2024年人工智能领域十个关键技术趋势预测

近期，2024年世界科技与发展论坛的主题分会“人工智能治理创新：培育科技治理生态，构建国际信任基础”在北京举行。在此次会议上，世界机器人合作组织**、中国科学院院士乔红发布了2024年人工智能（AI）的十个前沿技术趋势预测。

乔红表示：“这些趋势蕴含着巨大的潜力和可能性，它们不仅将极大地提升我们的生活便捷性和效率，还将推动各行业的创新与进步。”他期望此次趋势发布能够激发公众共同思考“如何leader工智能的发展方向，如何促进技术革新与产业升级，以及如何保障人工智能技术的可持续进步”。

以下是这十个前沿技术趋势的概述：

一、AI共性技术

（一）准确数据应用

面对大量无效数据对计算资源的消耗和对模型训练的挑战，准确数据的应用变得尤为重要。准确数据强调数据的质量和相关性，减少对数据量的依赖，提高模型的可靠性。构建多样化的数据集，为AI技术的发展提供理论支持，同时为解决通用AI的难题开辟新路径。

（二）人机协同

确保AI输出与人类价值观一致，是实现人机协同的关键。设计奖励机制时，除了考虑任务的效率和效果，还需确保行为符合伦理标准。

（三）AI应用边界与伦理监管

随着AI系统的合规性、安全性和伦理问题日益凸显，建立AI监管框架显得尤为重要。其目的是通过制定标准和规范，确保AI系统遵循原则，减少风险。

（四）模型可解释性

提高模型的可解释性，有助于减少资源消耗，增强用户信任，并促进AI在关键领域的应用，如医疗健康领域的AI诊断系统。

二、大规模预训练模型

（五）规模效应

大规模预训练模型通过海量参数和数据提高人机交互和推理能力，增强任务的多样性。规模效应在多个领域得到验证。

（六）全模态大型模型

全模态大型模型能够处理和理解多种数据输入，并生成多种输出。例如，3D点云数据模态对机器人导航和避障至关重要。

（七）AI驱动的科学研究

利用大模型和生成技术提高科学研究的效率和准确性，科学家可以利用AI进行实时试验监测和优化。

三、具身智能

（八）具身智能小脑模型

具身智能小脑模型通过集成学习方法，结合机器人结构与环境特性，完成高动态、高频、鲁棒的规划控制动作。

（九）实体人工智能系统

实体人工智能系统使传统设备实现更高水平的智能化操作。人形机器人是其终表现，具备多模态感知和理解能力，能在复杂环境中自主决策和行动。

四、生成式人工智能

（十）世界模拟技术

世界模拟技术提供沉浸式**真体验，应用于教育、娱乐等领域，并用于构建多模态机器人行为数据集，提升机器人设计和训练能力。