2024就(jiu)要結束(shu)了，AI呈現出怎樣(yang)的趨勢？又給2025年留下(xia)了怎樣(yang)的伏筆(bi)？
3個視角維度，10大年度趨勢，在量子位智庫今日重磅發布的《2024年度AI十大趨勢報告》中清晰詳盡地呈現。
毫無疑問，現在的我們正處于一個深受AI全方位變(bian)革影(ying)響的時代。
區別于其他智庫和研究機構，量子位智庫基于量子位對人工智能領域的長期理解把握和深厚積淀，持續跟蹤領域在產學研屆的創新、洗牌、動態，結合對近百家初創公司、研究院、投資機構的深度交流，從技術、產品、行業三(san)個維(wei)度(du)勾勒(le)AI現狀、展望未(wei)來走勢。
報告不僅(jin)深(shen)入剖析這一前(qian)沿科技如何(he)迭代技術(shu)能(neng)力、重塑商業版圖、引領產業升級，還敏(min)銳洞察變革(ge)趨勢，對未來(lai)路(lu)徑(jing)進行前(qian)瞻(zhan)性展望。
該(gai)報告也得到了產(chan)學(xue)研領域(yu)眾多(duo)機構的支持，不僅在(zai)趨勢提名上眾智，在(zai)具(ju)體(ti)技術方面(mian)，也分(fen)享(xiang)了精彩判斷和評論。這(zhe)讓(rang)報告有了更廣(guang)的視(shi)角基(ji)礎，以及更深的產(chan)業(ye)生態基(ji)礎，特此(ci)鳴謝(xie)——
現在，把鏡頭聚(ju)焦AI，年度十大趨勢(shi)，一起先睹為快：
大模(mo)型創新(xin)：架構優化加速(su)涌現，融(rong)合迭代大勢(shi)所趨
Scaling Law泛化：推理(li)能力成皇冠明珠，倒逼計(ji)算和數據變革
AGI探索：視(shi)頻生(sheng)成點(dian)燃世界模型(xing)，空間智能統?虛(xu)擬和現實
AI應用格局：第?輪洗牌(pai)結(jie)束，聚焦(jiao)20賽道5大場景(jing)
AI應用競(jing)爭(zheng)：多領域競(jing)速(su)運(yun)營(ying)大于(yu)技術，AI助(zhu)手(shou)兵(bing)家必(bi)爭(zheng)
AI應(ying)用增長：AI+X賦能類產品大(da)干快上，原生AI爆款難求(qiu)
AI產品(pin)趨勢：多模(mo)態上(shang)馬，Agent席卷(juan)?切(qie)，高度(du)個性化呼之欲出
AI智(zhi)變千行百業：左(zuo)手(shou)變革生產力，右手(shou)重(zhong)塑行業生態
AI行(xing)業滲透率：數據基(ji)礎決定初速度，用戶需求成為加速度
AI創投：投融資馬太效應明顯(xian)，國家隊(dui)出手(shou)頻率提升(sheng)
技術視角
大模型創新：架構優化加速涌現，融合迭代大勢所趨
2017年《Attention Is All You Need》論文發表，Transformer架構問世(shi)，并(bing)逐漸成為自然語言(yan)處理領域主(zhu)流技(ji)術(shu)范式。但Transformer并(bing)非完美無缺，產(chan)學研界也(ye)一直存在一種聲音：架構(gou)領域需要新的突破(po)，來構(gou)建強大(da)且高效的新一代基礎大(da)模(mo)型(xing)。
誰將(jiang)革新(xin)甚至顛覆(fu)Transformer，取而(er)代之？
2023年以來，大(da)量創新大(da)模型架構涌現，嘗試(shi)在(zai)保留Transformer優勢的同時解決(jue)其(qi)算力開銷太高的問(wen)題(ti)，有(you)望(wang)在(zai)性(xing)能與(yu)效率(lv)上實現突破，對Transformer的絕對統治地位形成有(you)力挑戰。
類循環神經網絡模型（以RWKV為代(dai)表）
狀態空間模型（以Mamba為代表）
層次化卷積模型（以(yi)UniRepLKNet為代表）
多尺度保持機制模型（以RetNet為(wei)代表）
液體神經網絡模型（以LFM為代表）
……
多種有代表性的技術路徑，在不同程度保留Transformer架構優勢的基礎上，結合RNN、CNN等思想所做出的創新發展，這也使得大模型架構呈現出日益明顯的混合趨勢， 更(geng)多創新(xin)架構具備 “博采眾家之長”的特點。
Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革
技術層面，另一個備受關注的重點是Scaling Law的泛化。第一代Scaling Law指引模型(xing)開發者們在參(can)數(shu)量、數(shu)據集和計算(suan)量之間(jian)尋找(zhao)模型(xing)性能的最優(you)解，引發了(le)大家對算(suan)力、數(shu)據等資源分配的思考。
量子位智庫觀察到，參數(shu)量與計算量的膨脹帶動我國(guo)萬(wan)卡集群以及高性(xing)能網絡的建設和(he)發展；同時數(shu)據(ju)耗盡危機中(zhong)，合理善(shan)用合成數(shu)據(ju)成為較優選(xuan)擇。
此外，OpenAI o1無疑是今年受矚(zhu)目的(de)模型之一，在(zai)它身上體現(xian)了推理(li)能(neng)力的(de)大幅提升(sheng)。以o1為代表(biao)的(de)新Scaling Law，促使大模型追(zhui)求更高的(de)推理(li)能(neng)力。
橫向對比Apple Intelligence Foundation、Gemma 2、Llama 3.1、Qwen2訓練方法可以看到，后訓練的比重正在不斷增加，模仿學習+強化學習成為典型AI發展路徑范式。
AGI探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統?虛擬和現實
2024年，AI技(ji)術(shu)在多(duo)元方(fang)向持續(xu)突破(po)，視頻生成、世界模型、具身(shen)智(zhi)能和(he)空間智(zhi)能等技(ji)術(shu)推動(dong)了(le)人(ren)類對AGI的探索。
視頻生成方面，擴散模型在多任務中取得顯著成果，已成為視頻?成的主流技術路徑。尤以DiT（Diffusion Transformer）模(mo)型(xing)最受矚目(mu)。
在世界模型領域，研究者們致力于開發能夠模擬和理解真實世界的模型，核心在于通過學習大量數據，使模型能夠自然涌現新的行為和決策能力。
與世界模型密不可分的還有具身智能。今年(nian)起，具身智能逐(zhu)漸從概(gai)念走向落地，玩家們紛(fen)紛(fen)推出??的?款?形機器?，同時(shi)開始(shi)在靈巧?自由度、控制精(jing)度和感知技(ji)術(shu)上發力，持續攻克(ke)技(ji)術(shu)難題。
而空間智能，則是一(yi)個與世界(jie)模(mo)型(xing)和具(ju)身(shen)智能(neng)都緊密相(xiang)關的概念。空間(jian)智能(neng)指(zhi)的是機器在三維(wei)空間(jian)和時(shi)間(jian)中感知、推理(li)和?動的能(neng)?，其野(ye)望在于將空間(jian)計算操控虛擬世界(jie)的本領和具(ju)?智能(neng)觸達(da)現實世界(jie)的能(neng)?結合起來(lai)。
產品視角
AI應用格局：第?輪洗牌結束，聚焦20賽道5大場景
為了(le)更好地從數據(ju)維度觀察(cha)國內產(chan)品的現狀(zhuang)，量子位智庫選取了(le)400余(yu)款具有代表(biao)意義(yi)的產(chan)品進行(xing)研究。
從細分賽道來看，這400款產品可以具體劃分為20個品類——AI智能助?、AI陪伴、AI相機、AI寫作、綜合類套件、AI修圖、AI視頻、AI教育、AI?樂/?效、AI設計、AI?圖、AI搜索、AI圖?、AI總結和AI翻譯，各賽道已分(fen)別產生代(dai)表產品進(jin)而再(zai)細(xi)分(fen)，并呈現出不同的發展特點。
其(qi)中，AI智能助?是表現(xian)最(zui)突出(chu)(chu)的AI原?類(lei)產(chan)品，也是國內?模型?研?商(shang)技術實?的最(zui)直(zhi)觀(guan)體現(xian)。目前來看，AI智能助手賽道內部已經出(chu)(chu)現(xian)了(le)明顯的梯隊劃分(fen)，豆包取得了(le)斷層(ceng)式領先。
AI陪伴(ban)雖然廣受關注，但目(mu)前整體(ti)增長乏力，星(xing)野、貓箱等(deng)Top產(chan)品和Killer APP之間仍(reng)有相當距離。
AI搜(sou)索則已經(jing)成為新的(de)業務(wu)布局重點(dian)，既包(bao)括秘(mi)塔AI搜(sou)索等原生AI搜(sou)索，也(ye)包(bao)括類似納米搜(sou)索、夸克瀏覽器的(de)AI加強搜(sou)索和知乎直(zhi)達、小(xiao)紅(hong)書達芬奇等業務(wu)AI搜(sou)索。
如果(guo)以(yi)(yi)具體使(shi)(shi)用場景(jing)劃分，可以(yi)(yi)分為：重在整體效率提升的(de)全使(shi)(shi)?場景(jing)、整體數據表現最優(you)的(de)?作提效、2025年有望顯著突破的(de)創意?成(cheng)、面(mian)臨嚴(yan)峻合(he)規挑戰的(de)休閑娛樂和?常?活等。
AI應用競爭：多領域競速運營大于技術，AI助手兵家必爭
為了更好地還原國內AI產品的現狀，量子位智庫從用戶規模、新增速度、用戶活躍和用戶粘性四??度進行了數(shu)據統計(ji)。
目前，APP端和Web端均尚(shang)未出現比肩互聯?時(shi)代現象級(ji)破圈之作的產(chan)品(pin)(pin)，且整體(ti)來(lai)看和海外同類型產(chan)品(pin)(pin)相差5倍以上。
在APP端(duan)，?前還沒(mei)有產品能夠拿出全維度的(de)亮眼(yan)表(biao)現，市場(chang)缺乏誕生殺(sha)手級(ji)產品的(de)場(chang)景。
截?2024年10?，共56款(kuan)產(chan)品的歷史下(xia)載(zai)量超(chao)百(bai)萬，8款(kuan)產(chan)品歷史下(xia)載(zai)量超(chao)千萬，夸克和豆(dou)包的歷史總下(xia)載(zai)量已過億。
而從單月新增(zeng)來看，夸(kua)克(ke)、豆包(bao)和Kimi智能助手月增(zeng)長可(ke)達到千萬(wan)(wan)級(ji)(ji)，10款產品可(ke)達百萬(wan)(wan)級(ji)(ji)；DAU方(fang)(fang)面，夸(kua)克(ke)DAU超過2600萬(wan)(wan)，豆包(bao)、Kimi、天天跳繩和文小言DAU超百萬(wan)(wan)；用戶粘性方(fang)(fang)面，夸(kua)克(ke)和叨(tao)叨(tao)三(san)日留存率超過30%。
在Web端，AI智能助?賽(sai)道外(wai)的所有(you)賽(sai)道都基本處于停滯狀態(tai)，AI搜索、AI寫作、AI?圖等賽(sai)道甚?出現了頭部產品數據下滑、或是下滑后(hou)回升乏(fa)力的情況。
用(yong)戶規(gui)模(mo)方面，月總訪問(wen)量超千萬的(de)共7款產(chan)品，包括(kuo)夸克、騰訊文檔、百(bai)度文庫(ku)、Kimi智能助手、文心一言、豆(dou)包和(he)通義。
而在用戶活躍度上，共3款產(chan)品(pin)——夸克、Notion和百度文庫(ku)的MAU超過千(qian)萬，19款產(chan)品(pin)MAU超過百萬。僅(jin)有14款產(chan)品(pin)人均每月訪問超過5次，13款產(chan)品(pin)平(ping)均訪問時長超過10分鐘。
在數據統(tong)計基礎上，「量(liang)子位智庫AI 100」通過(guo)綜合100和(he)原生100兩(liang)張榜單提(ti)名了國內優秀的AI產品。
AI應用增長：AI+X賦能類產品大干快上，原生AI爆款難求
當前，AI產品可被劃分為以AI為底層設計邏輯的AI原?類產品、在原有互聯?產品上深度嵌?AI功能的AI+X產品、基于外接API微創新的套殼類產品和將多個產品/模型API集中拼湊的集合站類產品。
從(cong)數據(ju)(ju)來看，由于和(he)業務(wu)流程融(rong)合得更為緊密、需求識(shi)別明確等(deng)原因，AI+X類產品(pin)?前的(de)整(zheng)體數據(ju)(ju)表現(xian)顯著優于AI原生類產品(pin)，并(bing)以辦公軟件(jian)和(he)內容平臺為重點布局領域。
對辦(ban)公軟件??，續(xu)寫(xie)、改寫(xie)、命題寫(xie)作等不(bu)同程度(du)的AI寫(xie)作功能，以及針對論(lun)?、?說等不(bu)同題材的AI總結(jie)功能基本成為標配(pei)。
其中(zhong)，主要業(ye)務為(wei)提供(gong)模(mo)板(ban)及參(can)考內容的素材庫(ku)類產(chan)(chan)品(pin)和編輯器形(xing)態的辦公(gong)軟件表(biao)現更(geng)為(wei)突(tu)出(chu)，代表(biao)產(chan)(chan)品(pin)為(wei)百度(du)?庫(ku)和WPS AI。由于AI?成(cheng)效果會直接影響產(chan)(chan)品(pin)的核?使(shi)?體驗，此類產(chan)(chan)品(pin)相對(dui)更(geng)強調具體功能的精(jing)準(zhun)度(du)。
而在內(nei)容(rong)平臺中，AIGC?多從三個?向共同(tong)發?：基于平臺內(nei)容(rong)的AI搜索、?于帶(dai)動UGC的AI?成功能及模板，還有(you)?檻進?步降低的內(nei)容(rong)創作(zuo)?具(ju)。
基于此，量子位智庫對AI原生類產品提出了場景融合、簡化用戶體驗、品牌信任和推廣三大建議。
AI產品趨勢：多模態上馬，Agent席卷?切，高度個性化呼之欲出
隨(sui)著?模型對圖像和視頻信息的(de)處理能?快(kuai)速提升，預(yu)計2025年將開始出現更為**綜合性(xing)**的(de)多模態交互，AI能夠通過物聯?、特(te)定信息等多種感知(zhi)通道(dao)進?協同。
多模態輸?和輸出使AI交(jiao)互性更(geng)強、交(jiao)互頻次更(geng)?，適?場景也更(geng)加豐富，AI產品整(zheng)體?平顯著提升。
Agent作為融合感(gan)知(zhi)、分析(xi)、決策和執?能(neng)?的(de)智能(neng)體，能(neng)夠根據(ju)?戶歷史?為和偏(pian)好，主(zhu)(zhu)動提(ti)供(gong)建議、提(ti)醒(xing)并(bing)個(ge)性化執?能(neng)?，為?戶提(ti)供(gong)?度(du)個(ge)性化的(de)任務。其交互的(de)主(zhu)(zhu)動性和?動化遠超現有工具。
從技(ji)術和配套設施兩??發展來(lai)看，從2025年開始，AI Agent即(ji)將?泛(fan)投?使?。量?位智庫認為，AI Agent有望帶來(lai)獨屬(shu)于AI 2.0時代的交互?式(shi)、產(chan)品(pin)形態和商業模式(shi)。
從個性化推薦到直接?成個性化內容，AIGC能夠使?戶體驗的個性化程(cheng)度有明顯提升，這將幫助產品進(jin)?步(bu)完善?戶體驗，并通過提??戶忠(zhong)誠度和(he)遷移成本，實現差(cha)異(yi)(yi)化(hua)定(ding)價和(he)進(jin)?步(bu)的(de)服務增值，對產品的(de)差(cha)異(yi)(yi)化(hua)競爭有重?意義(yi)。
?前，基于AIGC的(de)?度個(ge)(ge)(ge)性(xing)(xing)(xing)化(hua)已經在AI教育（個(ge)(ge)(ge)性(xing)(xing)(xing)化(hua)題庫及教學安排）、AI陪伴(ban)（AI個(ge)(ge)(ge)?助理及虛擬伙伴(ban)）、AI營銷（商品個(ge)(ge)(ge)性(xing)(xing)(xing)化(hua)推薦、營銷內容個(ge)(ge)(ge)性(xing)(xing)(xing)化(hua)?成）領域有(you)明顯進展。在硬件端搭載的(de)多款AI智(zhi)能助?也已開始以(yi)?度個(ge)(ge)(ge)性(xing)(xing)(xing)的(de)個(ge)(ge)(ge)?助理作為宣傳重點。
行業視角
AI智變千行百業：左手變革生產力，右手重塑行業生態
過(guo)去的一年(nian)里，量子位智庫發(fa)布多篇深度報告(gao)，持續追蹤AI技術在千行百(bai)業的落地情況及發(fa)展潛力。
當前，AI在行業應用中呈現AI+和AI原生兩大情境。
在AI+情境(jing)中，AI多以生(sheng)產(chan)力工具角色(se)出現，滲透行業各環(huan)節(jie)；在AI原(yuan)生(sheng)情境(jing)中，行業則從(cong)?開(kai)始就(jiu)基于AI技術發(fa)展。
量子位智庫在《2024年度AI十大趨勢報告》中分析了AI在智能駕駛、具身智能、智能硬件、游戲、影視、營銷、教育、醫療8個(ge)場景(jing)的(de)落地(di)效(xiao)果和(he)行業特點。
總而言之，AI對行業的變革和滲透值得高度關注，但僅有先后早晚、程度輕重之分，而沒有有無之爭。
AI行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成為加速度
報告中，量子位智庫將AI滲透行業的關鍵歸納為3類情景、9大因素，以解碼行業發(fa)展背后不變(bian)的(de)規(gui)律(lv)。
以(yi)下(xia)圖所示的8個(ge)代表行業為(wei)例(li)：
從AI行業影響力圖譜可以看出，當前階段，AI對各行業的滲透及引發的變革，呈現出較為清晰的三個生態位：
第一梯隊中的智能駕駛和具(ju)身(shen)智能行(xing)業對AI技術具(ju)有(you)緊密需(xu)求和強(qiang)伴生性，顯(xian)示出強(qiang)關聯(lian)。
第二梯隊包括營銷、游戲(xi)行(xing)業、影視行(xing)業和智能(neng)硬件。前(qian)三者通過(guo)AI技(ji)術(shu)實現生產降本增(zeng)效、深度整合(he)工作流；智能(neng)硬件行(xing)業有望通過(guo)AI技(ji)術(shu)推動行(xing)業升(sheng)級。
第三梯隊涵蓋了(le)教育和醫療(liao)基礎行業(ye)(ye)。這些(xie)行業(ye)(ye)在政策支(zhi)持下積極擁(yong)抱AI技術(shu)，同時對安全可控性有(you)更高(gao)要求。
總體而言，AI技術在不同行(xing)業的滲透和(he)變革力受到多種因素(su)的影響，其中，行(xing)業的**數據(ju)基礎**和(he)**用戶需求**或(huo)成關鍵因素(su)。
AI創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升
回顧2024年，放眼世界，AI仍舊是最強吸金賽道。
據統計，國(guo)內AI行業融資總金額(e)增加(jia)，但(dan)事件數同比下降，反應(ying)了機構(gou)更(geng)加(jia)謹慎的理性(xing)態度；同時馬太效應(ying)越發明顯(xian)，資本更(geng)青睞(lai)熱點賽(sai)道和高成熟(shu)度賽(sai)道。
在各細分(fen)賽道中，智(zhi)能駕駛(shi)獨(du)占鰲頭(tou)，投資(zi)事件數(shu)量和金額總數(shu)遠(yuan)超其他賽道，且(qie)多(duo)家企(qi)業的(de)成功IPO為市場注(zhu)入了巨大信心與活力。
AI+教育、AI+游戲(xi)、AI+醫療等賽道也迎(ying)來(lai)了投資總額的增長(chang)，調研統計(ji)結(jie)果(guo)顯示，機構對技術難度更(geng)高、壁壘更(geng)強(qiang)(qiang)、更(geng)晚達(da)到TPF（Technology-Product Fit）的賽道展現出更(geng)強(qiang)(qiang)興趣。
在(zai)政(zheng)策(ce)方面，由(you)于政(zheng)府對AI技術本(ben)身及其在(zai)各(ge)行(xing)業(ye)落(luo)地(di)的(de)長期關(guan)注，尤其積極推進(jin)AI原生行(xing)業(ye)發展，北京、上海、武漢等城市(shi)已經出(chu)臺一系列政(zheng)策(ce)，吸(xi)引AI相關(guan)的(de)人才聚(ju)集與(yu)企業(ye)落(luo)地(di)。同時，國家隊的(de)頻繁出(chu)手投資體(ti)現(xian)出(chu)政(zheng)策(ce)的(de)鼓(gu)勵(li)與(yu)支持(chi)。
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量(liang)子位(wei)智庫(ku)長(chang)期從科研、投(tou)資、創業、轉化(hua)等不同(tong)角度，長(chang)期陪伴大(da)家一同(tong)經歷前(qian)沿科技變革的(de)時代。
通過《2024年度AI十(shi)大趨勢報告》，量(liang)子(zi)位智庫期(qi)待能(neng)夠為構建AI及相關產業(ye)體系化認(ren)知的(de)提(ti)供有力(li)參考。
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