一、2024年AIGC應用層十大趨勢白皮書

本篇研報聚焦應用層，對2024年AIGC的應用發展方向做了十大方向的預測：一是應用層創新成為AIGC產業發展的確定方向；二是大模型從“趕時髦”到“真有用”，成為提效手段；三是專屬、自建模型將在中大型企業涌現；四是多模態大模型拓展服務邊界，帶來更豐富的用戶體驗；五是AI Agent（人工智能代理）是大模型落地業務場景的主流形式；六是AIGC加速超級入口的形成；七是業務流程轉向“無感智能”；八是應用從云原生走向AI原生；九是AIGC逐步普惠化；十是AIGC應用需要與之匹配的安全措施。

同時，IDC預測：全球企業2023年在生成式人工智能解決方案上投資160億美元，2027年投資將超過1400億美元，年復合增長率超過70%大約是整個人工智能 IT支出的3倍。

二、人工智能全域變革圖景展望躍遷點來臨

報告包括三大主體內容，其一是對全球人工智能產業的洞察，其二是對中國人工智能產業的洞察，其三是人工智能產業發展的十大趨勢。本篇報告分析并勾勒了人工智能產業圖譜，報告發布了人工智能產業未來發展的十大趨勢。分別為：1、多模態預訓練大模型是人工智能產業的標配；2、高質量數據愈發稀缺將倒逼數據智能飛躍；3、智能算力無處不在的計算新范式加速實現；4、人工智能生成內容應用向全場景滲透；5、人工智能驅動科學研究從單點突破加速邁向平臺化；6、具身智能、腦機接口等開啟通用人工智能應用探索；7、人工智能安全治理趨嚴、趨緊、趨難；8、可解釋AI、倫理安全、隱私保護等催生技術創新機遇；9、開源創新將是AGI生態建設的基石；10模型即服務將是AGI生態構建的核心。

三、2024AI智算產業趨勢展望—數據智能時代的到來

這份研報認為數字作為關鍵生產要素帶動了AI智算產業升級，提出AI智算產業的四大趨勢。趨勢1：AI智算產業將會重構傳統 ICT 產業生態；趨勢2：智算中心設施加速落地，高效的整合、調度算力資源為開發者提供良好的支撐是競爭的關鍵；趨勢3：用模型終將走向趨同，算力成本與AI 原生應用生態將成為AI云服務競爭的關鍵點；趨勢4：AI賽道投資火熱，基建與應用兩端爆發。

四、2023年中國AI技術變革企業服務白皮書

這份報告回答了三個關鍵問題，1、產業鏈情況：中國AI技術變革企業服務產業洞察；2、核心技術：中國AI技術變革企業服務的核心技術；3、應用場景：AI技術在泛企業服務場景的落地應用。報告分為了十二個部分，一是AI技術變革背景；二是AI基礎設施；三是AI開發平臺；四是AI大模型；五是語言大模型；六是企業服務大模型；七是企業服務之智能營銷；八是企業服務之智能運營；九是企業服務之智能客服；十是企業服務之數字員工；十一是AI技術變革典型企業；十二是發展趨勢展望。

五、人機共生——大模型時代的AI十大趨勢觀察

這篇研報立足當下，聚焦未來，對AI這個潘多拉魔盒未來發展做了十大趨勢的預測，并且給每一個趨勢都用兩個字提煉概括。趨勢1涌現——LLM推動人工智能快速進化到AGI階段；趨勢2融合——多模態助力大模型解決復雜問題；趨勢3懂你——生成式AI帶來更貼近人的交互方式；趨勢4生態——模型及服務生態呼之欲出；趨勢5泛在——垂直領域應用是大模型的主戰場；趨勢6平臺——Plugin工具讓大模型迎來App Store時刻；趨勢7入口——大模型為數字人“注入靈魂”；趨勢8賦能——AI大模型將幫助個體成為超級生產者；趨勢9沖擊——版權“思想表達二分法”基石正在動搖；趨勢10向善——倫理和安全建設塑造負責人的AI生態。

六、中國AIGC文生圖產業白皮書

該產業白皮書分為文生圖通識篇和產業實踐篇。通識篇分析了從AIGC到AI文生圖的發展歷程，列舉了主流AI文生圖工具，提出AI文生圖的終局為AI視頻。實踐篇重點分析了AIGC產業與就業的影響，重點分析了AIGC+泛娛樂產業、影視傳媒、設計工具、營銷、電商、服裝模特與時尚設計、動漫與游戲、家裝與建筑設計產業；還提出上述產業實踐的先決條件是AIGC版權保護與流轉。

七、2023年AIGC場景應用展望研究報告

這篇研報主要對場景應用方面進行分析研究預測。包括四大方面內容，第一方面為技術視角：AIGC產業技術新突破；第二方面為產業視角：AIGC的產業新變革；第三方面為典型企業案例；第四方面為AI場景應用領航者評選。報告提出大模型應用是一場綜合戰斗，需要兼顧技術、人力和資本要素；文生視頻能力將進一步提升，并聚焦AIGC在行業可變革程度、行業商業變現潛力兩個維度對各行業應用AIGC商業實踐分析進行解讀。

八、2023年中國AIGC產業全景報告

這篇報告包括五大主體內容，一是我國AIGC市場規模，二是AIGC產業全景圖譜，三是AIGC行業變革分析，四是我國AIGC產業代表案例，五是中國最值得關注的50家AIGC機構。報告對我國AIGC產業整體現狀、細分賽道、特定機構等角度出發，通過深度分析，全面立體地描繪了我國AIGC產業全景。

九、AI大潮下如何創新，從技術狂歡到商業落地，私有化大模型是王道

報告分析了AI從起步開始經歷的1.0時代到2.0時代，AI大模型如何進步變化，提出不是只有跟隨OpenAI才能成功。認為在AI大模型進入二元對立時代下，看誰能夠率先造出平民化大模型，擁有私有化大模型才是王道。列舉了AI在企業內部的應用價值和實例。報告還認為了讓企業有持久競爭力，應該使用私有化大模型讓經營數據內循環生長。

十、生成式人工智能用例匯編

傳統AI和生成式AI主要區別之一在于，后者可以創造出只有人類才能產出的具象化成果。這篇研報基于生成式AI模型六種輸出模式，列舉了生成式人工智能在消費與金融行業的一些應用案例。認為，生成式AI模型可以生成具有邏輯連貫性的文本和超逼真圖像，可以更加形象的應用在消費場景中。

十一、中國文娛業人工智能行業應用發展圖譜2023

此篇報告創新的分析了文娛行業人工智能發展的情況，報告分為三部分，具體為：Part1文娛業人工智能行業應用發展背景：數字文娛市場回溫，市場規模達到1.21萬億，短視頻增長顯著；Part2文娛人工智能行業應用發展圖譜及行業應用案例；Part3文娛人工智能行業應用發展挑戰與趨勢。報告預測，多模態技術突破將加速文娛產業AI應用落地，AI Bot、音視頻互動等應用對于算力需求發生變化，催生邊緣AI需求。

十二、2023年中國AIGC產業全景報告

艾瑞的這篇研報對AIGC產業的全景洞察、探究生成式AI技術對數字產業的影響變化、繪制“中國AIGC產業全景圖譜”、分析主流參與廠商類型與格局策略、各類型廠商發展路徑和能力要求變化，為市場辨析產業發展價值與空間開展研究。研報分為六大部分，第一部分為中國AIGC產業之“變”與“新”；第二部分技術變革的原生驅動力—大模型層；第三部分價值傳遞的實際落位—應用層；第四部分為不可忽視的資源引擎—算力層；第五部分為中國AIGC產業之標桿企業；第六部分為中國AIGC產業之發展趨勢。報告認為AI將成為基礎設施，部分基礎工作被替代，社會人力結構和分配方式重塑；鼓勵AIGC研究，放寬內容容錯率，強調AI生成標識，推動公開數據建設。

十三、人工智能行業：建設具有全球競爭力的人工智能產業集群

本篇研報包括九大部分，分別為引言、研究方法和數據、具有全球競爭力的人工智能產業集群概念和結構、戰略目標、我國人工智能產業集群的發展、“極化”和“擴散”、創新資源、面臨的挑戰、總結和政策建議。創新提出了人工智能產業集群概念，是基于網絡空間發展的創新集群。報告認為：前三次工業革命的產業集群和創新集群都是基于物理空間技術體系創新發展，對地理空間具有更強的依賴性，創新擴散的速度相對緩慢。而第四次工業革命是基于網絡空間技術體系的創新發展，創新集群更加依賴網絡空間的發展，技術、產品和服務的創新速度更快，創新應用領域和地域更加廣泛。

十四、中國AI治理的獨立思考——生成式人工智能發展與監管白皮書

這篇研報聚焦AI風險對AI治理提出研究和思考，報告分為四部分，第一部分—發展：生成式AI 治理的第一視角；第二部分—風險：生成式AI 治理的底線思維；第三部分—借鑒：歐美生成式AI 治理的觀察；第四部分—實踐：中國關于生成式AI 治理的獨立思考。認為未來，生成式AI 商業化應用將需要更高質量的訓練數據，面向更多用戶和利益相關方，投入更復雜的場景應用。這些因素都會放大生成式AI 產品在商業化中各種風險，企業在生成式AI 的商業化之路面臨更多的挑戰和壓力。

十五、2023年中國人工智能行業概覽

本篇研報包括四部分內容，首先，為中國人工智能行業發展概述，其二，為MLOps技術成為人工智能生產落地重要推動力，其三，是中國人工智能行業市場規模持續上升，與各產業深度融合。最后，列舉了國內私有云AI平臺第一梯隊服務商的情況。提出中國人工智能行業近年來市場規模持續提升，2022-2027的年復合增速有望突破34%，同時，中國AI 開發平臺的市場規模也在不斷上升，2025 年市場規模有望突破365億元。

十六、人工智能大模型體驗報告3.0

這篇研報對大模型產品測評進行了綜述，對大模型廠商整體進行了測評，并列舉了廠商最佳實踐案例。報告認為，大模型廠商在技術實力上呈現出百家爭鳴態勢。不同廠商在產品特點和優勢上各有千秋。一些廠商在安全性能上表現出色，通過加強模型的魯棒性和數據保護措施，為用戶提供更可靠、更放心的服務。另一些廠商則在易用性上下功夫，致力于降低用戶的學習曲線，使產品更貼近用戶需求，提升用戶體驗。

十七、2023人工智能發展白皮書

本篇白皮書包括七部分。第一章人工智能產業鏈分析，描繪人工智能產業鏈全景圖和各環節；第二章人工智能行業環境，提出中國人工智能行業生命周期和競爭結構；第三章人工智能發展概況，闡述國內外人工智能發展現狀；第四章介紹了我國三大人工智能產業集群；第五章分析我國人工智能產業集群競爭力；第六章分析人工智能面臨的挑戰；第七章圍繞數據、算法以及倫理等預測人工智能發展趨勢。

十八、人工智能大模型產業創新價值研究報告

這篇研報分為五個章節，第一章節大模型發展概況；第二章節大模型發展趨勢分析；第三章節國內大模型產業分布；第四章節大模型融資版圖；第五章節大模AQUA評價體系。

報告核心觀點如，大模型解決人工智能產業的3大痛點：用泛化能力解決數據不足；優化開發環境降低開發成本；多模態能力滿足多元場景需求。

大模型將引領產業的5大革命：大模型將引發數據的革命；；大模型將引發算力的革命；大模型將引發人工智能多模態、多場景的革命；大模型將引發產業效率的革命；大模型將引發用戶習慣的革命。

大模型產業升級的6大預判：從專家到通才，多MoE模型構成超級大模型的實現路徑；“具身AI”或成為大模型發展的新技術方向；全球算力市場爭奪“一觸即發”；云計算、分布式計算將靈活解決算力需求；MaaS將成為新的商業模式；大模型產業價值在于與場景結合，降低AI使用門檻，提升行業效率。

十九、2023 中國人工智能系列白皮書：人工智能原理

本白皮書主要內容包括了：人工智能總論、邏輯推理人工智能和計算智能、神經網絡人工智能和生物人工智能、數學人工智能和物理人工智能、信息主義人工智能。提出了智能作為一個科學概念的模型、原理與方法；智能與推理、計算、通信、博弈等科學概念的實質關系與邊界界定；智能與數據、數學、物理、生物的實質關系與邊界界定等。

二十、2023年中國人工智能產業趨勢報告

此篇研報從人工智能產業的基礎設施、算法模型、產業應用等三方面出發，分析人工智能發展趨勢的關鍵要素，提出了12個預測趨勢，并分析了每個趨勢發展的節點與核心驅動力。認為人工智能將加速走進千行百業，深度參與數字中國的建設，同時將成為產業高端化的核心驅動力之一，預測人工智能產業格局也將迎來快速改變。