12月11日，量子位智庫發布《2024年度AI十大趨勢報告》，該報告不僅深入剖析AI這一前沿科技如何迭代技術能力、重塑商業版圖、引領產業升級，還敏銳洞察變革趨勢，對未來路徑進行前瞻性展望。
《2024年度AI十大趨勢報告》年度十大趨勢：
1.大模型創新：架構優化加速涌現，融合迭代大勢所趨
2.Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革
3.AGI探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統一虛擬和現實
4.AI應用格局：第一輪洗牌結束，聚焦20賽道5大場景
5.AI應用競爭：多領域競速運營大于技術，AI助手兵家必爭
6.AI應用增長：AI+X賦能類產品大干快上，原生AI爆款難求
7.AI產品趨勢：多模態上馬，Agent席卷一切，高度個性化呼之欲出
8.AI智變千行百業：左手變革生產力，右手重塑行業生態
9.AI行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成為加速度
10.AI創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升。
技術視角大模型創新：架構優化加速涌現，融合迭代大勢所趨
2017年《Attention Is All You Need》論文發表，Transformer架構問世，并逐漸成為自然語言處理領域主流技術范式。但Transformer并非完美無缺，產學研界也一直存在一種聲音：架構領域需要新的突破，來構建強大且高效的新一代基礎大模型。誰將革新甚至顛覆Transformer，取而代之一2023年以來，大量創新大模型架構涌現，嘗試在保留Transformer優勢的同時解決其算力開銷太高的問題，有望在性能與效率上實現突破，對Transformer的絕對統治地位形成有力挑戰。
類循環神經網絡模型（以RWKV為代表）
狀態空間模型（以Mamba為代表）
層次化卷積模型（以UniRepLKNet為代表）
多尺度保持機制模型（以RetNet為代表）
液體神經網絡模型（以LFM為代表）……
多種有代表性的技術路徑，在不同程度保留Transformer架構優勢的基礎上，結合RNN、CNN等思想所做出的創新發展，這也使得大模型架構呈現出日益明顯的混合趨勢， 更多創新架構具備 “博采眾家之長”的特點。
Scaling Law泛化：推理能力成皇冠明珠，倒逼計算和數據變革
技術層面，另一個備受關注的重點是Scaling Law的泛化。第一代Scaling Law指引模型開發者們在參數量、數據集和計算量之間尋找模型性能的最優解，引發了大家對算力、數據等資源分配的思考。
量子位智庫觀察到，參數量與計算量的膨脹帶動我國萬卡集群以及高性能網絡的建設和發展；同時數據耗盡危機中，合理善用合成數據成為較優選擇。
此外，OpenAI o1無疑是今年受矚目的模型之一，在它身上體現了推理能力的大幅提升。以o1為代表的新Scaling Law，促使大模型追求更高的推理能力。
橫向對比Apple Intelligence Foundation、Gemma 2、Llama 3.1、Qwen2訓練方法可以看到，后訓練的比重正在不斷增加，模仿學習+強化學習成為典型AI發展路徑范式。
AGI探索：視頻生成點燃世界模型，空間智能統一虛擬和現實
2024年，AI技術在多元方向持續突破，視頻生成、世界模型、具身智能和空間智能等技術推動了人類對AGI的探索。
視頻生成方面，擴散模型在多任務中取得顯著成果，已成為視頻?成的主流技術路徑。尤以DiT（Diffusion Transformer）模型最受矚目。
在世界模型領域，研究者們致力于開發能夠模擬和理解真實世界的模型，核心在于通過學習大量數據，使模型能夠自然涌現新的行為和決策能力。
與世界模型密不可分的還有具身智能。今年起，具身智能逐漸從概念走向落地，玩家們紛紛推出??的?款?形機器?，同時開始在靈巧?自由度、控制精度和感知技術上發力，持續攻克技術難題。
而空間智能，則是一個與世界模型和具身智能都緊密相關的概念。空間智能指的是機器在三維空間和時間中感知、推理和?動的能?，其野望在于將空間計算操控虛擬世界的本領和具?智能觸達現實世界的能?結合起來。
產品視角AI應用格局：第一輪洗牌結束，聚焦20賽道5大場景
為了更好地從數據維度觀察國內產品的現狀，量子位智庫選取了400余款具有代表意義的產品進行研究。
從細分賽道來看，這400款產品可以具體劃分為20個品類——AI智能助手、AI陪伴、AI相機、AI寫作、綜合類套件、AI修圖、AI視頻、AI教育、AI音樂/音效、AI設計、AI生圖、AI搜索、AI圖示、AI總結和AI翻譯，各賽道已分別產生代表產品進而再細分，并呈現出不同的發展特點。
其中，AI智能助?是表現最突出的AI原?類產品，也是國內?模型?研?商技術實?的最直觀體現。目前來看，AI智能助手賽道內部已經出現了明顯的梯隊劃分，豆包取得了斷層式領先。
AI陪伴雖然廣受關注，但目前整體增長乏力，星野、貓箱等Top產品和Killer APP之間仍有相當距離。
AI搜索則已經成為新的業務布局重點，既包括秘塔AI搜索等原生AI搜索，也包括類似納米搜索、夸克瀏覽器的AI加強搜索和知乎直達、小紅書達芬奇等業務AI搜索。
如果以具體使用場景劃分，可以分為：重在整體效率提升的全使用場景、整體數據表現最優的工作提效、2025年有望顯著突破的創意生成、面臨嚴峻合規挑戰的休閑娛樂和日常生活等。
AI應用競爭：多領域競速運營大于技術，AI助手兵家必爭
為了更好地還原國內AI產品的現狀，量子位智庫從用戶規模、新增速度、用戶活躍和用戶粘性四??度進行了數據統計。
目前，APP端和Web端均尚未出現比肩互聯?時代現象級破圈之作的產品，且整體來看和海外同類型產品相差5倍以上。
在APP端，?前還沒有產品能夠拿出全維度的亮眼表現，市場缺乏誕生殺手級產品的場景。
截?2024年10?，共56款產品的歷史下載量超百萬，8款產品歷史下載量超千萬，夸克和豆包的歷史總下載量已過億。
而從單月新增來看，夸克、豆包和Kimi智能助手月增長可達到千萬級，10款產品可達百萬級；DAU方面，夸克DAU超過2600萬，豆包、Kimi、天天跳繩和文小言DAU超百萬；用戶粘性方面，夸克和叨叨三日留存率超過30%。
在Web端，AI智能助?賽道外的所有賽道都基本處于停滯狀態，AI搜索、AI寫作、AI?圖等賽道甚?出現了頭部產品數據下滑、或是下滑后回升乏力的情況。
用戶規模方面，月總訪問量超千萬的共7款產品，包括夸克、騰訊文檔、百度文庫、Kimi智能助手、文心一言、豆包和通義。
而在用戶活躍度上，共3款產品——夸克、Notion和百度文庫的MAU超過千萬，19款產品MAU超過百萬。僅有14款產品人均每月訪問超過5次，13款產品平均訪問時長超過10分鐘。
在數據統計基礎上，‘量子位智庫AI 100’通過綜合100和原生100兩張榜單提名了國內優秀的AI產品。
AI應用增長：AI+X賦能類產品大干快上，原生AI爆款難求
當前，AI產品可被劃分為以AI為底層設計邏輯的AI原?類產品、在原有互聯?產品上深度嵌?AI功能的AI+X產品、基于外接API微創新的套殼類產品和將多個產品/模型API集中拼湊的集合站類產品。
從數據來看，由于和業務流程融合得更為緊密、需求識別明確等原因，AI+X類產品?前的整體數據表現顯著優于AI原生類產品，并以辦公軟件和內容平臺為重點布局領域。
對辦公軟件??，續寫、改寫、命題寫作等不同程度的AI寫作功能，以及針對論?、?說等不同題材的AI總結功能基本成為標配。
其中，主要業務為提供模板及參考內容的素材庫類產品和編輯器形態的辦公軟件表現更為突出，代表產品為百度?庫和WPS AI。由于AI?成效果會直接影響產品的核?使?體驗，此類產品相對更強調具體功能的精準度。
而在內容平臺中，AIGC?多從三個?向共同發?：基于平臺內容的AI搜索、?于帶動UGC的AI?成功能及模板，還有?檻進?步降低的內容創作?具。
基于此，量子位智庫對AI原生類產品提出了場景融合、簡化用戶體驗、品牌信任和推廣三大建議。
AI產品趨勢：多模態上馬，Agent席卷一切，高度個性化呼之欲出
隨著?模型對圖像和視頻信息的處理能?快速提升，預計2025年將開始出現更為綜合性的多模態交互，AI能夠通過物聯?、特定信息等多種感知通道進?協同。
多模態輸?和輸出使AI交互性更強、交互頻次更?，適?場景也更加豐富，AI產品整體水平顯著提升。
Agent作為融合感知、分析、決策和執?能?的智能體，能夠根據?戶歷史行為和偏好，主動提供建議、提醒并個性化執?能?，為用戶提供?度個性化的任務。其交互的主動性和?動化遠超現有工具。
從技術和配套設施兩方面發展來看，從2025年開始，AI Agent即將?泛投?使?。量子位智庫認為，AI Agent有望帶來獨屬于AI 2.0時代的交互?式、產品形態和商業模式。
行業視角AI智變千行百業：左手變革生產力，右手重塑行業生態
過去的一年里，量子位智庫發布多篇深度報告，持續追蹤AI技術在千行百業的落地情況及發展潛力。
當前，AI在行業應用中呈現AI+和AI原生兩大情境。
在AI+情境中，AI多以生產力工具角色出現，滲透行業各環節；在AI原生情境中，行業則從?開始就基于AI技術發展。
量子位智庫在《2024年度AI十大趨勢報告》中分析了AI在智能駕駛、具身智能、智能硬件、游戲、影視、營銷、教育、醫療8個場景的落地效果和行業特點。
總而言之，AI對行業的變革和滲透值得高度關注，但僅有先后早晚、程度輕重之分，而沒有有無之爭。
AI行業滲透率：數據基礎決定初速度，用戶需求成為加速度
報告中，量子位智庫將AI滲透行業的關鍵歸納為3類情景、9大因素，以解碼行業發展背后不變的規律。
以下圖所示的8個代表行業為例：
AI創投：投融資馬太效應明顯，國家隊出手頻率提升
回顧2024年，放眼世界，AI仍舊是最強吸金賽道。
據統計，國內AI行業融資總金額增加，但事件數同比下降，反應了機構更加謹慎的理性態度；同時馬太效應越發明顯，資本更青睞熱點賽道和高成熟度賽道。
在各細分賽道中，智能駕駛獨占鰲頭，投資事件數量和金額總數遠超其他賽道，且多家企業的成功IPO為市場注入了巨大信心與活力。
AI+教育、AI+游戲、AI+醫療等賽道也迎來了投資總額的增長，調研統計結果顯示，機構對技術難度更高、壁壘更強、更晚達到TPF（Technology-Product Fit）的賽道展現出更強興趣。
