报告发布趋势：揭秘报告发布的新动态与未来走向

随着移动互联网时代的到来数字化技术已经渗透到产业的各个角落从拍摄到后期制作无一不被技术所革新。这一波技术浪潮不仅改变了内容的创作、分发和消费方法也为人工智能（）的落地提供了肥沃的土壤。尤其在2023年至2024年间技术取得了显著的进步，并且在各行各业中产生了深远的作用。在这个背景下，量子位智库于12月11日发布了备受期待的《2024年度十大趋势报告》。这份报告不仅为咱们揭示了未来一年内人工智能领域的重大变化，还展示了技术的发展趋势及其对各行业的深远作用。

一、产品趋势：多模态和Agent化

当前，产品的趋势正朝着多模态和Agent化的方向发展。多模态是指可以解决多种类型的数据，如文本、图像、音频和视频等，并能将这些不同类型的数据实施有效融合的技术。这类技术不仅可以提供更加丰富和精准的服务还能更好地满足客户的个性化需求。而Agent化的则意味着系统可以以智能代理的形式存在具有自主决策能力，能够像人类一样实施交流、学习和施行任务。多模态和Agent化的应用，使得产品能够更好地适应复杂多变的环境为使用者提供更高品质的服务。

二、产品高度个性化

随着大数据和机器学习技术的不断进步，产品越来越趋向于高度个性化。高度个性化的产品能够按照客户的特定需求和偏好，提供定制化的服务。例如，在教育领域能够依照每个学生的学习能力和进度，提供个性化的教学方案；在医疗领域，可依据患者的病史和基因信息提供个性化的治疗建议。这类高度个性化的服务模式，不仅提升了使用者体验，也提升了服务的效率和效果。

三、智变：千行百业的生产力变革

技术的快速发展正在推动各行各业的生产力变革重塑行业生态。在制造业，技术能够实现生产流程的智能化优化增进生产效率和产品品质；在零售业，能够通过数据分析预测消费者需求，优化库存管理，提升顾客体验；在金融行业，可帮助银行和金融机构实行风险评估和反欺诈分析，保障资金安全。还在农业、交通、能源等多个领域发挥着必不可少作用，通过智能化手段提升整个行业的运营效率和服务水平。

四、行业渗透率：数据基础和使用者需求是关键因素

尽管技术在许多行业中得到了广泛应用，但其行业渗透率仍然受到数据基础和客户需求的作用。数据是训练实习小编的基础，只有拥有足够的高优劣数据，才能更好地发挥作用。不同行业的数据获取难度和成本各不相同，这也引起了在某些行业的应用受限。同时客户需求也是决定技术能否成功落地的必不可少因素。只有当提供的服务真正满足使用者的需求时，才能获得市场的认可和推广。 企业需要在数据采集和客户需求分析方面下功夫，以增强技术的行业渗透率。

五、2024年国产大模型数量井喷式增长

2024年，国产大模型的数量呈现出井喷式增长。大模型是指参数量巨大的深度学习模型，一般包含数十亿甚至数百亿个参数。这类模型在自然语言解决、计算机视觉等领域具有强大的性能，能够应对复杂的任务和场景。国产大模型的快速发展，一方面得益于国内科研机构和企业的持续投入和技术积累，另一方面也受益于政策支持和市场需求的增长。预计未来几年，国产大模型将在更多领域得到应用，为我国产业的发展注入新的动力。

六、人工智能核心产业规模不断扩大

随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，人工智能核心产业规模也在不断扩大。据相关数据显示2023年，我国人工智能核心产业规模达到数千亿元，同比增长超过30%。预计到2024年底，这一数字还将继续攀升。这表明技术已经成为推动经济增长和社会进步的要紧力量。为了进一步促进产业的发展和企业需要加大对技术研发和人才培养的投入同时加强国际合作，共同推动全球产业的繁荣。

七、大模型发展的务实特征

2024年，大模型的发展呈现出明显的务实特征。务实特征主要体现在以下几个方面：企业在选择大模型时更加注重实际应用效果，而不是盲目追求模型的参数量。企业在采用大模型时更加注重数据品质和算法优化以保证模型的准确性和稳定性。 企业在开发大模型时更加注重开放性和合作性，通过与其他企业和研究机构的合作，共同推动大模型技术的发展。这些务实特征不仅有助于提升技术的实际应用价值，也有助于推动整个产业的健康发展。

八、技术在各领域的突破性进展

2023年至2024年期间技术在多个领域取得了突破性进展。在自然语言解决领域，预训练模型（如BERT、GPT等）的应用使得机器理解和生成自然语言的能力大幅提升，为智能客服、机器翻译、文本摘要等应用场景提供了强有力的支持。在计算机视觉领域，基于深度学习的目标检测、图像分割和人脸识别技术已经广泛应用于安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域，极大地加强了工作效率和准确性。在机器人技术领域技术的应用使得机器人具备了更高的自主性和灵活性，能够在复杂环境中完成更多的任务。技术还在智能制造、金融科技、智慧城市等多个领域展现了巨大的潜力和应用前景。

九、技术的普及和应用

随着技术的不断成熟和应用场景的拓展技术的普及和应用也越来越广泛。目前技术已经广泛应用于各个领域，涵盖但不限于教育、医疗、金融、制造、交通等。在教育领域，技术能够用于智能教育平台、虚拟教师助手等，加强教学品质和效率；在医疗领域，技术能够用于疾病诊断、研发等，加强医疗服务水平；在金融领域，技术可用于风险评估、反欺诈分析等，增强金融安全性；在制造领域，技术可用于智能制造、品质控制等，加强生产效率；在交通领域，技术能够用于自动驾驶、智能交通管理等，提升交通安全和效率。技术还在其他领域如农业、环保、娱乐等展现出广阔的应用前景。

十、技术面临的挑战与机遇

尽管技术取得了显著的进展但在实际应用期间仍面临部分挑战。数据隐私和安全疑问是制约技术发展的关键因素之一。随着技术的广泛应用，数据泄露、滥用等疑问日益突出，给个人隐私和社会安全带来了。 怎么样在保护数据隐私的前提下，充分利用数据资源，成为亟待解决的疑惑。算法偏见和公平性疑问也是技术面临的必不可少挑战。由于训练数据集的偏差或算法设计的缺陷，系统可能将会产生歧视性的结果，影响社会公正。 怎么样消除算法偏见，实现公平、透明的系统，成为未来研究的重点。 技术的发展也带来了若干伦理和法律难题。例如，系统的责任归属、知识产权保护等难题都需要在法律层面上予以明确。尽管如此，技术的发展也带来了前所未有的机遇。例如，技术可加强生产效率、改善服务品质、促进科学研究等。 我们需要在面对挑战的同时积极把握机遇，推动技术的健康发展。

2024年的技术发展趋势体现了多模态和Agent化的产品趋势，以及高度个性化的产品特性。技术在各个领域的广泛应用，正在推动生产力变革和行业生态的重塑。数据基础和使用者需求成为技术行业渗透的关键因素，而国产大模型的快速增长则为产业注入了新的活力。随着技术的不断发展，我们有理由相信，未来将在更多领域展现其无限的潜力和应用前景。