AI 发展原动力:提效降本,在新一轮技术革命中抢占先机.....5
产业链:基础层+技术层+应用层...... 6
发展历程:60 年三起两落,呈螺旋式发展..... 6
技术演进:行为主义+连接主义,诞生深度学习技术....8
技术现状:深度学习技术带动本轮人工智能发展...... 9
实现要素:海量数据及高效算力是深度学习实现基础....11
所处时代:基于统计规律的弱人工智能时代,但商业化价值已经展现....12
资源层:数据及算力的大幅提升将AI 推向浪潮之巅......16
技术环境:开源框架大幅降低开发门槛.... 18
外部环境:政策助力,人工智能迎来发展良机.... 19
AI 赋能,字节跳动充分展现内容分发时代AI 商业化价值.....21
生成式AI(AIGC):从信息分发到内容生成,更为宏大的时代机遇.......24
算力与数据皆备、大模型加速AIGC 技术导入,应用创新、场景落地渐行渐近..... 26
从PGC 到AIGC,AI 有望重构内容与媒介生态...... 30
图1: 人工智能所涉及的基础技术及终端产品.......5
图2: 人类历史上四次工业革命....... 6
图3: 人工智能发展的三次浪潮....... 7
图4: 深度学习使图像识别逐渐超越人眼可达精度.......8
图5: 人工智能三大学派....... 9
图6: 三代人工智能算法判定过程.....10
图7: 三代人工智能算法判定过程.....11
图8: 传统机器学习VS 深度学习数据量及准确度.....11
图9: 深度学习算法数据量与准确率间的关系.....11
图10: 基于深度学习的人工智能技术架构....... 12
图11: 弱人工智能的典型应用....... 13
图12: 电影《机械姬》中的强人工智能形象.......13
图13: 人工智能所属阶段及判断方法....... 14
图14: 部分职业的自动化潜力....... 15
图15: 全球人工智能市场规模及增速....... 15
图16: 中国人工智能市场规模及增速....... 15
图17: 数据量快速增长....... 16
图18: 典型CPU 架构....... 17
图19: 典型GPU 架构....... 17
图20: 人工智能算力发展概况....... 17
图21: 英伟达芯片高性能计算能力显著提升.......17
图22: 人工智能技术成熟度曲线....... 18
图23: 我国《新一代人工智能发展规划》战略目标.......21
图24: 互联网数据量指数级上升....... 22
图25: “千人千面”内容推荐系统原理....... 23
图26: 文娱领域已应用AI 推荐算法的各内容平台.....23
图27: 信息分发方式演进....... 23
图28: 字节跳动凭借AI 推荐算法成为我国互联网领域的第四极.....24
图29: 字节跳动营业收入及增速....... 24
图30: 字节跳动与BAT 2021 年营业收入(亿元人民币).....24
图31: AIGC 自20 世纪中期萌芽以来经历了四个发展阶段....25
图32: AIGC 技术积累融合...... 26
图33: ChatGPT 训练模型.... 28
图34: ChatGPT 百度搜索指数大幅提升.... 28
图35: 训练大模型“预训练+精调”模式..... 29
图36: AIGC 的主要形式与应用...... 30
图37: AIGC 是内容生产的新模式...... 31
表1: 人工智能产业链概览....... 6
表2: 人工智能的分类标准及定义.....12
表3: 主流开源框架..... 18
表4: 中国人工智能行业重要政策梳理.....19
表5: AI 算法推荐在文娱领域应用....22
表6: 主流生成模型一览表..... 27
表7: 主流AIGC 预训练模型一览表.......27
表8: 国内预训练大模型..... 29
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