1、“AI”力觉醒从人工“智障”到人工“智能”2025.02 140104人工智能发展历程05全球AI大模型PKAI大模型在企业层面应用及未来发展趋势0203DeepSeek目录CONTENTSAI工具使用案例人工智能发展历程萌芽期(1950-1980)早期探索阶段l 1950年，艾伦图灵提出“图灵测试”，探讨及判断机器是否能思考问题，具备智能l 1956年，达特茅斯会议首次提出“人工智能”概念，标志着AI学科诞生1960年，人工智能开始应用在军事领域，如无人机发展期（1980-2006）专家系统、机器学习阶段l 专家系统成为人工智能发展的第一个阶段，解决了知识工程的瓶颈l 机器学习逐渐崭露头角，

2、通过从数据中自动提取特征改进模型性能l 2006年，深度学习概念正式提出，开启了深度学习在学术、工业界的浪潮，推动了人工智能技术的快速发展。突破及爆发期（2006-至今）深度学习及大模型时代阶段l 2010年后，深度学习成为人工智能领域的热点，推动了语音识别、图像分类等技术的突破l 2020年，OpenAI发布GPT-3，标志着大模型进入规模化应用阶段l 大模型技术被认为是通用人工智能的核心引擎，推动了从感知智能向认知智能的转变人工智能发展历程人工智能（AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学人工智能发展历程人工智能技术经过70年的发展已经进入

3、成熟期，即将进入大规模应用落地阶段人工智能技术架构演变第一阶段AI主要以逻辑推理为主，聚焦决策和认知；第二阶段注重概率统计建模、学习和计算，聚焦感知、认知和决策；第三阶段聚焦学习阶段，注重大模型建设，AI能力覆盖学习和执行；第四阶段聚焦执行和社会协作环节，注重人机交互协作，人类对人工智能的反馈训练当下处于第四阶段，这一阶段从2020年开始，代表性事件为GPT-3的发布，突破了以往模型在自然语言处理领域的限制，为语言模型的进一步发展提供了强有力的基础，也为实现智能化的语言交互和人机对话打开了全新的可能性人工智能三要素数据、算力和算法作为人工智能发展的核心三要素已具备基础条件AI能力进化曲线大数据

4、+大算力+通用大模型成为新的发展范式，将推动AI能力提升逼近通用人工智能大模型基本分类大模型按照功能可以分为NLP大模型、CV大模型、科学计算大模型和多模态大模型lNLP（NaturalLanguageProcessing，自然语言处理）大模型：主要用于处理自然语言文本数据，具备强大的语言理解和生存能力，例如OpenAIGPT系列模型lCV（ComputerVision，机器视觉）大模型：主要用于处理图像和视频数据，具备强大的图像识别和视频分析能力，例如腾讯的PCAM大模型l科学计算大模型：主要应用于解决科学领域的计算问题，需要处理大规模数值数据，例如华为的盘古气象模型l多模态大模型：可以同时

5、处理多种类型的模态数据，如文本、图像、语音，实现跨模态搜索和生成任务，例如谷歌的VisionTransformer模型大模型主要特征以Transformer架构为基础的大模型不断取得新突破，进一步确认了人工智能技术发展走向新范式AI大模型AI大模型是人工智能预训练大模型的简称，包含了“预训练”和“大模型”两层含义，二者结合产生了新的人工智能模式，即模型在大规模数据集上完成预训练后，仅需要少量的数据微调甚至无需微调，就能直接支撑各类应用脑力效率飞跃人工智能将推动人类文明生产力的跃迁，标志着人类生存效率出现了第二次脑力效率飞跃元宇宙全球AI大模型PKTransformer架构的出现2017年，Go

6、ogle提出Transformer架构，引入自注意力机制，极大地提升了序列建模的能力，能够更好地处理文本等序列数据，成为后续大模型的基础，如GPT系列。Transformer架构的出现是深度学习领域的一个重要里程碑，它改变了人们对序列数据处理的理解和方法，为大模型的发展提供了强大的技术支持。01GPT系列的崛起2018年，OpenAI发布GPT-1模型，初步展示了基于Transformer架构的语言模型的强大能力。2019年，GPT-2发布，进一步提升了模型性能，在自然语言处理领域取得了显著的进步，能够生成更加自然和连贯的文本。2022年11月，GPT-3.5发布，其强大的语言理解和生成能力引