2022 年将是人工智能从技术成熟到深入社会基本面的一年，生成式AI的关键指标及商业应用水平将决定其最终的社会价值。

　　过去几年，人工智能在技术领域取得了阶段性的跨越。包括生成式AI技术（Generative  Artificial  Intelligence）、AI-XR技术、知识图谱和复合人工智能、软件编码等许多方面实现突破，这种突破为商业化奠定基础，越来越多的组织使用人工智能解决方案来创建新产品、改进现有产品并扩大客户群。

　　事实如此，人工智能技术的商业化也正迎来规模效应。据Gartner预测，全球人工智能软件市场将在2022年达到620亿美元，比2021年增长21.3%，商业是人工智能市场增长的主要驱动力之一。Gartner调查数据显示，约48%科技高管表示已部署或正在部署人工智能或机器学习  (ML) 技术；超87%的AI投资者认为，2022年是商业化元年，前期投入的AI资金将在各行业中发挥杠杆作用或指数级增长。

　　吸引诸多人工智能明星企业参与其中。自2018年底，影谱科技首次在中国提出生成式AI技术应用概念，从内容业务出发，已经在商业、文娱、体育等领域取得突破，其生成式AI履约工程化能力达到较高水平，有近百万3D数字商品目录。在国际上，Amazon  Lex、Nuance和IBM等也在努力挖掘生成式AI技术商业潜能。

　　生成式AI是人工智能前沿中最成熟的领域，2022年将是生成式AI从技术成熟到深入社会基本面的元年。影谱科技表示：“生成式AI正在化身为一种推动力和生产力，促使企业主动向AI升级，通过以业务为中心的解决方案来解决重要的业务问题。到2022年，预计生成式AI参与规模将变得更大，更具战略意义，也更涉及业务的关键，即可持续性的规模增长。”

　　生成式AI促使内容创造产业发生范式转变，成为人工智能的基础技术。麻省理工学院技术评论将生成式人工智能描述为过去十年人工智能领域最有前途的进步之一，Gartner则把生成式AI列为最有商业前景的人工智能技术。

　　生成式 AI 是指可以使用现有内容（如文本、音频文件或图像）来创建新的合理内容的程序，例如文本、图像、音频、视频、3D交互内容。其在商业、文娱、体育等领域衍生为一种新的生产力，在增强现实和虚拟现实、数字孪生中也发挥着重要作用，衔接现实世界的数字化。

　　从技术范畴看，生成式 AI 使计算机能够学习与输入相关的底层模式，然后使用它来生成类似内容。其由多种技术组合做到这一点，关键核心技术有生成对抗网络 (GANS)、识别与提取器和变分自动编码器：

　　生成对抗网络（GANs）：GAN使用两个神经网络相互对抗的生成模型，一个生成器、一个鉴别器，它们以相互竞争在两个网络之间找到平衡。生成器网络负责生成类似于源数据的新数据或内容；鉴别器网络负责区分源数据和生成数据，以识别更接近原始数据的数据。这两个神经网络都在交替循环中进行训练，其中生成器不断学习生成更真实的数据，而鉴别器在区分假数据和真实数据方面做得更好。

　　识别与提取器（Transformers）：Transformers被用来理解语言或图像，是数据训练的关键，学习一些分类任务并从海量数据集中抽取关键数据，生成文本或图像。如GPT-3、LaMDA和Wu-Dao，模仿人类认知能力，并差异测量输入数据的重要性均衡，以判断哪些是关键信息。

　　变分自动编码器（VAE）：编码器将输入编码为压缩代码，而解码器从该代码中再现初始信息。如果选择和训练正确，这种压缩表示将输入数据分布存储在更小的维度。

　　生成式AI在差异化市场取得关键进步。“在2022年，CIO还将开始评估AI是否从根本上改变开发人员的生产力，” Everest Group负责人说，这个领域已经研究了很长时间，但最近取得了有意义的进展。

　　值得注意的是，行业关注点是从技术概念到投入企业生产的流转速度。因此，以下五个趋势主导了今年生成式AI的发展方向：

　　视觉生成式AI将成为2022年最受关注的企业级人工智能之一。在Gartner的一项调查中，大部分企业IT管理者认为，计算机视觉特别是服务于生产业务端的应用将是2022年重点投入方向。未来两。