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2024年人工智能領域十個關鍵技術趨勢預測
近期，2024年世界科技與發展論壇的主題分會“人工智能治理創新：培育科技治理生態，構建國際信任基礎”在北京舉行。在此次會議上，世界機器人合作組織**、中國科學院院士喬紅發布了2024年人工智能（AI）的十個前沿技術趨勢預測。
喬紅表示：“這些趨勢蘊含著巨大的潛力和可能性，它們不僅將極大地提升我們的生活便捷性和效率，還將推動各行業的創新與進步。”他期望此次趨勢發布能夠激發公眾共同思考“如何leader工智能的發展方向，如何促進技術革新與產業升級，以及如何保障人工智能技術的可持續進步”。
以下是這十個前沿技術趨勢的概述：
一、AI共性技術
（一）準確數據應用
面對大量無效數據對計算資源的消耗和對模型訓練的挑戰，準確數據的應用變得尤為重要。準確數據強調數據的質量和相關性，減少對數據量的依賴，提高模型的可靠性。構建多樣化的數據集，為AI技術的發展提供理論支持，同時為解決通用AI的難題開辟新路徑。
（二）人機協同
確保AI輸出與人類價值觀一致，是實現人機協同的關鍵。設計獎勵機制時，除了考慮任務的效率和效果，還需確保行為符合倫理標準。
（三）AI應用邊界與倫理監管
隨著AI系統的合規性、安全性和倫理問題日益凸顯，建立AI監管框架顯得尤為重要。其目的是通過制定標準和規范，確保AI系統遵循原則，減少風險。
（四）模型可解釋性
提高模型的可解釋性，有助于減少資源消耗，增強用戶信任，并促進AI在關鍵領域的應用，如醫療健康領域的AI診斷系統。
二、大規模預訓練模型
（五）規模效應
大規模預訓練模型通過海量參數和數據提高人機交互和推理能力，增強任務的多樣性。規模效應在多個領域得到驗證。
（六）全模態大型模型
全模態大型模型能夠處理和理解多種數據輸入，并生成多種輸出。例如，3D點云數據模態對機器人導航和避障至關重要。
（七）AI驅動的科學研究
利用大模型和生成技術提高科學研究的效率和準確性，科學家可以利用AI進行實時試驗監測和優化。
三、具身智能
（八）具身智能小腦模型
具身智能小腦模型通過集成學習方法，結合機器人結構與環境特性，完成高動態、高頻、魯棒的規劃控制動作。
（九）實體人工智能系統
實體人工智能系統使傳統設備實現更高水平的智能化操作。人形機器人是其終表現，具備多模態感知和理解能力，能在復雜環境中自主決策和行動。
四、生成式人工智能
（十）世界模擬技術
世界模擬技術提供沉浸式**真體驗，應用于教育、娛樂等領域，并用于構建多模態機器人行為數據集，提升機器人設計和訓練能力。
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