今日，量子位智庫(kù)發(fā)布的《2024年度AI十大趨勢(shì)報(bào)告》，該報(bào)告不僅深入剖析AI這一前沿科技如何迭代技術(shù)能力、重塑商業(yè)版圖、引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，還敏銳洞察變革趨勢(shì)，對(duì)未來(lái)路徑進(jìn)行前瞻性展望。
《2024年度AI十大趨勢(shì)報(bào)告》，年度十大趨勢(shì)：
1.大模型創(chuàng)新：架構(gòu)優(yōu)化加速涌現(xiàn)，融合迭代大勢(shì)所趨
2.Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計(jì)算和數(shù)據(jù)變革
3.AGI探索：視頻生成點(diǎn)燃世界模型，空間智能統(tǒng)?虛擬和現(xiàn)實(shí)
4.AI應(yīng)用格局：第?輪洗牌結(jié)束，聚焦20賽道5大場(chǎng)景
5.AI應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)：多領(lǐng)域競(jìng)速運(yùn)營(yíng)大于技術(shù)，AI助手兵家必爭(zhēng)
6.AI應(yīng)用增長(zhǎng)：AI+X賦能類產(chǎn)品大干快上，原生AI爆款難求
7.AI產(chǎn)品趨勢(shì)：多模態(tài)上馬，Agent席卷?切，高度個(gè)性化呼之欲出
8.AI智變千行百業(yè)：左手變革生產(chǎn)力，右手重塑行業(yè)生態(tài)
9.AI行業(yè)滲透率：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)決定初速度，用戶需求成為加速度
10.AI創(chuàng)投：投融資馬太效應(yīng)明顯，國(guó)家隊(duì)出手頻率提升
技術(shù)視角
大模型創(chuàng)新：架構(gòu)優(yōu)化加速涌現(xiàn)，融合迭代大勢(shì)所趨
2017年《Attention Is All You Need》論文發(fā)表，Transformer架構(gòu)問(wèn)世，并逐漸成為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域主流技術(shù)范式。但Transformer并非完美無(wú)缺，產(chǎn)學(xué)研界也一直存在一種聲音：架構(gòu)領(lǐng)域需要新的突破，來(lái)構(gòu)建強(qiáng)大且高效的新一代基礎(chǔ)大模型。
誰(shuí)將革新甚至顛覆Transformer，取而代之？
2023年以來(lái)，大量創(chuàng)新大模型架構(gòu)涌現(xiàn)，嘗試在保留Transformer優(yōu)勢(shì)的同時(shí)解決其算力開(kāi)銷太高的問(wèn)題，有望在性能與效率上實(shí)現(xiàn)突破，對(duì)Transformer的絕對(duì)統(tǒng)治地位形成有力挑戰(zhàn)。
?類循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（以RWKV為代表）
?狀態(tài)空間模型（以Mamba為代表）
?層次化卷積模型（以UniRepLKNet為代表）
?多尺度保持機(jī)制模型（以RetNet為代表）
?液體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（以LFM為代表）
?……
多種有代表性的技術(shù)路徑，在不同程度保留Transformer架構(gòu)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，結(jié)合RNN、CNN等思想所做出的創(chuàng)新發(fā)展，這也使得大模型架構(gòu)呈現(xiàn)出日益明顯的混合趨勢(shì)， 更多創(chuàng)新架構(gòu)具備 “博采眾家之長(zhǎng)”的特點(diǎn)。
Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計(jì)算和數(shù)據(jù)變革
技術(shù)層面，另一個(gè)備受關(guān)注的重點(diǎn)是Scaling Law的泛化。第一代Scaling Law指引模型開(kāi)發(fā)者們?cè)趨?shù)量、數(shù)據(jù)集和計(jì)算量之間尋找模型性能的最優(yōu)解，引發(fā)了大家對(duì)算力、數(shù)據(jù)等資源分配的思考。
量子位智庫(kù)觀察到，參數(shù)量與計(jì)算量的膨脹帶動(dòng)我國(guó)萬(wàn)卡集群以及高性能網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和發(fā)展；同時(shí)數(shù)據(jù)耗盡危機(jī)中，合理善用合成數(shù)據(jù)成為較優(yōu)選擇。
此外，OpenAI o1無(wú)疑是今年受矚目的模型之一，在它身上體現(xiàn)了推理能力的大幅提升。以o1為代表的新Scaling Law，促使大模型追求更高的推理能力。
橫向?qū)Ρ華pple Intelligence Foundation、Gemma 2、Llama 3.1、Qwen2訓(xùn)練方法可以看到，后訓(xùn)練的比重正在不斷增加，模仿學(xué)習(xí)+強(qiáng)化學(xué)習(xí)成為典型AI發(fā)展路徑范式。
AGI探索：視頻生成點(diǎn)燃世界模型，空間智能統(tǒng)?虛擬和現(xiàn)實(shí)
2024年，AI技術(shù)在多元方向持續(xù)突破，視頻生成、世界模型、具身智能和空間智能等技術(shù)推動(dòng)了人類對(duì)AGI的探索。
視頻生成方面，擴(kuò)散模型在多任務(wù)中取得顯著成果，已成為視頻?成的主流技術(shù)路徑。尤以DiT（Diffusion Transformer）模型最受矚目。
在世界模型領(lǐng)域，研究者們致力于開(kāi)發(fā)能夠模擬和理解真實(shí)世界的模型，核心在于通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，使模型能夠自然涌現(xiàn)新的行為和決策能力。
與世界模型密不可分的還有具身智能。今年起，具身智能逐漸從概念走向落地，玩家們紛紛推出??的?款?形機(jī)器?，同時(shí)開(kāi)始在靈巧?自由度、控制精度和感知技術(shù)上發(fā)力，持續(xù)攻克技術(shù)難題。
而空間智能，則是一個(gè)與世界模型和具身智能都緊密相關(guān)的概念?？臻g智能指的是機(jī)器在三維空間和時(shí)間中感知、推理和?動(dòng)的能?，其野望在于將空間計(jì)算操控虛擬世界的本領(lǐng)和具?智能觸達(dá)現(xiàn)實(shí)世界的能?結(jié)合起來(lái)。
產(chǎn)品視角
AI應(yīng)用格局：第?輪洗牌結(jié)束，聚焦20賽道5大場(chǎng)景
為了更好地從數(shù)據(jù)維度觀察國(guó)內(nèi)產(chǎn)品的現(xiàn)狀，量子位智庫(kù)選取了400余款具有代表意義的產(chǎn)品進(jìn)行研究。
從細(xì)分賽道來(lái)看，這400款產(chǎn)品可以具體劃分為20個(gè)品類——AI智能助?、AI陪伴、AI相機(jī)、AI寫(xiě)作、綜合類套件、AI修圖、AI視頻、AI教育、AI?樂(lè)/?效、AI設(shè)計(jì)、AI?圖、AI搜索、AI圖?、AI總結(jié)和AI翻譯，各賽道已分別產(chǎn)生代表產(chǎn)品進(jìn)而再細(xì)分，并呈現(xiàn)出不同的發(fā)展特點(diǎn)。
其中，AI智能助?是表現(xiàn)最突出的AI原?類產(chǎn)品，也是國(guó)內(nèi)?模型?研?商技術(shù)實(shí)?的最直觀體現(xiàn)。目前來(lái)看，AI智能助手賽道內(nèi)部已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的梯隊(duì)劃分，豆包取得了斷層式領(lǐng)先。
AI陪伴雖然廣受關(guān)注，但目前整體增長(zhǎng)乏力，星野、貓箱等Top產(chǎn)品和Killer APP之間仍有相當(dāng)距離。
AI搜索則已經(jīng)成為新的業(yè)務(wù)布局重點(diǎn)，既包括秘塔AI搜索等原生AI搜索，也包括類似納米搜索、夸克瀏覽器的AI加強(qiáng)搜索和知乎直達(dá)、小紅書(shū)達(dá)芬奇等業(yè)務(wù)AI搜索。
如果以具體使用場(chǎng)景劃分，可以分為：重在整體效率提升的全使?場(chǎng)景、整體數(shù)據(jù)表現(xiàn)最優(yōu)的?作提效、2025年有望顯著突破的創(chuàng)意?成、面臨嚴(yán)峻合規(guī)挑戰(zhàn)的休閑娛樂(lè)和?常?活等。
AI應(yīng)用競(jìng)爭(zhēng)：多領(lǐng)域競(jìng)速運(yùn)營(yíng)大于技術(shù)，AI助手兵家必爭(zhēng)
為了更好地還原國(guó)內(nèi)AI產(chǎn)品的現(xiàn)狀，量子位智庫(kù)從用戶規(guī)模、新增速度、用戶活躍和用戶粘性四??度進(jìn)行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。
目前，APP端和Web端均尚未出現(xiàn)比肩互聯(lián)?時(shí)代現(xiàn)象級(jí)破圈之作的產(chǎn)品，且整體來(lái)看和海外同類型產(chǎn)品相差5倍以上。
在APP端，?前還沒(méi)有產(chǎn)品能夠拿出全維度的亮眼表現(xiàn)，市場(chǎng)缺乏誕生殺手級(jí)產(chǎn)品的場(chǎng)景。
截?2024年10?，共56款產(chǎn)品的歷史下載量超百萬(wàn)，8款產(chǎn)品歷史下載量超千萬(wàn)，夸克和豆包的歷史總下載量已過(guò)億。
而從單月新增來(lái)看，夸克、豆包和Kimi智能助手月增長(zhǎng)可達(dá)到千萬(wàn)級(jí)，10款產(chǎn)品可達(dá)百萬(wàn)級(jí)；DAU方面，夸克DAU超過(guò)2600萬(wàn)，豆包、Kimi、天天跳繩和文小言DAU超百萬(wàn)；用戶粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超過(guò)30%。
在Web端，AI智能助?賽道外的所有賽道都基本處于停滯狀態(tài)，AI搜索、AI寫(xiě)作、AI?圖等賽道甚?出現(xiàn)了頭部產(chǎn)品數(shù)據(jù)下滑、或是下滑后回升乏力的情況。
用戶規(guī)模方面，月總訪問(wèn)量超千萬(wàn)的共7款產(chǎn)品，包括夸克、騰訊文檔、百度文庫(kù)、Kimi智能助手、文心一言、豆包和通義。
而在用戶活躍度上，共3款產(chǎn)品——夸克、Notion和百度文庫(kù)的MAU超過(guò)千萬(wàn)，19款產(chǎn)品MAU超過(guò)百萬(wàn)。僅有14款產(chǎn)品人均每月訪問(wèn)超過(guò)5次，13款產(chǎn)品平均訪問(wèn)時(shí)長(zhǎng)超過(guò)10分鐘。
在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)上，「量子位智庫(kù)AI 100」通過(guò)綜合100和原生100兩張榜單提名了國(guó)內(nèi)優(yōu)秀的AI產(chǎn)品。
AI應(yīng)用增長(zhǎng)：AI+X賦能類產(chǎn)品大干快上，原生AI爆款難求
當(dāng)前，AI產(chǎn)品可被劃分為以AI為底層設(shè)計(jì)邏輯的AI原?類產(chǎn)品、在原有互聯(lián)?產(chǎn)品上深度嵌?AI功能的AI+X產(chǎn)品、基于外接API微創(chuàng)新的套殼類產(chǎn)品和將多個(gè)產(chǎn)品/模型API集中拼湊的集合站類產(chǎn)品。
從數(shù)據(jù)來(lái)看，由于和業(yè)務(wù)流程融合得更為緊密、需求識(shí)別明確等原因，AI+X類產(chǎn)品?前的整體數(shù)據(jù)表現(xiàn)顯著優(yōu)于AI原生類產(chǎn)品，并以辦公軟件和內(nèi)容平臺(tái)為重點(diǎn)布局領(lǐng)域。
對(duì)辦公軟件??，續(xù)寫(xiě)、改寫(xiě)、命題寫(xiě)作等不同程度的AI寫(xiě)作功能，以及針對(duì)論?、?說(shuō)等不同題材的AI總結(jié)功能基本成為標(biāo)配。
其中，主要業(yè)務(wù)為提供模板及參考內(nèi)容的素材庫(kù)類產(chǎn)品和編輯器形態(tài)的辦公軟件表現(xiàn)更為突出，代表產(chǎn)品為百度?庫(kù)和WPS AI。由于AI?成效果會(huì)直接影響產(chǎn)品的核?使?體驗(yàn)，此類產(chǎn)品相對(duì)更強(qiáng)調(diào)具體功能的精準(zhǔn)度。
而在內(nèi)容平臺(tái)中，AIGC?多從三個(gè)?向共同發(fā)?：基于平臺(tái)內(nèi)容的AI搜索、?于帶動(dòng)UGC的AI?成功能及模板，還有?檻進(jìn)?步降低的內(nèi)容創(chuàng)作?具。
基于此，量子位智庫(kù)對(duì)AI原生類產(chǎn)品提出了場(chǎng)景融合、簡(jiǎn)化用戶體驗(yàn)、品牌信任和推廣三大建議。
AI產(chǎn)品趨勢(shì)：多模態(tài)上馬，Agent席卷?切，高度個(gè)性化呼之欲出
隨著?模型對(duì)圖像和視頻信息的處理能?快速提升，預(yù)計(jì)2025年將開(kāi)始出現(xiàn)更為**綜合性**的多模態(tài)交互，AI能夠通過(guò)物聯(lián)?、特定信息等多種感知通道進(jìn)?協(xié)同。
多模態(tài)輸?和輸出使AI交互性更強(qiáng)、交互頻次更?，適?場(chǎng)景也更加豐富，AI產(chǎn)品整體?平顯著提升。
Agent作為融合感知、分析、決策和執(zhí)?能?的智能體，能夠根據(jù)?戶歷史?為和偏好，主動(dòng)提供建議、提醒并個(gè)性化執(zhí)?能?，為?戶提供?度個(gè)性化的任務(wù)。其交互的主動(dòng)性和?動(dòng)化遠(yuǎn)超現(xiàn)有工具。
從技術(shù)和配套設(shè)施兩??發(fā)展來(lái)看，從2025年開(kāi)始，AI Agent即將?泛投?使?。量?位智庫(kù)認(rèn)為，AI Agent有望帶來(lái)獨(dú)屬于AI 2.0時(shí)代的交互?式、產(chǎn)品形態(tài)和商業(yè)模式。
從個(gè)性化推薦到直接?成個(gè)性化內(nèi)容，AIGC能夠使?戶體驗(yàn)的個(gè)性化程度有明顯提升，這將幫助產(chǎn)品進(jìn)?步完善?戶體驗(yàn)，并通過(guò)提??戶忠誠(chéng)度和遷移成本，實(shí)現(xiàn)差異化定價(jià)和進(jìn)?步的服務(wù)增值，對(duì)產(chǎn)品的差異化競(jìng)爭(zhēng)有重?意義。
?前，基于AIGC的?度個(gè)性化已經(jīng)在AI教育（個(gè)性化題庫(kù)及教學(xué)安排）、AI陪伴（AI個(gè)?助理及虛擬伙伴）、AI營(yíng)銷（商品個(gè)性化推薦、營(yíng)銷內(nèi)容個(gè)性化?成）領(lǐng)域有明顯進(jìn)展。在硬件端搭載的多款A(yù)I智能助?也已開(kāi)始以?度個(gè)性的個(gè)?助理作為宣傳重點(diǎn)。
行業(yè)視角
AI智變千行百業(yè)：左手變革生產(chǎn)力，右手重塑行業(yè)生態(tài)
過(guò)去的一年里，量子位智庫(kù)發(fā)布多篇深度報(bào)告，持續(xù)追蹤AI技術(shù)在千行百業(yè)的落地情況及發(fā)展?jié)摿Α?/p>
當(dāng)前，AI在行業(yè)應(yīng)用中呈現(xiàn)AI+和AI原生兩大情境。
在AI+情境中，AI多以生產(chǎn)力工具角色出現(xiàn)，滲透行業(yè)各環(huán)節(jié)；在AI原生情境中，行業(yè)則從?開(kāi)始就基于AI技術(shù)發(fā)展。
量子位智庫(kù)在《2024年度AI十大趨勢(shì)報(bào)告》中分析了AI在智能駕駛、具身智能、智能硬件、游戲、影視、營(yíng)銷、教育、醫(yī)療8個(gè)場(chǎng)景的落地效果和行業(yè)特點(diǎn)。
總而言之，AI對(duì)行業(yè)的變革和滲透值得高度關(guān)注，但僅有先后早晚、程度輕重之分，而沒(méi)有有無(wú)之爭(zhēng)。
AI行業(yè)滲透率：數(shù)據(jù)基礎(chǔ)決定初速度，用戶需求成為加速度
報(bào)告中，量子位智庫(kù)將AI滲透行業(yè)的關(guān)鍵歸納為3類情景、9大因素，以解碼行業(yè)發(fā)展背后不變的規(guī)律。
以下圖所示的8個(gè)代表行業(yè)為例：
從AI行業(yè)影響力圖譜可以看出，當(dāng)前階段，AI對(duì)各行業(yè)的滲透及引發(fā)的變革，呈現(xiàn)出較為清晰的三個(gè)生態(tài)位：
第一梯隊(duì)中的智能駕駛和具身智能行業(yè)對(duì)AI技術(shù)具有緊密需求和強(qiáng)伴生性，顯示出強(qiáng)關(guān)聯(lián)。
第二梯隊(duì)包括營(yíng)銷、游戲行業(yè)、影視行業(yè)和智能硬件。前三者通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)降本增效、深度整合工作流；智能硬件行業(yè)有望通過(guò)AI技術(shù)推動(dòng)行業(yè)升級(jí)。
第三梯隊(duì)涵蓋了教育和醫(yī)療基礎(chǔ)行業(yè)。這些行業(yè)在政策支持下積極擁抱AI技術(shù)，同時(shí)對(duì)安全可控性有更高要求。
總體而言，AI技術(shù)在不同行業(yè)的滲透和變革力受到多種因素的影響，其中，行業(yè)的**數(shù)據(jù)基礎(chǔ)**和**用戶需求**或成關(guān)鍵因素。
AI創(chuàng)投：投融資馬太效應(yīng)明顯，國(guó)家隊(duì)出手頻率提升
回顧2024年，放眼世界，AI仍舊是最強(qiáng)吸金賽道。
據(jù)統(tǒng)計(jì)，國(guó)內(nèi)AI行業(yè)融資總金額增加，但事件數(shù)同比下降，反應(yīng)了機(jī)構(gòu)更加謹(jǐn)慎的理性態(tài)度；同時(shí)馬太效應(yīng)越發(fā)明顯，資本更青睞熱點(diǎn)賽道和高成熟度賽道。
在各細(xì)分賽道中，智能駕駛獨(dú)占鰲頭，投資事件數(shù)量和金額總數(shù)遠(yuǎn)超其他賽道，且多家企業(yè)的成功IPO為市場(chǎng)注入了巨大信心與活力。
AI+教育、AI+游戲、AI+醫(yī)療等賽道也迎來(lái)了投資總額的增長(zhǎng)，調(diào)研統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，機(jī)構(gòu)對(duì)技術(shù)難度更高、壁壘更強(qiáng)、更晚達(dá)到TPF（Technology-Product Fit）的賽道展現(xiàn)出更強(qiáng)興趣。
在政策方面，由于政府對(duì)AI技術(shù)本身及其在各行業(yè)落地的長(zhǎng)期關(guān)注，尤其積極推進(jìn)AI原生行業(yè)發(fā)展，北京、上海、武漢等城市已經(jīng)出臺(tái)一系列政策，吸引AI相關(guān)的人才聚集與企業(yè)落地。同時(shí)，國(guó)家隊(duì)的頻繁出手投資體現(xiàn)出政策的鼓勵(lì)與支持。
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