全球生成式AI应用全景图：AI应用进入大爆发时代（附下载）
一、生成式 AI 应用进入大爆发时代
1）驱动因素：大模型、算力与生态的共振
生成式人工智能是自个人 PC 出现和互联网诞生以来最具颠覆性的技术创新，随着大模型以及 ChatGPT 等一系列“杀手级”应用的诞生，生成式 AI 在文本、图像、代码、音频、视频和3D模型等领域展现出了强大的能力。当前生成式 AI 的发展仍处于起步阶段，未来有望为全球经济创造数万亿美元的价值，并对各行各业的工作方式产生重大影响。在生成式AI 产业突变的背后是人工智能技术数十年的积累和酝酿，其演进历程具体可分为四个阶段：
1）专家系统：上世纪 50 年代前后，人工智能开始萌芽，基于规则的专家系统占据主导，这一时期，使用复杂的逻辑规则，能够处理包括字符匹配、词频统计等一些简单的任务，机器翻译以及语言对话的初级产品，1966 年 MIT 发布的世界上第一台聊天机器人Eliza可以看作生成式 AI 最早期的产品之一。Eliza 能够根据接收到的文本，遵循简单的语法规则来模拟与人类用户的对话。与此同时，专家系统存在词汇量有限、缺乏上下文和过度依赖规则等缺点，生成创造性内容的能力非常有限；
2）机器学习与神经网络：1980 年美国的卡内基梅隆大学召开了第一届机器学习国际研讨会，标志着机器学习在全世界兴起，20 世纪 90 年代以后，神经网络作为一种新的生成人工智能方法出现了。神经网络受到人脑的启发，能够以基于规则的系统所不能的方式从数据中学习，带来了AI 技术的突破，AI 可以开始基于神经网络创建逼真和有创意的内容；
3）深度学习：2012 年后，深度学习在人工智能领域中的应用将生成式AI 带入了一个新的高度。深度学习作为一种基于神经网络的机器学习方法，通过大规模的数据特征学习，对不同场景具备很强的自适应性，同时可以通过增加层数和节点数，实现对更复杂的问题的解决，提升了模型的准确性和真实性，并且基于分布式计算和 GPU 加速等技术，能够训练更大规模的数据和更大尺寸的模型。直到现在，生成式 AI 依然建立在深度学习的基石之上；
4）大模型：2017 年，Google 发布著名论文《Attention is All You Need》，提出了基于一种新的神经网络——Attention 注意力机制所构建的模型 Transformer，2018 年OpenAI 和谷歌分别推出了 GPT 模型以及 BERT 模型，均是在 Transformer 的基础上构建，Transformer 及GPT模型标志着生成式 AI 在文本领域的重大飞跃。与此同时，伴随着VAEs、扩散模型、神经辐射场、CLIP 等一系列生成算法和多模态模型的不断成熟，生成式 AI 的时代正式开启。
