我國人工智能產業蓬勃發展核心產業規模達到5000億元 人工智能大模型行業發展前景分析

人工智能大模型概念

人工智能大模型是指擁有超大規模參數(通常在十億個以上)、超強計算資源的機器學習模型，能夠處理海量數據，完成各種復雜任務，如自然語言處理、圖像識別等。

人工智能大模型行業是一個快速發展的領域，隨著大數據和云計算技術的不斷進步，該行業正在逐步成熟。人工智能大模型是實現人工智能應用的重要基礎，被廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。

2023年，全球掀起以生成式人工智能技術、大模型為代表的行業浪潮，人工智能邁向全面應用新階段。在政策支持與技術變革的雙重機遇下，國內人工智能企業快速發展，作為數字經濟賽道上的新質生產力，推動新一輪科技革命與產業變革。

人工智能大模型是指擁有超大規模參數(通常在十億個以上)、超強計算資源的機器學習模型，能夠處理海量數據，完成各種復雜任務，如自然語言處理、圖像識別等。

人工智能大模型行業是一個快速發展的領域，隨著大數據和云計算技術的不斷進步，該行業正在逐步成熟。人工智能大模型是實現人工智能應用的重要基礎，被廣泛應用于自然語言處理、計算機視覺、語音識別等領域。

工信部數據顯示，我國人工智能產業蓬勃發展，核心產業規模達到5000億元，企業數量超過4300家，智能芯片、開發框架、通用大模型等創新成果不斷涌現。超算、智算、云算協同發力，算力規模居全球第二。人工智能與制造業深度融合，已建成2500多個數字化車間和智能工廠，推動實體經濟數字化、智能化、綠色化轉型。

隨著數字經濟的蓬勃發展，人工智能已經越來越多地滲透到我們的工作和生活中，也是兩會會場內外熱議的話題。“近兩年來大模型技術在一些領域的確取得了顛覆性進步。”省政協委員、南京航空航天大學人工智能學院副院長黃圣君教授表示，Chatgpt與其之后不斷涌現的大語言模型，讓AI技術變得更接地氣，走近普通公眾。但是，人工智能作為新質生產力的引擎，還需要進一步加強應用場景的創新和相關人才的培養。

大模型產業市場分析

機器人的大模型包含LLM(大語言模型)、VLM(視覺-語言模型)、VNM(視覺導航模型)。機器人的“大腦”AI域不局限于ChatGPT運用的語言大模型，谷歌在LM-Nav的研究中提到，LLM+VLM+VNM三個模型相互結合，從自然語言(冗余口語化描述)到文本(地標的字符串)到圖像(根據文本找圖像中的物體)，能夠最終生成機器人的路徑規劃。以此行為模式為基礎，機器人能進行人機互動，同時實現一定程度的“隨機應變”。

大模型市場的升溫也在帶動上下游產業鏈，包括數據、算力和算法，相關領域的人才，例如大模型工程師，在國內也供不應求，收入水平也持續走高。根據相關機構的統計，國內人工智能工程師和算法科學家的平均年薪已經超過60萬元，而且企業對大模型技術研發人才需求旺盛，部分核心領域存在較大的缺口。

大模型市場的升溫也在帶動算力算法產業，包括“大模型”的芯片、計算集群、服務器、通信網絡硬件以及云計算、數據庫、虛擬化功能等軟件。算力基礎設施和算力服務對大模型訓練不可或缺，其性能、質量和穩定性決定了模型訓練效果。根據測算，2023 年，全球大模型市場規模將達到210億美元，到2028 年，其規模將達到1095億美元。而中國大模型產業市場規模將達到147億元人民幣，并在2028年達到1179億元。

隨著數字化轉型的推進，各行各業對于智能化、自動化和數據驅動的需求日益增加，人工智能技術能夠為企業提供更高效、精準和智能的解決方案。最后，投資者對人工智能行業充滿信心，紛紛投資于初創企業，為其提供資金和資源支持。投資者們看好人工智能市場的潛力和前景，積極參與其中，推動了市場的發展。

據中研產業研究院《2024-2029年中國人工智能大模型行業發展分析及發展趨勢預測報告》分析：

數據、算力、算法被稱為AI三要素，在大模型狂飆向前的背后，數據價值的重要性也更加凸顯，未來數據的稀缺，甚至成為了AGI到來的巨大阻力。大模型的發展，也暴露出了長期以來中國數據產業鏈的薄弱，這對企業來說，是挑戰，亦是機遇所在。

AI的基礎是數字化，正如飛書曾提出的“在AI時代，首先要做的是AI ready，也就是數字化沉淀。”對千行百業而言，擁抱AI先要實現企業系統和數據的充分整合。例如，企業將生產經營的全流程接入飛書等協同工作平臺，打通企業內孤立、分散的系統，實現全線業務數據的流通，讓企業實現AI Ready，才能發揮出大模型的力量。

一方面，隨著越來越多的企業開始把大模型應用投入生產實踐，在數據存儲、數據檢索、數據調用的過程中，提出了更快速、更低成本、更大容量的要求。

大模型在技術上的突破和追趕固然重要，可更重要的是要落地到千行百業中，成為中國智能化改造的一把尖利的鋒刀。過去一年，金融、企業服務、汽車、工業、制造業……在大模型的加持下，已經發生了變化。

大模型需要的能力是全棧的技術支撐，底層芯片、計算框架、AI框架、分布式訓練框架、開發設計平臺等，以及對主流大模型的適配，同時大模型底層的數據安全和技術安全必須要正視，保障企業長久安全發展。

傳統AI技術很難去實現完全無人駕駛，而大模型則帶來了新方案。例如實現無人駕駛必備的能力就是通用感知和認知能力，而大模型能夠實現萬物識別;其次無人駕駛的決策要具備足夠的社會的常識，理解交通規則，而大語言模型其實已經具備了非常完備的交通駕駛信息。

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本報告由中研普華的資深專家和研究人員通過長期周密的市場調研，參考國家統計局、國家商務部、國家發改委、國務院發展研究中心、行業協會、中國行業研究網、全國及海外專業研究機構提供的大量權威資料，并對多位業內資深專家進行深入訪談的基礎上，通過與國際同步的市場研究工具、理論和模型撰寫而成。全面而準確地為您從行業的整體高度來架構分析體系。讓您全面、準確地把握整個人工智能大模型行業的市場走向和發展趨勢。