人工智能行業發展驅動因素
一、多個行業希望利用AI實現數字化轉型
企業成長催化劑：非AI技術公司發展到一定規模時，往往想要探索如何利用AI實現升級。但仍然有許多中國傳統公司在先進技術利用方面落后于美國。擁有數據和經濟實力的公司更希望聘用AI專家，利用AI技術發現商業發展機會或者節省大量成本。
多行業應用：預計需要AI技術的公司非常多，包括金融、電信、農業傳統行業中的國有企業。其他領域(如教育行業)也可能從AI技術中獲得巨大收益。
將AI提升到戰略層次：中國的科技巨頭正在展開AI“軍備競賽”。如，百度正在開發自動駕駛系統，擁有1300多名專家在內的AI團隊;阿里云的機器學習平臺PAI為企業數據分析提供AI服務;騰訊建立了250名科學家和工程師組成的專門團隊，并投資了中國的一家健康領域AI創業公司碳云智能(iCarbon X)。
經濟增長：根據麥肯錫公司調查，中國在過去十年中從人口紅利中獲得巨大收益，但該優勢隨著人口老齡化將不復存在。但是，AI等自動化技術將為中國經濟注入能量，根據技術利用速度，AI技術可能為中國GDP貢獻0.8到1.4個百分點。
二、大量人工智能高端人才
應用研究：中國學者積極務實地投入AI研究，致力于發現AI應用新領域。
經驗和專業：經驗豐富的頂級AI人才在中國的數量較少。LinkedIn上25萬名AI專家中，約一半具有十年經驗的專家在美國，在中國的占比不到25%。中國應該培養更多AI領域的專家，同時企業領導和中層管理者也需要學習技術，培養自己理解和應用數據的能力。不過，中國擁有大量高端工程人才，這對AI應用的發展非常重要。
人才成本和遷移：中國公司如百度，從美國聘用頂尖AI專家。在特朗普推行的移民政策的影響下，中國公司遇到了從硅谷招攬更多AI人才的良機。美國約1/4的高科技公司由移民創立。AI行業的部分從業者工資非常高，很多專家離開大公司，進行AI領域創業。
AI專門化：應用層次上，中國的算法發展與其他國家不分伯仲;尤其是，中國的AI科學家大多致力于計算機視覺、語音識別等專門領域。但是，中國在基礎研究方面仍然落后于其他國家。
三、移動互聯網市場前景廣闊
數據洪流：中國互聯網用戶眾多，海量用戶數據為中國技術公司提供了大量原材料。
基于APP的AI應用：一旦AI應用做好準備，百度、支付寶、微信、搜狗輸入法等APP將在服務中應用AI技術。
進入壁壘：盡管與谷歌、Facebook等國外公司相比，中國互聯網公司的限制少得多，但中國科技公司仍然需要面對市場進入壁壘。
四、高性能計算技術
硬件技術：中國科技公司繼續在該領域取得突破，如深圳建造了支持AI硬件技術的生態系統。
快速發展的HPC技術：HPC技術快速發展。
芯片制造能力：中國增加對芯片制造方面的重視程度，允諾投入1500億美元用十年時間提高中國的芯片制造能力。
全球價值鏈：中國需要確保AI行業建立在集成全球技術的開放系統上。
五、政府政策支持
政府政策和計劃：中國政府從2014年開始通過政策性支持促進AI領域的發展。
研發投資：中國AI領域的成功部分源于政府對高校科研的投資。中國發展研究委員會(NDRC)建立了深度學習研究應用國家工程實驗室。
中國市場進入壁壘：中國對外國企業設置市場進入壁壘;中國開放政府數據集對國內企業創新起到促進作用，但是數據不對外開放。跨國數據流動的限制不利于國際協作。不過，中國的AI政策對實驗和解決方案更加寬松。
推動集成電路產業的發展：中國政府采取多種措施推動集成電路產業的發展。
六、人工智能再獲重大突破
(一)人工智能邁向“煉大模型”階段
2021年是超大規模預訓練模型的爆發之年。2020年，GPT-3橫空出世，這個具有1750億參數規模的預訓練模型所表現出來的零樣本與小樣本學習能力刷新了人們的認知，也引爆了2021年AI大模型研究的熱潮。谷歌、微軟、英偉達、智源人工智能研究院、阿里、百度、浪潮等國內外科技巨頭和機構紛紛展開大模型研究和探索。
(二)超大規模預訓練模型的“軍備競賽”
2021年1月，Google推出的Switch Transformer模型以高達1.6萬億的參數量打破了GPT-3作為最大AI模型的統治地位，成為史上首個萬億級語言模型。國內研究機構也不甘示弱。2021年6月，北京智源人工智能研究院發布了超大規模智能模型“悟道2.0”，達到1.75萬億參數，超過SwitchTransformer成為全球最大的預訓練模型。
值得一提的是，2021年國產化大模型研發工作進展飛速，華為、浪潮、阿里、百度等都發布了自研的大模型。
浪潮人工智能研究院首席研究員吳韶華向InfoQ表示，現在業界提高模型參數量有兩種技術路線，產生兩種不同的模型結構，一種是單體模型，一種是混合模型。如浪潮的源大模型，華為的盤古大模型、百度的文心大模型、英偉達聯合微軟發布的自然語言生成模型MT-NLG等走的都是單體模型路線;而智源的悟道模型、阿里M6等走的是混合模型路線。
(三)預訓練模型技術新進展
相關人士認為，預訓練模型取得的重要技術進展有：
(1)知識表示和學習機理進一步創新突破
隨著對預訓練模型的深入理解，預訓練模型的知識學習和表征的機理逐步明確，人們得以更加順利地往模型里注入需要其學習的知識，在這些知識的加持下，對復雜任務的應對能力得到了大幅提升。
(2)對比學習、自監督和知識增強
以對比學習為中心，多種增強方法為工具的方式能進一步提升預訓練模型的語義理解和表征能力，增強方法的深入讓模型自監督成為可能，讓對比學習對樣本，尤其是正樣本的依賴降低，數據依賴的降低勢必讓模型對少樣本甚至無樣本任務的適應性提升，模型能更好地完成這類型的任務，這將讓預訓練模型落地的成本再降低一個層次。
(四)降低AI規模化落地的門檻
預訓練大模型降低了AI應用的門檻，解決了AI應用的兩個難題：數據和行業知識。它既不需要大量的標注數據，又保障了基礎底座。在預訓練模型的業務定制優化和應用方面，從第一個預訓練語言模型BERT發布至今，已在多個熱門任務下得到應用，逐步從一種“潮流”變成前沿技術的“基本操作”，如預訓練模型已成為機器翻譯領域的基礎關鍵性技術。此外，預訓練模型也成為大系統中的一部分，發揮著其語義理解的優勢。
無論是業界還是科研，對預訓練模型的使用方式逐漸靈活，能從預訓練模型中拆解出適合任務的部分并組裝到自己的實際任務模型中。
時至今日，對預訓練大模型的性能優化仍未終止，在學界，仍有大量的研究在預訓練模型的落地能力上努力，壓縮、剪枝、蒸餾的工作仍起到重要作用。不止于算法本身，編譯、引擎、硬件等方面的優化也在大步邁進。
《2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告》由中研普華人工智能芯片行業分析專家領銜撰寫，主要分析了人工智能芯片行業的市場規模、發展現狀與投資前景，同時對人工智能芯片行業的未來發展做出科學的趨勢預測和專業的人工智能芯片行業數據分析，幫助客戶評估人工智能芯片行業投資價值。
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2022-2027年中國人工智能芯片行業發展分析及投資風險預測報告
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李芬珍子
中國人工智能行業發展概況 芯片行業有兩個重要特點 
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