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1、出品机构：甲子光年智库研究指导：宋涛报告撰写：努尔麦麦提买合木提（小麦）发布时间：2024.06发布版本：V1.02024人工智能开源大模型生态研究开源为先场景突破CONTENTS目 录发展人工智能产业的重要性与新机遇Part 01Part 02人工智能大模型的开源生态体系分析Part 03人工智能开源大模型的创投情况分析Part 04开源大模型生态建设的成功经验与典型案例Part 05人工智能大模型典型商业化案例及未来展望1.1 人工智能发展进入应用落地阶段人工智能技术经历70年的发展已经进入成熟期，即将进入大规模应用落地阶段人工智能即将进入大规模应用落地阶段情感伦理AI能力时间逻辑推理机器

2、学习深度学习Transformer感知认知决策学习执行社会协作神经网络1956197419801987199520132020 20212022 20232025GPT-3分解为五大学科GPT-4？ChatGPT2030智能路灯车辆识别智能停车管理智能交管车辆路网智慧交通人脸识别语音识别自然语言处理生物识别电力巡检辅助诊断与筛查智能理赔智能保顾风险评估智慧金融反欺诈智能投顾数字人AIGC协作机器人智能质检智能供应链实时监控与操控智能工厂智能制造智能诊断用药提醒智智能导诊医疗知识库药物研发智慧医疗智慧工地智能调度智能勘测与开发碳资产管理智慧电网智慧能源仿真测试三维重建点云处理高级辅助驾驶视觉感知

3、自动驾驶车路协同蛋白质结构预测天文发现高分子材料研发气象预报农作物监测智慧科研逻辑推理为主，聚焦决策、认知能力以概率统计的建模、学习和计算为主，聚焦感知、认知、决策聚焦学习环节，大模型聚焦执行与社会协作环节产生情感？1.2 数据、算力、算法作为人工智能发展的核心三要素已经具备基础条件人工智能(A)的快速发展依赖于三个核心要素:数据，算法，算力。这个观点已经得到了业界的高度认可。只有这三个要素同时满足了才能加速人工智能的大发展。随着人工智能大模型规模变大以及普及应用，人工智能对能源的需求也在不断加大，逐渐成为人工智能发展关键因素之一。人工智能三要素：数据（data）、算法（algorithm）和

4、算力（computing power）；人工智能核心三要素：数据、算力、算法基础设施基础架构CPUGPUFPGATPUBPUNPUK8SOpenStackKubeFlowPaddle EDLHadoop Spark算力存储HDFSMySQLHBaseMongoDB数据获取ScrapyBlockChain处理PandasKettleHive管理zookeeperMatplotib格式TFRecordImdbRecordIO训练框架KerasTensorFlowTheanoCaffe2PyTorch工具TensorBoardTensorflow-Slim算法模型方法DNNCNNRNNRBNLSTM

5、RLVGGRestNetDeep Speech模型训练训练、微调工业应用金融医疗商业电商交通安防通信大量高性能硬件组成的计算能力(几千个GPU组成的计算机群)现在AI算力需求最密集的地方是训练，但是AI价值最高的地方是推理，而不是训练。1.3 大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式，将推动AI能力提升逼近通用人工智能AI能力进化曲线AI综合能力时间感知逻辑推理为主认知决策学习执行社会协作情感伦理20131956202020232030？大数据+小算力+专用范式大数据+大算力+通用范式持续进化，AI综合能力逼近临界点1.4 人工智能将推动人类文明生产

6、力跃迁和生产效率的飞跃AI2.0时代将开启社会生产力新变革，首先体现在对于人类生产效率的颠覆式提升。人类文明演进依次走过了原始时代、农业时代、工业时代、信息时代、数字时代，到今天的数智时代，每个时代的代表性生产工具都不同。所有生产工具反映的都是生产效率的提升能力。数字时代的云、网、端、芯、链等数字工具，除了体力效率的提升之外，还有脑力效率的辅助作用，ChatGPT所代表的AIGC工具的出现，标志着人类生产效率出现了第二次脑力效率飞跃，是新一轮生产力的跃迁，真正实现从体力效率提升向脑力效率提升的转变，这将推动人类社会发生深远变革，其意义不亚于新时代的蒸汽机。工智能智能将推动人类文明生产力的跃迁，