20多年前，导演斯皮尔伯格执导的电影《人工智能》，讲述一个被输入感情程序的机器人男孩寻找养母的故事，为了缩短机器人与人类的差距而奋斗。
如今，这部电影中被定义为“科幻”的人工智能（AI）成为实实在在的科技力量，其惊艳之处带来了无尽的遐想，好比最新行业焦点——文生视频模型Sora。
3月18日，通用人工智能创业公司月之暗面宣布在大模型长上下文窗口技术上取得新的突破，Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，并于即日起开启产品“内测”。
在人工智能技术这波浪潮中，业内专家表示，大模型的推动下，软件产品智能化程度将越来越高。同时，2024年是通过应用赋能实体经济的一年，并会形成“头部基础大模型屹立+垂域大模型百花齐放”的局面。
随着“人工智能+”的来临，有观点认为，有利于促进AI技术与传统产业的深度融合。当然，如今人工智能的发展不能是技术上的“空中楼阁”，在应用场景落地生根的同时，也要注意保护数据安全与隐私。
对于Sora引发的一连串思考，万兴科技副总裁朱伟接受环球网财经记者采访时表示，视频是如今信息交互中密集度最高的一种方式。视频交互的时代，AI技术经历从最早的文生文字，到文生图片，到文生视频的变迁，通过Sora实现快速产出视频，对信息传递能够产生很大程度的提效。
“与以往依靠概率编排的AIGC模型不同，Sora几乎拥有了对物理世界的真实理解。”飞天云动董事长兼CEO汪磊指出，Sora的出现，也再次证明AGI相对“窄AI”的代际优越性。它代表着AI技术在视频生成领域的重大突破，将极大地改变视频创作市场的格局。而在元宇宙这个复杂生态系统里面，需要大量UGC内容来丰富生活及应用场景，而Sora则是一个全新的创作工具。
人工智能，如今进入了“加速成熟期”。作为产业科技化发展的核心，人工智能为各行各业创造新的发展生态。政策端，今年政府工作报告中指出，深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能+”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。
“人工智能+”被提上日程，给传统行业持续发展注入了强心剂。天使投资人、资深人工智能专家郭涛表示，“人工智能+”行动实施，首先将促进人工智能技术与传统产业深度融合，推动产业升级和转型；其次将激发新的经济增长点，创造新的就业机会；再次将加速科技创新，推动人工智能技术在更多领域的应用；最后帮助解决社会问题，如通过智能医疗提高医疗服务质量，通过智能交通减少拥堵和事故等。
而论及人工智能应用不断深化时刻，2023年是人工智能重大变革的一年，科技圈无人不讨论大模型。至于如何重塑产业生态，浪潮通软平台软件与技术研究院总经理周祥国指出，大模型重塑了软件，推动了软件在开发、交互、运行、运维模式上的变革，软件产品的智能化程度随之越来越高。
其中，开发方面，基于大模型，能实现代码自动补全、解释代码并优化、生成单元测试用例、回答编码问题等一系列能力；交互方面，大模型驱动软件交互模式从菜单驱动的GUI发展到对话驱动的CUI，开启了软件智能对话时代；运行方面，随着大模型与企业应用的融合梯次深化，软件产品从嵌入智能发展到原生智能，基于思维链编排的自主智能体成为未来软件架构的重要发展趋势；运维方面，大模型为企业IT管理打造了智能化的自动驾驶系统。
在助力新兴产业发展上，以元宇宙为例，人工智能是其中不可或缺的一部分。在汪磊看来，AI技术可以帮助创建更逼真、更互动的虚拟环境，让用户感受到更加沉浸式的体验。不仅如此，通过自然语言处理和图像识别技术，人工智能可实现与用户的自然交互，使用户在元宇宙中的体验更加自然和流畅。
人工智能赋能千行百业，同时其成为了解锁新质生产力的核心力量。
麦肯锡的一份全球人工智能调研显示，预计到2030年，人工智能将为中国的关键产业带来巨大增长机会，特别是在汽车、交通运输和物流、制造业、医疗保健及生命科学等行业。在这些行业，一系列人工智能用例每年可创造超过6000亿美元的经济价值。
朱伟表示，目前，国内外AI技术发展处在从技术迭代到应用落地的过渡阶段。从技术层面来看，国内AI技术在深度学习、计算机视觉、语音识别等核心技术方面取得了重要突破，并在AI芯片、知识图谱、脑机接口等领域逐步取得进展，有力支撑AI技术在各个领域的广泛应用。应用领域方面，电商、营销、智能制造、智慧金融、智慧医疗、智慧城市等领域，AI技术都得到了广泛应用。
此外，年初，钉钉联合IDC发布的《2024 AIGC应用层十大趋势白皮书》中提到，大模型所具备的强大通用智能，正在显现巨大的行业变革力，使AIGC在不同的应用领域体现出“力量倍增”效应。
“当前，国内AI整体的竞争已经进入了一个更加成熟和专业化的阶段，各家都在持续发力，致力于提升自身核心竞争力，在AI浪潮中存活的更久。”周祥国指出，国内的AI将在应用层面持续深化，尤其是大模型方面，2024年是大模型应用元年，通过应用赋能实体经济的一年，大模型的发展将从基础建设转向应用，形成“头部基础大模型屹立+垂域大模型百花齐放”的局面。
在人工智能落地生长的同时，站在企业侧，仍然面临很多难点和挑战。对于大模型来说，周祥国认为，一是成本，如何把控大模型的投入产出，实现降本增效是未来在企业软件中应用所要持续推进的方向；二是适用性是关键，知识是核心。大模型是花拳绣腿还是真才实学，如何利用大模型的能力做出符合企业需求的应用，核心要看企业的“知识”；三是数据准确性、可信性，保证数据、知识来源的正确性是前提，大模型输出信息内容的可信、准确是根本目标；四是生态，企业应用环境复杂，涉及多厂商软件，大模型和软件的融合需要协同厂商建立生态，丰富大模型应用插件库；五是隐私安全，大模型的研发和应用过程中，存在数据泄露和安全风险，特别是调用一些大模型公网API服务时，数据安全问题更为突出。
其中，在保护数据安全和隐私上，社科院副研究员王鹏指出，需要建立完善的数据保护制度，明确数据的采集、存储、处理和传输规范，加强对数据安全的监管和处罚力度。同时，还需要推广使用加密技术、匿名化技术等来保护用户隐私，且增强公众的数据安全意识和隐私保护意识也至关重要。
除了数据安全和隐私挑战外，王鹏提到，AI的发展还面临着其他诸多挑战，包括如何确保AI算法的公平性和透明度是一个重要问题，需要建立算法审核和监管机制，避免算法歧视和偏见。同时，平衡AI技术的发展与人类社会的伦理道德关系是一个亟待解决的问题，应深入研究AI技术的伦理影响，制定相应的伦理规范和指导原则。此外，如何应对AI可能带来的就业结构变革等问题，则要认真思考和探索解决方案。
至于其他方面，汪磊指出，跨领域合作与人才培养也是推动AI落地生长的关键因素。不同领域之间的合作可以促进AI技术的创新和应用，而专业的人才培养则为AI技术的持续发展提供了有力支持。
