2024年上半年全球AI應(yīng)用市場(chǎng)報(bào)告顯示，AI聊天機(jī)器人、搜索、寫作、圖像、視頻、音頻及教育應(yīng)用領(lǐng)域均呈現(xiàn)增長(zhǎng)，其中ChatGPT和中國產(chǎn)品表現(xiàn)突出，預(yù)計(jì)專業(yè)化和輕量化將成為未來趨勢(shì)。
AI聊天機(jī)器人：ChatGPT全球領(lǐng)先，中國應(yīng)用如文心一言、Kimi崛起，專業(yè)化和輕量化插件化是未來趨勢(shì)。
AI搜索：海外Bing領(lǐng)先，國內(nèi)秘塔AI和360AI搜索增長(zhǎng)迅速，數(shù)據(jù)整合是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵。
AI寫作：市場(chǎng)增速放緩，功能單一性限制擴(kuò)展，需警惕chatbot競(jìng)爭(zhēng)。
AI虛擬角色：高用戶粘性和活躍度，Character.ai表現(xiàn)突出，內(nèi)容合規(guī)性是挑戰(zhàn)。
AI圖像應(yīng)用：頭部應(yīng)用Canva和Remove.bg表現(xiàn)亮眼，腰部應(yīng)用如MidJourney、Cutout Pro等憑獨(dú)特功能吸引用戶。
AI視頻應(yīng)用：視頻編輯類如剪映表現(xiàn)優(yōu)秀，視頻生成類如Vidnoz增長(zhǎng)，技術(shù)進(jìn)步將推動(dòng)新應(yīng)用出現(xiàn)。
AI音頻應(yīng)用：Suno在音樂生成領(lǐng)域表現(xiàn)突出，新興應(yīng)用波動(dòng)性大。
其他應(yīng)用：中國AI教育應(yīng)用在海外表現(xiàn)良好，結(jié)合AI與真人教學(xué)彌補(bǔ)容錯(cuò)率問題。
附件：AI應(yīng)用流量監(jiān)控2024上半年，全球AI應(yīng)用成績(jī)單，ChatGPT和中國產(chǎn)品表現(xiàn)突出
人工智能技術(shù)與先進(jìn)制造技術(shù)正在深度融合,包含了數(shù)字化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造和新一代智能制造三種基本范式,實(shí)現(xiàn)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、智能化升級(jí)
Transformer模型是一種采用自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型，大模型訓(xùn)練的目標(biāo)是最大化模型性能，通過增加數(shù)據(jù)集大小和增加模型中的參數(shù)量?jī)煞N途徑來提升模型性能
Matter協(xié)議的普及使得不同品牌的設(shè)備實(shí)現(xiàn)更好的互操作性，提升了消費(fèi)者體驗(yàn)；消費(fèi)者需求正從基礎(chǔ)的家居自動(dòng)化向高度智能化、個(gè)性化的方向轉(zhuǎn)變
大多數(shù)專業(yè)人士認(rèn)為人工智能將對(duì)其職業(yè)生涯產(chǎn)生重大影響，市場(chǎng)對(duì)人工智能的看法總體積極;報(bào)告強(qiáng)調(diào)了人工智能在道德和監(jiān)督方面的挑戰(zhàn)
報(bào)告指出了AI應(yīng)用生態(tài)中的三類典型廠商策略：創(chuàng)新AI應(yīng)用、構(gòu)建AI開發(fā)層能力和布局AI Agent掌握用戶入口;分析了AI應(yīng)用如何成為新時(shí)代的用戶入口
2027 年中國 AI 手機(jī)滲透率有望達(dá) 51.9%，出貨量有望達(dá) 1.5 億臺(tái)，2023-2027 年 CAGR 有望達(dá) 96.80%；有望拉動(dòng) SoC、存儲(chǔ)、散熱等上游產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的需求增長(zhǎng)
87%的企業(yè)已經(jīng)或計(jì)劃在兩年內(nèi)部署人工智能，83%的企業(yè)認(rèn)為人 工智能將在未來2-5年內(nèi)對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)和 管理產(chǎn)生實(shí)際可見的影響
中國AI亞健康行業(yè)尚處發(fā)展初期，市場(chǎng)體量較 小，2018-2022年市場(chǎng)規(guī)模由1.5億元增加至6.7 億元，預(yù)計(jì)未來2023-2027年市場(chǎng)規(guī)模將由9.6 億元擴(kuò)大至37.6億元
六成以上中小企業(yè)仍處于轉(zhuǎn)型早期階段，即處于單點(diǎn)嘗試階段和局部建設(shè)階段的企業(yè)分別占比32.4%和30.2%；制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型由于更為復(fù)雜
視頻模型Sora，意義不亞于ChatGPT發(fā)布；沿用LLM訓(xùn)練思路：將高質(zhì)量圖片/視頻進(jìn)行降維，統(tǒng)一為patch進(jìn)行訓(xùn)練；模擬影響世界狀態(tài)的簡(jiǎn)單行為
匯聚業(yè)界優(yōu)秀的通用和專用大模型及能力，建立“多層次-多維度-多任務(wù)-多指標(biāo)-多模式”的大模型評(píng)估體系，確保匯聚的大模型安全、優(yōu)質(zhì)、高效，推動(dòng)大模型產(chǎn)業(yè)規(guī)范化發(fā)展
核心議題和規(guī)則：集中在數(shù)據(jù)治理、知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)、倫理問題和信息內(nèi)容治理上;確立敏捷治理理念，聚焦場(chǎng)景應(yīng)用,促進(jìn)全球人工智能合作治理體系建設(shè)
