/arxiv.org/abs/2305.1814949参见 https:/arxiv.org/abs/2304.02556大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）64顾多维目标、融合多元价值，把握治理重点、创新治理工具，加强全球合作与对话，推动构建包容共享的人工智能治理体系。（一）确立促进创新的人工智能敏捷治理理念（一）确立促进创新的人工智能敏捷治理理念创新是引领发展的第一动力，应探索敏捷治理理念，建立灵活性、全面性制度框架，推动人工智能高质量发展和高水平安全实现良性互动。一是平衡创新发展和风险治理。通过敏捷治理实现多项目标的平衡，不是一味强调风险控制，也不片面追求效率。鼓励大模型技术在各行业、各领域的创新应用，支持相关机构在技术创新、数据资源建设、转化应用、风险防范等方面开展协作，鼓励基础技术的自主创新。二是持续强化跨部门协同机制。强化跨部门协同是当前大模型监管的必然选择，应支撑完善跨部门、跨区域政策协调、执法联动响应和协作机制建设，着力解决部门职能交叉、监管信息不共享等难题，推动协同监管制度化、常态化。三是建立健全多元敏捷互动机制。打造政府主导、企业自治、行业自律、社会监督的社会共治模式。政府引导企业查找问题、改进设计、降低风险，协调解决试点企业相应困难。企业定期报送风险阶段性评估报告，建立完善内部监测与预警机制，在发生重大风险后及时上报事件情况，提高全社会防范意识并鼓励公民监督。（二）聚焦人工智能场景应用细化制度方案（二）聚焦人工智能场景应用细化制度方案一是推进人工智能法等立法进程，从产业发展、伦理引领、底线红线等维度，明确制度规范。在我国著作权法“合理使用”情形中增加“文本与数据挖掘”例外条款，正面回应人工智能作品使大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）65用问题。推进完善数据共享流通规范，建立健全大模型场景下个人信息保护实施细则。二是以监管沙箱试点摸清场景应用特点风险。建议选取传媒、教育、医疗等大模型成熟应用的领域，开展人工智能治理试点工作，鼓励企业积极试行治理方案和工具，摸清主要场景和关键环节的风险问题，完善大模型技术应用全流程、全要素制度供给体系。三是在重点场景下针对典型风险细化规则方案。依据大模型部署方式、应用场景等探索差异化治理措施。由政府主导、委托第三方机构建立权威实施细则或标准，围绕大模型技术能力、训练数据、数据标注等多环节、多领域建立细化规则，明确评估标准和流程。四是建立完善大模型分级分类清单。根据沙箱经验，全面调查评估大模型风险等级，细化大模型分级分类清单，通过出台规范性文件、行业标准等明确细化分级分类的可操作标准，并根据实际情况做动态调整。（三）立足当前治理实践创新人工智能治理工具（三）立足当前治理实践创新人工智能治理工具大模型的治理，既需要完善治理理念与规则，也需要优化治理手段与能力，进一步更新丰富治理工具箱。一是优化监管制度工具以推进事前、事中、事后全流程监管。从风险等级、新技术新应用类别等明确评估效力，完善鲁棒性、安全性、隐私性、公平性等多维评估指标，统筹信息内容风险、个人信息保护、安全性、版权保护等评估制度,发布数据审查库、数据标注规范等具体评估指引。二是强化大模型监管平台、技术工具等资源配备。构建国家级大模型测试验证平台，提供模型测试验证、供需对接等服务，落地模型对抗安全、后门安全、可解释性等检测能力，推进加固工具等技术开发共享。构建官方大模大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）66型训练及测试数据集，降低优质数据获取成本。增强大模型风险的动态感知、科学预警、留痕溯源、调查取证能力，提升治理专业化、精准化、智能化水平。三是引入社会化力量提升大模型评估服务水平。加强人工智能领域第三方评估机构力量，明确人员专业能力、技术工具储备、资源平台建设等资质认定条件，并定期进行资质年审，共同构建优势互补、协同发展的服务网络，积极推动国际测试互认和互操作性。（四）激励企业积极管控风险以推动平台合规（四）激励企业积极管控风险以推动平台合规企业合规是企业依法依规经营、防控合规风险的一种自我治理方式，应贯彻多元主体治理思路，借助社会化力量建构大模型平台治理新格局。一是建立健全内部合规组织架构与工作机制。平台应搭建职责明确、层次清晰、协同高效、管控严密的一体化合规管理组织架构，以分层管理、全面覆盖为要求，精准分配合规管理职能。建立协同配合的合规管理工作机制，保障合规各部门有效开展工作。二是优化平台内部治理体系应对内外部风险。构建日常风险监测机制、违规行为举报机制与合规报告机制等，畅通用户反馈渠道，优化人为监督、用户投诉举报和补救程序等。强化平台添加标识和识别标识能力，建立统一识别标准，由政府推动第三方平台开发免费的标识工具。优化平台内容治理策略，如在输入端识别违规数据，提示使用者并驳回本次生成请求，对提示后仍频繁输入违规数据的用户账号进行进一步处罚。三是建立监管部门合规评价体系以落实平台合规。合规评价应重点关注平台合规组织体系、合规义务体系、风险监测体系等形式要素是否大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）67完善，并强化对合规文化建设情况的评估。建立合规减责免责机制，对于大模型治理中有积极探索和明显成效的，在国家项目申报、政府公共服务资源采购等方面提供优惠激励政策。（五）促进全球人工智能合作治理体系构建（五）促进全球人工智能合作治理体系构建人工智能治理攸关全人类命运，是世界各国面临的共同课题，积极参与并推动国际合作治理有助于形成该领域的共赢新局面。一是推动包容开放的人工智能全球对话。建立真正具有广泛代表性的全球人工智能治理对话机制，围绕共同风险凝聚共识。建议成立政府间的咨询和评估机构，围绕人工智能对经济社会的潜在影响、风险评估、治理框架等重大问题开展交流。二是帮助后发国家更好获取和利用人工智能技术、产品和服务。人工智能已成为数字时代生产底座。发展中国家普遍缺乏数字基础设施、创新环境、技术人才等关键要素，人工智能产业和应用发展受限，数字鸿沟进一步拉大。建议围绕人工智能设计合理的融资、援助和能力建设机制，促进人工智能技术公平获取和安全使用。三是推动人工智能国际测试评估合作。国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）已围绕关键术语等开展标准研究，但短期难以响应国际社会对人工智能安全的急迫需求。建议积极推动人工智能研究合作，广泛汇集各国人工智能专家，在尊重各方文化多样性、政治安全等诉求的基础上，共同探索测试评估方法，协助后发国家共同降低大模型技术风险。大模型治理蓝皮书从规则走向实践（2023 年）68中国信息通信研究院 政策与经济研究所中国信息通信研究院 政策与经济研究所地址：北京市海淀区花园北路地址：北京市海淀区花园北路 52 号邮编：号邮编：100191电话：电话：传真：传真：网址：网址：

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绩效A1第十八期|2023绩效绩效PERF RMANCE顺时而动，因机以发绩效1 谢明发 Eric Chia安永大中华区咨询服务 首席运营官 安永（中国）企业咨询有限公司顺时而动，因机以发安永在2023年10月的The CEO Outlook Pulse中，对全球1,200位首席执行官进行了调研1，重点关注他们如何继续迈向人工智能（AI）的未来之旅。调研发现，受访的首席执行官都认识到了AI的潜力，但大多数首席执行官在制定和实施相关战略方面遇到了重大挑战。虽然有70%的首席执行官认为有必要对生成式人工智能（GenAI）迅速采取行动，但几乎相同比例68%的首席执行官也表示在这一领域存在不确定性，难以快速做出反应。在这种背景下，如何进一步提高企业竞争优势，全力应对新环境成了迫在眉睫的挑战。本期绩效中，我们建议企业制定明确的AIGC战略并采取相应的路径规划，以加速企业数字化转型。我们帮助企业制定相应人工智能战略和路线图，并对人工智能治理与责任和规模化用例进行设计与开发。通过案例，我们分享了生成式人工智能在财务领域的潜在应用，通过算法和模型提高财务预测准确性，识别降低财务风险，修订迭代财务报告，提高工作运营效率，实现财务职能的持续迭代和转型。除此以外，我们还探讨了在“双碳”目标背景下，城市绿色低碳转型的可持续发展路径；以及安永咨询如何基于可持续供应链对于企业长期发展战略的重要性，通过循战略、定目标、找路径、育能力的管理参考框架，助力企业实施可持续供应链的发展规划，减轻供应链风险，提升利润。随着全球数字经济的发展，网络合规环境变得复杂，企业需要应对网络合规和行业政策带来的风险。我们建议企业采取C4C本地化战略，提高风险感知和监控能力，建立科技韧性，以更好地应对各种不确定性。同时，我们从行业视角，为大家呈现医疗健康产业和信创产业的创新案例，以期为企业的数字化转型提供价值洞察。我们探索企业如何利用人工智能等前沿科技来转变商业模式，在AI新时代获得持续竞争优势。立足抓住新一轮科技革命与产业变革的机遇，我们相信科技韧性和数字化转型将成为企业立于不败之地的关键。让我们携手并进，开拓更广阔的商业前景！最后，我衷心希望这些最新行业动态和前沿趋势能够对您有所启发和帮助，助您顺时而动，因机以发。1.https:/ Issue 18|2023目录2绩效编辑的话：编辑的话：绩效为安永广大的客户群而发行。如果您希望订阅该刊物或就感兴趣的课题发表意见、交流心得，请发电邮给我们。本刊物所提及文章作者，除特别备注外，均来自安永（中国）企业咨询有限公司专栏专栏企业数字化信息安全“政”在其时中西合璧数字供应链与制造行业洞察 101804“双碳”目标下城市绿色低碳转型之路“双碳”目标下城市绿色低碳转型之路浅谈生成式人工智能在 浅谈生成式人工智能在 财务领域的潜在应用财务领域的潜在应用发展可持续供应链，打造行业新的竞争力发展可持续供应链，打造行业新的竞争力绩效3总编：总编：王海瑛王海瑛安永大中华区咨询服务 主管合伙人安永（中国）企业咨询有限公司helen-主编：主编：谢明发谢明发安永大中华区咨询服务首席运营官安永（中国）企业咨询有限公司设计：设计：谷妍谷妍 安永中国品牌、市场推广及传讯部 设计经理安永华明会计师事务所（特殊普通合伙）执行编辑：执行编辑：叶俊叶俊 安永大中华区咨询服务安永（中国）企业咨询有限公司 244454How to create an AI strategy during How to create an AI strategy during peak AIpeak AI36重塑市场格局，重塑市场格局，信创技术创新引领高质量发展信创技术创新引领高质量发展未来革命：数字孪生技术在中国未来革命：数字孪生技术在中国健康管理领域共融共生健康管理领域共融共生网络合规新态势下，在华跨国企业网络合规新态势下，在华跨国企业应当如何建立科技韧性应当如何建立科技韧性?绩效4企业数字化近年来，生成式人工智能（以下简称为生成式AI）在科技领域引起了广泛关注，各种源自生成式AI技术的新应用、新使用场景层出不穷。作为一种超越传统AI的技术，生成式AI不仅继承了传统AI数据分析和预测的基本功能，其卓越的“内容生成”和“对话”能力也让它在同类型的人工智能技术中凸显优势。在内容生成方面，生成式AI能够理解并深入剖析预测结果，处理大规模的文字内容，根据用户的需求自主生成相关的文本，图像，甚至代码。在对话能力方面，生成式AI通过对上下文的理解和模拟人类思考方式，实现了对用户问题更自然、逻辑通顺的回答。这种能力使得生成式AI在与用户交互时，能提供更贴近人类真实对话体验的服务。生成式AI强大的功能源于技术应用与大数据的充分利用。在技术层面，生成式AI主要依赖于先进的Transformer技术理解并识别文本语义和图像像素，准确地挖掘出关键信息。拿GPT模型来说，Transformer技术帮助该模型辨识句子中的核心词汇，因此可以更为精准地传达作者或提问者的意图。这使得GPT模型在理解和处理信息的过程中表现出了极高的效率和准确性。此外，生成式AI采用的“生成模型”技术，能够让AI创造出全新的内容，比如句子、图像、视频或文章。而在数据层面，生成式人工智能则依赖事先训练的AI模型即基于大规模数据集的深入训练。在这个阶段，生成式AI会吸收海量的数据，通过深度学习提取知识，提高输出内容的深度。浅谈生成式人工智能在 浅谈生成式人工智能在 财务领域的潜在应用财务领域的潜在应用绩效5作者余云 Yun Yu 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务主管合伙人欧阳伟基 Steve Au Yeung 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务合伙人张蜀楠 James Zhang 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务合伙人钟玉怡 Joey Zhong 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务总监王众一 Evan Wang 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务高级经理陈辉 David Chen 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务经理夏豫龙 Yulong Xia 安永大中华区智慧财务转型与管理咨询服务高级顾问绩效6什么是生成式AI?以近期备受关注的ChatGPT为例，它是一款集自然语言处理、强化学习以及深度学习于一体的前沿生成式AI应用。生成式AIGPT生成模型生成模型是指一种对联合概率分布进行建模的模型。这项技术赋予了AI创作全新内容（如文本、图像或视频）的能力生成式AI在被实际应用之前，会在大型数据集上进行训练和深度学习。对于ChatGPT而言，它的数据集主要源自于公开网络中海量的文本消息，以及技术人员对该模型所生成答案反馈的反复校准依托于底层的前沿技术及模型理念，并结合NLP、RL HF、DNN1等技术的集成应用，GPT模型具备灵活执行以下操作的能力：回答用户提出的问题 创作各类文本内容 对文本、数据、代码等进行分析总结 根据用户提出的模糊概念进行查询和文本生成Transformers技术是一种神经网络，在2017年时被首次提出。该技术通过跟踪序列数据中的关系来学习上下文和含义。以GPT为例，Transformers技术帮助该AI模型准确定位文字中的关键词，并分析用户想要表达的含义预训练的AI模型 Transformers技术NLPRL HFDNNGPT1.注:NLP(自然语言处理)、RL HF(基于人类反馈的强化学习)、DNN(深度神经网络)绩效7生成式人工智能在财务领域的发展趋势随着生成式AI在精确分析大数据方面的成熟度提升，以及用户对其掌握程度的不断提高，我们预见，由生成式AI驱动的“智能助手”将在企业运营和管理中扮演重要角色。对企业财务而言，基于生成式AI的技术实践将为财务专业人员带来一套先进工具。从深入挖掘复杂商业洞察、提升财务工作的运营效益到增强交易合规性，生成式AI在财务领域广泛的应用场景，彰显了它在提高财务服务精准度和推动效率转型方面的巨大潜力：财务预测通过采用尖端的算法，生成式AI可以剖析企业结构 化和非结构化的业务数据，发掘传统分析工具可能忽略的数据趋势、模式和关联性。借助这一特征，生成式AI能够成为财务团队的得力助手，帮助他们更准确地预测未来业绩。在实际工作中，财务专业人员可以向生成式AI助手提出一系列的开放性问题，随后生成式AI将整合包括企业过往的财务表现、宏观经济趋势以及市场对标信息等相关数据，提供具体且全面的答案。值得一提的是，生成式AI具备自适应的持续学习能力，它的预测精度会随着时间的推移和样本量的增加而逐步提升。对于企业财务而言，这一能力能有效降低风险预测的误差，并持续优化财务决策制定，进而提升企业财务效率。同时，生成式AI的高灵活度和可集成性使其能与其他主流的数据分析工具协同工作，进一步提升财务预测的精确性和质量，实现“1 12”的效果。例如，一家全球领先的电脑软件提供商最新公告显示，用户现在可以在其数据分析平台上，利用基于机器学习模型的认知服务助手，实现情感分析、关键短语提取、语言检测以及图像标记等功能。财务风险管理企业可以利用基于生成式AI的先进AI算法主动扫描大量财务数据，识别出传统风险管理技术可能遗漏的潜在风险，提前发现并处理风险和漏洞，从而保护企业权益。同时，生成式AI强大的监控功能还可以实现对财务交易的实时把控，对购买金额异常、未知或可疑的交易往来进行预警。因此，借助生成式AI，企业能更迅速和有效地发现并应对潜在问题，从而提升其风险预防和应对能力。财务报告生成式AI的特性使得其在处理和分析具有大量文本的财务报告时独具优势。在编制财务报告的过程中，生成式AI利用卓越的文本生成能力，可以针对不同的财务报告标准和口径拟定初稿，并根据用户的反馈对生成的报告自主进行修订和迭代。在审阅财务报告时，生成式AI可以通过深度数据分析和信息归纳功能提供业务洞察，为管理层的决策提供有力参考。例如，当面临企业销售额下滑的挑战时，生成式AI可以分析财务数据，识别问题的核心并提供实际可行的改进建议。这种基于实时数据的系统性和全局化的分析方式，帮助财务专业人员更加深刻、精准、全面、客观地处理复杂财务情境，为实时财务决策奠定了基础。财务流程运营财务部门的日常工作往往与各类流程管理和运营紧密相关，常会遇到大量繁重且耗时的重复性工作。如今，生成式AI正在深度改变财务核心流程的运作方式，覆盖合同起草、发票处理、账目核实以及报告审阅等关键环节。针对重复性或者较少分析判断的工作，如合同起草等，生成式AI可以自行起草初步方案或提出建议，有效减轻合同起草环节的工作量。除此以外，基于生成式AI的智能助手还在信息交流的过程中发挥了巨大作用，提高财务部门与其他各部门之间的沟通的便捷性。例如，跨部门团队可以通过生成式AI助手实时获取所需数据，而无需再手动追踪。同时，在财务政策和流程相关常见问题的解答、财务交易状态最新信息的提供上，生成式AI可以随时响应用户的问询。通过这种方式，企业不仅实现了运营效率的大幅提升，也让员工能够将更多的精力投入到需要专业知识和经验判断的高价值工作中。绩效8典型案例分享：生成式人工智能在企业OTC流程中的实践生成式AI技术在企业财务中的应用并非仅停留在概念阶段。近期，一家企业通过基于生成式AI模型的解决方案，为其的订单至回款（Order-to-Cash，OTC）流程带来了自动化和流程再造的新思路：在客户审批环节，企业不再依赖传统的信用评估模式，而是通过引入先进的数字信用评分模型，对非结构化数据进行深度挖掘。这种模型能够从新闻文章、社交媒体以及其他公开数据源中捕捉到与客户相关的潜在信用风险，并发出实时警报，推荐适当的应对策略。面对庞大的客户账单数据，财务人员现在可以借助基于生成式AI的聊天机器人对潜在问题账单进行初步筛查。例如，在财务团队要求生成式AI识别账单中的异常部分后，生成式AI会采用关联分析法，通过对比发票数据和源文件或数据库，找出并标记不符之处。同时，该AI工具在发现并标记问题的过程中，还能进一步生成针对所发现问题的潜在解决方案，为财务团队提供参考和执行。在应收账款管理上，生成式AI驱动的聊天机器人为企业带来了可见的运营效率提升。它能够快速响应账单询问，解析KPI数据，找出过程中的风险点，并给出改善的建议。此外，它还能根据用户的实际需求，起草具有针对性的电子邮件，以协助处理发票、付款提醒和争议解决等问题。在财务主数据管理上，数据校验和清洗是至关重要的一环。生成式AI可以自动验证和清理财务相关数据，大幅降低错误频率，提高整体数据质量。同时，预定义模板的使用使物料主数据记录的创建过程更加高效，减轻了人工负担。在订单处理环节，生成式AI的应用显著缓解了客服团队的压力。通过引入自动化数据录入功能，它能够从各种来源（如电子邮件、PDF或图像）自动抽取并输入订单数据，既降低了错误率，也加速了整个流程的进程。展望未来：生成式人工智能在财务领域的实施路径从整体看，正在探索生成式AI技术的企业财务团队，当前主要聚焦于寻找那些能迅速实现此技术影响力的业务场景。在此过程中，他们也需要具备深远的洞见，展开系统化且前瞻性的顶层规划，稳步推动规模化应用的有序实施。因此，我们建议企业根据生成式AI的技术特性，遵循“稳中求进”的原则，分阶段逐步解锁生成式AI的独特优势，从而实现企业长期战略目标：阶段1 定位：利用生成式AI赋能财务运营的优先场景在初期，企业需要对其财务流程和工作进行全面梳理，制定初步的应用路线图，锁定具有高效益且易于实施的业务场景。此后，通过概念验证的形式，逐步落地一批生成式AI解决方案，并持续跟踪其实施结果和产出。以试点项目的反馈为指导，企业需要建立一套结构化的运用方法，形成一套完备的企业知识库包括设定应用流程、制定绩效指标、梳理政策要素以及计算投资产出等工具，从而确保生成式AI技术得到正规化和标准化的使用。这将为生成式AI在企业内的长期推广和应用提供坚实的基础。阶段2 聚焦：确定生成式AI在企业财务中的重点发展领域，逐步构建完整体系战略根据第一阶段的探索成果，企业可以选取几个重点应用领域，重新审视生成式AI在企业财务数字化转型中所扮演的角色，完善其技术发展体系，并分阶段实现生成式AI的规模应用。与此同时，企业还需整合内部资源，与IT、法律和税务等其他部门合作，实现跨部门、跨领域的数据共享，从而进一步推广生成式AI的有效落地。阶段3 制胜：驱动企业转型，借助生成式AI打造“数字员工”团队，深化财务职能的持续迭代 第三阶段的关键在于利用生成式AI重新塑造客户和员工的价值主张，完成组织转型。企业可以利用AI自动化报告生成和内容创建的功能，以及提供实时洞察和定制化建议的优势，结合其他科技的成熟应用，形成一批专职的“数字员工”队伍，进而可以替代员工当前的低价值且易被替代的工作内容。这不仅会改变员工的角色与职责，提升他们的整体工作体验，同时也将推动财务职能的进一步转型。与此同时，我们还需要明确并培养员工所需的相关技能，使他们能够充分利用生成式AI带来的增强预测能力和实时决策支持，发挥其最大潜力。绩效9结语生成式AI在全球范围内正迈入高速发展的新时代，尽管其在各行各业已经衍生出无数应用场景，但实现真正的落地应用时仍面临许多挑战。我们看到，各国政府与企业纷纷呼吁加强对生成性AI的管控与治理，以确保该技术符合数据安全等相关法律法规。在此背景之下，安永凭借在战略、企业转型、风险管理等多领域的积累，并整合自身技术经验和前沿能力，近期推出了创新的人工智能平台EY.ai。借助EY.ai的资源，我们致力于协助客户在运用AI优化工作流程的同时，遵循相关政策和合规性要求。技术应用方面，我们提供包括评估AI的应用场景、发掘行业最佳实践、制定高效的实施路线图在内的专业服务，为企业做足准备，更高效地驾驭AI的潜力。同时，我们专注于量化AI应用的商业价值，优先推动那些具有最大收益潜力的项目。技术合规方面，我们综合考虑AI所涉及的道德、社会以及政策风险，设计了全面的AI指导原则和评定体系对潜在的技术运用风险进行筛查和评估，以确保企业能够在部署AI应用时保有信心。安永始终关注于为客户创造长期价值。通过将生成式AI与业务战略相融合，我们致力于为企业以创新为导向的数字化未来提供决策支持，协助其积极应对技术变革，实现可持续的转型发展。参考文献：1.Aredigitaltwinskeytomorepersonal,equitableandefficientcare?|EY China,accessed 14 September 2023.2.EY.ai External PoV绩效10可持续发展已经成为一个备受关注的话题，并被越来越多地视为创新公司可以利用的竞争优势的来源。可持续供应链是整合了道德规范和环保实践，并具备高透明度，侧重可持续发展的供应链模式。可持续供应链全程涵盖原材料的寻源到最后一公里物流配送、产品退货及回收流程，其核心目标不仅仅局限于生态保护和环境保护，还涉及供应链透明度、稳定性以及社会责任等多个方面。可持续供应链是通过管理供应链的社会、环境和经济因素带来的风险和机遇，来为企业和利益相关方创造长期价值。在当今多变的商业环境中，可持续供应链已逐渐成为企业战略的核心。发展可持续供应链 发展可持续供应链 打造行业新的竞争力打造行业新的竞争力数字供应链与制造绩效11作者陈啸风 Eric XF Chen 安永大中华区数字化供应链与智能制造咨询服务合伙人陈黎 Mary L Chen 安永大中华区数字化供应链与智能制造咨询服务总监殷积锋 Gavin Yin 安永大中华区数字化供应链与智能制造咨询服务经理王金多 Jenny JD Wang 安永大中华区数字化供应链与智能制造咨询服务经理谷悦 Maggie Gu 安永大中华区数字化供应链与智能制造咨询服务高级顾问绩效12绩效12在可持续供应链的实现过程中，企业通常会进行多维度的分析与思考。首先，企业通常可以深入分析和审视供应商是否严格遵循环境保护法规，是否存在劳工权益保护缺失的问题，并且要明确员工与企业之间的权利和义务关系，确保其清晰、明确并符合法律法规。同时，企业所销售的产品与服务的质量是否经过严格把关?在符合国家和行业的质量标准的同时，满足消费者的需求和期望，是企业在可持续供应链管理中不可忽视的一个方面。企业的经营管理过程中是否严格遵循相关的法律法规和企业道德规范，是否存在潜在的合规风险，例如伪造业务合同等非法行为，也是企业需细致探讨和排除的隐患，同时也是企业维护合法权益，确保长期稳健发展的重要环节。最后，企业也需要在持续优化供应链管理的同时，对内部管理体系进行创新与完善，加强与各个供应商的沟通与协作，确保信息的透明与流通，强化全供应链的风险管理能力，从而推动整个供应链体系朝着更加绿色、可持续的方向发展。可持续供应链对企业的业务运营和战略发展具有至关重要的作用，其重要性也在不同企业及行业领域中得到了广泛认同。首先，实施可持续供应链管理能够加强企业的环境保护意识，并推动企业更为积极地实现资源节约和循环利用，同时可以塑造企业正面的品牌形象。其次，企业积极推行可持续供应链应用，可以更有效地践行企业的社会责任，并有能力更好的履行对社会的承诺。同时，有效的可持续供应链策略可以进一步提升企业生产和经营的运营效率，有助于实现运营成本的优化和降低。通过强化供应链的风险管理和控制，企业可以更好地确保供应链的稳定性和可靠性，从而减轻潜在的业务中断风险。风险管理能力的加强，将为企业带来长远的稳定发展优势。最后，可持续性供应链将不断推动企业实现持续、稳健的发展，并支撑企业在未来长期内保持市场竞争力和业界领先地位。现如今，可持续供应链在企业中所体现的价值已经远远超出企业自身利益，其影响力贯穿整个供应链的各个环节，涉及到多个利益相关方，可以为各方创造深远的价值。近年来，企业的战略目标，不再仅仅局限于追求财务表现和实现股东回报，而是逐渐拓宽到为消费者、品牌、员工、投资者、监管机构以及政府等创建长期和多方面的价值，其中尤以环境、社会和治理（ESG）方面的积极影响为特点。对于客户和消费者，企业的可持续供应链可以满足客户对可持续产品的需求和期望。对于品牌方，通过实施可持续的实践，不仅可以增强品牌影响力和声誉，更可以在市场中树立积极的品牌形象。对于企业员工而言，可持续供应链可以让他们增强使命感，同时共同面对可持续的目标而努力。此外，企业投资者可以通过企业提供 的ESG信息，进行更准确和深入的投资决策分析。对于监管机构，可持续供应链可使监管要求的信息披露得到满足，同时政府的可持续发展政策，也可以得到企业的支持和响应，同时确保企业能够满足各项相关合规要求。在可持续供应链实现价值最大化的同时，不同成熟度的市场会根据不同市场的特点和需求，采取不同的可持续供应链发展策略和实践。在成熟市场中，可持续供应链是业务长期发展战略的关键组成部分，是提高企业利润、增强竞争优势和实现企业持续发展的重要要素。其中，消费者、投资者和其他利益相关者通常更加关注企业的环境、社会和治理（ESG）表现，因此可持续供应链会直接影响到企业的市场表现和财务成果。而在新兴市场中，可持续供应链更多地被看作是品牌声誉建设和市场风险管理的重要工具。企业会倾向通过可持续供应链来加强品牌形象，满足市场需求，同时减轻供应链风险，并提升利润。因此，可持续供应链同样是推动新兴市场利润增长的有效催化剂。针对可持续供应链的实施，安永首次提出了发展规划方法论，即循战略、定目标、找路径、育能力“四步走”的管理参考框架，如图一所示：1.循战略，即以企业的战略出发，明确可持续供应链的战略导向；2.定目标，即在可持续供应链战略指导下，企业解构出的若干目标，如：零碳与循环、信任与合作、合规和盈利等；3.找路径，即以目标为导向，将ESG驱动因子（如：材料替代、能源升级、循环经济等环境因子；质量、安全、包容等社会因子；合规、创新、绩效等治理因子）与供应链运营驱动因子（如：计划、采购、订单、技术创新、履约、逆向可持续等）相结合，制定出实现目标的合适路径；4.育能力，即在实施、落地路径过程中所需要能力，通常在找路径时，即可识别出需要具备的能力，通常包括供应链优化能力、数据分析及建模能力、端到端可视化能力、自动化与精益运营能力、组织流程梳理能力等。绩效13零碳与循环信任与合作合规与盈利明确的战略导向循战略定目标找路径育能力ESG驱动因子供应链运营驱动因子计划可持续同步再生需求供应订单可持续采购可持续履约可持续转化可持续（技术创新）退运可持续供应链关键路径材料替代质量与安全能源升级内外协同循环经济包容与信任合规与风险绩效指标与激励技术创新与 数字化环境社会治理关键因子设计可持续供应链优化数据分析建模端到端可视化组织流程梳理自动化与精益运营图一：可持续供应链管理参考框架绩效14考虑在企业经营过程中，所提供的产品或服务对环境、社会和治理（ESG）的不同影响，各行业在可持续供应链建设的工作中关注重点有所不同，如图二所示。关键类别可持续供应链相关性快消品食品 加工金融健康 医疗工程 建筑制造能源教育服务交通 运输环境脱碳/温室气体排放高能源管理高水和废水的管理高废物及危险品管理高产品设计和生命周期管理/循环经济高材料采购/绿色包装高气候变化的物理影响高生物多样性/生态影响高社会合作和创新高产品质量与安全高客户福利低劳务合作与实践高员工健康与安全高员工敬业度、多样性和包容性低治理商业道德低竞争行为低环境法律法规低重大事件风险管理中技术创新与数字化转型高薪酬/KPI指标/激励活动低图二：行业的可持续发展矩阵图例：重点关注关注较少关注绩效15对于涉及生产加工的食品加工、工程建筑、制造、能源、运输交通等行业，其可持续供应链建设的重点关注为诸如绿色包装、循环经济、能源管理等环境因子，与可持续供应链的相关性高。对于不涉及到生产加工的教育、服务、金融、健康医疗等行业，其可持续供应链建设关注重点主要集中在治理环节，如薪酬/KPI、商业道德、重大事项风险管理等因子，与可持续供应链的相关性则相对较低。基于以上所描述的安永行业的可持续发展矩阵，本文接下来会以能源行业和工程建筑行业为例，分享其在可持续供应链建设过程中的最佳实践。（一）能源行业能源行业作为国民生计的命脉，关乎国计民生、国家安全以及人类生存。能源事业的稳步、健康发展可以为经济社会发展持续提供有力的支撑，也为能为气候变化、世界能源安全做出积极贡献。因此，作为可持续发展最主要的抓手，中国近几年在不断深化能源体制改革、推进能源消费方式变革，构建清洁能源的供应体系、推进能源领域国际合作方面开展了众多工作。比如，在2020年国务院发布了新时代的中国能源发展白皮书，在介绍中国能源发展过往成就的同时，全面阐述了中国推进能源革命的主要政策和重大举措。如前文所述，能源行业对于可持续供应链的关注点主要集中在脱碳与温室气体排放、能源管理水和废水管理、产品生命周期管理/循环经济、材料采购/绿色包装、产品质量与安全、技术创新与数字化转型。因此，其推动可持续供应链发展可以从绿色低碳转型、打造供应链韧性、科技创新三个角度入手：1.加快能源转型，降低碳足迹，打造绿色供应链开展能源产业绿色低碳转型、加速能源产业链供应链绿色化发展，既可以帮助企业建立可持续供应链，也是企业实现“双碳”目标的必经之路。具体措施包括，从以化石能源为主的供应链转向以新能源为主的供应链；通过实施诸如绿色采购、零碳工厂等管理理念，降低能源交付全生命周期的碳排放；积极推动碳市场建设，完善核证减排量交易机制；重视发展循环经济，通过节能技术降低能源消耗，以及建立废水、废物、废气回收再生利用体系。2.完善供应链保障体系，确保能源安全党的二十大报告中指出，“着力提升产业链供应链韧性和安全水平，对于推动高质量发展、加快建设现代化经济体系、维护国家产业安全具有重要指导意义”，其中粮食、能源资源、重要产业链供应链安全为重点关注领域。在供应链顶层设计阶段，重点关注打造健康产业生态，实现能源合理开发与出口，同时，培养“链主”企业，提升新能源产业创新能力，从战略高度支撑供应链安全稳定。跟踪全球能源供应链发展动态，优化国际合作和布局。研究应对西方关键能源供应链联盟策略，上下游全面发力，建立长期投资和贸易合作，加强管理，重视社会责任要求，提高产品质量。3.推动与数字化融合，构建智慧绿色生态体系习近平总书记在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告中指出“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”，这句话在建设可持续供应链过程中同样适用。“科技创新”是构建智慧绿色生态体系，深入推进能源革命，加快规划建设新型能源体系过程的第一动力。能源企业需要推动与数字化融合，打造智慧供应链生态服务平台和体系，构建智慧绿色生态体系。比如，通过智慧供应链和智慧物流管理平台的应用，可以打通线上、线下全渠道、全流程信息及数据，实现覆盖全生命周期的碳足迹计量、测算、追踪与管理。绩效16以国内某能源电力企业为例，该企业通过建立数字化绿色供应链集成服务平台与体系，主力企业打造可持续供应链，为电力行业绿色低碳可持续发展提供了良好的实践参考。首先，电力作为国计民生构成的重要要素，关系到社会生产和居民生活，电力企业的供应链稳定，为发电项目建设、生产、维护等提供重要保障。与此同时，在“3060”目标下，企业对清洁能源的需求量显著提高，能源电力行业深层次变革给供应链带来新的要求。为了应对这些新的需求、变革以及挑战，该电力企业通过四个活动实现了供应链可持续建设及转型：产业生态圈绿色转型升级：构建“能”系列智慧供应链生态服务平台，全过程一站式供应链服务体系，高效协同的数字化、绿色化清洁能源供应链管理体系；供应链基础服务设施完善：完善绿色采购体系，加大绿色低碳产品采购力度，运储配一体化的“智慧绿色物流”网络体系，建设绿色回收体系，打造循环经济；绿色供应链服务模式创新：建立绿色可追溯体系，对产品进行全过程跟踪管理，建立绿色供应商选择标准，完善供应商管理体系；供应链“碳足迹”追踪系统：建立覆盖全生命周期的碳足迹计量、测算、追踪体系，建立基于碳足迹的招标采购管理体系，建立碳足迹控制与优化应用能力。通过一系列的可持续供应链发展举措，该电力企业实现 了超过10%的能源电力生态供应链效率整体升、1,000多亿元人民币智慧供应链数字产业营收、50多万个智慧供应链数字平台用户规模、超过98%连续3年能源保供率，以及超过1,500万公里新能源保供运输里程。兼顾经济效益与社会效益，成为应用清洁能源产业创新与服务标杆1。1.来源：公开信息及安永分析（二）工程建筑行业建筑和基础设施建设是世界上化石燃料消耗和温室气体排放最主要的来源之一，构建绿色供应链在工程建筑行业发展的过程中作用不断凸显。住建部发布的“十四五”建筑节能与绿色建筑发展规划指出，到2025年，建筑能耗和碳排放增长趋势得到有效控制，基本形成绿色、低碳、循环的建设发展方式。然而，仍可以看到部分建筑企业在践行发展绿色与可持续供应链时，供应链管理仍存在采购管理粗放、数字化基础相对薄弱、供应商资源配置与管理能力不足以及全局管控水平较低等痛点。为更好的面对以上挑战，安永指出，工程建筑行业更加注重从策划、设计、施工、交付、运营全过程统筹规划，加速向绿色低碳转型，并不断优化供应链采购管理。同时，工程建筑行业供应链可持续发展关注点需更多聚焦于能源管理、水和废水的管理、产品设计和生命周期管理、循环经济、材料采购/绿色包装、产品质量安全、以及员工健康与安全等方面。具体来讲，工程建筑行业可以从规划设计环节、采购施工运维与数字化智能化技术应用三方面着手，促进可持续供应链的发展：1.规划设计环节引入低碳可持续建筑设计理念在设计环节考虑利用自然条件、可再生能源等实现低碳运行；充分选取低碳建材、耐久性建材、可再生建材等材料；同时提前考虑建筑拆除时的易拆卸和回收利用设计。2.采购施工及运维提高能源效率并关注质量安全对供应商实施可持续综合管理：如基于碳排量/足迹成熟度等指标，优先选择具有环保认证、社会责任度高的供应商；对全流程进行能源提效：施工过程采用高效、环保设施设备，开展水循环利用等实现节能、节地、节水、节材和环境保护；循环利用报废材料并降低环境污染等。绩效172.来源：某建筑集团2022年可持续发展报告3.运用数字化及智能化技术优化供应链管理统筹规划集团采购业务与集中采购平台，制定企业级物资采购标准规范与布局策略，统筹企业采购资源；通过数据驱动对供应链管理进行风险预警与绩效管控，对工程项目、采购等数据自动采集、处理、分析与可视化，实现全局优化与动态管控；基于平台创新企业商业模式，构建形成集规划、设计、生产、施工、物流、运维等全链条一体化智能分析与综合管控的创新型业务模式。以某工程建筑企业为例，近年来，企业发展面临的内外挑战加剧，建筑行业增长放缓，竞争日益激烈，企业迎难而上，充分把握时代新机遇，抓住“一带一路”发展新机会，对标世界一流，努力促进自身发展，借助持续增长的规模优势和沉淀的品牌优势，寻求高品质、低成本和差异化发展之路。该企业通过采取以下举措，打造可持续供应链，不断引领行业零碳低碳变革，降本增效，为企业持续增长提供重要支撑力。构建责任供应链：发挥企业自身战略优势，引导、支持产业链上下游企业遵守社会责任有关要求和准则；提供高质量供给，共同探索构建“开放、共享、合作、共赢”的责任供应链；打造绿色供应链：强调绿色采购理念与要求，将供应商环保管理体系和管理能力纳入考察范围；优先选择绿色环保材料、设备和解决方案；同时在线监测碳排放，带动供应链上下游共同实现低碳减排；加强污染防治：通过降尘、降噪、光污染控制等措施，把绿色施工融入到项目施工的各个环节；数字化提质增效：创新打造数字供应链和智慧用工整体解决方案，提升上下游供应链现代化水平。通过聚合全球利益相关方价值链上的核心能力，该企业在分工协作、跨界融合中担当责任、实现合作共赢，效果显著，2022年大宗商品绿色采购率、供应商审核率、分包商质量、环境和职业健康安全管理体系认证率均已实现100%，此外，企业还投入逾2.7亿元人民币对分包商进行培训，共同构建价值生态圈，助推供应链高效可持续发展2。赢在当下，利在千秋，可持续供应链不仅是环境现况带来的时代趋势和政策要求，更是企业自身长远发展的必经之路。可持续供应链除了降本增效外，还是企业促进技术升级的目标和动力，可持续供应链已逐步成为企业组织文化建设中不可或缺的一部分，这也将驱动企业长期价值回归。绩效18随着城市化进程的急速推进，城市已成为碳排放的主要源头之一，约72%1的碳排放来自城市群，其中工业、建筑、交通等领域占主要部分，同时，城市也是实现“双碳”目标战略的重要主体。城市化的快速发展对全球气候变化、生态资源健康等构成了巨大的压力，不仅加剧了碳排放和环境问题，也使城市面临了愈加紧迫的挑战。“双碳”目标下城市“双碳”目标下城市 绿色低碳转型之路绿色低碳转型之路18绩效“政”在其时1.中国城市论坛（2022）、【永业行观察】双碳目标下城市更新绿色低碳化路径探讨绩效19作者于燕 Lara Yu 安永政府及公共事业咨询服务合伙人 周亮 Bryant Zhou 安永政府及公共事业咨询服务合伙人关杰 Jie Guan 安永政府及公共事业咨询服务合伙人周珊珊 Shan Shan Zhou 安永政府及公共事业咨询服务经理绩效20各国重视碳达峰和碳中和目标的实现也促使城市加速向绿色低碳化发展转型。全球已有127个国家提出碳中和愿景，并陆续确立了减排目标。为了实现这些目标，各国以城市为承担主体，对城市的基础设施建设、能源利用、交通系统、城市建筑、生态环境等各个方面均提出了更高要求。国家“十四五”规划纲要明确提出实施城市更新行动。关于在实施城市更新行动中防止大拆大建问题的通知（建科202163号）进一步明确，实施城市更新行动要以内涵集约、绿色低碳发展为路径，探索可持续更新模式。城乡建设领域碳达峰实施方案 （建标202253号）要求，以绿色低碳发展为引领，推进城市更新行动。党的二十大报告再次强调“城市更新行动”“绿色低碳发展”。在“双碳”目标背景下，融合“双碳”目标和城市更新战略要求的“城市绿色低碳转型”将成为我国新时期城市可持续发展的重要路径。因此，随着“双碳”目标的提出，我国促进城市降低碳排放，改善环境质量，实现城市的绿色低碳转型以及可持续发展已成为核心任务。相较于能源、交通、建筑、产业等单一领域的绿色化发展，城市的绿色低碳转型更具有综合性与全局性，其关键在于改变城市整体的建设运营模式，并最终影响到人的生产生活等各方面。建设绿色低碳城市要求以绿色科技创新为动力，在能源效率、可再生能源利用、绿色交通和绿色建筑等领域实现绿色低碳转型发展。城市在尽量减少碳排放和资源消耗的同时，提供高质量生活和经济增长机会。因此，城市绿色低碳化转型是一个涉及城市全要素、全地域、全过程的复杂系统工程,是一个复杂而综合性的挑战，涉及能源、交通、建筑等多个关键领域。为了实现减少碳排放的目标，城市需要采取多层次、多领域的绿色低碳转型策略，例如：在能源方面，城市通过推动太阳能、风能等可再生能源的广泛应用，替代传统化石燃料的使用；在交通领域，推广电动汽车和建设充电基础设施，建设智慧交通和高效的公共交通系统，鼓励居民使用公共交通出行等对于城市绿色低碳发展都是至关重要的；在建筑领域，城市可通过采用高效节能的绿色建材和技术，提高建筑物的能效水平，通过鼓励绿色建筑认证，激励可持续建筑的开发建设；增加城市绿地碳汇；城市公众教育和大众参与也至关重要，如政府以各项激励措施，鼓励市民采取环保行动，促进碳普惠行动等。这些与城市息息相关的领域的降碳也是城市降低碳排放、实现绿色转型和可持续发展的关键，同时有助于积极促进碳达峰和碳中和目标的实现。“双碳”背景下，城市绿色低碳化转型主要有三条路径。一是，规划先行，将绿色低碳理念融入城市更新规划。充分发挥规划的统筹引领作用，积极将绿色低碳理念融入城市更新规划中，制定全方位、多层次的战略布局和顶层设计。根据不同功能区域的发展定位，在城市更新规划中设置灵活性的绿色低碳指标，纳入凸显生态价值的城市生态廊道、景观视廊、通风廊道、滨水空间和城市绿道等各类生态空间。二是，综合开发，推进EOD（Ecology-Oriented Development）模式，即“生态环境导向的开发模式”，塑造城市生态基底。鼓励采用EOD模式，以区域综合开发为载体，推动生态保护和环境治理关联特色产业运营，把生态理念融入到城市的生态构建、产业发展、绿色建设、智慧运营的全过程。三是，机制创新，建立城市绿色低碳化转型机制。探索建立绿色全生命周期管理制度，按照城市更新绿色低碳化EOD要求，在项目“投融建管运”全程实施监督各项生态指标与环境状况的落实情况。绩效21城市实例：深圳因地制宜地全方位探索走出城市绿色低碳转型发展之路深圳市已成为优秀的国内绿色低碳城市转型的范例之一，但它的快速城市化过程伴随着能源需求上升、城市碳排增加等诸多挑战。然而，深圳通过成功地实施了一系列绿色低碳转型措施，成为城市绿色低碳转型及可持续发展的典范。大力发展可再生能源。深圳实施以清洁能源为主的能源发展战略，提高天然气供应保障水平，大力推广光伏、风能等可再生能源发电，全力推动水电、光伏等清洁能源并网，推进能源结构迅速转型。例如，政府出台支持新能源产业促进碳达峰的专项扶持政策，包括吸引企业落户、鼓励企业研发创新、支持应用示范项目等，还通过提供激励措施鼓励居民安装太阳能电池板。同时，深圳也重点关注提升能源效率，在建筑中广泛应用高效的照明、空调和供暖系统，以减少电力和燃气的浪费,在城市应用现代化能源管理系统，以监测和优化能源使用。如今，深圳可再生能源发电量实现100%全额消纳2，为深圳新能源产业的发展起到了重要的支撑作用。积极促进交通绿色发展。深圳市聚焦“双碳”发展目标，探索超大型城市交通领域碳达峰实现路径，重点围绕交通运输服务优质高效、装备节能低碳、基础设施绿色集约、低碳零碳交通技术创新智能等领域，推动实现交通运输更高质量、更可持续、更绿色低碳的发展。例如，大力发展电动交通工具，政府通过提供补贴以及晚上电动汽车充电站配套的方式鼓励市民购买电动汽车；引入大量电动巴士，并不断扩展地铁网络，改进公共交通系统,降低了私人汽车使用率；建设智能交通管理系统，包括智能信号灯、交通监控摄像头和实时交通信息应用以提高交通效率。目前，深圳绿色出行分担率已经超过78%3，新能源电动货车保有量位居全球首位，港口、机场绿色发展成效显著。引入绿色建筑标准，发展绿色建筑。深圳引入了严格的绿色建筑标准,在全市推广绿色建筑标准，并且先后制定了30多个文件和20多个地方标准，形成了完善的标准规范体系；后续又成立第一届绿色建筑与低碳发展专业委员会，致力推动实现建筑领域的碳达峰、碳中和。一方面，做好增量建筑的管理和存量建筑的改造，政府提供减税和补贴等激励措施，鼓励业主投资改进建筑能效，采用现代化的智能建筑管理系统监测和控制建筑的照明、空调和供暖等能源使用，减少旧建筑的能源浪费；另一方面,鼓励推广绿色建筑，新建筑项目必须符合高能源效率和可持续性要求，如使用节能材料、改进隔热和隔音性能、采用可再生能源供电，并加快建筑科技、装配式建筑、绿色建材、新能源以及数字技术在建筑当中的应用。目前，深圳累计绿色建筑评价标识项目达1388个，建筑面积超过1.3亿平方米4，成为全国绿色建筑建设规模和密度最大的城市之一。强化科技创新驱动发展，积极推动产业绿色化转型升级，形成了七大战略性新兴产业（20个产业集群）。深圳坚持“有为政府”与“有效市场”有机结合的发展理念，以市场为主导，以企业为主体,立足“双碳”目标，积极挖掘和培育各个领域的应用场景，充分发挥绿色低碳产业基础优势，做大做强产业生态体系；在技术创新领域，不仅注重制造领域的技术创新，还注重制造与服务的深度融合，充分发挥数字技术赋能，强化设计、品牌和知识产权等“软实力”的培育。深圳3个绿色低碳产业集群中，2021年深圳新能源产业增加值约642亿元，计划到2025年突破1000亿元；深圳安全节能环保产业增加值约425亿元，计划到2025年突破600亿元；深圳智能网联汽车产业营业收入1066亿元，计划到2025年突破2000亿元5。2.深圳市供电局3.深圳市交通运输局4.绿色建筑将有深圳标准!深圳成全国绿色建筑建设规模和密度最大的城市之一5.综合开发研究院深圳如何打造绿色低碳产业世界级产业集群绩效22 积极参与碳交易市场，建立了碳排放权交易体系。作为全国首批碳排放权交易试点城市之一，深圳形成了具有深圳特色的绿色低碳发展模式。深圳碳市场是全国首个打通引进境外投资者参与碳交易的市场,碳市场流动率多年稳居全国第一,目前深圳市碳市场累计交易额更是突破20亿元6，在激励企业采取低碳生产方式方面发挥了积极作用，并为城市提供了额外的资金来支持绿色低碳举措。加强城市绿化高质量建设。深圳市正式出台深圳市关于科学绿化的实施意见，加快推进全市国土绿化高质量发展，构建城市绿色发展新格局，将深圳全域打造成“蓝绿为底、疏密有致、山海连城、景观优美”、具有独特南亚热带城市风貌的绿色家园。到2025年，深圳将实现森林生态系统更加健康稳定，森林质量与碳汇能力稳固提升，城市绿地系统高质量发展。深圳市的成功案例强调了城市绿色低碳转型的可行性和重要性。深圳市通过发展可再生能源、建设绿色交通体统、引入绿色建筑标准、积极推动产业绿色化转型升级、建立碳排放权交易体系等多种方式，促进城市向绿色低碳转型。因此，城市的绿色低碳转型是一项复杂而紧迫的任务，需要政府、产业、社会各界和市民的合作，通过发展可再生能源、建设绿色交通系统、提高建筑能效、发展绿色产业和实施碳普惠等方面的关键举措的实施，指导城市朝着绿色低碳和可持续方向前进。城市的绿色低碳化转型不仅是一项必要的目标，也是一个重大的发展契机，为我们打造更健康、更可持续的城市生活奠定了坚实的基础。安永认为在“双碳”目标背景下，能够主动进行绿色低碳化转型的区域将会更加从容地适应新一轮的城市竞争，对于有创新力和实干精神的地方，碳中和将成为一种富有竞争力的“新型公共产品”，成为城市片区综合竞争力的重要组成部分。安永提出城市碳中和，并不是要一味地追求区域的碳排放水平达到近零碳、零碳，而是倡导在以碳中和为导向的目标体系指引下，探索建设一种“以人为中心、与自然和谐共生”的新型城市形态。6.深圳碳交易市场创造多个第一绩效23安永作为国内可持续发展领域的倡导者，也是区域经济和城市化咨询领域的领航者，长期深度关注“双碳”变革的前沿发展。安永基于对绿色低碳转型的深入洞察和理解，聚焦城市化区域，推出城市碳中和及可持续发展服务，为地方政府、城投公司及城市运营商提供从战略规划到实施落地的全链条、综合性城市碳中和解决方案。一方面，安永通过自身专业的视角和数据积累，基于对城市可持续发展问题的长期思考，推出“城市片区可持续发展潜力”评价体系，建立方法论支撑，旨在将“城市碳中和”打造为一种富有竞争力的新型公共产品，帮助政府和城市投资运营商量化片区的环境绩效表现，解析在“双碳”目标下片区综合发展的顶层设计和行动策略，构建绿色基底和发展潜力双轮驱动下的可持续发展能力。另一方面，在此评价体系的基础上，安永为地方政府客户提供区域绿色发展综合解决方案：一是，片区、园区、城市等绿色低碳试点示范建设方案，推动城市片区形成引领示范作用；二是，绿色战略新兴产业规划、绿色低碳科技创新、新兴绿色产业发展策略等产业咨询服务，助力区域瞄准绿色低碳产业新赛道，形成产业发展新动能；三是，绿色项目谋划策划、EOD项目策划与投融资实施等投融资咨询服务，助力客户打造面向未来的竞争力；四是，针对城市片区的规划开发运营效果评估、项目投资与运营环境评估等发展绩效编制评估报告，并提出针对性的提升和改进措施，助力片区的可持续发展。借助丰富的绿色低碳服务经验和核心能力，安永政府及公共事业服务团队面向区域和城市，为政府、城投公司及城市运营商等提供综合性专业碳中和解决方案及服务，业务涵盖碳中和全体系实施和评估方案、绿色低碳产业体系规划及专项规划、不同尺度及类型园区的发展规划以及企业“双碳”战略及业务规划，以专业化的服务助力区域实现特色化发展。随着全球数字经济的高速发展，围绕着数据、算法、算力开展的科技博弈愈演愈烈，深刻影响着各个国家地区的国际和国内立法、行业政策、监管执法。近些年我国积极推动科技自主可控创新与发展，同时通过法律法规、行业政策的颁布与落地规范网络空间的秩序和市场，对企业及关键技术进行高度监管和保护。中国作为全球跨国企业的战略市场之一，在华企业需要适应新格局下愈发复杂的环境，审视自身运营模式，直面网络合规、行业政策带来的风险，未雨绸缪，制定战略计划提高科技运营的韧性。网络合规新态势下，在华跨国企业网络合规新态势下，在华跨国企业应当如何建立科技韧性应当如何建立科技韧性?绩效24信息安全绩效25作者高轶峰 Kelvin Gao 安永大中华区网络安全与隐私保护咨询服务主管合伙人 王瑾 Lena Wang 安永大中华区网络安全与隐私保护咨询服务总监绩效26一、网络合规风险影响在华跨国企业的科技韧性科技已成为当今数字经济中最具有影响力的领域之一，近年来在华跨国企业面临着复杂多变的网络合规环境所带来的种种挑战，一方面是来自集团总部及所在国的产业政策限制，另一方面来自于中国市场愈加严格的法规及行业政策监管。1.不断变化的网络合规环境目前，全球已有近100个国家和地区制定了网络合规 相关法律，而我国以网络安全法数据安全法和个人信息保护法为基石，已陆续颁布了诸多法律法规、部门规章、国家标准。纵观这些法律文件，不难发现，随着数据作为生产要素的价值愈发凸显，立法不仅仅针对个人信息保护，而是广泛覆盖到数据开发利用、共享流通等场景。其中，数据本地化和出境活动成为重点监管情形，如 网络安全法关键信息基础设施安全保护条例 人类遗传资源管理条例等法规均提出了“数据本地化”要求，而数据的跨境流动备案、评估和申报工作也会给跨国企业带来较大的合规和运营压力。我们看到诸多在华投资的世界头部汽车制造商、互联网公司，纷纷在中国建立数据中心，存储国内收集、产生的数据。但企业也无需恐慌，并非所有企业的数据都要求本地化，企业应合理评估法规要求的适用性，并密切关注监管政策动态，如2023年8月份国务院出台的 关于进一步优化外商投资环境 加大吸引外商投资力度的意见提出“探索便利化的数据跨境流动安全管理机制”，将会对在华跨国企业数据跨境场景及合规工作产生积极的影响。除此之外，中国重视新技术的监管，对新兴科技的合规审查要求不断升级。如，2023年中国颁布世界首部专门针对生成式人工智能服务的法规生成式人工智能服务暂行办法，要求对生成式人工智能服务进行分类分级管理，且针对可能存在的“算法黑洞”“算法歧视”“知识产权”等问题，提出了预见性的禁止性规定，与欧盟刚颁布的人工智能法案中提出的”可信任人工智能”的立法原则相一致。该办法的适用面较广，对在华投资的科技企业也提出了新的合规挑战。除此之外，2023年10月9日，科技部联合工信部等十部委联合印发科技伦理审查办法（施行）。该办法针对数据和算法的科技活动，其中包括“具有舆论社会动员能力和社会意识引导能力的算法模型、应用程序及系统的研发”以及高危的自动化决策系统的研发，提出了前置性的科技伦理要求。因此，相关领域的在华企业需将科技伦理审查纳入未来的合规审查项目中。不同层级的网络和数据合规立法要求，以及为应用新技术而产生的合规义务，均将成为在华跨国企业所面对的挑战。如何满足境内法律法规要求，应对监管执法检查，降低未来不确定的合规性风险，将成为时刻关注的重要议题。绩效272.行业政策风险为了应对错综复杂的国际形势和逆全球化趋势对全球产业链、供应链的巨大冲击，各国政府越来越多地利用行业政策促进战略技术的自给自足，中国政府也提出了以“国内循环为主、国内国际双循环相互促进”的新发展格局，并强调了“科技创新”在畅通循环中的作用。2023年2月27日，中共中央、国务院印发了数字中国建设整体布局规划，明确提出建立自立自强的数字技术创新体系和数字安全屏障。而信创是其中关键的一环，国产化、自主可控、原始创新成为其关键词，通过打造自主可控的现代化产业体系，把控产业链供应链的关键环节，从而增强产供应链的安全性、提高国际竞争力，以此应对新一轮科技革命所带来的挑战。如2023年7月，国家互联网信息办公室会同工业和信息化部、公安部、国家认证认可监督管理委员会等部门更新和扩展了网络关键设备和网络安全专用产品目录，该目录下产品类型需经过相关机构认证检测合格方可在华销售或提供，这对在华跨国企业内部运营的网络和安全产品采购及使用，尤其是统一管理提出来新的合规标准的挑战。在当前态势下，无论企业所位于的国家或地区，都不得不面对当地市场为应对某些领域竞争所采取的行为。5G、互联网和其他技术的竞争可能会创造一个更加分散和网络化的数字经济，而不是全球化的数字经济。跨国公司在不同的网络上运营，为了应对不同的技术标准必然会增加运营成本和难度。除此以外，在当前复杂多变的地缘战略态势下，企业难以独善其身仍依赖于昔日统一的网络战略，而可能面临“区域碎片化”的境地，如网络攻击，服务断供等情况。2023年1月的报告EY CEO Imperative Study中提到，全球1200位CEO中，几乎所有受访者（97%）都为了因地缘政治风险新挑战而调整企业战略。绩效281.风险感知与监控：纳入企业风险管理的框架面对新的网络合规新态势，企业应当将网络合规、行业政策等对科技韧性的风险纳入企业风险管理的框架中，以提高对影响技术改造和数字化转型的风险抵御能力：识别整体企业科技架构与特定解决方案、供应商生态系统的风险，分析网络监管、行业政策、地缘政治等对其的影响程度与可能性，将其作为风险管理的一部分，并持续监控这些风险，将其作为企业风险管理系统或其他风险仪表板的一部分。评估公司科技层面的韧性，进行“场景分析”（Scenario Assessment），采取推测方法来评价未来发展的多种可能性并提前准备业务连续性计划，风险团队可以与信息科技、运营和合规团队合作，以确定在华市场的不同的监管标准将如何影响未来的技术部署。让高管层和董事会了解并管理这些风险。近些年大部分企业在数据和技术方面均有重大投资，如大数据、人工智能等，高管层和董事会需要了解这些风险对投资的影响，以便更加有效地管理任何风险，将其纳入技术决策的考量因素。二、积极主动应对新态势下的风险，提高科技运营的韧性随着中国在网络空间法律体系的逐步完善，网络合规监管与执法态势逐步进入常态化，国家信息化自主可控的进程在不断加速。面对这些新课题，在华跨国企业应该如何提升科技韧性?绩效292.风险主动应对：新形势下的“China for China（C4C）”本地化战略近年来，我们看到多家头部跨国企业在华的“China for China（C4C）”本土化战略逐步落地，其驱动力除了考虑中国战略业务市场外，满足监管合规要求、降低服务中断风险、增强运营韧性也是其重要的背景原因。多数在华跨国企业为了应对风险，增强科技运营的韧性，即使未有完整全面的C4C战略规划与落地，也已采取了部分举措如下：系统和数据的本地化：系统本地化与数据本地化，在实际技术解决方案的架构、难度与成本存在着较大的区别，因此企业在考虑本地化方案过程往往会有不同的选项，如仅对部分数据进行本地化收集和存储，后传输至境外源系统进行统一处理和分析，或完全的系统及数据本地化。在充分评估风险后，结合技术和业务运营的影响选择对企业最合适的方案。基础网络与设施的本地化。对于大多数跨国企业而言，很多基础网络和设施的运维是由集团总部统一运维，采用海外品牌的产品和平台。为了避免网络中断、产品断供等潜在风险，部分跨国企业也开始了基础网络与设施本地化进程。C4C的驱动力常见举措严厉的合规监管要求供应链韧性中国市场政策地缘政治风险提高服务性能和效率系统和数据的本地化基础网络与设施的本地化关键数据的本地备份本地技术能力和团队的建立国产化产品的选择和部署 图1：C4C常见的举措 关键数据的本地备份。除了监管强制本地化存储的数据、关乎国家安全的重要数据外，对企业运营不可或缺的数据，其本地备份也是一项重要举措，如供应链数据、产品制造参数、商品基础数据、用户数据等，以降低数据丢失对业务造成的中断影响。本地技术能力和团队的建设。解决方案的本地化只是起点，国内的团队人员和能力积累能否支撑有序、稳定的IT运营，是一项亟待解决的问题。因此，我们看到部分企业已经开始在国内增设关键的岗位或寻找外部服务机构，作为集团总部运营团队的支撑角色，以逐步建立和储备本地的团队能力。国产化产品的选择和部署。跨国企业所使用的海外品牌产品和平台，若在国内使用则面临着严格的市场准入要求，且其获得许可的时间表往往不够明晰，这也驱使部分跨国企业开始尝试国产化的产品和平台，如国内云服务、报表工具等，其投资成本和运营支持也是在“降本增效”大环境下的重要考量因素。绩效30强制监管合规 会员关系管理系统 客服系统 重要数据 网络设施 办公协同平台 供应链系统 财务系统 采购系统 IT管理工具合规驱动模式韧性驱动模式双系统体系模式业务延续性独立的技术架构成本控制成本平衡本地能力与团队集团一致性本地处理能力储备自主性与可控性举例图2：C4C的渐进模式考虑到不同企业对风险的偏好、业务性质的差异及中国市场的定位，在华跨国企业可采取不同的C4C模式，整体上呈现渐进性特点，可概括为以下三种状态：合规驱动模式 这是一种最低限度的本地化模式，遵循“MVP”（MinimumViableProduct）原则，仅对具有强制监管合规要求的系统、数据和能力进行本地化，如包括大量消费者个人信息的客户关系系统，国家的重要数据如人口健康信息、关键信息基础设施等。该模式可以保证满足最小原则的监管合规要求，且最大化依赖集团总部的科技能力，保证一致性和减低成本。韧性驱动模式 这是一种中间态的混合式本地化模式，除了监管强制要求的本地化能力，对支持关键业务运营的基础设施和系统，以及核心技术和业务能力进行本地化，以降低地缘政治、行业政策风险对核心业务连续性的影响，如供应链控制系统、关键财务及商品数据等，以保证关键系统、数据和能力服务能够在可接受的短期时间内（如3个月）恢复。该模式能够更具前瞻性地应对监管合规风险，提升关键业务的韧性和扩大本地能力储备，同时在一定程度上控制成本。双系统体系模式 这是一种最大限度的本地化模式，将绝大多数系统和能力进行本地化，以保证国内的持续运营，考虑到跨国企业国内外资源和数据交互的情况，与集团总部保持有限的资源访问，如账号体系的互信、财务报表数据的交互等。绩效31三、“China for China（C4C）”本地化战略的实施思路探讨1.常见的实施难点“China for China（C4C）”是一个自上而下推动的企业战略，关乎企业在华市场的转型、运营和发展，其实施落地之路必然存在众多难点，主要集中在战略对齐、方案选择和能力建设上，具体如下：战略对齐上，C4C的战略和模式难以在企业内部达成一致，包括集团总部与在华公司、管理层与董事会成员、不同职能部门等；治理模式上，C4C战略规划与实施过程中面临着众多决策过程，类似于一个“转型”项目，需要定义明确的职责范围与清晰的决策机制；现状梳理上，无论是数据、系统还是流程的本地化，均面临着错综复杂的现状评估与梳理工作，而集团总部的分工往往较为细致，导致整个“拼拼图”的过程困难重重；沟通协作上，整个战略实施过程中，集团总部与本地团队、跨部门间、内外部相关方之间的沟通与协作不可避免，且相互之间存在众多依赖关系，环环相扣，若无法实施充分透明的沟通机制，可能导致项目的延期、实施的失误等问题；本地方案选择上，在系统、平台的本地化过程中，考虑到国内解决方案适应中国市场的情况，存在部分产品无法完全遵循总部的要求，需要额外的沟通、测试、评估工作，如国际品牌的云平台往往在国内市场的功能落地进度会比国际版本缓慢。本地能力建设上，企业难以在短期组建一支合格的团队来支持大规模的本地化运营工作，在人才选拔积累、能力培养、知识传承、资源成本上均存在难题。绩效32治理 建立转型组织结构 确定集团与本地的合作模式文化 全员意识 集团相关部门的意识 文化和工作方式转型组织 优化本地组织架构 本地能力团队建设流程 业务流程 IT运营流程（终端、开发、运维、安全等）集团与本地流程对接治理技术文化流程组织对齐合作沟通运营体系数据安全基建网络应用技术用户应用Shared DriveServerISPWAFVMRouteSOCEDRFirewallDevSecOpsIAMSASEPAMCI/CDE-CommerceHRERPFinanceProcurementEnterprise PortalCloudTicket CRMData LakeMDMBIDatabaseOA networkEndpointVDIADAnti-virus DLPBackup数据OfficeIMMeeting应用网络安全基础架构企业应用产品选择部署位置团队技术体系2.实施框架示例面对上述难点，企业在实施“China for China（C4C）”本地化战略时，应当综合考虑技术和运营两个维度，从技术解决方案角度出发，配套业务运营体系以实现本地化。图2：China for China（C4C）框架示例注:上述应用类型仅做示例，非全集。绩效33从技术体系维度，企业可基于数据、应用、基础架构、网络、安全等领域进行分层级梳理、评估、规划和落地，针对每一个应用所面临的监管合规要求、业务运营关键程度等进行现状了解，并基于企业所制定的C4C战略目标和原则进行每个应用的未来模式设计，至少应包含三个考量因素，产品选择、部署位置和运营团队。其中产品选择可能涉及沿用当前产品、本地化产品、本地化开发等方案；部署位置需要对系统、数据的存储方式、地区位置、云上云下平台进行设计；而团队不仅仅包括系统运维的团队，亦包括了系统的重要业务用户。从运营体系维度，企业可就治理、组织、流程和文化四方面进行评估和设计，而这些因素也是技术体系顺利落地的必要保障。治理：企业应在前期建立C4C转型组织结构、确定集团总部与本地的合作模式、成本模式、决策机制等；组织：企业应提早规划、构建和优化适用于后C4C时代的本地组织架构和团队能力；流程：企业应同步定义业务流程和IT运营流程（终端、开发、运维、安全等），最大化利用现有标准和规范进行本地化，降低对当前日常执行的影响，实现集团与本地流程有效对接；文化：自上而下进行C4C战略的推动，提高集团与本地相关干系人和团队的积极性和配合度，加速上海品茶和工作方式的转型。绩效341.战略决策转型需求的审核与对齐对现有的全球技术解决方案和能力（包括业务和技术能力）进行现状分析，明确未来状态对范围内的每个解决方案和能力现状进行深入的现状了解和影响分析转型期支持组织转型和劳动力能力建设运营实施资源风控安永管理服务开拓新市场实验新技术核心业务数字化建立完善的生态系统技术本地化以及运营能力 建设业务流程本地化和全球流程对接境外数据清洗和中国的数据备份未来状态 技术和运营影响分析组织结构和劳动力能力影响分析业务流程操作影响分析自上而下的战略任务和路线规划在转型战略任务和原则上保持一致分阶段推进合规驱动转型就转型目标状态和路线规划达成一致，认可预算编制和治理模式合规驱动转型计划的成本计算模型和高阶预算编制为高级管理团队提供外部行业基准参考，以帮助确定转型模式和范围管理层战略对齐转型模型与原则统一2.评估与规划定义未来能力状态及预算制定低阶规划和关键举措3.转型与实施低阶业务影响分析及未来设计本地化能力建设落地4.持续运营持续转型和运营优化全球统一本地化方案全球化方案,本地化部署转型的路线规划合规驱动转型路线规划治理与合作模式业务流程技术资源数据识别关键议题和依赖性关系遵循监管要求促进决策透明化协调内部和外部利益相关者3.实施路径探讨C4C战略实施并非一蹴而就，而是一个长期、迭代且持续改进的过程。企业可通过四个阶段来达成最终的目标状态。图4：实施路径绩效35阶段1：战略决策本阶段工作主要着眼于C4C的战略方向与目标的确认和对齐，通过高阶的分析供管理层决策未来C4C模式，如前文提到的合规驱动模式或者韧性驱动模式，并就后续推进落地的方式和优先级进行排序。阶段2：评估与规划本阶段重点在于梳理本地化的系统、技术及其所支撑的业务流程，对相应的运营体系、组织架构和人员能力进行影响评估，根据优先级对系统和能力进行设计与成本预估，平衡成本与收益问题以确认最优解，基于不同企业的实施方式不同，获得针对某个系统、某个领域的技术方案、所有技术方案的详细规划和实施方案。阶段3：转型与实施本阶段将根据C4C路线图和方案进行本地化建设，如系统的迁移、本地系统的建立、产品的部署、数据迁移和清理等，同步建立本地团队能力和管理流程。在此期间应当考虑双系统、双运营模式的过渡计划以保障业务连续性。阶段4：持续运营承接阶段3的建设工作，本地化能力的运营工作是后C4C时代的难点，由于很多在华跨国企业某些能力长期依赖集团总部统一的服务，可考虑采用服务托管的方式以快速实现从0到1的能力构建，以保障运营的稳定性，降低人力资源管理的成本。结语中国法律监管环境在逐步完善，自主可控政策在加速落地，在华跨国企业需要积极、持续、谨慎地管理所面临的风险，审视对其供应链、客户、运营所带来的影响，以更高、更长远的视野对当前的科技韧性进行评估与规划，抓住机遇，为企业在华业务和稳健发展保驾护航。绩效36绩效36绩效36数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。随着划时代的数字变革正在各行业引领百年未有之大变局，数字孪生等新技术与国民经济各产业融合不断深化，有力推动着各产业数字化、网格化、智能化发展进程，成为我国经济社会发展变革的强大动力。在医疗健康领域，人口老龄化日益加剧，城乡医疗资源分配不均，优秀医疗资源严重浪费，因此，为医疗专业人员和患者提供更有效的解决方案已经迫在眉睫。在此大环境背景下，以科技之“智”赋能医疗健康之“治”，建构“数实共融、同生共长”的数字孪生未来，开始成为再塑健康管理行业运营管理模式、打造健康产业聚能生态的关键战略路径。在国家发改委的大力支持下，国内医院陆续开始开展数字孪生的的探索。中山医院1率先试点数字孪生“元医院”，围绕“患者孪生、医生孪生、管理孪生、院区孪生”开展一系列智慧医院应用场景建设，致力于构建“数字孪生智慧医疗健康生态圈”。武汉市中心医院2023年8月基于数字孪生技术在院区建立了数字化运营指挥中心，将实体医院从物理空间“搬”到了数字空间，成为一座可放大缩小的等比例“数字医院”，工作人员在指挥中心即可掌握全部运行动态，一屏统管、一键指挥。医疗健康领域已经在数字变革下被赋予新的发展意义，开启未来智慧健康的新篇章。未来革命：数字孪生技术在未来革命：数字孪生技术在中国健康管理领域共融共生中国健康管理领域共融共生1.复旦大学附属中山医院。行业洞察绩效37作者吴晓颖 Sharry Wu 安永生命科学与医疗健康行业联席主管合伙人 安永大中华区管理咨询服务主管合伙人严星星 Michelle Yan 安永大中华区咨询服务合伙人於东亮 Jeffrey Yu 安永大中华区咨询服务合伙人吴淼 Norman Wu 安永大中华区咨询服务总监胡钰茜 Cecilia Hu 安永大中华区咨询服务高级顾问迟子璇 Eva Chi 安永大中华区咨询服务高级顾问绩效38数字孪生在生命科学领域的应用数字孪生是一个广泛的概念，具体到生命科学的应用领域，我们可以理解为将数字孪生分为人体数字孪生和场景数字孪生，其分别具备不同的用途。一、人体数字孪生人体数字孪生基于多维数据，通过建模高精度地复制出虚拟人体，以反映特定人体的生理指标、健康水平和生活方式。该种数字孪生包含几何模型、物理模型、生理模型和生化模型。其中，几何模型体现的是人体外形和内部器官的外观和尺寸；物理模型体现的是神经、血管、肌肉、骨骼等的物理特征；生理模型是脉搏、心率等生理数据和特征；生化模型较为复杂，要在组织、细胞和分子的多空间尺度，甚至毫秒、微秒数量级的多时间尺度展现人体生化指标。构建这些模型需要基于丰富的数据基础，数据主要来源于真实的数据，包括CT、核磁、心电图、彩超等医疗检测和扫描仪器检测的数据，血常规、尿检、生物酶等生化数据，以及健康预测、手术仿真、虚拟药物试验等虚拟仿真数据；此外，还包括历史统计数据和医疗记录等。生化数据虚拟仿真数据历史统计数据和医疗记录医疗检测和扫描仪器检测的数据几何模型物理模型生理模型生化模型人体数字孪生图1：人体数字孪生绩效39数字孪生将会成为提升个人健康管理能力的新手段。其可能的主要应用包括：患者状况实时监测及预警通过创建属于特定患者的数字孪生模型并基于IoT等技术回传数据，医护人员可以在第一时间远程获取、记录病人的身体状态情况，为下一步的治疗方案提供基础；或者在心脏骤停、自主呼吸停止等紧急时刻获得预警。这种监测和预警可以降低突发意外的可能性并提升患者就医体验。实验模拟由于数字孪生可以较为完美地复制出虚拟人体，因此可以帮助医护人员、研发人员进行高仿真的实验。特定器官的数字孪生体可以有效模拟疾病演变和药物治疗的影响。同时，对于医护人员，人体数字孪生可以帮助其进行虚拟手术的验证和训练，或用于培训。如今的数字孪生技术已经可以在多个疾病领域帮助医疗健康水平的提升，包括神经系统疾病、心血管疾病、癌症、传染病等领域。学术界、医药公司、医疗机构已在这些疾病领域有所实践。心脏疾病心脏是人体重要器官之一，利用数字孪生模型可以加深对心脏在生理和功能上的认知，帮助实现从描述病情到预测病情的转化。欧洲一些知名医疗公司已经开始着手心脏数字孪生的具体实施方案，它们利用数字心脏模拟真实情况，将难以看到的解剖结构可视化，用于开发更有效、更安全的的心脏治疗相关设备及器械。癌症癌症严重威胁着人们的生命和健康，随着癌症诊疗技术水平的提高，患者生存期的不断延长，对癌症患者进行实时检测和管理可以使生命质量达到最优化。目前已有学者开始研究创新性的、具有持续生命周期的癌症患者数字孪生（cancer patient digital twin，CPDT）框架，可以通过使用先进的电子设备和生物技术来动态反映患者不同治疗和时间的生理和生活方式状态。这项技术有助于减少临床决策中存在的固有不确定性，改善治疗结果。流行病学以COVID-19为例，目前已有学者研究了数字孪生与区块链技术相结合的技术框架。在这个框架中，一个人的智能手机代表其数字孪生体。用户通过智能手机上传健康数据（如姓名、年龄、性别和潜在健康问题等），数字孪生体结合其智能手机的位置信息自动识别密切接触者，并进行轨迹追踪。当患者的数字孪生数据（包括到访地点、密切接触者、潜在健康问题等）被发送到区块链后，系统会根据患者症状严重程度，将其自动分配到最能满足其医疗需求的医院。绩效40二、场景数字孪生与十分精密的人体数字模型不同，场景数字模型主要应用于特定物理空间，使虚拟模型和医疗机构之间进行信息融合、数据交互，并在虚拟空间中完成映射，实现对医疗机构实体的全面掌握，反映相对应的医疗机构内部实体设备的全生命周期过程。基于5G、IoT、AI和三维可视化系统，可以搭建一套涵盖从外部建筑到内部设备，从门诊到手术室、住院病房，从入院人流量管理到停车管理等全方位的端到端的医院数字孪生系统，实现医院的全过程高效管理。医院孪生系统覆盖了以下几大关键主要功能，以实现医院的调度一体化、数据透明化和管理智慧化。院内患者流管理医院作为公共场所，人员来往较为复杂，基于医院数字孪生平台提供的软件界面，可以实现全园区实时覆盖以及24小时不间断巡视，对可疑人员进行实时信息抓取，并对人员来往流量进行统计汇总，便于院内患者的合理疏散，提高安全性。手术管理通过数字孪生医院，医院管理人员可以实时了解每一台手术的全面信息，包括手术的病理信息、医护人员安排、手术药物耗材器械使用情况，提高管理效率和医疗质量。后台运营管理数字孪生医院可以实现“人”“财”“物”的可视化、精细化管理。在“人”方面，实现人员考勤甚至人员位置的管控；“财”方面进行资金流入流出的监控和预警，满足医保合理控费的要求；在“物”方面，对院内设备耗材、车辆停泊、电梯等进行实时的状态监测。应急预警数字孪生医院可以基于时间、空间、数据等多个维度设定告警触发规则，并支持基于地理信息系统，对突发事件进行快速定位，标示事件内容，并智能筛选、查看周边监控视频和应急资源，方便管理人员对突发事件周边情况进行判定和分析。图2：数字孪生医院建设蓝图患者医护管理者职能部门疾控中心可穿戴设备机器人检测仪AI助手智能手机监控设备门诊5G三维可视化系统IoTAI实时数据分析平台多用户多场景新平台新技术患者精细化管理平台运营指标中心手术住院科研教学后台运营数字孪生医院建设蓝图绩效41数字孪生技术如何助力健康管理领域的价值提升?随着中国社会老龄化进程加速、大流行病的愈后影响、亚健康人群的长期护理需要，以及人们对自身健康重视度提升，健康管理成为生命科学行业发展的最具有潜力的子项之一。在我国，健康管理的前端产业（疾病预防和健康维持类）和后端产业（健康促进和提升类）规模小、种类少、发展相对发达国家滞后。当前产业大多聚焦于老年健康服务，对慢性病和亚健康人群的健康服务较为缺乏。而健康服务需求正由线下模式转到以线上为主、线下为辅的新模式，由单次体检转变为长期、连续的监测和干预。人体是一个复杂的系统，健康管理可以改善健康状况，减少患者到医院的次数，提高诊断和治疗的质量和效率。数字孪生可能成为解决当前健康管理领域需求的有效方法之一。一、数字孪生辅助下的个性化护理提升健康管理体验数字孪生辅助下的个性化保健护理，不仅可以提升患者体验和参与度，还能为医疗健康体系带来可量化的价值，减轻整体医疗系统的负担。借助数字孪生技术的数据采集、监测、洞察能力，创建医院的数字孪生模型，医院管理员、医生和护士便可在第一时间获取病人的身体状态情况，获取其健康数据。医院可以量身定制与患者从问诊、治疗到康复后的流程中的每一次接触与互动。图3：数字孪生典型特征示意图对于大多数在日常生活的购物体验中习惯了个性化的消费者，当其个人身份随场景切换为健康服务的患者时，体验感受上的惯性会使他们依然希望健康服务能够满足他们的特定需求、偏好及个人情况。与零售业相似的是，依托于医疗系统的健康管理系统可以通过人口、社区、社会经济和环境数据集的预测分析来识别个体和社区在护理方面面临的主要痛点，为患者做出更好的决策。二、数字孪生的健康管理模型带来更加高效化的服务与公平化的未来1.基于数字孪生主要特点的健康管理模型1.互操作性：具备以多样的数字模型映射物理实体的能力，能够在不同数字模型之间转换、合并和建立表达同等性5.闭环性：数字孪生中的数字虚体被赋予和物理实体一个大脑数字孪生典型特征4.保真性：数字虚体模型和物理实体的接近性在几何结构、状态、时态上高度仿真2.可扩展性：具备集成、添加和替换数字模型的能力，可针对多尺度、多物理、多层级的模型内容进行扩展3.实时性：以一种计算机可识别和处理的方式管理数据以对随时间轴变化的物理实体进行表征绩效42根据数字孪生的主要特点，如果以人作为实体，可以发现它与健康管理能够惊人地完美契合。随着医疗信息化不断完善，基于数字孪生的健康管理模型应时而生Digital Twin Healthcare(DTH)，一种新的针对健康管理的数字孪生方法。DTH模型能够为健康管理活动甚至整个医疗卫生系统提供更加快速、准确和有效的服务。2.健康管理模型的价值与趋势DTH实质上是将人作为物理实体放到数字孪生体系之中，进行实时的展现、交互、优化，针对每一位患者建立私人定制化的健康知识库，实时监测患者健康状况，对异常情况进行及时报警并存储与患者健康相关的所有数据信息。这样实时有效的私人定制化的健康管理手段，能够使线上问诊的效率和准确度无限接近、甚至超越线下。随着未来人工智能技术的不断成熟，健康管理模型可以不借助医生问诊就实现健康诊断，并为患者提供基于数据支持、完整的健康管理方案。患者可以在线上进行药物购买、手术预约，实现线上线下的高效联动，从而最大化地放大现有医疗资源，降本增效。云健康服务平台存储数据仿真数据和策略数据实时数据实时订单仿真数据和策略订单驱动实时状态数据物理对象虚拟对象环境数据运营数据模型数据仿真数据评估数据存储驱动存储驱动健康数字孪生数据交互&优化交互&优化交互&优化任务与计划图4：健康管理模型（Digital Twin Healthcare）图5：健康管理模型联动机制线下触达平台运营商管理接入与虚拟化调用服务生成 新数据知识健康管理全生命周期健康知识与数据医院能力患者资源医院资源云服务池绩效43数字孪生对中国健康管理领域的启示数字孪生技术逐渐融入医疗健康领域，为医学研究、诊断和治疗带来了新的可能性。而针对中国健康管理的现状，数字孪生的各种应用场景和实现手段也为我们带来了新的启发。一、院外患者管理的潜力未来可期中国作为人口大国，慢性病患者基数较大，在院外健康管理方面有较大的市场空间。同时，随着带量采购、医保谈判等相关政策的施行，我国院外药品市场持续扩 容。因此，患者在院外的疾病进展情况、个性化疾病管理越发被重视。数字孪生的出现，通过将个人生理健康指标进行数字化管理，构建个人人体的数字孪生模型，实现数字健康信息管理。这样就可以帮助医护人员及时远程获取病人的身体状态情况，使患者的家人、看护人及时知晓患者当前的健康状态。这启示了我们数字化技术在院外患者管理中的重要性。二、医院数字化建设帮助医院降本增效当前，随着DRG2等政策的实施，各类医院面临着成本控制的压力。无论是临床研究的需要，还是为患者制定治疗或者手术方案，也都需要经过多层验证和测试，往往这些测试和验证的过程耗时长并且成本高昂。同时，大三甲医院业务繁忙，面临难以保障服务质量的困境。在这种情况下，推进医院数字化的建设以实现降本增效势在必行。利用数字孪生技术，医院可以依托数字病历、疾病登记库、穿戴式传感器等获取数据信息，进而构建虚拟的患者、虚拟的解剖环境以及医院环境。通过搭建一个基于真实数据的虚拟模型，医生也可以更方便地获取该模型对药物以及治疗方案的反馈。数字孪生代表医院数字化建设中的较高发展水平。然而，数字化的发展并非一蹴而就，医院可以先打牢数据基础，实现数据的打通和顺畅流转，然后逐步推进智能化、智慧化，以实现医院的数字孪生建设。三、健康养老走向大众视野，家庭健康监视必不可少中国未来老龄化较为严重，尤其在大城市，老人子女工作繁忙，老年人面临养老压力。健康养老的需求将在未来不断释放。在健康养老中，老年人与其子女等家人实现紧密的远程连接是许多家庭的诉求。如果老人的家人可以通过数字化手段及时知悉老人的身体指标、健康状态、近期及未来可能存在的健康风险，可以极大地提升安全性，舒缓心态。数字孪生技术的到来可以较为完美地满足该诉求。结语数字孪生可以引领医疗健康领域的变革，拓展医疗服务边界，提升患者体验，并帮助医院降本增效。针对人体的数字孪生可以对患者状况进行实时监测及预警，并协助模拟实验；针对医疗机构场景的数字孪生可以帮助医疗机构有效监测院内情况并及时响应。中国各类医疗健康企业可以积极拓展数字孪生机会，安永愿意与业界同仁一起共同开启未来智慧健康的新篇章。2.DRG全称Diagnosis Related Groups，简称DRG。DRG是当今世界公认的比较先进的支付方式之一，称为疾病诊断相关分组，是专门用于医疗保险预付款制度的分类编码标准，它是一种相似或者相近的病例组合分类方法。资料来源：Aredigitaltwinskeytomorepersonal,equitableandefficientcare?|EY China,accessed 14 September 2023.新华网绩效44信息安全绩效44信息技术应用创新（简称“信创”）是中国的一项国家重点战略，主要目标是实现自主可控与信息安全，全面实现以芯片、操作系统、数据库、应用软件等为核心的国产自主平台。信创战略全栈覆盖了信息技术方面的产品、厂商、生态与产业。我们认为未来三年将孵化一个五万亿人民币以上的数字经济市场，并重塑中国数字化市场格局。信创技术的重点是“创新”和“弯道超车”，并非简单的“国产化替代”。很多信创技术与对标技术表面相似，实则底层逻辑和技术迥异。局部平滑替代对标技术既不可行，也不合理。整体创新开辟新格局是当前信创的首选策略。我们观察到企业客户落实信创战略的挑战很大，一是需要经历较长的新老系统更替的阵痛期，二是信创技术之间有复杂的系统集成关系。因此企业落实信创战略，需要进行整体数字化规划，以应用系统为牵引，逐步落地信创技术。信创战略对于本土IT企业是重大机遇。目前在关系国计民生的重点行业，信创市场已经呈现出初步繁荣，本土IT产品和技术越来越强，市场占有率越来越高。相对应地，一些国外企业拥有的垄断性对标技术，市场份额正在快速下降。而对于拥有国际先进经验和方法论、能够提供数字化解决方案的咨询公司来说，既是挑战，也是机遇。重塑市场格局 重塑市场格局 信创技术创新引领高质量发展信创技术创新引领高质量发展行业洞察绩效45作者洪小舟 Joe XZ Hong 安永科技变革咨询服务合伙人邹毅 Yi Zou 安永科技变革咨询服务合伙人胡胜鸿 Welkin Hu 安永科技变革咨询服务高级经理马凤涛 Tony FT Ma 安永科技变革咨询服务高级经理谢伟涛 Wei Tao Xie 安永科技变革咨询服务经理周俊鹏 Perry Zhou 安永科技变革咨询服务经理绩效4646一、信创战略的背景和意义中国与信息化创新相关的战略已经推行了多年，可上溯到2006年的核高基计划和1986年的863高科技计划。信创战略历经近四十年的厚积薄发，最近十年进入市场化发展快车道。当前是信创战略重塑中国数字化市场格局的全新时代。当前时代信创呈现出两个突出特点：一是实现了核心技术突破和整体生态突破，具备了全栈取代非国产技术的能力。二是党政军和八大行业领衔，中国市场开始大规模采购信创技术。信创的市场推广战略采用“2 8 N”方式按行业进行推广。“2”是指党政和军队；“8”是指关系国计民生的八大核心行业：金融、电信、电力、石油、交通、航空航天、教育、医疗；“N”是指其他行业。其中八大核心行业市场是由国有企业主导、是中国数字化经济市场的主力买家。目前，党政行业已经完成三期信创试点，从基础软硬件到各类应用系统都已经完成了国产替代，进入到常态化采购阶段。八大核心行业是现阶段信创战略市场推广的重点，相关国企都在全面推进信创相关项目和采购。2022年下半年开始，大量国有企业都提出了明确要求：在未来三到五年100%完成信创替代工作。依据信创技术的成熟程度，明确了三个层次的替换策略和替换范围：全面替换、应替就替、能替就替。全面替换：信创技术完全成熟的应用系统，无条件全面替换为信创技术，包括协同办公、企业门户、企业邮箱等基础应用，以及纪检、党建、档案等应用系统。2N200025以后8党政、军队金融、电信、电力石油、交通、航空航天教育、医疗关系国计民生的核心行业工业、物流、烟草、电子、建筑、互联网 应替就替：一些企业核心管理经营应用，虽然信创 技术已经成熟、但迁移替换难度大。例如ERP、CRM、辅助决策、风控管理等。此类应用系统如果需要全面升级或重建，应该采用信创技术。能替就替：在生产制造、研发系统、工业软件等应用领域，有能力使用信创技术替换的，应当进行替换。总体来说，中国信创的发展目标明确、策略清晰，时间紧凑。对市场的影响巨大且深远。一方面大批中国IT企业已经借此契机发展壮大；另一方面一些标杆外企失去了优势垄断地位，甚至不得不裁撤在中国的产品和业务。整个市场格局正在被重塑。绩效47二、信创技术图谱信创战略涉及的技术和产品非常广泛，全栈覆盖了企业应用和个人办公应用。这些技术和产品可以分为如下几类：计算机整机，包括芯片和操作系统两大重量级核心技术。通用基础设施，如存储、网络、安全、办公设备等。通用软件产品，个人和企业都需要的基础软件和常用软件，如浏览器、电子邮箱、文档“流版签”软件、网络会议等。企业应用基础软件，支撑企业应用系统的基础软件技术，包括云和数据库两大重量级核心技术。企业应用系统：支撑企业管理、经营、生产、研发等领域的应用系统。通用产品应用系统文档编辑软件终端安全软件防火墙网闸堡垒机交换机加解密通信安全文档版式软件企业邮箱PC存储PC操作系统PC机芯片（x86）移动芯片（ARM）PC机内存移动终端移动操作系统打印机企业门户协同办公业务中台数据中台服务交易生产制造研发系统专业设计档案工业软件数据库数据仓库服务器芯片（x86）服务器芯片（ARM）服务器芯片（其它）PC服务器企业级存储服务器操作系统云技术中间件一体机大数据ERPBI应用网络会议扫描仪浏览器（PC）浏览器（移动）网络安全企业应用基础软件存储整机芯片操作系统CRM这些技术和产品有较强的生态关系和技术依赖。企业用户在采购时需要进行全面地分析比较。一般来说，有两种采购策略：一类是围绕企业应用系统集成展开，进行整体设计和采购。这类采购通常需要基于具体的系统集成设计方案来确定具体的采购内容。另一类客户直接采购的通用产品。这些产品标准化程度高，一般无需制定复杂的技术方案来指导采购。在这个技术图谱中，芯片（CPU）和操作系统居于核心位置，也是其他信创技术的基础。但企业客户采用信创技术的重点在于以应用系统为抓手，基于应用系统的需求，整体引入套装软件、数据库、云、服务器、存储全栈信创技术。因此，负责应用设计的咨询商、负责应用建设的系统集成商对这块市场有很大的话语权。绩效48三、芯片与服务器芯片（CPU）是IT生态的核心和基础。在全球传统服务器市场上，x86芯片处于垄断地位。几乎所有的应用软件都首选适配x86芯片，很多具有行业垄断地位的专业软件甚至只适配x86芯片。x86芯片技术是封闭架构，核心专利掌握在国外垄断性公司手中。虽然一部分信创芯片采用了c86架构，但核心技术仍然需要x86专利授权，存在技术封锁风险。大部分信创芯片采用了非x86架构，如ARM架构、MIPS架构，其他新的RISC架构等。这些信创芯片技术具有如下特点：其一，与传统垄断芯片存在巨大技术差异，无法“平替”传统垄断芯片。x86和非x86是完全不同的芯片架构，软件需要做大量改造、验证、测试工作，才能适配非x86的芯片。其二，当前的信创芯片处在快速发展的市场阶段，产品种类多，彼此差异大。软件与信创芯片之间的适配面临很大的挑战。操作系统、数据库、应用系统大部分只能做到和部分信创芯片适配。因此，企业很难在应用系统设计确定之前，确定需要的服务器、操作系统和数据库。其三，信创芯片在性能、稳定性等方面与国外高端芯片相比，还有明显的差距。相同的算力需求，需要更多的芯片集群。一些用户量较大的老旧应用系统受软件技术架构限制，很难支撑大规模的芯片集群。软件系统纷纷采用全新的分布式架构和云架构，来支撑更大规模的服务器集群。目前，信创芯片竞争激烈，呈现出“百花齐放、百家争鸣”的局面。国有企业、民营新技术企业推出了数十个芯片品牌。选择的技术路线非常驳杂。其中使用ARM架构的最多，也有使用传统自研架构、新型AI架构，基于x86的c86架构等。未来，由于软件对芯片的适配成本高，芯片研发成本高、难度大等多方因素，信创芯片市场将会经历快速的优胜劣汰过程，最终可能稳定在三个品类左右。ARM架构的芯片目前竞争优势最大。绩效49四、操作系统信创操作系统主要包括服务器操作系统、桌面操作系统和移动操作系统。服务器操作系统主要安装在数据中心（机房）的各类PC服务器上，是各类应用系统的基础运行环境。桌面操作系统主要用于PC机，如办公电脑、个人电脑。移动操作系统主要用于手机、新式汽车车机、专业移动办公终端等。桌面操作系统和移动操作系统的装机规模远大于服务器操作系统，仅桌面操作系统装机量就是服务器操作系统的100倍以上。在全球市场，操作系统的核心技术一致都有明显的垄断性。每类操作系统基本都被3个左右的品牌垄断。不过，服务器操作系统和移动操作系统的优势垄断方是开源技术；桌面操作系统中，开源技术比较成熟，有一定的市场份额。本土IT厂商依托这些开源技术，经过二十多年的发展，已经发展出来了一批生态成熟，有市场竞争力的操作系统品牌。基于操作系统的应用产品是否丰富，市场生态是否繁荣，是评价操作系统的最重要指标之一。在办公电脑领域，大量工作重度依赖操作系统、文档处理软件、Web浏览器这“三剑客”。这“三剑客”自身升级换代较快。然而，一些退役多年的“三剑客”老旧产品在企业日常办公中长期尾大不掉。甚至一些企业客户在建设新的应用系统时，还需要投入额外的成本适配已退役多年的操作系统，文档格式或者Web浏览器。信创战略的推进将会加速解决上述问题。首先，国产桌面操作系统、国产文档处理软件、开源web浏览器的技术已经成熟，部分达到了“好用”的水平。其次，越来越多的老旧办公电脑和老旧企业系统本身就需要更新换代。信创东风恰逢其时。服务器操作系统中，开源Linux技术的市场份额最高。开源Linux技术过去主要被国外的几家Linux商业化产品垄断。现在基于Linux的国产产品也有了长足发展，初步实现了从“能用”到“好用”的跨越。这个领域的领军企业传统上以大型国企为主，目前他们的产品在信创市场份额明显领先。最近两年，一些高科技企业也开始在操作系统上发力。其中两家头部云厂商都打出了类似的“组合拳”：一是推出了自研的开源基础版本；二是与独立的开源组织合作建设开源生态；三是依托自己的云生态，发布自有商业版本，四是大规模推动新老厂商在自己的操作系统产品中，融合他们的开源基础版本。在这两家的主导下，出现三级融合的市场生态：以开源Linux技术为核心，以自两家云厂商的开源OS为基础版本，各厂商定制封装不同的商业版本。服务器操作系统与桌面操作系统相比，虽然核心技术相同，但也存在很多重要差异。服务器操作系统更加注重算力效率、对系统稳定性、容错性、安全性等有非常高的要求，以保证运行其上的软件系统能够长期稳定、高效地运行。服务器操作系统与服务器芯片的深度适配非常重要。两者间的适配优化水平对服务器整体性能有明显影响。目前国产操作系统和芯片都处在众多品牌百花齐放的状态，不同操作系统和芯片之间的适配水平差距很大，对企业客户的采购选型挑战很大。一般来说，需要从系统集成角度，进行综合设计和选型。绩效50五、数据库数据库和操作系统并列为两大基础软件。它是绝大部分应用系统的重要基础，通用性很强，标准化程度很高。传统数据库头部产品都是垄断性商业产品。其中排名第一的商业产品在2020年以前的中国市场长期遥遥领先。理论上数据库产品遵从相应的国际技术标准，标准化程度和通用化程度较高，应当具有很好的可替代性。然而，我们在工程实践中发现，头部数据库产品都有独特的、深厚的技术壁垒。例如大量重要的非标准细节功能；对大数据量表、大规模数据处理的强悍性能；对质量参差不齐的代码的适应能力和容错能力 很多重要的应用系统在更换数据库产品时，发现基本找不到“平替”头部数据库产品的方案，换数据库产品就需要全面改造整个应用系统。近年来，开源数据库技术上升趋势明显，在国内外都打破了商业产品的垄断地位。以这些主流开源数据库为核心，发展出了一大批国产数据库品牌。目前，国产数据库的市场生态与操作系统有较大的相似性，产品品牌较多，国有企业、民营科技公司都有优秀的数据库产品。核心技术上也各有不同，有的是完全自研；有的是以开源技术MySQL和PostgreSQL为基础。最近几年，国内两家头部云厂商在数据库领域的策略和他们在操作系统领域的策略类似：整合自家众多的MySQL/PostgreSQL衍生产品，推出统一的数据库品牌和开源基础版本，推动其他数据库商业产品融合它们的开源基础版。近两年，这两个产品的市场份额在快速上升。绩效51六、技术中间件与云与数据库类似，技术中间件也是大量应用系统的重要组成部分，是一些应用系统运行环境的核心技术。它是企业软件应用在数十年的发展过程中，逐步沉淀、剥离出来的通用软件产品；它可以支撑多种行业、多种类型的企业应用。常用的技术中间件有应用服务器、企业服务总线、消息队列、虚拟化等。从技术流派和发展过程来看，技术中间件可分为重量级中间件、轻量级中间件和PaaS云三类。重量级中间件都是大型商业套件产品，一个产品整合了应用服务器、企业服务总线、消息队列、集群管理等所有功能。这个市场曾被极少几个IT巨头垄断。国产技术中间件有部分厂商在长期在追赶这两大标杆，目前已经取得较好的市场份额，打破了国外垄断。然而，这些重量级中间件都是针对重量级Java EE技术设计的。随着Java SE、分布式、容器等轻量级技术的发展成熟，轻量级中间件的市场份额已经超过了重量级中间件。轻量级中间件有两个鲜明的特点，一是“小而美”，每个产品只专精一项功能；二是开源，使用门槛低。标杆产品有应用服务器Apache Tomcat，Web服务器Nginx，消息队列RabbitMQ和Kafka，缓存Redis等。这些轻量级中间件已经在中国企业应用市场形成了优势垄断地位。由于其重要性不及数据库，且自身开源可控，所以国内同类产品较少。轻量级技术中间件数量多，差异大，升级快。虽然这些技术中间件的产品采购成本很低，但关联的应用系统设计、研发、运维成本很高，专业性很强，一般企业客户很难驾驭。通用PaaS级别的云平台整合各类中间件，为企业应用系统提供开箱即用的集成运行环境，逐渐成为主流解决方案。PaaS云平台也正在演变为新一代的“重量级中间件”，但它具有更好的开放性，更灵活的价格模式。在PaaS云平台领域，国产云产品已经和国外云产品站在同一水平线上。绩效527.https:/ to create an AI strategy How to create an AI strategy during peak AIduring peak AI绩效54中西合璧From the doctors waiting room to the boardroom,AI is everywhere.But what is your companys AI strategy?This article was originally published on LinkedIn.绩效55原文作者：Dan Diasio EYGlobalArtificialIntelligenceConsultingLeader点评作者：陈剑光 Jianguang Chen 安永大中华区数据智能咨询服务合伙人绩效56If youre reading this post,youve probably already scrolled through dozens of AI-related posts and headlines.ForthefirsttimeinmynearlytwodecadesworkingondataandAI,Ihavefoundmyselfinthe middle of AI discussions with other parents at school drop-off,at my annual doctor checkup and with my wife over dinner.Without question,generative AI or AI that can generate original content such as text and images based on user prompts has gone mainstream,and this must be what peak AI feels like.Not surprisingly,Ive been inundated by clients and CIOs asking me what generative AI means for the future of their business and how to explain the technology and its implications to their CEO and board.目前越来越多的中国企业迅速投入到大模型的建设中。2023年2月20日“国内第一个对话式大型语言模型”MOSS发布，百模大战正式开启,众多中国科技企业和研究机构扎堆冲入AI大模型赛道。传统行业头部公司也纷纷加入百模大战，推出各自的行业大模型，在金融领域、教育领域、零售、能源等行都涌现出来了相关的行业模型。随着大模型产业化进程的加快，大量来自各行业的大模型及其应用将喷涌而出1。据量子位智库测算，我国2023年AIGC市场规模预计可达到170亿元人民币，在2030年，我国AIGC市场规模将达到万亿级别。目前2023年到2025年为我国AIGC产业市场的探索培育期，2025年，市场规模预计将达到约260亿人民币，同时AIGC市场将进入应用的蓬勃发展。由于行业生态变得完善，底层大模型完成对外开放，各类的应用出现将带动产业快速增长，AIGC产业将延展出完整产业链并在商业化场景上持续拓宽拓深，深入变革各行业2。本土观察本土观察来自OpenAI分析，大模型和它未来能够打造的软件工具，可以影响约19%的工作所需的至少50%的任务。某国际知名投资机构的研究表明全球范围内短期至少3亿人的工作将被AI自动化，80%的劳动力会被大模型/AIGC影响至少10%的工作量，这一波来自大模型/AIGC的浪潮对于中国企业的决策者而言已经不仅仅是一个新的技术名词，而是必须要去认真审视如何考虑应用大模型/AIGC从而提高组织的核心竞争力。1.李水清.(2023).“千模大战”100天：六路玩家围攻ChatGPT.澎湃新闻.https:/ isnt the result of a radical new approach to AI from two months ago.Far from it,in fact.While the origins of AI can be traced back to the mid-1950s,three key drivers are converging and fueling the current breakthroughs:Wereachedaninflectionpointwithwhatlargemodels can do.As outlined by the authors of the Stanford University paper“Examining Emergent Abilities in Large Language Models,”a new paradigm has evolved from task-specificmodels,trainedtodoasingletask,to task-general models,which can perform many tasks.New abilities(and likely risks)have recently emerged as more and more data are used to build models.ChatGPT has contributed to democratizing AI in several ways.ChatGPT is available and accessible for free on the internet,which reduces many barriers to entry for those who want to learn about AI or use it for projects.Prior to ChatGPT,AI use was primarily limited to data scientists with years of coding experience.Now,since there are no resources required to train this AI tool,students,teachers and anyone with an internet connection can leverage it.AI is no longer a spectator sport or a tool that requires an engineering or science degree.AI funding in the last few years has skyrocketed.Global AI startup funding reached a new record of US$66.8 billion in 2021,up 108%year over year,according to CB Insights.The number of AI M&A deals was up 96%globally,and there were a record number of IPOs,according to the report.And the International Data Corporation(IDC)predicts global spending on AI will surpass US$300 billion in 2026.Weve already seen multibillion-dollar investments in AI inthisfirstquarter,andthetrendislikelyto continue as the functionality becomes increasingly important across a wide range of global industries.The pressing question is to go beyond the shiny object:how can corporations harness the power of generative AI and other forms of AI to transform their business models or their operating models?绩效59安永在与众多企业探讨大模型建设落地的过程中，总结了企业在应用大模型碰到的几个困惑：传统AI与大模型的关系，如过往建设完成的AI资产是否需要完全被大模型替换、传统的AI平台需要怎样的改变以适应大模型时代等。缺乏对大模型的能力认知，企业不知道如何将大模型应用到实际的业务。大语言模型表现出来的典型能力：如文章总结分析，聊天机器人，代码自动化等对企业应用而言似乎只对部分特定场景有效。企业过往在知识/高质量数据积累方面的沉淀不够，导致具体业务场景中大模型的应用效果不达预期。良好的应用大模型需要企业将自身业务的知识图谱等背景知识与大模型融合，从而达到让大模型真正为业务赋能的目的，但许多企业过去并没有在知识治理领域进行体系化建设，导致现阶段在大模型建设领域举步维艰。尽管国内企业越来越多在应用大模型上热情高涨，但许多企业都缺乏明确的AIGC战略与统筹建设思路，企业决策层也会产生诸如AIGC如何与公司的运营模式保持一致、大模型与已有的数字化系统/AI平台如何集成等挑战。面对此问题，安永建议企业在AIGC规划方面采取如下路径：研究AIGC相关最新技术趋势、应用实例与权威统计数据、总结科技趋势对企业发展的启发，为AI能力规划和发展路径提供指导性建议 全面了解企业决策层、技术部门、业务部门的核心需求以及对AI的期望、对企业AI能力现状进行综合评估，分析未来发展建设重点 描绘企业未来AI能力的目标态，并列举为了达成目标可以规划的具体场景本土观察本土观察 考量各个场景的业务价值、影响范围、实施复杂度等因素，综合评估AI能力建设短中长期的不同策略与发展路线 制定未来X年分阶段建设平台AI能力的阶段性目标 规划各AI项目的启动时间、项目周期、相互依赖关系，生成高阶能力建设计划而在AIGC项目的落地则需要考虑如下几点；大模型选择：基于项目的需求，可以选择使用预先训练好的大模型，如国内外的商业大模型、开源模型或者基于企业及外部公开数据自行训练企业专属的大模型。这个决策取决于项目的具体需求、资源的可用性、对于成本、安全和性能的综合考虑。大模型的优化：在AIGC项目中，需要利用SFT技术对预训练模型进行调优，使其更好地适应特定场景和任务。这一步也依赖于高效、准确的指令设计，以实现模型的最佳性能。业务分析和模型融合：安永建议传统AI专家亦要参与到与业务共同分析AIGC落地实现效果与业务期望中，结合传统AI模型等其他技术手段与大模型技术，找到贴合业务的最佳解决方案。知识治理与建设：在企业建设大模型应用的过程中，由于大模型依赖于“知识”而非“数据”，通过融合向量数据库等，传统的大数据平台未来会向大知识平台的概念转变从而将企业结构化和非结构化数据实现知识的闭环管理与沉淀，为企业大模型提供知识基础。绩效60I recently had a conversation with an executive of a large publicly traded corporation and a self-proclaimed avid Midjourney and ChatGPT user.Of the nearly 100 million monthly active users,its likely that he isnt the only C-suite executive experimenting with ChatGPT.The more the C-suite and boards experiment with this technology,the more pressure it puts on leaders to have a plan.What are their expectations for the companies they direct?Do you know how to respond?As Jeff Wong,EY Global Chief Innovation Officer,toldTheWallStreetJournal,CIOsshouldbe experimenting with ChatGPT to determine how it could best be put to use,mostly through trial and error.While there are limitations and potential biases,exploring how to implement an AI strategy,including generative AI,for your business now is crucial.ChatGPT and DALL-E 2 dominate headlines,but there are hundreds of startups building on top of these foundation models,and the list is expanding by the day.EY is committed to the responsible implementation of AI systems and to help our clients shape thoughtful strategies so that they canperformbetter,fasterandmoreefficiently.We are advising executives how to start with their AI strategy in preparation for inevitable questions from their CEO,board and other stakeholders.We have developed a six-week strategy sprint to help identify the opportunities and priorities,risks,roadmap and governance structure.We are focused on an outcome that is a business strategy not a list of proofs of concept.随着AIGC技术的日益崭露头角，企业面临着一个历史性的转折点。面对市场上众多的开源大模型和商业化大模型的选择，如何有效整合和集成不同的大模型以更精准、更有效、更安全、更高性价比地满足企业的多样化需求，这是每一个希望在数字化浪潮中立足的企业必须面对的实际问题。企业在应用大模型的实际困难包括：模型选择困境：市场上存在众多的大模型，包括商业化和开源的，企业在选择时可能会面临决策困难，不确定哪一个模型最适合其特定的业务需求 集成与兼容性：如何将新的大模型有效地融合到现有的IT架构中，确保其与现有系统和技术的兼容性 定制化需求：尽管大模型具有强大的通用性，但企业往往有特定的业务场景和需求，如何调整或微调模型以满足这些特定需求成为关键本土观察本土观察 资源与计算消耗：大模型通常需要大量的计算资源。如何有效地分配硬件资源，管理计算成本，同时确保模型的响应速度和效率是一个重要考虑 数据隐私与安全性：使用大模型可能涉及大量数据的处理，如何确保数据的隐私、安全性以及符合相关法规是企业必须面对的问题 模型维护与更新：随着技术的进步和业务的发展，大模型需要定期更新和优化。如何进行有效的模型维护、确保模型的持续性、稳定性和具备最新的能力是持续的挑战绩效61为应对上述挑战，结合AIGC与AI模型资源及安永知识库，安永建立了专属AI混合大模型，设计并构建了集模型集成、管理和共享为一体的EY-METIS平台，为企业搭建其统一的AI平台。EY-METIS平台包括以下六大中心：应用中心：以AI Agent为前端统一入口，嵌入企业前端各应用系统，使用户可以通过前端一站式入口直接与AI平台对接，以自然语言方式与平台各应用直接沟通，实现模型与业务无缝集成，提升了业务执行的效率和准确性。模型中心：涵盖模型开发、模型管理及模型核心资产等功能。通过此中心，企业可以统一训练、部署、管理、共享AI模型、基于各类AIGC大模型和传统AI技术，构建业务所需的混合大模型，并通过模块化的AI能力，快速复用AI能力，为业务高效产出AI模型。计算中心：为平台提供交互式计算、流式计算、离线计算，以及图计算在内的多样计算方式，使得企业具有强大的计算能力和灵活的计算选择来配合不同的业务需求。存储中心：承载多类数据格式的存储任务，包括结构化、非结构化、分布式、向量数据、缓存、以及流式数据等。其多样化的存储方式和强大的存储能力，以提高企业信息资产的安全和高可用性。数据中心：负责与各业务或底层系统的数据源的对接和管理。通过数据中心统一管理，优化数据获取和管理的过程，大大提升公司对数据资源的掌控能力。管理中心：包含用户中心、安全监控、权限管理、审计日志和运维监控这几大部分，有效地保障了安永AI平台的正常运行，实现了对全方位的持续监控和精细管理，以保证平台的高效运作和安全合规。本土观察本土观察EY-METIS具备如下核心优势：不局限于单一大模型，可基于业务需求和应用需求，选择多类大模型(商业大模型或者开源大模型)和传统AI模型结合的混合大模型方式，提升模型精度和性价比。将集成了大语言模型的一站式AI Agent嵌入各前端应用中，为用户提供自然语言方式的文本，语音交互，提升用户体验。设计可扩展、可复用、可维护的独立AI模块，实现AI能力的快速复用，加快AI应用的落地。结合安永信息安全和合规监管能力打造AI平台中的管理中心，确保数据的安全性和合规性，为企业提供安全合规的AI服务。安永通过三项核心咨询服务帮助客户利用AI创造价值，包括新一代人工智能战略和路线图、对人工智能的治理与责任和规模化用例设计与开发。安永在帮助客户从商业和技术角度采用AI方面发挥着重要作用，积极推动众多AI建设项目，有着丰富的AI实施与落地经验。安永将先进的数据自然语言处理技术与商业解决方案相结合，以满足风险、监管和运营需求，并利用其用例和资源加速解决方案的生成，从而为国内企业提供最佳的大模型/AIGC咨询服务。绩效62To move forward,especially in a time where AI headlines quickly shift from fascination to fear(and in some cases rightly so),its critical that organizations have a strong,trusted foundation on how and where they integrate AI.Its also crucial in terms of how they evaluate whether it is performing ethically.A business plan starts with how AI will transform the business or operating model,establishes a plan to keep humans involved,evaluates multiple AI options(not just those in the headlines),and manages expectations on what needs to be true all to give CIOs and C-suite leaders aviablepathtoAImaturity.Amidallthehype,onethingiscertain:weareataninflectionpointwith AI.Corporate and governance leaders must be thoughtful and proactive about how they take advantage of this evolving capability to solve problems and seize game-changing opportunities.The views expressed by the author are his own and not necessarily those of Ernst&Young LLP or other members of the global EY organization.SummaryGenerative AI has become mainstream,leading to increased interest from clients and CIOs.Three key drivers for this AI boom include improved large models,democratization through tools like ChatGPT,and skyrocketing AI funding.Corporations must now explore how to harness generative AI and other forms to transform their business models.Experimentation,strategic planning,and ethical considerations are vital as AI evolves,with a focus on integrating AI responsibly and effectively to solve problems and seize opportunities.关注安永微信公众号扫描二维码，获取最新资讯。安永|建设更美好的商业世界安永的宗旨是建设更美好的商业世界。我们致力帮助客户、员工及社会各界创造长期价值，同时在资本市场建立信任。在数据及科技赋能下，安永的多元化团队通过鉴证服务，于150多个国家及地区构建信任，并协助企业成长、转型和运营。在审计、咨询、法律、战略、税务与交易的专业服务领域，安永团队对当前最复杂迫切的挑战，提出更好的问题，从而发掘创新的解决方案。安永是指 Ernst&Young Global Limited 的全球组织，加盟该全球组织的各成员机构均为独立的法律实体，各成员机构可单独简称为“安永”。Ernst&Young Global Limited 是注册于英国的一家保证（责任）有限公司，不对外提供任何服务，不拥有其成员机构的任何股权或控制权，亦不担任任何成员机构的总部。请登录 。2023 安永（中国）企业咨询有限公司 版权所有。APAC no.03018890ED None本材料是为提供一般信息的用途编制，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

0人已浏览 2023-11-25 64页 5星级

Gartner 研究研究 人类与人类与 AI相与有成相与有成 2023 年年 IT Symposium/Xpo 峰会主旨演讲洞察峰会主旨演讲洞察 Mary Mesaglio、Don Scheibenreif、Hung LeHong、Rita Sallam 2023 年 10 月 16 日 Gartner,Inc.|G00799922 第1共 18 页 人类与人类与 AI 相与有成相与有成：2023 年 IT Symposium/Xpo 峰会主旨演讲洞察 发布日期：2023 年 10 月 16 日-ID G00799922 分析师：Mary Mesaglio、Don Scheibenreif、Hung LeHong、Rita Sallam 主题：CIO 技术和创新领导力 AI 改变了人和机器的关系。作为 CIO，您要主动塑造这一趋势的内在本质，引领高管团队设定贵企业机构的 AI 目标，并建立 AI 就绪安全，确保数据 AI 就绪，制定 AI 就绪原则。概述概述 主要发现 AI 改变了人机关系，其中生成式 AI 造成的影响更甚，为每个企业机构带来了机遇，而风险也随之而来。作为 CIO，您在探索如何发挥 AI 作用，助力企业发展的这一过程中至关重要。技术层面的决策，特别是与 AI 有关的决策，往往会对道德、社会和财务产生影响。孤立看待这些影响会增加风险。高管团队，特别是 CEO，希望 CIO 能领导 AI 相关的工作，并希望他们能在降低风险的同时，充分利用 AI 带来的各项优势。建议 从贵企业机构的风险偏好、投资水平以及 AI 对业务战略的重要程度等方面入手，设定 AI 目标，为高管团队提供指导。寻找后台、前台、新产品和服务以及新核心能力等四大领域中使用 AI 的机遇与风险，降低AI 的复杂性。建立 AI 就绪安全，确保数据 AI 就绪，制定 AI 就绪原则。在未来 12 个月，用安全又高效的方式，采用生成式 AI。Gartner,Inc.|G00799922 第2共 18 页 战略规划假设战略规划假设 到 2025 年，全球 90%的企业将纳入生成式 AI，与员工共同协作。到 2030 年，将有 80%的人类每天与智能机器人互动。到 2028 年，在已经自行搭建大型语言模型(LLM)的企业机构中，将有超过 50%的企业会因成本、复杂性和技术负债问题而放弃已有模型。导语导语 总体而言，AI 会迅速融入到我们生活的方方面面，改变我们的工作和企业机构。AI 不仅是一项技术或一种业务趋势，它会深刻变革人类与机器的交互方式。通过生成式 AI，机器能与人类对话。在不久的将来，它们会从简单的工具逐渐变为我们的伙伴，不再局限于处理数据和提供信息等传统任务。因为有了生成式 AI 的强大助力，机器正在从“做什么”向“是什么”转变，担任我们的顾问、保护者、老师、朋友、治疗师、老板或客户。然而，这一转变也伴随着潜在的风险，它们也可能抢走工作，成为恶霸、骗子、小偷和间谍。如此一来，CIO 对 AI 的复杂态度自然也就不言而喻了。根据2023 年 Gartner 创新趋势调研，61%的受访者表示其创新工作中使用了 AI 技术，1但在2023 年 Gartner AI 调研中，只有不到一半(47%)的 CIO 和技术领导者表示，他们有信心其企业机构能够减少 AI 带来的风险。2 生成式 AI 改变着人机关系，您要主动塑造这一趋势的内在本质。作为 CIO，您必须引领贵企业机构，发挥生成式 AI 的强大作用。CEO 和其他 C 级高管都对您寄予厚望，希望您能帮助他们在降低风险的情同时，充分利用生成式 AI 带来的各项优势。Gartner,Inc.|G00799922 第3共 18 页 分析分析 制定贵企业机构的 AI 目标 作为 CIO，您要让整个高管团队参与进来，就企业机构如何使用 AI 进行规划。也就是说，您需要同高管团队一起制定制定贵企业机构的贵企业机构的 AI 目标目标。AI 分为两种类型：日常日常 AI：以提高效率为重点。借助日常 AI，机器可承担繁琐单调的工作，提高我们的生产力、工作速度和效率。日常 AI 以提高效率和生产力为重点。颠覆性颠覆性 AI：以提高创造力为重点。它或可通过 AI 产品和服务，创造新成果；或可借助 AI核心能力，开辟新途径，促进新成果的产出。借助颠覆性 AI，机器将颠覆商业模式和整个行业。您可以在企业内部企业内部和企业外部企业外部（面向客户）时使用日常 AI 和颠覆性 AI。在设定贵企业机构的 AI 目标前，请先确定使用 AI 的四种机遇：企业内部使用日常企业内部使用日常 AI：提高后台的生产力。企业外部使用日常企业外部使用日常 AI：提高前台的生产力。企业内部使用颠覆性企业内部使用颠覆性 AI：创造新的核心能力。企业外部使用颠覆性企业外部使用颠覆性 AI：创造全新的产品和服务。图 1 为 Gartner AI 机遇雷达，为您展示 AI 的四块机遇区。如需了解更多信息，请参阅Gartner AI 机遇雷达：制定贵企业机构的 AI 目标。Gartner,Inc.|G00799922 第4共 18 页 图图 1：使用：使用 Gartner AI 机遇雷达，机遇雷达，制制定贵企业机构的定贵企业机构的 AI 目标目标 AI 机遇雷达机遇雷达 请将这张 Gartner AI 机遇雷达图展示给高管团队，与他们共同决定你们未来的 AI 使用方式。不同的机遇区代表不同的人机关系。为了设定贵企业机构的 AI 目标，您需要先解决以下问题：我们的风险和回报偏好是什么？我们是否拥有足够资源，抓住颠覆性 AI 带来的机遇？面向外部客户面向外部客户 日常日常 AI 颠覆性颠覆性 AI 面向内部运营面向内部运营 来源：Gartner Gartner,Inc.|G00799922 第5共 18 页 AI 对我们的业务战略有多重要？颠覆性 AI 能会使我们破产吗？之后，您必须与高管团队确定贵企业机构的最佳 AI 投资场景。确定最佳 AI 投资方案 颠覆性 AI 价格不菲，且 CFO 通常会怀疑数字化投资是否能产生可观效益。根据2022 年Gartner 企业数字化业务成果调研，67%的 CFO 表示其企业机构的数字化投资收益低于预期。3 但即便如此，CIO 也已经对未来几年投资 AI 跃跃欲试。根据2024 年 Gartner 首席信息官和技术领袖调研，与 2023 年相比，73%的 CIO 表示其企业机构计划在 2024 年增加对 AI 和机器学习的投资。4为此，您和董事会需要主动管理 AI 项目，以控制成本并实现预期效益。作为 CIO 的您、CFO 以及整个高管团队都应了解、研究三大投资方案（见明确各大生成式 AI用例的战略性优势，成本和风险）及其相应的优势和风险。这三大投资方案为：保守保守方案方案。在该方案中，您可投资能够优化具体任务的速效解决方案，如 Microsoft Copilot和 Google Workspace 等效率助手。不过，这些日常 AI 工具虽然具有较低的采用成本，但它们代表着最低门槛，只能让您维持现状，无法带来长久的竞争优势。扩展扩展方案方案。在该方案中，您可投资可定制的应用程序，为您创造竞争优势。以理财为例，生成式 AI 财务顾问可为您打造个性化的财务计划，管理投资组合。这类 AI 投资成本更高，成果交付耗时更久，但也更有价值。颠覆颠覆方案方案。在该方案中，您可投资能够创造出全新 AI 产品和业务模式的解决方案。这些投资成本高、风险大、耗时长，但具有巨大的回报潜力，甚至可以颠覆您所在的行业。虽然好处众多，但我们预测愿意投入该方案的企业机构应该并不多。Gartner,Inc.|G00799922 第6共 18 页 CIO 必须与高管团队合作，共同确定贵企业机构的最佳 AI 投资方案是保守方案、扩展方案，还是颠覆方案。正式开始设定贵企业机构的 AI 目标前，请先熟悉三种常见目标（见图 2）：追求生产效率的企业机构会使用 AI 增强前台和后台，实现自动化。这种企业机构基本在 AI机遇雷达的左侧运作，但在一定程度上也需要使用 AI 获得所需的核心能力。部分企业机构只在内部使用，不希望面向客户。这种企业机构处于 AI 机遇雷达的下半部分。AI 至上的企业机构则在 AI 机遇雷达上的四大象限均有涉猎。图图 2：当前，在企业机构间常见的：当前，在企业机构间常见的 AI 目标目标 当前，在企业机构间常见的当前，在企业机构间常见的 AI 目标目标 追求生产效率追求生产效率 来源：Gartner 不希望面向客户不希望面向客户 AI 至上至上 Gartner,Inc.|G00799922 第7共 18 页 了解使用 AI 的机遇与风险 下面，我们将进一步说明 AI 机遇雷达上不同象限的机遇与风险。日常 AI 基本信息 大部分企业机构正在使用或计划使用日常 AI 来提高效率。根据2024 年 Gartner 首席信息官和技术领袖调研，80%的受访者表示他们将在三年内采用生成式 AI。4另外，2023 年 Gartner AI 调研显示，77%的 CIO 和技术领导者最希望借助 AI，为企业机构实现更高的生产力/效率。作为 CIO，您要与高管团队合作，找出日常 AI 带来的机遇，包括对后台和前台的好处。您可以向高管团队提问：我们应该如何使用日常AI来提高我们的效率？作为参考，请阅读以下方案例，看看各企业机构是如何利用日常 AI，帮助员工及其客户摆脱繁琐重复的工作。提高后台效率：米高蒲志集团提高后台效率：米高蒲志集团 对于经理来说，撰写职位说明是最无聊的工作之一。在欧洲领先的招聘咨询公司米高蒲志集团，撰写一份职位说明通常需要 20 到 90 分钟，但使用了生成式 AI 后，该集团现在仅需5 分钟就能完成。这些都归功于该集团早期尝试使用生成式 AI，以及先前搭建的 AI 就绪数据基础。这种快速周期数据实验室秉持一项原则，那就是 28 天内找到解决方案，否则就淘汰出局。在宏大目标和工作氛围的双重激励下，该集团成功发展 AI 工具，为经理省去了大量繁杂工作。提高前台效率：提高前台效率：Be My Eyes 公司公司 丹麦公司 Be My Eyes 推出了一款由 GPT-4 驱动的数字化视觉助手 Be My AI，它可将图像转换成文本，为视障人士提供便利。例如，Be My AI 可以识别冰箱中的食材，根据食材推荐菜谱，帮助视障人士独立做饭。Gartner,Inc.|G00799922 第8共 18 页 起初，日常 AI 看似作用惊人，各部门借助它们都实现了极大的效率跨越；网络和新闻中也有很多关于 AI 提高效率的说法，但据我们与客户的交流，我们发现其实它们的影响相对保守，企业机构的效率提升率在 5%-20%的区间内。日常 AI 将会很快跌落神坛，采用日常采用日常 AI 刻不容缓，是时候行动起来了。刻不容缓，是时候行动起来了。可所有企业机构也会紧跟趋势，开始采用相同的工具。换言之，日常 AI 不能为您带来长久的竞争优势。如需从 AI 中获得竞争优势，您就要采用颠覆性 AI，踏入截然不同的人机关系。颠覆性 AI 基本信息 颠覆性 AI 可实现业务模式层面的转型。通过颠覆性 AI，您能够重塑、创造，甚至毁灭整个行业。下面，让我们来看看一些企业机构是如何使用 AI，实现创新、引领行业的。重塑核心能力：英矽智能重塑核心能力：英矽智能 研发新药极为耗时，且花费昂贵，这是生命科学领域常常要面临的艰巨挑战之一。大型药企每年通常会提名四、五款新药，这让小型药企望尘莫及。总部位于香港的英矽智能利用 AI，可加快确认目标疾病，生成新分子并预测临床试验结果。2022 年，该公司提名了九款新药，其中多款药物都进入了 I 期临床试验阶段。通过重塑生命科学领域的早期研发工作，英矽智能得以大幅加快了药物研制速度。开发新产品和服务：可汗学院开发新产品和服务：可汗学院 可汗学院是一家非盈利组织，旨在为所有人随时随地提供一流的教育服务。近期，可汗学院引入了一款 AI 教学机器人 Khanmigo，它可以模仿人类的口吻和用词进行对话，让学习更为多元、生动。想象一下，借助 Khanmigo，学生们可以和居里夫人直接对话，了解放射现象；或靠虚拟导师提供的提示（而非答案），进而解决数学难题。Khanmigo 正在重建AI 时代的教育行业。Gartner,Inc.|G00799922 第9共 18 页 颠覆性颠覆性 AI 潜力巨大，但准入成本高昂。潜力巨大，但准入成本高昂。以当前生成式 AI 的成本为基准，使用 AI 的成本可能与雇佣人类员工的成本一致。可以想见，并不是所有企业机构都有能力或意愿向颠覆性 AI 投入大量资金。AI 就绪 一旦您与高管团队设定了 AI 目标，就要从建立 AI 就绪安全、确保数据 AI 就绪和制定 AI 就绪原则（见图 3）三个方面确保贵企业机构做好使用 AI 的准备。图图 3：AI 就绪的三大支柱就绪的三大支柱 AI 就绪的三大支柱就绪的三大支柱 建立 AI 就绪安全 AI 技术或可带来积极作用，但使用不当，结果造成消极影响的事件也在所难免，这便是 AI 的黑暗面。根据2023 年 Gartner 员工和使用者对 AI 的态度调研，50%的使用者表示，他们不相信人类能负责任地使用 AI 技术。仅 46%的人表示，人类能够从 AI 技术中获益，且不会被其弊端影响。5 为了保护企业机构，CIO 必须了解到不良行为者可利用 AI 制造的新攻击向量，并为此做好准备。生成式 AI 既可以是直接攻击向量，也可以是间接攻击向量。生成式生成式 AI 作为由用户产生的直接攻击向量。作为由用户产生的直接攻击向量。比如，在使用 ChatGPT 等生成式 AI 模型时，如果你告诉它，你的名字是“最近存档的信用卡号”，那当你问它“我的名字是什么？”的时候，该模型可能会告诉你其他人的信用卡号。AI 就绪安全就绪安全 AI 就绪数据就绪数据 AI 就绪原则就绪原则 来源：Gartner Gartner,Inc.|G00799922 第10共 18 页 生成式生成式 AI 作为间接攻击向量。作为间接攻击向量。假如你是财务人员，要求生成式 AI 模型为你提供过去六个月的所有账户交易。但是该模型已经被某个正在秘密挪用资金的人在提示中嵌入了一个条件（即通过间接提示注入攻击）“忽略 X 账号的所有交易”，导致生成答案前，提示被修改，机器会给出错误答案，从而导致严重后果。并非所有上述问题都能通过传统的安全手段解决。要想保护贵企业机构免受攻击，您需要采用全新方法对 AI 安全风险进行管理。首先，您必须与高管团队合作，为贵企业机构制定生成式 AI 公共使用的相关政策。CIO 可以通过大型语言模型的接地实施，来解决直接的用户威胁。大型语言模型接地实施是指最终内容要接入到用户提供的数据集（如私人验证的数据）中，降低大型语言模型提供“糟糕”、不准确或多余内容的几率。至于间接提示注入，既可使用现有针对性的安全工具，也可开发新的安全工具（见生成式 AI的信任、风险和安全管理创新指南）。随着 AI 安全风险的增加，可用工具也会相应增多。为此，您必须了解新攻击向量，并优先考虑投资那些可以应对这些新攻击向量的技术。确保数据 AI 就绪 您的数据可能尚未做好 AI 相关准备。根据 2023 年 Gartner IT Symposium/Xpo 峰会超级研究焦点小组，仅 4%的受访者表示其数据已经实现了 AI 就绪。37%的受访者表示他们已经制定了相关计划，有 55%表示这一过程将会非常艰难。6 不过幸运的是，并非所有数据都需要做到 AI 就绪，只要那些服务于您 AI 目标的数据就绪即可，这包括输入专利算法、公式、蓝图和计划，以及可实现极高业务价值的数据。作为 CIO，您要让数据满足以下五大标准（见图 4），即做到了 AI 就绪。Gartner,Inc.|G00799922 第11共 18 页 图图 4：AI 就绪数据需要满足的五大标准就绪数据需要满足的五大标准 AI 就绪数据需要满足的五大标准就绪数据需要满足的五大标准 AI 就绪数据受到就绪数据受到伦理监管伦理监管。您的数据必须符合贵企业机构的 AI 就绪原则（见下文“制定 AI 就绪原则”部分）。但是企业机构，尤其是大型企业中，数据和分析治理工作很分散，不同的利益相关方有各自的成果目标、职责，以及对于自己职责范围内最熟悉的数据和分析工具，他们看待其风险、痛点和机遇的方式和产生的观点也各不相同。就 AI 技术而言，各方必须保持统一，否则将面临极其严重的后果（见有效的数据和分析治理需要制定一系列政策）。AI 就绪数据必须安全。就绪数据必须安全。您必须保护您的数据，防止人们可以随意访问这些数据（您希望共享数据的情况下除外）。作为 CIO，您应该借助相关技术手段，为使用大型语言模型的人员发放许可，同时避免这些数据上传至网络或被挪用至其他企业机构，作为训练数据。AI 就绪数据尽可能消除偏见。就绪数据尽可能消除偏见。也就是说，数据除庞大之外，还需广泛。作为 CIO，您必须从多个源头收集数据，而不是只针对一小组年龄、种族和背景都几近相同的人群中获取数据。到2025 年，我们预计 70%的企业机构将把重点从大数据转向小而广泛的数据，可为分析提供更丰富的上下文。来源：Gartner 准确性准确性 丰富性丰富性 无偏见无偏见 安全性安全性 受治理受治理 Gartner,Inc.|G00799922 第12共 18 页 AI 就绪数据必须丰富。就绪数据必须丰富。所谓丰富，不仅指数据本身，还有相关的规则和标签。丰富数据能随时提供给大型语言模型，投入使用。为此，CIO 必须将数据与对应的业务规则相结合。例如，在 Google 大型语言模型 Bard 的早期迭代阶段，它基于来源于网络的训练数据，就“1 1 1 1 1 1 等于几”的问题开展训练。虽然Bard 知道“1 1 1 1 1 1 等于六”，但如果再加 1，Bard 就不知道答案了，也就是说，它并不知道具体的演算规则。这表示，仓库里的机器不仅需要输入数据，还须学习物理定律，才能保证它们安全移动。在财务审计领域，它们则需要了解会计核算的规则；放到法律领域，则为法律法规的逻辑。另外，您还需要根据具体的数据用途（如客户数据、发票数据、工厂机器人数据等等），为贵企业机构的数据打上标签。对 CIO 而言，元数据与数据本身几乎同样重要。您不一定需要大量的数据集，少量结合了相关规则和标签的数据或许就已经足够了。AI 就绪数据必须准确。就绪数据必须准确。只有提供正确答案的数据才是有用数据。在某些情况下，您需要让您的团队成员反复检查相关数据。例如，代码“111”是零售从业人员最常用的退货代码，因为它输进系统最方便，但 AI 不能如此。上述上述 AI 就绪数据的属性相辅相成。就绪数据的属性相辅相成。数据治理水平越高，数据就越安全。数据偏见越少，数据就越丰富。数据越丰富，您获得的答案就越准确。只有您的数据才能为您创造长久的竞争优势。因此，作为 CIO，您必须确保您的数据也为 AI 做好了准备。Gartner,Inc.|G00799922 第13共 18 页 制定 AI 就绪原则 在人机交互的全新时代，不可预见的情况会有很多，CIO 做出的技术决策会对经济、社会和道德产生巨大的影响。虽然各国政府都在积极出台 AI 使用政策，但法律政策相对滞后，通常赶不上技术发展的速度。根据2023 年 Gartner AI 调研，42%的 CIO 表示模糊、不明确的监管规定，会影响其企业高效使用 AI。2 CIO 不能坐等法律政策来规定 AI 的使用范围。为了引导贵企业机构做出明智的 AI 决策，您需要制定 AI 就绪原则，指明使用 AI 的方向，并明确企业机构内的可为和不可为。这在 AI 技术的使用尚不明朗时尤为重要。目前，制定 AI 原则的企业机构并不多。在我们发布的2023 年 Gartner AI 调研中，只有 9%的 CIO 表示其企业机构已经设定了 AI 愿景；超过三分之一的受访者表示其企业机构还不打算设定 AI 愿景。2此外，2023 年 Gartner IT Symposium/Xpo 峰会超级研究焦点小组中 44%的受访者表示，缺少 AI 愿景会阻碍他们使用 AI。6 为了与 AI 协同并进，CIO 必须制定符合企业机构价值观的 AI 就绪原则。如缺少界定分明的底线和限制，不知何时跨越“红线”，则极易导致严重后果，为企业机构带来不良影响。在有关人机互动的未知领域上，贵企业机构的 AI 就绪原则必须准确清晰，成为如同指路明灯般的存在。例如，在选择供应商时，您所采购的 AI 软件不仅仅只是技术，在某些情况下，更像是您雇佣的伙伴。这时，您就需要思考，这位“伙伴”会不会窃取公司数据并上传至网络？或者它会不会根据规章制度行事？如果贵企业机构十分重视员工的忠诚与诚信，那么您就需要制定能反映这些价值观，并在相关场景保护贵企业机构的 AI 就绪原则，例如，“每次购买面向用户的 AI 软件时，都需要以招聘员工的视角出发，像对待候选员工一样向它提问。”Gartner,Inc.|G00799922 第14共 18 页 要点 生成式生成式 AI 改变了人和机器的关系。改变了人和机器的关系。作为 CIO，您必须引领贵企业机构，发挥生成式 AI 和通用AI 的作用。CEO 和其他 C 级高管都对您寄予厚望，希望您能帮助他们在降低风险的同时，利用AI 带来的各项优势。AI 分为两种类型：日常分为两种类型：日常 AI 和颠覆性和颠覆性 AI：日常 AI 可面向您的团队和客户，帮您提高效率，化繁为简，但无法创造长久的竞争优势。颠覆性 AI 可帮助您创造新的核心能力、全新产品和服务，拥有巨大潜力，可创造竞争优势，但它的成本高昂且风险极大。因此作为 CIO，您须制定颠覆性 AI 的最佳投资策略。贵企业机构的高管团队需要您设定贵企业机构的高管团队需要您设定 AI 目标。目标。您可以使用 AI 机遇雷达，确定您使用 AI 的具体范围，考虑是否需要使用颠覆性 AI，以及是否会面向客户使用。未来未来 12 个月内，您必须做到以下三点，确保贵企业机构已经个月内，您必须做到以下三点，确保贵企业机构已经做到做到 AI 就绪：就绪：制定 AI 就绪原则：为贵企业机构提供指引，明确 AI 的使用方式和范围。确保数据 AI 就绪：保证您的数据受到道德治理、安全保护，是丰富、准确且无偏见的数据。建立 AI 就绪安全：比如制定各方认可的生成式 AI 公共使用的相关政策。依据依据 自2023年1月以来，生成式AI俨然成为了Gartner官方网站中最热门的搜索词，也是各企业机构CIO最常咨询的三大主题之一。1 2023 年 Gartner 创新趋势调研。该调研于 2023 年 5 月 15 日至 6 月 23 日面向北美、欧洲、印度、中国以及亚洲其它国家和地区在线开展，旨在帮助 CIO 及高层领导者了解不同行业、不同区域的创新趋势。受访者均来自已经完成或计划在未来 12 月内采用调研中提及的七大创新趋势的企业，为其所在企业的创新举措领导者或团队成员。免责声明：本调研结果不代表全球结论或整个市场，仅反映受访者和受访公司的情绪。Gartner,Inc.|G00799922 第15共 18 页 2 2023 年 Gartner AI 调研：CIO 和技术领导者观点。本调研于 2023 年 6 月，面向各企业机构 CIO(34%)和技术领导者(66%)在线开展，旨在了解各企业机构 CIO 和技术领导者对 AI 的态度，以及面对近期的 AI 变革，各企业机构的具体应对方法。受访者共 615 名，代表不同行业和不同地区。其中，来自北美地区的受访者占比 41%，欧洲 36%，亚太地区 23%。免责声明：本调研结果不代表全球结论或整个市场，仅反映受访者和受访公司的情绪。3 2022 年 Gartner 企业数字化业务成果调研。本调研于 2022 年 8 月和 9 月，面向来自北美、西欧、亚洲和大洋洲的 104 位受访者在线开展，旨在了解通过企业数字化投资获得业务成果的具体方法。受访者来自各个行业、2022 财年总营收不低于 2.5 亿美元的企业机构，为其所在企业机构中负责具体财务和会计事宜的人员。免责声明：本调研结果不代表全球结论或整个市场，仅为本调查所涵盖的国家、行业和公司规模的简单汇总结果。4 2024 年 Gartner 首席信息官和技术领袖调研。本调研于 2023 年 5 月 2 日至 6 月 27 日在线进行，旨在帮助 CIO 明确如何在企业机构内分配数字化领导力，并了解技术采用情况和职能部门表现情况。受访者为来自全球各个地区，代表不同营收水平和行业领域（公营和私营）的2,457 名 CIO 和技术领导者，其中，97%的受访者为信息技术职能部门的领导者。免责声明：本调研结果不代表全球结论或整个市场，仅反映受访者和受访公司的情绪。5 2023 年 Gartner 员工和使用者 AI 态度调研。本调研于 2023 年 6 月至 7 月，面向全球 23个国家（亚太地区 n=8；欧洲地区 n=13；北美地区 n=2），不同行业的 1,020 名受访者在线开展，旨在了解各企业机构的员工和使用者对在工作和日常生活中使用人工智能(AI)的观点和行为。受访者均来自年营收超过 5000 万美元，至少拥有 250 名员工的企业，为全职/兼职员工和使用者。免责声明：本调研结果不代表全球结论或整个市场，仅反映受访者和受访公司的情绪。6 2023 年 Gartner IT Symposium/Xpo 峰会超级研究焦点小组（2023 年 8 月 7 日）。受访者为来自北美、英国和欧洲的 72 名 CIO 和高级 IT 领导者。其中，超过一半的受访者为大型企业的C 级高管。相关数据面向 Gartner 2023 年 IT Symposium/Xpo 峰会开幕主题演讲研究，通过现场投票收集。7 AI 不是全优学生：DeepMind 几乎不会高中数学，至顶网。Gartner,Inc.|G00799922 第16共 18 页 作者推荐报告作者推荐报告 Gartner AI 机遇雷达：设定贵企业机构的 AI 目标 生成式 AI 用例棱镜：行业新机遇指南 生成式 AI 研究摘要 C 级领导者和生成式 AI：CIO 视角 生成式 AI 董事会简报 利用生成式 AI 开启您的创新之旅 以全新的投资标准，评估生成式 AI 的价值和成本 明确各大生成式 AI 用例的战略性优势、成本和风险 生成式 AI 的信任、风险和安全管理创新指南 有效的数据和分析治理需要制定一系列政策 AI 的道德观：将五个共同准则作为起点 生成式 AI：制定政策时四大必要决策 2023 年 CIO 采用生成式 AI 的三大要点 工具：如何开展数字化道德培训 可行性价值观：激励和留存人才的四大步骤 反脆弱战术在不确定时期促进企业增长计划的实施 2023 Gartner,Inc.及/或其关联公司版权所有。保留所有权利。Gartner 是 Gartner,Inc 及其关联公司的注册商标。如无Gartner 事前书面许可，不得以任何形式复制或传播本出版物。本出版物中包含 Gartner 研究部门的观点，不应被理解为事实陈述。本出版物中所含信息取自可靠来源，但 Gartner 不对此类信息的准确性、完整性和适当性做任何保证。Gartner 研究中可能涉及法律及财务问题，但 Gartner 并不提供法律建议或投资服务，亦不可将 Gartner 研究成果作此用途。访问和使用本出版物时应遵守Gartner 使用政策之规定。Gartner 以独立客观而蜚声业界，所有研究项目均由公司研究部门独立完成，不受任何第三方影响。如需更多信息，敬请参阅独立性和客观性指导原则。Gartner 研究不得用作生成式人工智能、机器学习、算法、软件或相关技术的培训或开发知识。可行、客观的洞察可行、客观的洞察 探寻为 IT 领导者提供的其他免费资源和工具：已经是 Gartner 客户？您可在客户门户网站上获得更多的资源。登录 电子书电子书 人工智能战略规划工作手册 从设定人工智能愿景到执行价值驱动的人工智能计划。即刻下载 即刻下载 立即观看立即观看 了解更多 信息图信息图 Gartner Peer Community洞察：用于合成数据的生成式 AI 获得有关如何优化模型结果的快速洞察。网络研讨会网络研讨会 探索生成式人工智能对企业的影响 帮助中国 CIO 了解生成式 AI 对中国企业可能产生的影响。资源资源 生成式 AI 资源整合页面 助您了解、实施和规划生成式 AI 的高管指南。联系我们联系我们 获得可行的客观洞察，实现您最获得可行的客观洞察，实现您最关键的优先事项。关键的优先事项。Gartner 专家指南和工具使您能专家指南和工具使您能够更快作出明智的决策并获得更优的业绩表现。联系我们成为客户：够更快作出明智的决策并获得更优的业绩表现。联系我们成为客户：成为 Gartner 客户 点击了解更多关于点击了解更多关于 Gartner IT 领导者的相关信息领导者的相关信息 持持续获得最新洞察续获得最新洞察

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AIGC?AIGCAIGC?2023AIGC?International?Data?Corporation?IDC?2023?2024?20%?AI?AICG?B2B?AIGC?AIGC?前言趋势洞察?AIGC?AIGC?01AIGCAIGC?AIGCAIGC?AIGCAIGC?68%?AIGC?6868%?72%?AIGC?7272%?务?务64%?CMO?AIGC?务6464%?5%?务?AIGC?5 5%?CMO?AIGC? AIGC AIGC?AIGCAIGC?2023?(In-Person?Event)?Digital?Event?撰?B2B?AIGCAIGC?【党员培训】24讲：党务知识培训课程【新员工培训】第24讲：岗位技能培训?AIGC?AIGC?AIGC?01?AI?AI?导?02?03?NLP?AIGC?匹?导?导?04?匹?05?06?导?07?AIGCAIGC?7 7?02?务?AIGC?0102031.?够&?2.?8.AI?9.?10.?3.?4.?5.?6.AI?7.?AIGC?够?NLP?AIGC?AIGC?0101?&?PPT?AIGC?PPT?译?&?AIGC?0202?0303?务?IPIP?V V?2 2?1:1?IP?AIGC?0404?3D3D?&?0505?务?务?-?撰?务?-?务?务?务?务?务?务?AI?is?developing?very?fast?and?has?penetrated?into?various?fields?务?PPT?AI?AI?务?0606?AIAI?&?务?AIAI?AI?1.观众提问，AI根据主讲人在直播中讲解的内容答复2.观众提问AI根据网络海量知识答复通过AIGC快速识别并剪辑出活动的精彩片段，如嘉宾金句或亮点瞬间，用于活动实时分享和后期宣传。07 实时精彩看点?01?AIGC?1?02?AIGC?2?/?03?AIGC?务?3?0808?AIAI?1?2?3?0909?5?4?3?务?译?1?AI?2?1010?/?AI?撰?AIGC工具推荐03AIGC?撰?AIGC?chatGPT:?:?AIPPT?PPT?Canva:?AI?Midjourney:?GAN?AI?:?AI?AIVA:?AI?Descript:?AI?:?Runway ML:?AI?Lumen5:?AI?/?AI?Adobe Target:?AI?Spotify/Netflix Recommendation Engines:?Amazon Alexa/Google Assistant:?AI?Descripts Overdub:?AIGCAIGC?Google Translate:?AI?AIGCAIGC?AIGC?04AIGC?够?AIGC?30003000? ?4040? ?&?1313?21!P0?2010?务?3 3? ?40?3000?3?500?务21%?IT?2018?名?名?2021?

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2024年年重要战略重要战略技术趋势技术趋势21.与AI合作：AI信任、风险和安全管理（AI TRiSM）2.保障安全：持续威胁暴露面管理（CTEM）3.守护未来：可持续技术4.开发人员驱动的自助服务：平台工程5.加速创造：AI增强开发6.定制化解决方案的进一步定制化：行业云平台7.优化决策：智能应用8.权力与责任：生成式AI全民化9.助力先行者：增强型互联员工队伍10.字节组成的买家：机器客户Gartner 2024年十大战略技术趋势在这个人工智能（AI）技术飞速发展的时代，Gartner重要战略技术趋势收录的创新技术可以帮助企业机构在创造价值的同时，构建强大能力并保障自身安全。这些创新技术部分由AI驱动，其他则旨在帮助企业机构实现高效、安全的运营和增长，适应AI的发展给客户期望和业务模式带来的新变化。无论是否已领先一步对这些技术有所涉猎，企业机构都可以利用其构建符合自身及员工需求的基础设施、治理机制和工具，以提高自身的韧性和自主性。如使用得当，这些技术将为企业机构带来以下优势：Gartner重要战略重要战略技术趋势研究，助技术趋势研究，助力企业在力企业在AI时代优时代优化技术投资化技术投资 建立信任和信心，安全地使用AI 提高在所处生态系统中运营活动的可持续性 选择适合的技术，满足具体任务、行业和功能的需求 提高效率和生产力，同时减少所需投资或工作量 为内外部利益相关方创造更多价值是否以及何时采用这些技术，取决于企业机构的业务目标和当前的发展水平。只有实现业务目标，才能真正创造价值。3Bart Willemsen Gartner研究副总裁2024年重要战略技术趋势4Gartne预计，未来36个月内，这十项技术趋势（每项趋势可能属于一个或多个类别）将被众多业务和技术决策纳入考量。是否以及何时采用这些技术，取决于企业机构的业务目标。构建者崛起构建者崛起保护投资保护投资交付价值交付价值平台工程智能应用行业云平台AI增强开发持续威胁暴露面管理AI信任、风险和安全管理可持续技术生成式AI全民化增强型互联员工队伍机器客户创造价值，构建强大能力并保创造价值，构建强大能力并保障自身安全障自身安全Gartner IT高管成为客户2024年重要战略技术趋势5保护投资保护投资保护企业的投资，确保企业能从过去和未来的战略技术决策中持续获益。行动建议行动建议保持谨慎保持谨慎肆无忌惮、漫无目的地进行投资的时代已经过去。计算投资回报率（投资回报率（ROI）时，将用于保护性措施的投资考虑在内。在确保自身权利确保自身权利的同时，以分布式开发为导向，调整开发方式。实践案例：实践案例：AI TRiSM富达投资富达投资使用模型运营框架部署了数百个AI模型。该框架遵循详细的控制步骤持续监控部署中可能发生的问题（如漂移），以便在事态升级前及时处理这些问题。最终，富达投资将AI模型投入生产的速度提高了100%，并将发现和解决问题所需的时间缩短了80%（从数周缩短为数个小时）。构建者崛起保护投资保护投资交付价值交付价值平台工程智能应用行业云平台行业云平台AI增强开发持续威胁暴露面管理持续威胁暴露面管理AI信任、风险和安全管理信任、风险和安全管理可持续技术可持续技术生成式生成式AI全民化全民化增强型互联员工队伍机器客户Gartner IT高管成为客户2024年重要战略技术趋势6构建者崛起构建者崛起保护投资保护投资交付价值交付价值平台工程平台工程智能应用智能应用行业云平台行业云平台AI增强开发增强开发持续威胁暴露面管理AI信任、风险和安全管理可持续技术可持续技术生成式生成式AI全民化全民化增强型互联员工队伍机器客户构建者崛起构建者崛起实践案例：平台工程实践案例：平台工程英国石油公司英国石油公司针对不同用户的能力和需求，开发了丰富的数字平台组合，并通过这些平台实现了安全测试、组件扫描与授权以及发布的自动化。借助这些平台，员工可以在IT部门有限参与的情况下，自行创建解决方案。行动建议行动建议使用对对自身自身企业机构企业机构（及内部专业人员）有所助有所助益益的技术。制定技术路线图，发掘非专业人员的创造力非专业人员的创造力。与业务利益相关者密切的合作，确定范围和能力确定范围和能力。赋能员工和开发人员，使其能够利用适合的技术实现适合的功能，进而构建适合的解决方案。Gartner IT高管成为客户2024年重要战略技术趋势7交付价值交付价值构建者崛起构建者崛起保护投资保护投资平台工程智能应用智能应用行业云平台AI增强开发持续威胁暴露面管理AI信任、风险和安全管理可持续技术可持续技术生成式生成式AI全民化全民化增强型互联员工队伍增强型互联员工队伍机器客户机器客户交付价值交付价值实践案例：增强型互联员工队伍实践案例：增强型互联员工队伍为充分利用员工的时间，默克公司默克公司推出了专门的扩展现实项目。该项目由IT部门联合人力资源以及学习与发展合作伙伴、业务部门领导者和运营部门共同开发，员工可以在知识转移、测试和培训过程中支持相关应用场景。项目为每个生产基地提供了模板，用于指导部署和变更管理。最终，默克公司将其主题专家70%的时间从非增值性工作中释放出来，并将员工培训和胜任工作所需时间平均缩短了两周。行动建议行动建议持续调整持续调整以满足内外部客户的需求，建立良性循环。同时覆盖基于算法的客户基于算法的客户和内部员工。对快速演变的数字工具数字工具部署访问控制。保持卓越运营的同时，持续完善和加速价值优化。Gartner IT高管成为客户Gartner 2024年十大重年十大重要战略技术趋势要点要战略技术趋势要点8深入了解每项趋势以及启动相应举措的方法。深入了解每项趋势以及启动相应举措的方法。9AI信任、风险和信任、风险和安全管理安全管理（AI TRiSM）支持AI模型治理，改善模型的可信度、公平性、可靠性、稳健性、透明性和数据保护。1AI TRiSM技术技术来源：Gartner构建者/所有者的专属职责隐私、公平、偏见控制量化指标、工作流、策略企业级治理企业级治理AI系统系统模型、应用、代理AI TRiSM技术组件技术组件数据保护AI系统用户需要获取这项技术，以填补构建者/所有者解决方案的空白内容异常检测模型管理和模型运营可解释性和透明度对抗攻击抵抗力应用安全Gartner IT高管成为客户102024年重要战略技术趋势AI TRiSM入选原因入选原因 与不使用AI TRiSM技术的企业机构相比，积极运用AI TRiSM技术的企业机构，其AI项目投入生产的比例更高，创造的业务价值更多，模型的准确性和一致性也更高。对AI模型实施信任、风险和安全管理的企业机构，可以提高AI应用的公平性，同时更好地控制决策偏差。通过监控AI模型不断对模型的可解释性进行测试至关重要，因其能够确保模型原有的解释以及可解释性在其投入生产后仍然适用。1 1到2026年，对AI应用部署信任、风险和安全管理控制措施的企业，将能过滤掉80%的错误和非法信息，从而提高决策的准确性。来源：GartnerGartner预测预测启动方法启动方法设立专门的工作小组或部门，管理与AI TRiSM相关的工作。创建全面的AI TRiSM项目，与企业机构各部门通力合作，有效管理最优工具集。制定可接受的使用政策，并创建必要的系统，有序记录和批准对于AI模型的访问以及实际使用证明。Gartner IT高管成为客户11持续威胁暴露面持续威胁暴露面管理管理（CTEM）一种实用的系统性方法，旨在持续调整网络安全优化优先事项。2持续威胁暴露面管理持续威胁暴露面管理来源：Gartner暴露面处理和安全态势优化网络风险管理威胁检测、调查和响应（TDIR）动员协作优先级排序验证成果范围界定发现风险启动推动扩展持续威胁暴持续威胁暴露面管理露面管理（CTEM）Gartner IT高管成为客户122024年重要战略技术趋势持续威胁暴露面管理持续威胁暴露面管理入选原因入选原因 该方法能够根据具体业务项目的特点或关键的威胁向量确定安全暴露面的评估周期。可同时覆盖可修补（漏洞）和不可修补的暴露面。引入攻击方视角并测试安全控制的有效性，从而对企业风险暴露面和修复工作的优先级进行验证。提高整个团队的动员效率，调整成果预期，从策略和技术响应转变为基于证据的安全优化。启动方法启动方法持续将CTEM与风险意识和管理项目进行整合，以业务重点为导向，根据业务价值确定风险缓解措施的优先级。在扩展漏洞管理项目时，利用验证技术对所发现的暴露面进行验证，进而优化其优先级，通常可以取得快速的运营成功，从而为项目的扩展提供动力。采用网络安全验证技术，完善现有优先级制定工作流，提高网络安全就绪程度。到2026年，通过持续威胁暴露面管理项目确定安全投资优先级的企业机构，将使违规事件减少三分之二。来源：GartnerGartner预测预测2 2Gartner IT高管成为客户13可持续技术可持续技术数字解决方案框架，旨在推动环境、社会和治理（ESG）成果，支持人权和长期生态平衡。可持续技术框架可持续技术框架来源：Gartner3贫困能源健康人道主义教育多元、平等与包容生物多样性气候循环利用身份隐私合规报告风险水资源技术技术社会社会环境环境治理治理Gartner IT高管成为客户142024年重要战略技术趋势可持续技术入选原因入选原因 环保技术可以预防、减轻和适应自然界中的风险。社会技术可以改善人权成果、提升人类福祉、促进社会繁荣。治理技术可以加强业务规范、监督和能力建设。可持续技术可以为提高IT的整体绩效提供必要的洞察。启动方法启动方法选择有助于所在行业实现可持续发展、且为企业机构和主要利益相关者优先考虑的技术，如云服务和AI等。邀请伦理委员会参与制定结构化的决策路线图。对于任何有利于企业机构整体可持续发展的价值，都应尽力优化，而不是寻求折衷办法。参阅Gartner 2023年可持续技术成熟度曲线，立足企业的可持续发展目标，在成熟技术与前沿技术之取得适当的平衡。到2027年，25%的CIO的薪酬将与其在可持续技术方面的贡献挂钩。来源：GartnerGartner预测预测3 3Gartner IT高管成为客户15平台工程平台工程关于构建和运行内部自助服务平台的学科，每个平台是一个层，由专门的产品团队创建和维护，通过对接不同的工具和流程支持用户的具体需求。4平台工程图解平台工程图解来源：Gartner平台团队平台团队产品与服务团队产品与服务团队数字平台数字平台基础设施平台开发人员门户基础设施复杂度基础设施复杂度可复用组件工具平台服务知识即服务团队要素使用方向Gartner IT高管成为客户162024年重要战略技术趋势平台工程平台工程入选原因入选原因 平台工程实践可以优化开发人员体验，加快业务价值交付。通过改善开发人员体验和提高开发人员生产力，减轻认知负荷。提高开发人员独立运行、管理和开发应用的能力，同时确保应用的可靠性与安全性。提高重点人才的留任率。部署方法部署方法利用可复用、可组装、可配置的平台组件、知识和服务，设计和构建内部平台。将平台视为产品。与最终用户合作，确定并优先提供对用户最有价值的技术能力、工具和流程，并据此搭建平台。培育产品管理文化，在平台工程师与其服务的最终用户之间建立常规合作机制，使双方可以在安全、高效的环境中为彼此提供反馈。到2026年，80%的软件工程部门将设立平台团队，在企业内部提供可复用的服务、组件和工具，支持应用交付。来源：GartnerGartner预测预测4 4Gartner IT高管成为客户17AI增强开发增强开发利用生成式AI和机器学习（ML）等AI技术，帮助软件工程师开发、测试和交付应用5AI增强开发的三个组成部分增强开发的三个组成部分来源：Gartner设计稿转代码工具AI编码助手AI增强测试工具AI增强开发增强开发Gartner IT高管成为客户182024年重要战略技术趋势AI增强开发增强开发入选原因入选原因 AI增强开发工具可以集成到软件工程师的开发环境中，并执行多项任务，包括生成应用代码、将传统代码转换为现代代码语言、将设计稿转换为代码，以及增强应用测试能力。AI辅助软件工程提高了开发人员的生产力，使开发团队能够满足企业内部日益增长的软件需求，为业务发展提供充足的支持。融合AI的开发工具可以减少软件工程师用于编写代码的时间，将更多时间投入到更高阶的活动中，比如设计和组装具有吸引力的业务应用等。启动方法启动方法组建一支高级软件工程师团队，对AI代码生成工具进行评估，并确定最佳的部署和使用方式。评估和部署AI测试工具，此类工具将成为应用测试流程中不可缺少的要素。选择或搭建具备可复用用户界面设计和前端组件的设计系统，并为该系统配置设计稿转代码功能。到2028年，75%的企业软件工程师将使用AI编码助手（2023年初，这一比例不足10%）。来源：GartnerGartner预测预测5 5Gartner IT高管成为客户19行业云平台行业云平台在SaaS、PaaS和IaaS服务基础之上组合不同的能力模块，打包形成一个产品，支持行业特定的业务成果。6行业云平台的演进行业云平台的演进来源：Gartner行业云平台行业云平台领域领域1：SaaS领域领域2：PaaS领域领域3：IaaS应用应用业务部门数字化转型数字化转型开发人员、业务技术人员当前数据中心负载IT基础设施和运营传统企业云类别传统企业云类别行业云平台行业云平台的创新的创新市场组装式智能可持续性任意地点PBC/API合规数据编织融合团队基础设施Gartner IT高管成为客户202024年重要战略技术趋势行业云平台行业云平台入选原因入选原因 行业云平台（ICP）是根据企业机构所在行业特性定制的云方案，并可以进一步根据企业机构的具体需求进行调整。IT领导者可以利用此类平台的可组装性，满足所在行业特有的适应性和敏捷性需求，应对加速出现的颠覆性变化。行业云平台可以实现与垂直行业关键优先任务相关的行业特定成果。技术和IT领导者可以采取行业云平台的组装式方法，针对自身客户及合作伙伴生态系统，（重新）建立独特的差异化价值主张，打造全行业通用的能力。启动方法启动方法引入可大幅增加业务价值的新能力，为现有应用组合提供补充（类似外骨骼），而不是全盘替换现有能力。制定规则，明确在哪些场景下应将行业云平台作为生产平台进行部署，从而对现有流程进行优化和现代化升级，以及在哪些场景下应积极对平台的功能进行重组，以支持更具差异化的转型和创新计划。着手构建组装式能力，吸引企业技术人员和融合团队的参与，并争取企业内部对于行业云平台旅程的全面理解和支持。到2027年，超过50%的企业将使用行业云平台来加速其业务计划的实施（2023年，这一比例不足15%）。来源：GartnerGartner预测预测6 6Gartner IT高管成为客户21智能应用智能应用消费级或企业级应用，利用AI以及相互关联的交易和外部数据实现了增强。7智能应用智能应用来源：Gartner智能智能是应用的一项基础能力。智能应用智能应用可以在更广泛的使用场景中更好地实现工作自动化并增强工作效果。应用应用可以完成更多工作，其中大部分无需人为干预，或由相应应用自行完成或由其与其他应用共同完成。Gartner IT高管成为客户222024年重要战略技术趋势智能应用智能应用入选原因入选原因 生成式AI能够真正提高应用的智能化水平，从而改变客户、用户、产品负责人、架构师和开发人员的使用体验。智能应用吸纳了交易和外部数据，可以通过业务用户当前使用的应用提供洞察，使业务用户无需另外使用单独的商业智能工具来评估和了解自身业务的状况。鉴于AI的主要功能在于预测或推荐，而非程序性功能，智能应用能够更好地满足用户的个性化需求，从而优化业务成果，推动数据驱动型决策。启动方法启动方法组建卓越中心或类似团队，将智能作为应用的一项能力，对企业机构中各类应用该项能力的广度和深度进行记录、解释、编目、映射和监控。评估智能应用给企业应用的范围、目的和功能带来的改变。就智能应用及其潜在用例，在整个企业机构中建立清晰、一致的理解。在中长期扩大智能应用的范围时，评估其对企业机构更广泛的应用和服务组合产生的影响。到2026年，30%的新应用将使用AI创建个性化的自适应用户界面（目前这一比例不足5%）。来源：GartnerGartner预测预测7 7Gartner IT高管成为客户23生成式生成式AI全民化全民化本年代最具颠覆性的技术趋势之一，具备创造全新内容（图像、语音、文本等）的能力，其广泛普及将大力推动信息和技能的全民化。8生成式AI全民化来源：Gartner用户用户技术技术治理治理业务用户将能够任意获取以往无法获得的知识和技术技能，这预示着新一轮生产力浪潮的到来。云计算和开源技术的融合，将推动生成式AI超越大型科技企业的掌控，实现全民化。这种不受约束的知识和技能获取，必须以强大的治理和负责任的AI实践为支撑。生成式生成式AI全民化全民化新的法规和自我治理新的法规和自我治理员工生产力员工生产力所有业务都将成为所有业务都将成为AI业务业务Gartner IT高管成为客户242024年重要战略技术趋势生成式生成式AI全民化全民化入选原因入选原因 生成式AI在企业机构内的普及，可以推动广泛任务的自动化、提高生产利、降低成本，并提供新的增长机遇。生成式AI可以改变几乎所有企业的竞争和运作方式。更多工作角色和业务职能的信息和技能也将实现全民化。企业用户可以通过自然语言会话界面，访问和使用大量内外部信息源。启动方法启动方法基于技术可行性和切实的业务价值，创建生成式AI用例优先级矩阵。并就用例的试点、部署和投入生产，制定明确的规划。实施变革管理，优先考虑员工培训和福祉，帮助员工获得必要的知识，安全、自信地使用生成式AI工具，同时明确此类工具旨在为其提供协助、实现常规任务的自动化，以打消员工的疑虑。构建用例组合，同时纳入可快速见效的用例以及差异化和转型用例，前者能够提供明确的投资回报率（ROI），而后者创造的效益和竞争优势在早期阶段很难直接用财务指标进行量化。到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI的API或生成式AI模型，或者在生产环境中部署支持生成式AI的应用（目前这一比例不足5%）。来源：GartnerGartner预测预测8 8Gartner IT高管成为客户25增强型互联员增强型互联员工队伍工队伍该战略旨在优化人类员工交付的价值，通过建立互联关系，改善对于智能技术、劳动力分析和技能增强的使用，加快人才建设、扩大人才建设的规模9情境决策标准工作治理治理知识管理学习与发展人才管理和组织设计应用、移动设备、可穿戴设备、分析、工作流利用技术实现利用技术实现互联互联增强型互联员工队伍框架增强型互联员工队伍框架来源：Gartner实体Gartner IT高管成为客户262024年重要战略技术趋势增强型互联员工队伍增强型互联员工队伍入选原因入选原因 该战略能够加快所有工种掌握新（数字）技能的速度。能够帮助新员工熟练运用数字工具，缩短其胜任工作的时间。办公场所自动化和AI技术的进步，将提高工作的智能化程度，从而对员工处理复杂问题的能力提出越来越高的要求。启动方法启动方法优先对工作环境高度复杂但缺乏经验的员工适用该战略，并对结果进行量化，例如缩短了入职所需的时间等。创建由IT、人力资源、销售、客户服务领导者共同参与跨职能项目，由各方共同确定需要优先实施该战略的员工群体，以及期望实现的成果。设计由智能技术增强的员工体验。提供洞察和指导性建议，帮助员工突破现有时间和认知能力的限制，完成工作任务。到2027年，25%的CIO将实施增强型互联员工队伍计划，将关键角色胜任工作所需的时间缩短50%。Source:GartnerGartner预测预测9 9Gartner IT高管成为客户27机器客户机器客户非人类经济行为体，可以进行支付、购买商品或服务10互联机器日益智能互联机器日益智能接收信息进行购买协商价格分享体验请求服务人类和机器客户的人类和机器客户的5大行为大行为来源：GartnerGartner IT高管成为客户282024年重要战略技术趋势机器客户机器客户入选原因入选原因 有史以来第一次，企业可以自己创造客户。到2028年，全球将有150亿种可能展现客户行为的联网产品，随后几年还将涌现出数十亿种此类产品。到2030年，该趋势将影响数万亿美元的购买交易，其重要性最终将远超数字商务的诞生。启动方法启动方法组建机器客户调查团队，吸纳战略、IT、产品开发、销售、营销、供应链和服务部门的高级代表。创建一到三个场景来探索市场机会，例如从当下客户对产品和服务的使用场景/活动中发掘可能的物联网产品。开始构建所需的数据源和API平台，为不能或不愿使用人类可读数字店面的机器客户提供服务。到2028年，机器客户将淘汰20%人类可读形式的数字店面。来源：GartnerGartner预测预测1010Gartner IT高管成为客户后续行动后续行动29制定战略性技术决策，推进业务目标制定战略性技术决策，推进业务目标2024年重要战略技术趋势30未来未来3年企业需要年企业需要做出做出的的技术决策技术决策您的后续行动取决于：哪些技术趋势对您实现业务目标的能力影响最大，以及您多快可以着手采用这些技术或就其制定行动规划。下图为虚构示例，旨在说明CIO为实现既定业务成果可以就创新技术的采用制定怎样的规划。加速数字化转型，构建加速数字化转型，构建AI驱动型企业驱动型企业AI TRiSM生成式生成式AI全民化全民化AI增强开发增强开发智能应用智能应用未来未来36个月个月业务目标及时间线示例业务目标及时间线示例有关如何制定战略性技术决策的更多信息，请参阅。Gartner Strategic Planning Essentials for ITGartner IT高管成为客户每年，每年，Gartner都会评选出最具战略意义的重要技术趋势，这些趋势预计将：都会评选出最具战略意义的重要技术趋势，这些趋势预计将：对某项技术产生重大影响或受到某项技术的重大影响需要负责数字和/或IT战略的C级高管做出响应需要企业在未来036个月内做出响应（做出行动决定或采取行动）Gartner预计，这些趋势将促使至少20%的IT客户采取行动，因而广泛适用于数字化、IT和技术领导者以及许多CEO的战略目标。不同的趋势将以不同的方式影响不同的企业机构，CIO需要首先根据所在企业机构的发展战略评估这些趋势蕴含的风险和机遇。这将有助于您制定相关的路线图，实现可靠、可持续的业务增长，并在竞争中脱颖而出。2024年重要战略技术趋势31Gartner如何选择重要战略技术趋势？如何选择重要战略技术趋势？Gartner IT高管成为客户2024年重要战略技术趋势敬请了解Gartner为IT领导者提供的其他免费资源和工具：客观、可执行的洞察客观、可执行的洞察已经是Gartner客户？登录客户门户网站，获取更多资源。路线图路线图数字业务转型IT路线图避开陷阱，引领明智、高效的数字化转型。研究报告研究报告人类与AI相与有成2023年IT Symposium/Xpo峰会主旨演讲洞察模板模板制定IT战略规划利用一页纸IT战略规划模板，将战略转化为行动。研究报告研究报告执行要点：以战略性方法降低IT成本，优化实施与投资加速中型企业的战略成本优化之旅。32Gartner IT高管成为客户下载电子书下载电子书下载模板下载模板下载下载研究研究下载研究报告下载研究报告清晰的分步指导全面的行动指南可下载的执行工具精心打造的自助服务体验这些精心打造的自助服务工具可以提供分步骤的执行指导、可下载的模板、案例研究和快速入门课程，提供一站式综合服务体验。Gartner CIO决策决策加速器加速器每个议题加速器都可提供：每个议题加速器都可提供：Gartner IT高管成为客户

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