WAIC 2024：见证AI浪潮下的数字化社会转型
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在2024年的世界人工智能大会（WAIC）上，我们见证了从农业社会到工业社会再到数字化社会的深刻转变。这一进程不仅体现在技术的单点爆发，更引发了整个产业链的全面突破，未来将是技术以指数级速度发展的崭新时代。
IDC观察到，2023年，业界的竞争焦点还集中在算力、模型参数的较量上，而今年，发展重心已转向AI如何赋能千行百业。具体来说，终端厂商热度升级，尤其是人形机器人如特斯拉的Optimus（擎天柱）与宇树科技的人形机器人H1、工业级四足机器人B2和消费级四足机器人Go2等产品，以及无人车领域的创新者如小马智行等，行业的革新就此开始。
本次世界人工智能大会（WAIC）评选的“镇馆之宝”一定程度上代表着行业发展方向。这些产品不仅彰显了AI技术对人类社会的深刻影响，也勾勒出了科技演进的七大趋势，具体如下：
趋势一：AIGC重构编程模式
AI技术在代码生成与优化领域的突破，如阿里云的通义灵码，正快速的改变着软件开发的范式。它不仅最大程度地提高了编程效率，还通过深度学习与智能分析，确保了代码的质量与安全性，开启了编程新时代的大门。
趋势二：智能笔记本展现终端智能产品新形态
联想YOGA Book 9i AI元启，作为AI技术与未来笔记本形态的完美融合，凭借瀑布屏设计与跨屏体验，重新定义了个人计算设备的形态和使用场景。它不仅展现了“智能+”的实体化魅力，更为用户提供了更好的PC办公体验。
趋势三：构建数字化生活的超级入口
蚂蚁集团的支付宝智能助理，通过大模型技术的融合，无缝连接了出行、健康、政务、金融等众多领域应用，打造了一个全面的数字化服务平台。是数字生活服务的集大成者，也将成为推动智慧城市建设的关键部分。
趋势四：视频创作正式进入AI时代
对标GPT-4o的国产大模型已经出现---商汤Vimi可控人物视频生成大模型。以其强大的多模态处理能力，让视频内容创作的门槛得到了最大化的降低，满足了用户的个性化需求的同时也能够支持标准的大规模生产，中国的视频生成正式进入了全新的AI驱动时代。
趋势五：端到端的解决方案成就智能驾驶
以特斯拉赛博越野旅行车为代表，它以48V低压架构颠覆传统，增强能效。其智能驾驶采用端到端的模式，整合感知、决策与控制，直接从传感器数据生成驾驶指令，大幅提升决策速度与系统鲁棒性。FSD系统经海量数据训练，不断迭代，实现了高阶辅助驾驶。
趋势六：AI基座大模型赋能百业
智谱AI基座大模型，作为集视觉、智能体等能力于一体的AI全家桶，通过智谱AI大模型开放平台，为各行各业提供了丰富的AI解决方案。无论是科研教育还是商业应用，它都是推动产业升级与转型的强力引擎。
趋势七：低空经济开启新篇章
智能飞行器在城市立体交通、跨省/跨区物流及应急救援等领域的广泛应用，标志着低空经济正逐步成为现实。本次WAIC智能飞行器展区三家eVTOL创新产品的亮相，不仅展示了未来空中交通的无限可能，更为经济发展注入了新的活力。
除了智能化产品外，WAIC也聚集了产学研领域的专家，大家对于大模型的技术进步发展方向也进行了碰撞讨论，可以总结为几个关键词“算法加强训推一体”、“多模态研究持续深入”、“端侧大模型价值显现”。
在训练推理方面，通过对于算法设计和实施策略的优化，能够实现模型训练和推理之间的无缝衔接，在提高模型的性能和适应性上作用明显，也为AI技术的实际应用开辟了更广阔的前景。聚焦推理升级，通过引入注意力机制、记忆模块和递归神经网络等组件，提升模型捕捉长程依赖和层次化结构的能力，从而实现模型结构创新，突破长链条推理。
多模态目前的发展还在初期阶段，但潜力不容小觑。未来的挑战在于如何让模型不仅能处理单一模态的数据，更能理解并表达跨模态信息的一致性，实现信息的无缝转换与融合。这不仅要求模型能够高效地处理文本、图像、音频和视频等多种类型的数据，还需要探索多模态数据在大模型中的实际价值。随着研究的深入，多模态大模型有望为人类与AI之间的交互提供更加自然、直观的方式，推动AI向更接近人类表达方式的方向发展。
随着通用大模型的逐渐成熟和终端应用的不断探索，对于端侧大模型的需求逐渐显现。企业正积极探索在硬件协同设计、模型压缩优化等领域的技术创新，以确保大模型能够在资源受限的终端设备上高效运行。这不仅关乎模型的体积和功耗，更关系到如何在保持高性能的同时，保护用户隐私和数据安全。端侧大模型是真正将新技术带到用户的身边发挥实际作用的部分，其发展将会推动智能化生活方式的全面升级。
杨雯
IDC中国高级分析师
IDC中国高级分析师杨雯认为，WAIC不仅是一场技术的沟通交流盛会，更提供了新技术从概念走向产品的源动力。在消费端，AI手机、AI PC、智能学习机等智能终端的涌现，正代表着全新的智能生态出现，为日常生活与个人工作场景带来革命性体验。在产业端，视觉技术与机器人的结合---具身智能，正逐步解决工业级问题，推动AI大规模应用。随着大模型参数量趋同，长文本处理差异缩小，未来的焦点将集中于应用创新与突破，3D建模、流式交互技术等技术将是竞争热点。
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