被称作 “未来已来” 与 “无所不能” 的人工智能（AI）技术，凭借迅猛的发展态势和广泛的应用场景，正全方位地影响着人类生活与工作的各个领域，其未来发展趋势备受瞩目。

2024 年 10 月 23 日，以 “人工智能治理创新为培育科技治理生态构建国际信任基础” 为主题的世界科技与发展论坛在北京盛大举行。中国科学院院士、世界机器人合作组织理事长乔红在此次会议上发布了《2024 人工智能十大前沿技术趋势展望》，涵盖了 AI 共性技术 4 项、大规模预训练模型 3 项、具身智能 2 项以及生成式人工智能 1 项。其目的在于引发学界和大众的深入思考与热烈讨论，携手共同推动人工智能技术的持续发展与广泛应用。

其中，“小数据与优质数据的崛起”预示着未来人工智能将更加注重数据的质量而非数量。据统计，在某些特定领域，高质量的小数据集能够取得比大规模数据集更好的效果。“人机对齐:构建可信赖的 AI 系统”强调了人工智能与人类价值观的融合，确保 AI 系统的合规性、安全性和伦理道德。当前，AI 系统的发展愈发迅速，建立监督模型框架至关重要，其目的在于制定明确的标准和规范，使 AI 系统在开发和使用过程中遵循既定原则，减少过度使用带来的风险。

“规模定律下的预训练模型革新”表明，基于海量参数和训练数据的大规模预训练模型将持续发挥重要作用。大规模预训练模型能够有效提高人机交互和推理能力，增强可完成任务的多样性和丰富性。例如，百度在人工智能领域的专利布局成绩显著，截至 2023 年底，百度在人工智能全领域专利申请量和授权量均位居国内第一。在生成式人工智能领域，百度的专利申请量也跻身全球 TOP10。

这些前沿技术趋势的发布，不仅为人工智能技术的发展指明了方向，也为各行业的创新和发展提供了强大的动力。从智能制造到智慧城市，从医疗健康到金融服务，人工智能的应用无处不在，其影响力深远而广泛。

一、十大前沿技术趋势详解

AI 共性技术

1. “小数据与优质数据的崛起”，强调数据质量在 AI 发展中的重要性。

在当今人工智能快速发展的时代，数据的质量愈发关键。研究表明，仅拥有大量数据并不一定能带来更优的模型性能。例如，在某些特定的医疗诊断领域，高质量的小数据集能够准确地识别特定疾病的特征，其准确率甚至高于使用大规模但质量参差不齐的数据集。这是因为优质数据经过精心筛选和标注，能够更准确地反映问题的本质，为模型提供更有价值的信息输入。

2. “人机对齐:构建可信赖的 AI 系统”，将人类价值观转化为奖励函数，确保 AI 符合人类期望。

实现人机对齐不仅仅是技术上的挑战，更是伦理和社会层面的重要课题。目前，仅依靠数据和算法并不足以实现人机对齐，需要将人类的价值观和伦理道德转化为强化学习奖励函数。通过这种方式，引导模型学习到更加符合人类期望的行为。例如，在自动驾驶领域，AI 系统需要在确保安全的前提下做出决策，这就需要将人类对于安全的价值观融入到模型中，确保车辆在各种复杂情况下都能做出正确的选择。

3. “AI‘宪法’:确保合规性与安全性”，建立监督模型框架，减少过度使用风险。

随着 AI 系统的广泛应用，其合规性、安全性和伦理问题愈发突出。建立监督模型框架尤为必要，其主要目的是通过制定明确的标准和规范，确保所有 AI 系统在开发和使用过程中遵循既定的原则。例如，在金融服务领域，AI 系统的决策可能会对客户的财产安全产生重大影响，因此需要严格的监督框架来确保其合规性和安全性，减少因制度不确定而导致的过度使用风险。

4. “可解释性模型:让 AI 更透明可信”，提高 AI 的透明度和可信度。

可解释性模型对于提高 AI 的透明度和可信度至关重要。当 AI 系统做出决策时，用户和开发者需要了解其决策的依据。例如，在医疗健康领域，医生需要知道 AI 诊断系统是如何得出结论的，以便做出更准确的判断。通过提高 AI 的可解释性，可以增强用户对 AI 系统的信任，促进其更广泛的应用。

（二）大规模预训练模型

1. “规模定律下的预训练模型革新”，提高人机交互和推理能力。

大规模预训练模型基于海量参数和训练数据，能够有效提高人机交互和推理能力。以腾讯发布的 2024 大模型十大最新趋势为例，其中提到生成式 AI 的训练集群规模已步入万卡量级，正在向十万卡迈进。这种大规模的算力投入使得模型能够处理更加复杂的任务，增强了人机交互的流畅性和推理的准确性。

2. “全模态大模型:打破数据壁垒”，支持多种数据类型，提高模型理解和交互能力。

全模态大模型能够打破数据壁垒，支持多种数据类型，如文本、图像、音频等。这使得模型能够更全面地理解和处理信息，提高与用户的交互能力。例如，新壹科技发布的新壹视频大模型 2.0 版在多模态 AIGC 技术的核心领域取得了显著突破，提升了视频的生成质量、生成速度、可控性等方面，为影视制作、游戏开发等领域提供了更加高效、便捷的工具。

3. “AI 驱动科学研究的新纪元”，加速科学研究进程。

AI 驱动科学研究为科学研究带来了新的机遇。使用大模型、生成式技术等来增强和加速科学研究中的提出假说、试验设计、数据分析等阶段的效率，提高研究效率和准确性。例如，在材料科学领域，AI 可以通过分析大量的实验数据，预测新材料的性能和结构，为科学家提供有价值的研究方向，大大提升发现新科学规律的可能性，从而加速科学研究的进程。

（三）具身智能

1. “具身小脑模型:赋予机器人实时反应能力”，解决软件算法与物理空间结合问题。

具身小脑模型作为机器人运动的重要调节中枢，核心在于解决软件算法与物理空间结合的问题。例如，在机器人执行精细操作任务时，如在电子制造行业中进行微小零件的组装，具身小脑模型能够使机器人更准确地感知物理空间的环境，实时调整动作，提高操作的精度和效率。同时，它还能解决单体高性能和能力通用性之间的矛盾，使智能机器人系统更加满足现实世界的精细操作与实时控制需求。

2. “实体人工智能系统:智慧赋能物理世界”，人形机器人具备多模态感知和自主决策能力。

人形机器人是实体人工智能系统的终极表现形态，它不仅具备多模态感知和理解能力，能够与人类自然互动，还可以在复杂环境中自主决策和行动。例如，在智能家居领域，人形机器人可以通过视觉、听觉、触觉等多种感知方式，了解家庭环境和用户需求，自主地完成各种任务，如打扫卫生、照顾老人等。并且，人形机器人有望在未来应用到更多复杂的工作场景中，如危险的救援任务、高精度的医疗手术等。

（四）生成式人工智能

“世界模拟器:创造无限可能的数字世界”，提高生成模型泛化能力，提供高仿真体验。

世界模拟器通过综合考虑数据质量、多样性、模型训练策略和正则化技巧，生成模型在未见数据上的泛化能力得以不断提高。结合数字交互引擎，它能够为使用者带来更加丰富和多样化的游戏世界，应用于教育、娱乐等领域。例如，在教育领域，世界模拟器可以创造逼真的历史场景、科学实验场景等，让学生身临其境地学习知识。同时，它还可创造更多超级数字场景，为影视制作、广告设计等行业提供创新的创作工具。

二、百度发布十大科技前沿发明

2024 年 10 月 22 日，百度以“前沿发明，引领 AI 产业新变革”为主题举办发布会，充分展示了其在人工智能领域的卓越技术创新能力和显著的专利布局成绩。

基于生成式大模型的智能体技术

该技术创新性地引入思考模型，使智能体具备任务规划、工具调用、知识增强和反思进化等多重能力。通过系统化设计与核心能力定向优化，能够低成本地支持不同应用场景下智能体的规模化建设与部署。例如，在文心智能体平台、商家智能体和文心快码等多个重点场景中，该技术显著提升了智能体的研发效率，降低了研发门槛。商家智能体通过规划+专家的多模型协同技术和大规模仿真技术，提升了反思、进化和使用工具的能力，成功构建了 AI 营销能力；文心快码则依托代码推荐和智能体系统，与传统 DevOps 工具链有机结合，推动人机协同结对编程的深度探索与落地。

基于大模型高效训练框架的多模型协同进化技术

从工程和算法角度攻克系列难题。在工程架构上，从混合并行策略、通信效率、计算存储优化全方位创新突破，显著提升大语言模型训练性能，支撑文心全系列模型全流程高效稳定训练。算法策略上，研发了大小模型协同的预训练技术，攻克了模型间知识难以继承的技术难题，改变了传统模型的训练范式，降低了新模型训练成本。基于该发明构建了各规模模型的技术壁垒，使文心大模型训练吞吐速度在过去一年提升了 4.1 倍，有力地支持文心一言高效满足不同需求的广泛业务，赋能千行百业。

基于大模型和知识检索增强技术的多模态内容创编一体的智能系统

本发明技术综合运用知识增强、多源内容解析、融合式编辑、检索增强文生图等技术，有效解决了专业长文及多模态内容生成质量弱、创编无法共享容器、文生图主体准确性差等问题。检索增强文生图通过智能判断用户需求自适应处理参考图，进而基于混合模态的生图系统显著提升了生图主体的一致性，有效弥补长尾内容刻画不准确的短板，整体效果远远超过文生图原生系统。百度文库已经在基于用户指令及上传内容实时生成行业研报、演示文稿、思维导图、画本漫画并支持一站式编辑、跨模态转换、通用/个性化生图等复杂任务方面取得了显著的效果提升。2024 年 8 月，极光旗下月狐数据发布报告显示，百度文库智能 PPT 市场份额已达八成，近 3 月用户规模复合增速达 23%，增速远超行业水平。

支持规模化的自动驾驶定位和车道级地图生成技术

该发明技术突破了传统模式的效率和成本问题，降低了地图制图成本 95%，车道级道路里程超过 360 万公里，实现全国超过 41000 个城乡镇道路的全覆盖。全面支撑着目前萝卜快跑全无人驾驶的规模化运营，在高架桥下、多层路、隧道等各种复杂困难场景实现全无人驾驶。

面向大模型智能化的个性化记忆机制

这一技术能够根据用户的使用习惯和偏好，为大模型赋予个性化的记忆能力。例如，在智能助手应用中，能够记住用户的特定需求和偏好设置，提供更加贴心的服务。通过对用户历史交互数据的分析和学习，大模型可以更好地理解用户的意图，提高响应的准确性和及时性。

基于大模型的超拟真数字人建模、驱动与生成系统

基于文心大模型研发了模态迁移和多智能体协作技术，实现了分钟级制作媲美影视大片、3A 游戏的超写实数字人形象及运营内容。如今已经应用于数字人直播、视频生产、智能体等众多真人和 3D 数字人等场景，为数字娱乐和内容创作领域带来了全新的可能性。

基于大模型的生成式商业检索系统

该系统利用大模型的强大语言理解和生成能力，为商业领域的信息检索提供更加精准和高效的解决方案。能够根据用户的商业查询需求，生成详细的市场分析报告、竞争对手情报等内容，帮助企业做出更明智的决策。

大模型数据飞轮技术

有效突破了大模型的数据瓶颈，降低了数据获取成本。通过优化数据采集、处理和存储流程，提高了数据的质量和可用性。例如，在大数据分析场景中，能够更快地获取和处理海量数据，为企业提供更有价值的数据分析结果。

大模型高效推理技术

在业内率先实现了对百亿级、千亿级大模型的高效无损压缩，目前已应用于百度智能云千帆大模型平台等核心业务，节省大模型部署成本超过 50%。这一技术的应用，使得大模型的部署更加便捷和高效，为企业降低了技术成本。

用户数据反馈驱动的检索生成系统

该系统通过收集用户的反馈数据，不断优化检索和生成结果。例如，在搜索引擎应用中，根据用户的点击行为和评价反馈，调整搜索算法和结果排序，提高搜索的准确性和用户满意度。同时，也为大模型的持续优化提供了重要的数据支持。

四、AI 发展趋势与未来展望

AI 发展趋势分析

智能体私人化：随着技术的不断进步，AI Agent 私人化趋势愈发明显。人人可以设计自己的 AI Agent 智能体，这将成为超强生产力工具。例如，一些创作者基于基座大模型设计出了个性化的故事写作引擎智能体，极大地提高了创作效率。据统计，目前已有数十万用户尝试设计自己的 AI 智能体，涵盖了从金融数据分析到医疗辅助等多个领域。应用年：2024 年被广泛认为是人工智能应用年。从 ChatGPTS 应用商店开始，到国内智谱 AI 智能体商店、钉钉 AI 助理平台逐鹿，众多平台的竞争将迎来一波用户欢呼的应用热潮。数百亿美元的 GPU 资本投资，迫切需要更多应用去获得收入。以金融行业为例，智能投顾助手通过利用大模型技术，能够实时解答客户有关个股、行业、大盘的相关问题，24 小时不间断更新语料库，为投资者提供更精准的决策支持。大模型发动机化：大型 AI 模型如 GPT、BERT 等正变得更为高效和通用，成为许多应用的核心“发动机”。这些大模型提供了强大的计算和分析能力，能够有效提高人机交互和推理能力，增强可完成任务的多样性和丰富性。例如，在自然语言处理领域，大模型能够准确理解和生成复杂的文本内容，为智能客服、机器翻译等应用提供了坚实的技术支持。

AI 未来发展的无限可能

技术融合与创新：未来，AI 将与更多的技术领域进行深度融合，如机器人技术、物联网、5G 通信等。具身机器人的发展就是一个典型的例子，将 AI 与机器人技术相结合，赋予机器人更加高级的“具身”能力，模拟人类的认知和物理交互。同时，多模态成为大模型基座标配，使得 AI 能够天然地支持多种类型的数据，提高模型的理解和交互能力。这种技术融合将为各个行业带来更多的创新应用和发展机遇。行业变革与重塑：AI 的广泛应用将引领许多行业的重大变革。在制造业中，AI 可以通过优化生产流程、提高产品质量和降低成本，实现智能化生产。在医疗健康领域，AI 辅助诊断、医疗影像分析等技术将为医生提供更准确的诊断依据，提高医疗服务的效率和质量。在教育行业，AI 个性化学习系统可以根据学生的学习特点和需求，提供定制化的教育内容和学习方案。社会影响与挑战：AI 的发展也带来了一系列的社会影响和挑战。一方面，AI 的普及将改变人们的工作和生活方式，可能导致一些职业的消失和新职业的出现。因此，人们需要不断学习和提升自己的技能，以适应 AI 时代的发展需求。另一方面，AI 的伦理和安全性问题也日益凸显，如 AI 对齐和欺骗性问题、数据隐私保护等。社会各界需要共同努力，制定完善的法律法规和伦理准则，确保 AI 的发展符合人类的价值观和利益。

总之，2024 年的 AI 发展趋势表明，AI 技术正以前所未有的速度推进科技进步和社会变革。未来，AI 将在更多的领域发挥重要作用，为人们带来更加便捷、高效的生活方式，同时也需要我们积极应对其带来的挑战，共同推动 AI 技术的可持续发展。

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