人工智能的发展及应用现状如何？

1.智能算力超通用算力规模，大模型打开通用人工智能入口

 数字经济的蓬勃发展，离不开以人工智能、云计算、大数据、物联网等技术 为核心基础设施的建设。其中，人工智能技术作为数字经济创新发展的重要 引擎，受到政策与资本的高度重视，实现快速发展和场景应用上的持续拓展。

2022年，随着我国智能算力的提升，人工智能技术在大模型算法上取得突 破，AIGC应用加速落地。

智能算力为人工智能技术应用夯实基础 

“东数西算”工程及智能计算中心的建设，整合数据资源结构的同时，也带 来更为完善且健全的算力、算法基础设施，为人工智能技术的创新及应用提 供强有力的支撑。根据IDC数据，2022年我国智能算力达到268百亿亿次浮 点运算/秒，超过通用算力规模。智能算力水平的大幅提升，为行业创新发 展带来实质性推进，不仅在应用科学的突破上发挥了重要作用，也开始渗透 到基础科学领域，极大提高了科学研究的效率和科学发展的进程。

大模型有望成为弱人工智能走向通用人工智能的桥梁

 随着智能算力的持续提升，大模型也逐渐实现应用。大模型是基于海量多源 数据打造的预训练模型，是对原有算法模型的技术升级和产品迭代，自主学 习和海量数据是大模型的基础特征。传统的人工智能模型下，算法模型“专 领域专用”特征明显，而基于海量数据的大模型，则可实现无监督的自主学 习，其通用性更强，因而也是人工智能未来的重点发展方向。

2.AIGC创新内容生产，有望实现更广泛的场景应用

AIGC生态持续繁荣，创新内容生产

得益于大模型算法突破，2022年我国AIGC实现了爆发式增长，其中AI绘画 和AI对话是两大主流应用场景。AI绘画基于深度学习、生成式对抗网络GAN 和可对比语言-图像预训练算法CLIP，解决了跨模态问题，支持文本到图像 转化，为未来多模态人工智能算法的落地提供了有益指引。

 作为技术驱动内容的产物，AIGC将带动越来越多的C端用户加入内容创作、 创新B端用户内容生产、分发、传播路径，推动我国内容生态进一步繁荣。 

人工智能场景进一步得以拓展

人工智能底层技术的突破，带来下游应用场景的不断丰富，从图片、文字、 声音到动画，跨模态生产有望和丰富场景实现更为紧密的结合。除新兴场景 外，人工智能在早期已实现初步渗透的行业与场景下，也实现了更为广泛的 赋能，如互联网、金融等。