北京
通信世界网消息（CWW）12月23日，在2025中国信通院深度观察报告会上，中国信通院人工智能研究所所长魏凯以《2024人工智能技术产业观察》为题发表演讲。
如果用三个字来概括2024年人工智能发展特点，魏凯认为是“快”“实”“稳”。“快”体现在大模型能力持续扩展，激发算力数据新需求；“实”体现在人工智能工程化提升确定性，“人工智能+”走深向实；“稳”体现在安全治理从原则走向实践，保障人工智能行稳致远。
展开来看，2024年基础模型能力快速提升，在新方向上延续规模扩展。其中基础语言模型通过持续扩展，提升综合表现。多模态模型视觉理解进展显著，交互体验大幅提升。深度推理模型在复杂数学及逻辑推理上取得新突破。小模型促使模型小型化，不断提升性价比。
魏凯表示，2024年大模型复杂推理与多模态能力快速提升，赋能行业的可用性持续增强，未来演进将对算力数据提出新需求。
2024年大模型的快速发展也体现在训练成本和算力结构上。
谈及大模型训练成本激增，魏凯认为当前大模型训练成本总量仍高速增长，但增速或放缓。他认为，算法－系统协同设计、网络架构创新等软硬协同优化举措是提升大规模智算训练效率的重点。
面对算力资源从训练向推理倾斜的趋势，魏凯认为，应通过精细化管理调度、定制化芯片等手段满足成本敏感的多样化推理侧需求，推动大规模应用部署。
针对当前训练数据作用凸显，魏凯讲道，可从激活沉睡数据、发展合成数据、推动数据精标三个方面突破“数据墙”。并且在全球遭遇大模型训练“数据墙”的背景下，我国人工智能数据要素供给仍拥有巨大空间。
谈及大模型工程化，魏凯指出，工程化是AI技术形成生产力的关键环节，当前大模型工程化仍处于发展初期阶段，头部厂商纷纷推出MaaS等平台工具，但应用开发、系统集成等环节相对薄弱，生态体系尚不完善，需加快培育。
针对人工智能如何走实向深，魏凯认为人工智能应用赋能应在价值链两端率先启动，在重点行业走深向实。
从流程上看，工业大模型在“微笑曲线”两端率先发力，符合赋能新型工业化内涵。从行业上看，工业大模型在能源电力、电子信息和通用机械领域等重点行业落地应用相对成熟。从消费端上看，to C端应用广泛，是人工智能赋能实体经济的重要方向，也是赋能新型工业化的重要支撑力量。
正如高水平发展离不开高水平安全，当前人工智能安全治理也日益凸显企业自律和生态协同特征。展望2025年，魏凯认为企业自律与产业治理的联动将进一步深化，行业组织间的框架互认、技术协同、基准对齐等有望切实提高人工智能领域整体安全水位。
在演讲的最后，全方位展望2025年的人工智能发展，魏凯将其概括为更强模型，AI原生以及深度赋能。即2025年大模型将从预训练到工程化；人工智能演进将更进一步，从Al Agent到Agentic Al；人工智能将以星火燎原之势更全面、更深度地走入千行百业。
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