2024年信息技术的六大机遇

展望2024年，我们将见证一场前所未有的创新革命。随着科技的飞速发展，人工智能、机器学习、大数据、物联网等领域的突破性进展正在以前所未有的速度改变着我们的生产、生活方式。我国科技界和产业界积极响应国家创新驱动发展战略，紧密围绕全球科技发展趋势，推动我国科技事业迈向更高峰。

2024年，科技与信息技术领域将展现出一幅波澜壮阔的创新画卷。消费内生动能正在积聚、公众预期向稳向好，科技革命、产业升级和人工智能也蕴含众多机遇，“稳”的基础进一步筑牢，“进”的动能极速聚集，稳中求进的局面越来越清晰。世界局势依然风云变幻，如何保持自己的优势和战略定力，只有聚焦高质量发展，锻造新质生产力，才能掌握主动，乘新型工业化之风，继续用创新引领发展。

星光不负赶路人，惟愿新年胜旧年。这一定不只是愿望。

2024年，哪些趋势值得关注，哪些惊喜值得等待？

2024年将成为“AI产业年”，人工智能的发展趋势主要体现为大模型的普及和商业化，越来越多的创新应用场景和产品形态将喷涌而出，AI应用的“进度条”将不断被刷新，商业化进程加快，投资增长以及普及度提升，将进一步推动整个AI产业的发展。

中国工程院院士邬贺铨表示，我国正在经历经济发展的重要时刻，以生成式人工智能等为代表的智能经济活动逆势增长，成为我国推动经济持续增长、构筑科技创新和产业升级之基，也成为支撑经济体系现代化的新引擎。

第一，大模型成为人工智能重要的发展方向。比尔·盖茨预测，2024年将出现人工智能创新浪潮，迎来下一个质的飞跃。2023年3月16日，百度正式推出了基于百度新一代大语言模型的生成式AI产品“文心一言”，成为率先发布对标ChatGPT的国内大模型厂商。“文心一言”的问世，也拉开了国内“百模大战”的帷幕。此后，阿里、华为、腾讯、京东、科大讯飞、360、字节跳动等科技企业纷纷发布大模型。同台竞技的还有科研院所及创业公司。北京智源人工智能研究院发布了“悟道”大模型，上海人工智能实验室推出了“书生”大模型，鹏城实验室研发了“鹏城·脑海”大模型。王小川创立的百川智能、清华计算机系孵化的智谱AI等初创公司如冉冉升起的新星，以卓越的自研能力备受行业关注。

360集团创始人周鸿祎提出大模型将成为数字系统的“标配”，无处不在，类似当年的个人电脑。开源大模型将迎来爆发，小模型将在更多终端上运行，如手机、智能家居等。他预测2024年将成为大模型应用场景之年，出现杀手级应用，特别是基于大模型的机器人革命和多模态应用。

2024年，各大模型将随着技术成熟度、应用场景、市场需求、创新速度的不同逐渐分化成不同梯队，技术的发展和市场的变化将推动这些梯队不断“演变”和“重组”。

第二，“从赋能千行百业，到走向千家万户”，这一趋势在2024年将更加明显。中国是网络大国，也将是AI应用大国。

中国有望在人工智能领域实现跨越式发展。中国在基础大模型方面虽然不具显著优势，但拥有庞大的市场和用户基础，更容易获取大量的用户数据和应用场景，能为大模型的应用提供丰富的数据资源，可以在应用领域独辟蹊径。目前中国的大模型已经开始在金融、医疗、文娱、教育、交通等领域得到应用，这表明大模型技术在中国正逐步走向成熟，并在多个行业产生了实际效益。“应用”被国产大模型寄予厚望，也是AI技术想要摆脱价值焦虑的关键。

第三，大模型、AIGC（人工智能生成内容）的应用将创新产业生态模式。大模型和AIGC的应用不仅提高了生产效率和质量，还推动了商业模式的创新，促进了跨行业融合，增强了数据驱动决策的能力，实现了技术的民主化，并推动了新技术的研发，从而全面创新了产业生态模式。其在企业内部推动人机协同、智能决策等先进工作模式的实施，为广大中小企业提供易于使用、功能强大的工具和服务，有望进一步促进我国实体企业、软件行业生态在智能经济领域的繁荣。

展望2024，AIGC技术必将成为推动我国科技产业变革、提升企业效能、促进实体经济高质量发展的重要引擎。

AI大模型将影响制造业发展格局，AI大模型的通用性、泛化性，以及基于“预训练+精调”的新开发范式，将从研发设计、生产工艺、运维质控、销售客服、组织协同等各个环节赋能制造业。

其中，进入生产环节最核心的控制系统，例如PLC、MES、SCADA等，提升生产工艺的智能化，是AI大模型应用在制造业的关键标志。

西门子和微软在2023年4月宣布合作，基于GPT推动下一代自动化技术变革，合作开发PLC的代码生成工具，将AI大模型融入控制环节。

羚羊工业大模型以讯飞星火认知大模型的通用能力为核心技术底座，结合工业场景实际需求打造，具有工业文本生成、工业知识问答、工业理解计算、工业代码生成、工业多模态5大核心能力，可以从海量数据和大规模知识中持续进化，实现从提出、规划到解决问题的全流程闭环，就像深入到制造业的“毛细血管”，帮助企业构建“可持续进化”的大脑。

基于以下几个方面，2024年，大模型在制造业的应用势必加速。

第一，计算能力的提升，包括更强大的GPU和专用AI芯片的出现，使大模型的训练和部署更加高效，成本效益也更高，将促进其在制造业中的应用。

第二，制造业产生了大量数据，包括生产数据、设备维护记录和供应链信息。这些数据为大模型的训练和应用提供了基础，使模型能够更好地理解和优化生产过程。

第三，全球范围内的数字化转型推动了智能解决方案的应用。制造业企业希望通过大模型提高生产效率、降低成本、提升产品质量和增强竞争力。

第四，大模型的定制化和模块化能力使得它们能够更好地适应不同制造业企业的特定需求。企业可以根据自己的生产流程和业务目标来调整和优化大模型。

伴随着ChatGPT的横空出世和一片火热，GPT所体现出来的通用性和泛化能力，也引发了自动驾驶领域对于模型构建方式的新思考，并且做出了一些新的尝试。大模型如何在应用场景中具体落地，开始成为车企们不断探索的问题———目前看，智能座舱和智能驾驶，成为大模型在“车端”落地的两个主要着力点。

特斯拉使用了大量的数据训练其AI模型，以实现先进的自动驾驶功能。谷歌旗下的Waymo也使用了大量数据训练其AI模型，以提高其自动驾驶汽车的安全性和可靠性。百度正在研发自动驾驶技术，并利用AI模型提升其汽车的智能化水平。毫末智行，在感知、认知、决策等各个环节来引入大模型的方法，增加自动驾驶系统处理能力的通用性和泛化性，从而让其整体变得更加聪明。小鹏汽车在最新发布的XNet2.0感知架构中，也引入了大模型的能力，增加其感知层面的泛化能力。具体来说，小鹏XNet2.0可以读懂交通标识上文字信息、具备时间观念、理解不同城市特点交通元素的语义。

2024年，车企将从三个方面，推动大模型应用。

第一，继续投资于自动驾驶技术的研发，利用大模型提高车辆的感知能力、决策能力和安全性。这包括改进传感器数据处理、提升算法的预测精度以及增强车辆对复杂交通环境的适应能力。

第二，车企会进一步整合AI大模型到智能座舱中，提供更加个性、智能的用户体验。这可能包括更先进的语音识别、情感识别、手势控制等功能。

第三，生产效率提高。在生产制造方面，车企将会利用大模型进行生产过程的优化，如预测维护、供应链管理、质量控制等，以提高生产效率和降低成本。

5G网络的全球部署为物联网（IoT）设备提供了更好的连接性，推动了智能家居、智能城市和远程医疗等领域的发展，极大地提升了数据传输的速度和效率。2023年，我国数据中心从高速成长期转入平稳发展期。但在新政策以及AIGC等利好因素的多重作用下，我国数据中心市场又迎来了新一轮机会。

2023年10月，工业和信息化部等六部门联合出台了《算力基础设施高质量发展行动计划》，从计算力、运载力、存储力以及应用赋能四个方面提出了2025年要实现的发展量化指标，引导算力基础设施高质量发展，多措并举协同推进数据中心规划建设，推动数网融合，推动构建算力产业链。计划提出，到2025年，计算力方面，算力规模超过300EFLOPS（EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数），智能算力占比达到35%，东西部算力平衡协调发展。

目前，全国有20多座智算中心建成或正在建，其中政府主导的智算中心新建数量达到11个，从“东数西算”相关布局来看，位于八大枢纽的就有8个，超过70%。随着数字经济成为拉动经济增长的重要引擎，我国数字经济核心产业不断壮大，2024年，新型基础设施建设优势进一步夯实。

第一，5G网络的建设和部署将继续加快，预计2024年，5G网络将覆盖更广泛的地区，提供更高的数据传输速度和更低的延迟。这将促进物联网（IoT）、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和自动驾驶等技术的应用和发展。

第二，光网络（包括光纤和光缆）的升级和扩展将继续推进，以支持5G网络和数据中心的高带宽需求。光网络技术的改进将提高数据传输效率，减少能源消耗，并降低网络运营成本。

第三，随着人工智能（AI）和机器学习技术的进步，网络基础设施将变得更加智能化。预测性维护、自动化故障排除和自适应网络管理将成为常态，提高网络的可靠性和效率。

第四，为了减少数据传输延迟，边缘计算将继续发展，将数据处理和分析推向网络的边缘。这将有助于实时应用程序，如自动驾驶汽车和远程医疗。

第五，生成式AI对数据中心算力提出了更高的要求，CPU+GPU/FPGA/ASIC等异构式架构成为2024年以及未来数据中心的主要算力构成方式。

2024年，算力基础设施在产业协同、运营安全、绿色发展等方面将面对更大挑战。一是算力产业链需要协同发展。整体实现最优化配置，才能达到最佳性能。二是运营安全能力与标准将进一步提升。三是算力基础设施深入绿色化。液冷、储能等新技术将借助智算业务规模化落地，推动算力向着绿色低碳方向快速发展。

斯坦福大学的华人研究团队最近推出了一款低成本的人工智能机器人，名为MobileALOHA。这款机器人引人注目的特点是其高移动性和灵活性，能够执行一系列复杂的任务，例如煎虾、洗锅、打开壁柜等。MobileALOHA基于一个操作系统，该系统通过遥操作和模仿学习原理，让机器人学习并掌握技能。

据报道，这款机器人仅需经过50次演示就能学会一项新技能，操作成功率高达90%，而且成本相对较低，全套设备约需3.2万美元。它结合了ALOHA系统的双手操纵能力与移动底座的移动性，特点在于能够执行复杂移动任务、易于操作、成本效益高。研究团队通过将MobileALOHA收集的数据与现有的静态ALOHA数据集结合训练，提高了其模仿学习性能。MobileALOHA的最大价值在于其物理操作能力的进步，表现出其在重复精细操作任务的潜力。然而，该系统也存在局限性，如占地面积较大、双臂难以触及较低的橱柜等。该研究团队已在Github上开源MobileALOHA项目，包括代码、硬件结构和数据等。该团队负责人表示，人类操控只是暂时的，他们已经在研究如何弥合人为控制和机器人自控之间的差距。2024年将是机器人年，家政机器人仅仅只是开始。

2023年7月6日，马斯克在2023世界人工智能大会提出：“未来的某个时刻，机器人和人类的比例或将超过1∶1”。这里马斯克所说的机器人，指的是AI机器人（具身智能）。AI机器人是有身体并支持物理交互的智能体，未来AI机器人不仅包括人形机器人，还包括轮式机器人、力控机器人、视觉机器人、焊接机器人、打磨机器人，家庭服务机器人等。AI机器人不仅会替代大量人工，也会替代部分专用设备。2024年，特斯拉人形机器人，优必选、智元机器人有望分别进入特斯拉工厂和BYD（比亚迪）工厂进行商业化验证。

2024年刚刚拉开序幕，已有不少企业开始预告新的人形机器人。与2023年类似，人形机器人在2024年将继续成为业界追踪的热点，各企业将持续创新，推出新的模型或对现有的机器人进行升级，但实际部署或应用比较成熟的人形机器人仍较罕见。

《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》《“数据要素×”三年行动计划（2024-2026年）》发布，进一步推动了数据战略的实施，通过推动数据基础制度建设，激活数据要素潜能，促进数字中国和数字经济发展。

数字化转型加速，数据治理日益显现其重要性，数据治理工作逐渐走入“深水区”。

第一，数据治理工作与业务融合不断加深。企业对数据治理的需求不再停留于技术层面，而是更加注重数据治理与业务战略的结合。企业希望通过数据治理提高数据质量，确保数据的可靠性，以数据为驱动，优化业务流程，提升决策效率，进一步增强竞争力。

第二，数据安全与隐私保护愈加重要。数据安全事件频发，使得企业和组织必须更加重视数据治理，同时，各国对数据隐私和合规的要求日益严格，企业在进行数据治理时需要考虑到合规性问题。

第三，治理对象更加多元化。数据治理的对象不再局限于传统的结构化数据，还扩展到了非结构化数据、物联网数据等。这些新型数据的治理方法和工具还在不断发展，给数据治理带来了新挑战。

第四，数据资产化与市场化程度加深。数据资产化是数据治理的重要方向，通过数据交易流通，实现在保护数据权益的同时，促进数据资源的有效配置和价值的最大化。

数字世界由开发者塑造，每一行代码都是改变世界的力量。开源将代码开发模式从个体、集中、封闭转向众研、众创、众用，逐渐成为全球软件技术和产业创新的主导模式，“软件定义未来的世界，开源决定软件的未来”已成为共识。

第一，开源软件将继续保持增长势头，因为它们提供了成本效益、灵活性和可定制性。企业和组织越来越倾向于使用开源软件来减少成本、提高创新速度和增强社区支持。开源软件将更加注重跨平台兼容性和集成能力，以满足用户在不同系统和平台之间无缝使用软件的需求。开源软件在人工智能和机器学习领域的应用也在增加。例如，TensorFlow、PyTorch等深度学习框架将继续发展，提供更多的功能和更好的性能。同时，随着云计算和容器化的普及，开源软件也得到广泛应用。例如，Kubernetes等容器编排工具和OpenStack等云平台项目将继续发展，以满足不断增长的需求。

第二，企业对开源项目的参与度将持续加大。例如，微软在2023年继续加大对Linux内核的贡献，成为最大的贡献者之一。此外，许多其他科技公司，如谷歌、亚马逊、英特尔等，也在各种开源项目中积极贡献代码。企业不仅参与现有开源项目，还发起和领导新的开源项目。例如，谷歌推出了多个新的开源项目，包括开源其内部的机器学习平台TensorFlow。这样可以推动符合自己需求的功能开发，并提高软件的可靠性和安全性。越来越多的企业鼓励内部员工参与开源项目，甚至在企业内部开源自己的项目。例如，华为推出了自己的开源操作系统鸿蒙OS（HarmonyOS），并鼓励外部开发者参与贡献。企业之间在开源项目上的合作增多。例如，微软和亚马逊在开源项目ApacheHudi上的合作，共同推动数据管理和分析技术的发展。

2024年，预计开源社区将继续扩大，吸引更多的开发者、用户和贡献者，共同推动软件的发展和完善。同时，开源文化将继续在全球范围内传播，鼓励更多的人参与到开源项目中，共享知识和资源，推动技术进步。