AI大模型市场研究报告（43页）

行业报告下载 2023年12月06日 08:36 管理员

人工智能能够赋能经济社会发展各领域，下游各个领域的产业升级对大模型的需求持续走高。例如，在泛交通领域,人工智能能够在自动驾驶、智能座舱、运行管理优化等多个方面为汽车行业创造价值；在医疗方面，人工智能可以提高疾病检测的效率以及医学影像领域的智能化分析。据测算，2022 年中国人工智能行业市场规模为 3,716 亿人民币，预计 2027 年将达到 15,372 亿人民币，有望在下游制造、交通、金融、医疗等多领域不断渗透，实现大规模落地应用。下游行业对人工智能需求呈现出碎片化、多样化的特点，从开发、精调、优化、迭代到应用都需要投入巨大的人力和财力，成本极高。而大模型能够向外赋能，包括通过开放 API 的形式，降低 AI 应用开发门槛，提高落地部署效率和精度等，进而降低 AI 规模化部署的成本，满足各行业场景的应用需求,进一步推动人工智能进入工业化发展阶段。AI 大模型具有降低开发门槛、提高模型精度和泛化能力、提高内容生成质量和效率等多种价值，实现了对传统 AI 技术的突破。一方面，大模型可以帮助降低机器学习和自然语言处理应用的开发门槛，能够对复杂的模式和规律进行更准确的建模，通过不断地学习和更新自己的参数来提高其性能和准确度，提高模型的精度，更好地泛化到新的数据集和任务中。

另一方面，大模型通常能够更好地泛化到新的数据集和任务中，可以提高内容生成质量和效率，例如生成对话、摘要、翻译等。除此之外，大模型的开源性和可复制性可以促进学术研究的发展和技术的普及，增强生态繁荣度，从而加速人工智能技术的进步和应用。AI 大模型未来发展将趋于通用化与专用化并行。通用化是指模型能够适用于多个领域和任务，而专用化则是指模型被设计用于特定领域或任务。 AI 大模型将逐渐实现在多个领域和任务中的通用性和灵活性，未来会有更多模型被设计和优化用于特定的任务和领域。受制于数据规模和模型表达能力的约束，传统模型往往只能有针对性地支持一个或者一类模态，而无法支持其他任务。相比之下，AI 大模型得益于其“大规模预训练﹢微调”的范式，可以很好地适应不同下游任务，展现出强大的通用性。通用大模型即为多模态基模型，偏重统一架构、统一知识表达、统一任务。通用大模型能够使用统一的模型框架，并采用相同的学习模式，构建可适用于多种模态的通用词表，将所有任务统一成序列到序列任务。例如，GPT 系列模型在自然语言处理领域的多个任务中都取得了非常好的表现，包括文本生成、问答、摘要、翻译等任务。同样，BERT 模型也被证明可应用于多种自然语言处理任务中，包括文本分类、命名实体识别、问答等。

AI大模型市场研究报告（43页）