生成式AI、全息现实技术...2023年最受瞩目的科技都发展到哪儿了？

近期，麦肯锡公司发布的《McKinsey Technology Trends Outlook 2023(2023科技趋势展望报告)》列出了人工智能、尖端工程技术等15种最受关注的科技趋势。

其中，被大家津津乐道的人工智能技术和全息现实技术都榜上有名，无论是当今的科技热点，还是未来科技发展，这些都是绕不开的“主角”，下面一起来了解这些前沿技术的发展现状。

人工智能革命

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生成式AI(Generative AI)

生成型人工智能标志着人工智能的一个转折点。

与以往的人工智能不同，生成式AI可以根据从类似非结构化数据格式中学到的信息，生成新的非结构化内容，如文本、音频、视频、图像、代码、模拟甚至蛋白质序列或消费者旅程。而且，其核心技术——基础模型，可以适应各种任务。

在商业环境中，生成型人工智能不仅可以开启新的用例，还可以加快、扩展或改进现有的用例。生成型人工智能有可能通过促进新产品和收入流的开发，提升客户体验，从而重新定义企业和价值链。然而，其影响最有望体现在提高员工生产力和体验方面。

OpenAI、谷歌、微软、Facebook、Salesforce、IBM等都在大力投资于大型语言模型技术LLM的研发，推动模型的不断创新和改进。

OpenAI

美国人工智能公司 OpenAI团队最新的成果 GPT-4 Turbo，后者不仅更快、有更长的上下文、而且还更好控制。

OpenAI 还推出了「GPTs」——让人们能用自然语言构建定制化 GPT，还可以把 GPT 上传到即将发布的「GPT Store」。这样来看，OpenAI俨然已经开始构建起一个看起来相当宏伟的人工智能生态了。

谷歌

近日，Google在其开发者大会I/O 2023上宣布了一系列新的AI产品和功能，其中最引人注目的是将AI生成技术引入广告领域，为广告制作带来了新的可能性。

Google Performance Max是Google可以根据广告主提供的广告目标、预算、行业、受众等信息，自动生成广告的标题、描述和相关图像，以及匹配最合适的广告形式和投放渠道。

广告主可以在Performance Max的界面上预览和编辑生成的广告创意，或者直接发布到Google的搜索、视频、图片、地图、社交等平台上。

Google在AI领域的一些最新进展和成果，包括：

在搜索方面，Google推出了基于生成式AI的“帮我写”功能，可以根据用户的输入生成完整的邮件草稿，提高了用户的写作效率和质量。

在地图方面，Google推出了基于生成式AI的“沉浸式视图”功能，可以让用户在规划路线时预览全景的三维地图，提升了用户的导航体验和安全性。

在办公方面，Google推出了基于生成式AI的“智能表格”功能，可以根据用户的数据和需求生成图表、报告和建议，提高了用户的数据分析和决策能力。

在硬件方面，Google推出了基于Tensor G2芯片的Pixel Fold、Pixel Tablet和Pixel 7A等新设备，展示了Google在AI和移动计算的融合和领先。

三星

三星推出具有语言、代码和图像功能的生成式人工智能 "Gauss"。

Gauss 由三个关键模型组成：三星高斯语言(Samsung Gauss Language)、三星高斯代码(Samsung Gauss Code)和三星高斯图像(Samsung Gauss Image)。

Gauss Language 是一个生成语言模型，旨在提高任务效率，包括撰写电子邮件、总结文档和翻译内容。当集成到三星产品中时，它还能支持更智能的设备控制。

Gauss 代码及其名为code.i的编码助手支持内部软件开发，它允许开发人员通过一个提供代码描述和测试生成等功能的界面方便快捷地编码。

Gauss 图像是一个生成图像模型，可以生成和编辑图像，并进行样式更改、添加和低分辨率到高分辨率的转换。

在这个初期阶段，我们看到许多行业的公司主要将生成型人工智能作为一种辅助技术，用于创建初稿、生成假设或协助专家更快、更好地完成任务。

当然也需要专家检查输出，特别是对于产生虚幻内容(应用程序产生的不准确内容)和知识产权(IP)问题。在高风险的应用中，让生成型人工智能基于应用从辅助逐渐过渡到完全自动化可能还需要一段时间。

Gartner对于未来生成式AI的预测是，到2026年，超过80%的企业都会接入生成式AI

或大模型，然而这一比例在2023年初还不到5%。所以，AI不仅会是2023年到2024年的主题词，它更将是未来十年都绕不开的话题。

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应用型人工智能(Applied AI)

通过机器学习、计算机视觉和自然语言处理等人工智能技术，各行各业的企业可以利用数据并得出洞见，实现自动化流程、增强能力，并做出更明智的决策。

麦肯锡全球AI状况年度调查显示，组织中采用人工智能的比例从2017年的20%翻倍至2022年的50%。而且，2022年的调查还表明，采用人工智能可能带来显著的财务效益：25%的受访者将其公司5%或更多的净利润归功于人工智能。

然而，在企业实现这一技术的全部潜力之前，还需要解决组织、技术、伦理和监管等问题。

人工智能技术正推动人类文明向数智文明形态演进。人工智能将成为数智文明时代的核心生产资料和生产力，深刻变革生产关系，成为未来新型文明形态的新传播主体、场景和范式。

显示技术前沿

全息现实技术

(Immersive-reality technologies)

全息现实技术利用空间计算来解释物理空间，模拟将数据、物体和人物添加到真实世界环境中，并通过增强现实(AR)、虚拟现实(VR)和混合现实(MR)实现在虚拟世界中的交互。

前不久，苹果宣布将于2024年发布Vision Pro AR/VR头显，该头显将配备眼动跟踪、手势识别和无缝滚动等技术。

苹果凭借庞大的人才和资本支持了Vision Pro，并拥有5000多项专利。该公司认为这款头显可能会带来显著优势，并希望在混合现实领域树立新标准。

混合现实将现实世界的元素与虚拟世界的元素结合在一起，已经开始改变我们与技术交互的方式。虚拟和增强现实头显的重大进步为沉浸式和迷人的体验铺平了道路。

随着真实与虚拟之间的界限变得模糊，元宇宙的可能性似乎无穷无尽。社会和创新者有责任抓住这个独特的机会来塑造数字未来，从而突破人类想象力的界限并以前所未有的方式改善我们的日常生活。

数智时代，科技趋势会走向何处?

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全民化生成式AI

回顾2023年，几个有代表性的大会，如世界人工智能大会、中国国际服务贸易交易会，以及刚刚过去的阿里云云栖大会，它们都阐释了一个重要的主题——生成式AI。

“未来生成式人工智能平台的入门门槛会变得非常低，几乎可以为所有人提供‘生成、创造、编写数字内容’的能力。”这是Gartner研究副总裁高挺对于“全民化生成式AI”趋势的解读。

然而，“全民化”的背后不仅需要云计算行业的支持，在大模型遍地开花的时代，“开源”也逐渐成为当下的热议话题。开源的本质是降低大模型开发成本，打开生成式AI技术创新的源头。一些优秀企业将底层的代码能力贡献出来，以免费开源的方式供其他企业进行二次开发，这样一来就极大程度地降低了模型成本，也提高了生成式AI的普及性。

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科技给各行各业提供新的场景、渠道与载体

人工智能技术促使知识生产者与消费者角色之间的关系变得更加扁平化，其不仅改变了信息文本传播的全链条，也颠覆了人类的交往习惯、消费逻辑、工作模式等方方面面，利用海量的信息储备和分散的传播网络，推动多模态内容的创作。

虚拟现实(VR)、大语言模型、算法等技术使得人工智能平台信息分发的脉络与逻辑发生了改变——信息的丰富程度呈指数级增长趋势膨胀，对各种不同用户的可支配注意力资源的配置效率更高，进而更高效地完成用户与信息的精准匹配。