从《2024 年人工智能指数报告》可以看出什么？AI的现状和可见的未来？

导语

• 基础模型供应不断增多，开源势头强劲，领先的Llama 3发布
• 企业AI应用持续上升，覆盖越来越多的行业场景及职能领域，enterprise LLM普及可期
• 小参数大模型远远没有见底，未来将赋能更多硬件设备武装起大模型，基于高价值私有数据的personal LLM也将流行起来
• 云锦OS的小型化C++开源计算框架vt-transformer，连接开源模型到国产算力，为安防AI、工业AI、企业AI、居家AI、机器人AI提供极致低成本的计算解决方案。

前言

    近日，斯坦福大学以人为本AI研究所（Stanford HAI）发布了**《2024 年人工智能指数报告》（Artificial Intelligence Index Report 2024）**。据Stanford HAI 官方介绍道：“这是我们迄今为止最全面的报告，而且是在人工智能对社会的影响从未如此明显的重要时刻发布的。”与往年不同，Stanford HAI 今年扩大了研究范围，更广泛地涵盖了人工智能的技术进步、公众对该技术的看法等基本趋势。

    而昨天，Meta 正式发布了人们等待已久的开源大模型 Llama 3。

关于模型的供应

    首先从HAI报告中可以看到，上游的基础模型供应出现了更多的基础模型，开源比例也大幅上升。

    2023年，共发布了**149个基础模型**，是2022年发布数量的两倍多。在这些新发布的模型中，**65.7%是开源**的，而2022年仅为44.4%，2021年仅为33.3%。

    然后从模型的性能来说，AI已在某些任务上击败了人类，但并非在所有任务上都击败了人类。我们可以看到AI在多个基准上已经超越了人类的表现，包括**图像分类、视觉推理和英语理解**方面的一些基准。然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后。

    而昨天发布的**Llama 3**，发布了**8B **和 **70B **两个版本，未来还将发布Llama 3 的400B版本。公布数据中值得注意的是，小参数8B的性能竟然超过了Llama 2的70B版本，吊打一众同级别小参数大模型，进一步向我们证明了开源不输给闭源的实力，以及小参数性能远远没到极限这一事实。**随着小参数大模型的不断发展，我们有望在更多小型化的私有设备上用到大模型（LLM everywhere on device）**。

关于企业的AI应用

    2023年麦肯锡分析基于对不同地区、行业、公司规模、职能领域和任期的1,684名受访者进行了调查。数据显示，2023年，55%的受访组织已在至少一个业务部门或职能中实施人工智能。接受调查的企业中，案例按功能划分，应用最多的是**自动化客服**(渗透率26%)，其次是**个性化 **(渗透率23%)、**客户获取** (渗透率22%)和**基于AI的的产品增强** (渗透率22%)。 其他案例还包括有基于**AI的产品创新**（渗透率19%）、**产品功能优化**（渗透率19%）、**服务运营优化**（渗透率19%）、**AI营销**（渗透率17%）、**客户服务统计**（渗透率17%）、**预测服务及措施**（渗透率16%）。

    在各种AI能力中，使用比例最高是金融行业的**RPA流程自动化**（渗透率46%），其次是金融行业的**数字人**（渗透率42%）。在所有行业中，使用最多的AI能力是**自然语言文本理解**（渗透率30%），RPA流程自动化（渗透率30%），数字人（渗透率30%）。其他AI能力还包括**深度学习**（渗透率24%）、**对**抗**神经网络**（渗透率23%）、**机器视觉**（渗透率22%）、**知识图谱**（渗透率18%）、**推荐系统**（渗透率18%）、**自然语言生成**（渗透率16%）、**自然语言音频理解**（渗透率16%）、**数字孪生**（渗透率13%）、**强化学习**（渗透率10%）、**机器人**（渗透率9%）。

    从各企业使用AI的部门来看，最多使用AI的部门是**科技、媒体和电信行业的产品及服务开发部门**（渗透率44%），其次是科技、媒体和电信行业的**服务运营部门**（渗透率36%）和**市场营销部门**（渗透率36%）。综合各行业来看，除了上述三个高渗透率部门外，使用AI的部门还有**风控部门**（渗透率12%）、**人力资源部门**（渗透率9%）、**供应链部门**（渗透率9%）、**战略和企业财务部门**（渗透率8%）以及**生产部门**（渗透率6%）。

    下图是降本增效的统计数据，综合来说，**42%受访者表示实现了AI降本，59%受访者表示实现了AI增效**。受AI影响降本幅度最大的部门是生产制造部门（55%受访者表示实现了AI降本），其次是服务运营部门（54%受访者表示实现了AI降本）以及风控部门（44%受访者表示实现了AI降本）。受AI影响增效幅度最大的部门是同样是生产制造部门（66%受访者表示实现了AI增效），其次是市场营销部门（65%受访者表示实现了AI增效）以及风控部门（64%受访者表示实现了AI增效）。

    然后是使用AIGC的统计数据。按使用频率自高到低是**文生文**（使用率9%，即自动生成文本文档草稿，包括广告文案、技术营销材料等）、**个性化营销**（使用率8%）、**文档归纳总结**（使用率8%）、**文生图和文生视频**（使用率8%）、**客户需求喜好的趋势预测**（使用率7%）、**AI客服**（使用率6%）、**预测服务趋势及洞察**（使用率5%）、**起草技术文件**（使用率5%）等。

    综上所述，现阶段AI已经可以很确定地提高工人的生产力并带来更高质量的工作成果，数据还证明了**AI有潜力弥合低技能工人和高技能工人之间的技能差距**。我们有理由相信AI生产力将继续增速，各行各业的企业AI化进程势不可挡。参见下图对AIGC影响各行业收入的预测。

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