OSINT技术情报精选·2024年4月第2周

• 2024.4.15
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1、腾讯研究院：《工业大模型应用报告》

腾讯研究院发布了《工业大模型应用报告》，报告指出，工业正处于从数字化向智能化迈进的阶段，而大模型凭借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，成为推动工业智能化的关键力量，有望拓展人工智能和工业融合的新空间。

该报告在中国通信工业协会的指导和支持下，由腾讯研究院与中国通信工业协会物联网应用分会、毕马威企业咨询（中国）有限公司以及腾讯云智慧行业五部共同撰写。报告深入剖析了工业大模型的三种构建模式和应用场景，并分析了工业大模型在促进工业智能化发展方面的机遇与挑战。

报告指出，大模型的崛起有望在工业领域带来“基础模型+各类应用”的新范式。大模型凭借其卓越的理解能力、生成能力和泛化能力，能够深度洞察工业领域的复杂问题，不仅可以理解并处理海量的数据，还能从中挖掘出隐藏在数据背后的规律和趋势。

大模型为工业智能化拓展新空间。大模型有望挖掘工业领域人工智能应用的新场景，提升人工智能应用的普及率。例如在研发设计领域，大模型能够深度挖掘和分析海量数据，为产品设计提供更为精准和创新的思路。在经营管理领域，大模型能够实现对生产流程、供应链管理等各个环节的监控和智能优化，从而提升企业的运营效率和市场竞争力。

大模型应用落地需要深度适配工业场景。大模型的优势在于其强大的泛化能力，可以在不同的领域和任务上进行迁移学习，而无需重新训练。但无法充分捕捉到某个行业或领域的特征和规律，也无法满足某些特定的应用场景和需求，在真正融入行业的过程中，需要适配不同的工业场景，其核心就是要解决不懂行业、不熟企业、存在幻觉这三大问题。

2、清华大学：《2023中国企业数字化转型研究报告》

清华大学全球产业研究院聚焦于中国企业的数字化转型实践，借助企业调研、问卷调查等多种方式，对中国企业数字化转型进程开展持续跟踪研究，并已连续五年发布《中国企业数字化转型研究报告》。

基于问卷数据和企业调研，本报告从“数字化转型现状”“数字化转型的资源投入”“数字化转型的成效”“企业数字化新趋势”四个方面对企业数字化转型的情况进行了分析和总结，并结合部分优秀企业案例，展示了各行业典型企业在数字化建设方面的有益经验。

报告总结了2023中国企业数字化转型十大趋势：

• 趋势一：数字技术走向平民化，技术成熟度提高，技术应用门槛降低。
• 趋势二：人工智能爆发式发展，成为数字化转型的重要引擎。
• 趋势三：企业上云应用加深，上云覆盖率显著提高。
• 趋势四：赋能型IT聚焦于IT与业务共创价值，更强调沟通、协作和信任。
• 趋势五：数字化转型促进技术及管理知识的积淀，赋能企业知识图谱构建。
• 趋势六：数字平台成为商业生态系统的核心组件，为企业互利共生、合作共赢提供基础架构。
• 趋势七：数字化转型路径与方式多样化，企业着力寻求以转型构建市场竞争优势。
• 趋势八：数字化转型促进新兴工业化进程，助力制造业高质量发展。
• 趋势九：数字化在全球管控与运营、风险合规、供应链管理、并购整合等方面发力，全方位支撑中国企业“数字出海”。
• 趋势十：跨国公司加速在中国构建本土数字生态，以推动全球业务创新与发展。

3、腾讯研究院：《2023中小微企业经营状况与数字化转型调研报告》

中小微企业是中国经济重要组成部分。2022年我国中小微企业数量已超过5200万户，占全国企业总数的98.4%。

2023年是中国经济突破重重困难，保持稳定发展的一年。在这一年里，我国中小企业的经营绩效如何？在经营中面临的主要问题是什么？支持政策的落地效果如何？是否面临明显的融资约束？在数字化营销的进展及成效如何？对未来的预期如何以及是否计划扩大规模？腾讯研究院联合企鹅有调，按照每季度一次的频率，就中小微企业的经营状况、面临困难、政策支持、融资情况、数字化转型、市场预期等关键问题，通过在线问卷的形式进行调研，最终形成《2023中小微企业经营状况与数字化转型调研报告》。

4、智研咨询：《2024年中国云计算产业现状及发展趋势研究报告》

近年来，随着政策支持力度增强，市场应用需求增加，我国云计算行业呈现高速发展态势，行业规模不断扩容。据统计，2022年，我国云计算市场规模达4550亿元，较2021年增长40.91%，较上年同期增长率下降了近14个百分点，但相较于全球19%的增速，我国云计算市场仍处于快速发展阶段，在全球大经济颓势下，产业依旧保持较高的抗风险能力。

据中国信息通信研究院预测，2025年我国云计算整体市场规模将突破至万亿元级别。此外，数据显示，我国云计算行业中公有云市场贡献占比呈现持续增长态势。2022年，国内公有云市场规模占全国云计算市场比例达71.56%，较2019年增加了19.89个百分点。这意味着，随着云计算技术成熟及市场服务模式创新完善，为节约企业上云成本，越来越多企业开始选择公有云服务。

5、阿里&电子技术标准化研究院：《生成式人工智能治理与实践白皮书》

阿里巴巴集团、中国电子技术标准化研究院、阿里云智能集团、达摩院联合发布了《生成式人工智能治理与实践白皮书》，这是国内首部系统分析大模型和AIGC主要风险，并从应用角度提出针对性治理建议和可操作性实践方案的专业论著。《白皮书》介绍了全球生成式人工智能（AIGC）技术与应用的最新进展，梳理了各界对这项新技术的疑虑和担忧，剖析了世界各国治理生成式人工智能的不同模式。

6、国家标准：《信息安全技术·生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范》

为加强网络安全国家标准在国家网络安全保障工作中的基础性、规范性、引领性作用，全国网络安全标准化技术委员会调研国家网络安全重点工作和技术产业发展需求，研究形成了2023年网络安全国家标准需求清单，含《网络安全技术 生成式人工智能预训练和优化训练数据安全规范》。2023年5月，北京中关村实验室联合相关单位参与申报该标准，于2023年8月份通过全国网络安全标准化技术委员会立项。标准于近期完成，并开始征求意见。

7、国家标准：《信息安全技术·生成式人工智能数据标注安全规范》

本标准规定了生成式人工智能训练的数据标注基础安全要求、数据标注规则安全要求、标注人员要求、数据标注核验要求和标注安全测试方法。本标准适用于生成式人工智能数据标注方开展训练数据标注活动，也可为生成式人工智能数据需求方对于数据标注进行检查、验收或第三方机构对数据标注进行安全性评估提供参考。标准于近期完成，并开始征求意见。

8、爱分析：《2023~2024信创厂商全景报告》

在中央及地方政府的信创政策推动下，我国信创部分领域正在从“试点验证”迈向“规模推广”阶段。随着国产替换的深化，爱分析观察到，在需求侧，企业对信创产品的需求逐渐融合更丰富的业务诉求以及未来数智规划，正从“同类替换”转向“迭代升级”；而在供给侧，信创产品已经跨过“要用”、“能用”，正进入实力比拼的“好用”阶段。
如在软件基础设施方面，企业对数据库的替换开始考虑云原生、存算分离、HTAP、超融合等功能特点，对大数据平台的架构更新则以湖仓一体为新方向。在应用端，融合AI大模型、知识图谱等技术的文档管理中台成为OA替换首选，在对客户信息管理系统的替换方面，企业则会考虑业务的成长性以及未来数智化对业务系统互联互通的需求，倾向具有平台化特点的CDP。

近日，爱分析正式发布《2023-2024爱分析·信创厂商全景报告》。爱分析综合考虑企业需求、关注度等因素，选取其中5个特定市场进行重点分析，通过对各特定市场的需求分析和代表厂商的能力解读，为国产替换选型提供参考。

9、电子行业标准：《微服务平台技术规范》

根据我院行业标准制修订项目计划的安排，行业标准《微服务平台技术规范》(计划代号:2022-0608T-SJ)已完成标准征求意见稿。现按照《中国电子技术标准化研究院标准制修订工作管理办法》的要求，公开征求意见，请各有关单位认真研究，并将意见和建议于2024年4月14日前，以电子版形式反馈至以下联系人，涉及修改重要技术指标时，应附上必要的技术数据，逾期未复函的按无异议处理。标准于近期完成，并开始征求意见。

10、国金证券：《如何实现AGI：大模型现状及发展路径展望》

目前大模型能力仍处于Emerging AGI水平，就模型成熟度而言，语言大模型>多模态大模型>具身智能大模型。根据DeepMind的定义，AGI应能够广泛学习、执行复杂多步骤的任务。模型的AGI水平可分为Level-0至Level-5共6个等级，现阶段大模型在处理任务的广泛性上还有很大提升空间，即使是国际顶尖的大模型也仍处于Level-1 Emerging AGI阶段。不同类型大模型成熟度差异较大，目前大语言模型能力相对完善，落地应用场景丰富，底层技术路线较为成熟；多模态大模型已经能够面向B\C端推出商业化产品，但细节优化空间较大；具身智能类大模型还在探索阶段，技术路线尚不清晰。

现阶段讨论AGI能力提升仍需聚焦于多模态大模型的训练和应用。目前学界和业界重点关注Scaling Law的有效性，以及模型算法的可能改进方向。

• Scaling Law仍有深入空间。根据OpenAI研究，随模型参数量、数据集规模、训练使用的计算量增加，模型性能能够稳步提高，即Scaling Law。从训练样本效率、训练时长、各类资源对模型的贡献维度来看，目前Scaling Law仍是提高模型性能的最优方法。OpenAI测算在模型参数量扩展到88万亿及之前，Scaling Law依旧有效，则中短期仍可延续此路线进行训练。
• 模型骨干网络架构尚未演变至终局，微调及稀疏结构成为提升模型性能的重要方法。目前主流大模型均采用Transformer作为底层骨干网络，但针对编码器\解码器选择、多模态融合、自注意力机制等方面的探索仍在持续推进。微调使用更小的数据量、更短的训练时间，让模型能够适应下游任务，以降低边际落地成本。以MoE为代表的稀疏结构通过分割输入任务并匹配专家模型，能够提高模型的整体性能。

开源模型性能优化速度快于闭源模型。我们认为，目前第一梯队AI大模型纷纷进军万亿参数，且不远的将来大模型将逐步逼近十万亿参数收敛值，对于本轮AI浪潮而言，找场景或优于做模型。在场景选择方面，对“幻觉”容忍度高且能够替代人工的场景可实现应用率先落地，如聊天机器人、文本/图像/视频创作等领域；而对“幻觉”容忍度较低的行业需要等待大模型能力提升或使用更多场景数据训练。

11、智妍咨询：《2023年中国工业机器人行业现状及发展趋势研究报告》

工业机器人是指广泛用于工业领域的多关节机械手或自由度的机器装置，具有一定的自动性，可依靠自身的动力能源和控制能力实现各种加工制造功能。相比于传统的工业设备，工业机器人具有易用性、智能化水平高、生产效率及安全性高、易于管理且经济效益显著等特点，使得它们可以在高危环境下进行作业。工业机器人替代人类完成生产是未来制造业重要的发展趋势，是实现智能制造的基础，也是未来实现工业数字化、自动化、智能化的保障。

近年来，在我国政策的大力支持下，工业机器人产业得到快速发展，国内自主品牌企业纷纷壮大，同时随着行业应用市场的逐步打开，客户认可度的进一步提高，国内厂商市场份额持续增长。据统计，2023年前三季度，内资厂商为92619个，较上年同期增长27%，占比达到44.8%；外资厂商达到114204个，较上年同期下降15%，占比达到55.2%。预计未来国内厂商市场份额将进一步扩大，工业机器人国产替代加速。

12、虚拟现实与元宇宙产业联盟：《家庭元宇宙场景化应用白皮书》

2024年3月22日，在虚拟现实与元宇宙产业联盟（XRMA）第二次全体成员大会上，中国移动智慧家庭运营中心云XR产品负责人李达发布《家庭元宇宙场景化应用白皮书》。
在全球宏观经济下行、消费电子需求疲软的背景下，以XR头显为代表的虚拟现实终端销量连续两年下降，行业发展遭遇阻力。本白皮书从家庭场景寻求突破，提出构建“以电视大屏为核心载体、电视-手机-头显多屏协同”的应用发展模式，为元宇宙应用和终端的多元化发展探索一条全新可行路径。

《家庭元宇宙场景化应用白皮书》包含六个章节，重点介绍分析了家庭元宇宙的源起发展、入口终端和场景应用等方面内容，并为家庭元宇宙大屏交互方式和XR内容格式统一化提供了解决方案，以期推动家庭元宇宙尽快全面落地和技术标准化进程。

13、上海财经大学&蚂蚁集团：《大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书》

上周，蚂蚁集团、上海财经大学和国家金融科技测评中心联合发布了《大模型在金融领域的应用技术与安全白皮书》，旨在促进金融人工智能知识体系、技术标准、人才认证体系的形成。上海财经大学信息管理与工程学院院长黄海量解读了大模型在金融领域的应用技术及其安全防控机制，对该领域的评测框架进行了系统梳理，深入探讨了相关的技术应用原理，并对大模型在金融领域的人才培养体系建设进行深入探究。蚂蚁集团财保事业群智能服务部技术总监陆鑫介绍了金融领域的人工智能评测集Fin-Eva，以推动大模型技术的交流研究，持续助力金融行业智能化转型。