生成式人工智能正以前所未有的速度重塑我们的世界。从以ChatGPT、DeepSeek为代表的语言生成模型，到以Stable Diffusion、Sora为代表的视觉生成模型，这一技术浪潮正深刻影响自然语言处理、图像与视频生成、多模态交互，以及艺术、经济、法律、工程等多个领域，推动社会加速变革。为聚焦前沿探索与产业落地，中国电子学会将于2025年11月14日至16日在广东深圳举办“生成式人工智能技术研讨会”。会议将汇聚学术界与产业界的顶尖专家，分享最新研究成果与应用实践，探讨基础理论、算法与平台建设，以及在虚拟现实、具身智能和跨学科融合等方向的创新突破。
本次研讨会由中国电子学会虚拟现实分会主任委员、浙江大学周昆教授与哈尔滨工业大学（深圳）智能科学与工程学院院长俞俊教授共同担任主席，预计邀请约国内外知名学者与业界领袖进行主题报告。会议将为人工智能研究者、产业先锋与青年学者搭建高水平交流平台，激发跨界合作，共同推动我国生成式人工智能的持续发展与应用落地。
以下内容为GPT视角对生成式人工智能技术研讨会相关领域的研究解读，仅供参考：
生成式人工智能技术研究现状
一、技术发展现状
多模态融合成为主流
生成式人工智能正从单一文本生成向多模态内容创作扩展。主流工具如OpenAI的GPT系列、百度的文心大模型等，已实现文本、图像、视频、3D模型的全模态覆盖。例如，Meta的“DINOv2”模型实现了文本到3D生成的突破，而OpenAI的CLIP和百度的文心跨模态模型在图像生成、视频理解和语音识别方面取得显著进展。多模态技术通过结合文本、图像、语音、视频等多种输入形式，提升了模型的理解能力和交互效率。
模型架构持续优化
大模型与小模型并行发展：大模型（如GPT-5）在复杂任务中表现卓越，而小模型（如OpenAI与谷歌推出的轻量化模型）通过降低计算成本与能耗，实现了在本地化场景（如工业设备、智能家居）的高效部署。
推理成本大幅下降：部分主流模型系统在2022年11月至2024年10月期间，推理成本降低超过280倍，显著提升了商业化可行性。
逻辑推理与多模态能力增强：模型参数规模持续扩大，架构优化与高质量数据训练共同推动复杂任务处理能力提升。国产模型在语义准确性、画面美学、动态质量等方面表现突出，并能有效解析非文本信息。
开源生态赋能技术创新
开源社区活跃度提升，为技术创新注入持续动力。例如，DeepSeek大模型的开源带动了大模型企业的火热发展，吸引了众多行业模型企业和数据中心咨询机柜租赁等业务。国内外企业纷纷推出开源版本的大模型，如阿里云的Qwen系列、零一万物的Yi系列等，降低了技术门槛，促进了生态构建。
二、应用场景拓展
通用场景广泛应用
智能搜索：AI技术将信息检索从基于关键字的传统搜索转变为以生成答案为核心的新范式，提升了信息获取效率。
内容创作：生成式AI被广泛应用于文本生成、图片生成、视频生成等领域，如百度的“文心一格”可创作接近人类水平的作品。
办公助手：AI助手用户以工作场景为主，高频使用且推荐意愿高，是当前市场的主力军。
垂直领域深化应用
科学研究：华为的盘古气象大模型利用深度神经网络和地球先验知识，实现了高精度的实时气象预测，超越了传统数值预测方法。
教育：华东师范大学的EduChat和北京语言大学的桃李教育大模型，以及学而思的九章大模型（MathGPT）等，展示了AI在辅助教学过程中的重要作用。
工业：中国广核集团的“锦书”核工业语言大模型、中科院大连化物所的化工大模型等，提升了工业领域的智能化水平。
医疗：专用生成模型可辅助医生生成诊断报告，实现医疗影像的智能分析、疾病诊断等。
具身智能成为发展热点
2025年《政府工作报告》中首次提出将具身智能作为未来产业，建立投入增长机制。具身智能产品逐步应用于教育、医疗等线下场景，推动人工智能技术向线下服务拓展。例如，具身智能机器人可通过读取艺术家脑电波信号实时生成艺术作品，或在工业领域优化生产流程、预测设备故障。
三、产业生态构建
产业体系完备
我国已形成覆盖基础层、框架层、模型层、应用层的完整人工智能产业体系，产业链覆盖芯片、算力、数据、平台、应用等各相关环节。截至2025年8月，我国累计有538款生成式人工智能服务完成备案，263款应用或功能完成登记。
专利数量全球领先
我国在全球人工智能技术领域的话语权持续增强。截至2025年4月，我国人工智能专利申请量达157.6万件，占全球申请量的38.58%，位居全球首位。
企业竞争格局多元化
科技巨头主导：百度、阿里、腾讯等企业以“硬件+软件+服务”模式实现差异化竞争。例如，百度的文心大模型不仅提供API服务，还搭建艺术家社区与版权交易平台；腾讯的“混元”模型深度整合至微信、QQ等超级应用，形成用户闭环。
初创企业活跃：聚焦细分场景，如针对游戏开发的3D模型生成工具、面向医疗的诊断报告辅助系统等，年销量增速超60%。
四、政策与伦理治理
政策体系不断完善
顶层设计强化：2025年《政府工作报告》明确提出推进“人工智能+”行动，同年8月，《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》出台，进一步推动人工智能与实体经济深度融合。
专项政策出台：我国陆续发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》《国家人工智能产业综合标准化体系建设指南》《人工智能安全治理框架》等政策文件，为技术健康发展提供了有力制度保障。
伦理规范逐步建立
数据安全与算法透明性：中国发布的《人工智能伦理与安全指南》强调数据安全、算法透明性和公平性。国内AI企业如百度、阿里积极响应政策，推出了一系列符合伦理标准的产品。
国际标准合作：IEEE和ISO正在制定AI技术的国际标准，例如生成式AI模型的可信性评估框架。多国在AI治理领域展开合作，推动AI技术健康发展。
五、未来发展趋势
技术趋势
模型集成催生新型形态：模型集成将推动生成式AI向更复杂、更智能的方向发展。
智能体（Agent）技术拓展边界：智能体技术将拓展AI自主决策与执行能力边界，实现更高效的任务处理。
具身智能带来自然交互体验：具身智能有望带来更自然的人机交互体验，推动AI技术向线下服务拓展。
市场趋势
全球化卡位扩展：中国企业的全球化进程将加速，需构建“技术标准+社区生态+供应链”的三维竞争力。例如，通过并购海外企业获取资质与社区资源，或在“一带一路”国家建立区域服务中心，提供语言适配与文化定制服务。
AI原生应用成为主流：随着生成式AI技术的成熟和普及，AI原生应用将逐渐成为主流，提供更智能化、个性化的用户体验。
伦理与治理趋势
AI伦理成为核心竞争力：行业将建立“AI伦理评估框架”，要求企业公开生成算法与数据来源，保障用户权益。例如，某行业组织推出的“AI生成艺术伦理准则”，已获全球超500家机构签署。
监管体系不断完善：政府将出台更多针对性政策和法规，规范AI技术的研发、应用和管理。例如，加强对AI模型的算法审查和数据安全保护，推动AI技术的标准化和可解释性发展。
生成式人工智能技术研究可以应用在哪些行业或产业领域
一、医疗健康领域
辅助诊断与影像分析
应用场景：生成式AI可分析医学影像（如X光、CT、MRI），自动识别病变特征，辅助医生快速定位病灶。例如，AI模型能检测肺结节、乳腺癌早期征兆，准确率接近或超过人类专家。
典型案例：华为盘古气象大模型虽以气象预测闻名，但其技术框架可迁移至医疗影像分析，通过深度学习优化诊断流程。
药物研发与分子设计
应用场景：AI可模拟分子结构，预测药物与靶点的相互作用，加速新药开发。例如，生成式模型能设计新型蛋白质结构，为罕见病治疗提供方案。
典型案例：DeepMind的AlphaFold已预测数亿种蛋白质结构，为药物研发提供基础数据支持。
个性化健康管理
应用场景：结合患者基因、生活习惯等数据，AI可生成个性化健康建议，如饮食计划、运动方案，甚至预测疾病风险。
典型案例：AI驱动的智能穿戴设备能实时监测心率、血糖等指标，并通过生成式报告提供健康干预建议。
二、金融科技领域
智能投顾与风险管理
应用场景：AI可分析市场数据、用户风险偏好，生成个性化投资组合建议。同时，通过模拟经济场景预测风险，优化资产配置。
典型案例：摩根大通的COiN平台利用AI处理合同文件，将审查时间从数小时缩短至秒级。
反欺诈与合规监测
应用场景：生成式AI可模拟欺诈行为模式，实时监测交易异常，提升金融机构风控能力。
典型案例：PayPal的AI系统通过分析用户行为数据，识别并拦截可疑交易，降低欺诈损失。
客户服务自动化
应用场景：AI客服可生成自然语言回复，处理用户咨询、投诉等，提升服务效率。
典型案例：中国银行推出的“小冰”AI客服，能通过多轮对话解决复杂问题，客户满意度达90%以上。
三、教育领域
个性化学习与辅导
应用场景：AI可分析学生学习数据，生成定制化学习计划，推荐适合的教材和练习题。
典型案例：科大讯飞的“星火”大模型能根据学生答题情况，动态调整教学难度，实现“因材施教”。
智能内容生成与评估
应用场景：AI可自动生成教案、课件、试题等教学材料，同时评估学生作业和考试答案，提供反馈。
典型案例：华东师范大学的EduChat大模型能与学生进行自然语言对话，辅助教师完成课堂互动。
虚拟实验与模拟教学
应用场景：通过生成式AI模拟物理、化学实验场景，降低实验成本，提升安全性。
典型案例：北京语言大学的桃李教育大模型可生成虚拟语言实验室，帮助学生练习口语和听力。
四、制造业领域
智能设计与优化
应用场景：AI可生成产品3D模型，优化设计参数，缩短研发周期。例如，汽车行业利用AI设计车身结构，降低风阻系数。
典型案例：特斯拉的AI设计系统能自动生成多种车型方案，并通过模拟测试选择最优设计。
预测性维护与质量控制
应用场景：AI可分析设备运行数据，预测故障风险，提前安排维护。同时，通过图像识别检测产品缺陷，提升质量。
典型案例：西门子的工业AI平台能实时监测生产线数据，将设备停机时间减少30%。
供应链优化与物流管理
应用场景：AI可模拟供应链场景，优化库存、运输路线，降低物流成本。
典型案例：京东的“天狼”系统利用AI预测商品需求，实现智能补货，库存周转率提升20%。
五、文化娱乐领域
内容创作与分发
应用场景：AI可生成文本、图像、视频、音乐等内容，降低创作门槛。例如，自动生成新闻稿、短视频脚本、游戏角色设计。
典型案例：百度的“文心一格”能根据用户输入生成高质量图片，被广泛应用于广告、设计行业。
虚拟偶像与互动体验
应用场景：AI可驱动虚拟偶像进行直播、演唱，与用户实时互动。
典型案例：A-SOUL虚拟偶像团体通过AI技术实现高精度动作捕捉和语音合成，粉丝数超百万。
游戏开发与叙事设计
应用场景：AI可生成游戏剧情、任务、对话，提升游戏沉浸感。
典型案例：网易的《逆水寒》手游利用AI生成动态剧情，玩家选择影响故事走向。
六、能源与环保领域
智能电网与能源管理
应用场景：AI可预测电力需求，优化发电和输电计划，降低能耗。
典型案例：国家电网的AI调度系统能实时平衡供需，减少弃风弃光现象。
环境监测与污染治理
应用场景：AI可分析卫星、传感器数据，监测空气质量、水质，预测污染扩散路径。
典型案例：阿里巴巴的“ET环境大脑”能实时识别污染源，辅助政府决策。
气候变化模拟与应对
应用场景：AI可模拟气候变化场景，评估减排政策效果，为碳中和提供方案。
典型案例：华为盘古气象大模型能预测极端天气事件，助力防灾减灾。
七、农业领域
精准农业与作物管理
应用场景：AI可分析土壤、气象数据，生成种植建议，优化灌溉、施肥计划。
典型案例：大疆农业无人机利用AI识别作物病虫害，精准喷洒农药，减少用量30%。
农产品质量检测与溯源
应用场景：AI可通过图像识别检测农产品缺陷，同时生成溯源信息，提升消费者信任。
典型案例：京东的“区块链+AI”溯源系统能记录农产品从种植到销售的全过程，防止假冒伪劣。
八、交通与物流领域
自动驾驶与智能交通
应用场景：AI可生成驾驶决策，优化交通信号控制，减少拥堵。
典型案例：特斯拉的Autopilot系统利用AI实现自动变道、泊车，事故率低于人类驾驶。
物流机器人与仓储管理
应用场景：AI可驱动机器人完成货物分拣、搬运，提升仓储效率。
典型案例：亚马逊的Kiva机器人利用AI规划路径，将订单处理时间缩短50%。
九、法律与合规领域
合同审查与法律咨询
应用场景：AI可自动审查合同条款，识别风险点，同时生成法律文书。
典型案例：LegalSifter的AI平台能分析合同语言，提供修改建议，降低法律纠纷风险。
知识产权保护与侵权检测
应用场景：AI可通过图像、文本比对，检测侵权行为，保护原创内容。
典型案例：腾讯的“灵鲲”系统能识别网络盗版内容，协助版权方维权。
十、政府与公共服务领域
智慧城市与公共管理
应用场景：AI可分析城市数据，优化交通、能源、安防等公共服务。
典型案例：杭州的“城市大脑”利用AI实时调度交通信号，将通勤时间缩短15%。
政策模拟与决策支持
应用场景：AI可模拟政策实施效果，为政府决策提供数据支持。
典型案例：新加坡的“虚拟新加坡”项目利用AI模拟城市发展，辅助规划。
生成式人工智能技术领域有哪些知名研究机构或企业品牌
一、知名研究机构
香港生成式AI研究发展中心
成立时间：2023年11月
主导单位：香港科技大学，联合香港大学、中文大学、理工大学、城市大学等五所高校
定位：香港首个聚焦生成式AI的综合性研究机构，致力于突破关键技术瓶颈，为香港参与全球AI竞争提供战略支撑。
核心职能：整合本地高校AI研究资源、促进国际学术交流、孵化商业应用项目，并为政府制定AI政策提供技术支持。
战略目标：2025年前完成1000台高性能GPU算力基础设施，孵化20项商业转化项目，培养500名专业AI研发人才，发布香港首部生成式AI技术白皮书。
艾伦·图灵研究所（The Alan Turing Institute）
总部地点：伦敦大英图书馆
成立时间：2015年（2017年纳入AI职责范围）
定位：英国国家数据科学和人工智能研究所，致力于利用数据科学和AI技术造福公众。
研究重点：
开发新一代多模态AI基础模型，整合语言、视觉和传感器数据，提升情境感知能力。
研究AI在地球系统预测（如天气、海洋、空气质量）中的应用，提高预测速度与精度。
探索AI在北极安全、气候变化监测等领域的潜力，如检测非法捕鱼、污染物倾倒等。
硅谷人工智能研究院（SVAIRI）
总部地点：美国旧金山
创始人：皮埃罗·斯加鲁菲（科技史学者、《硅谷百年史》作者）
定位：监测全球AI发展动态，研究AI与生物科技、虚拟现实、金融科技等领域的交叉影响。
研究重点：定制化模型、低算力AI、多模态技术等发展方向，关注AI功耗高、缺乏自然学习能力等问题。
北京理工大学生成式人工智能设计创新研究中心
隶属：北京理工大学（珠海）大湾区创新研究院
定位：中国最高水平的人工智能与设计学科交叉科研中心和人才培养中心。
研究核心：生成式AI在设计创新领域的前沿技术、应用转化及其社会文化影响。
研究框架：
基础设施：基础算法、3D AIGC、特化模型矩阵等。
产业应用：面向民生、海洋、商业发展、“双碳”及可持续发展等领域。
科研教学：孵化设计驱动型创新企业，实现科研成果转化。
顶层导向：参与国内乃至国际标准竞争。
二、知名企业品牌
OpenAI
成立时间：2015年
代表产品：ChatGPT（基于AI技术驱动的自然语言处理工具，能完成聊天、文字翻译、文案撰写等任务）。
行业地位：全球领先的人工智能企业，ChatGPT是史上用户规模增长极快的消费者应用之一。
DeepSeek
成立时间：2023年
代表产品：DeepSeek-R1（结合自然语言处理、机器学习和大数据分析等技术，提供多语言支持、实时信息检索和复杂问题解答等服务）。
行业地位：国内领先的AI技术解决方案提供商，专注于推动AI从“工具智能”向“认知智能”跨越。
月之暗面（Moonshot AI）
成立时间：2023年4月
代表产品：Kimi AI（全球首个能够处理高达20万汉字输入的智能助手）。
行业地位：专注于通用人工智能研究和应用的高科技企业，旨在成为“中国人自己的OpenAI”。
MiniMax
成立时间：2021年12月
代表产品：Glow（虚拟聊天AI应用）、Inspo（生成式对话AI）、abab6大语言模型（性能接近GPT-4、Claude-3和Gemini-1.5）。
行业地位：通用人工智能科技公司，自主研发不同模态的通用大模型，推出多款AI原生应用。
科大讯飞
成立时间：1999年
代表产品：讯飞输入法、灵犀、录音宝等应用软件。
行业地位：国内人工智能领域领先者，从事智能语音及语言技术、AI技术研究、软件及芯片产品开发等业务。
商汤科技
定位：以“坚持原创，让AI引领人类进步”为使命，打造更具拓展性更普惠的AI软件平台。
代表产品：商汤AI大装置SenseCore（打通算力、算法和平台）、“商汤日日新SenseNova”大模型及研发体系。
行业地位：亚太地区知名的智能视觉和人工智能上市企业，业务涵盖生成式AI、传统AI和智能汽车。
百度AI
成立时间：2013年（成立全球首家深度学习研究院）
代表项目：百度大脑、人工智能助手度秘。
行业地位：国内人工智能技术领先者，提供全球领先的语音、图像、NLP等多项AI技术。
阿里巴巴AI
业务布局：聚焦电商和云计算，为商家、品牌、零售商提供数字化基础设施、物流设施、效率工具及全域营销覆盖。
代表产品：AI驱动的智能客服、推荐系统等。
行业地位：全球科技公司，为企业提供领先的云基础设施和服务，支持数字化转型。
生成式人工智能技术领域有哪些招聘岗位或就业机会
一、技术研发层：AI核心岗位，高薪与高门槛并存
大模型训练工程师
职责：攻克大模型训练中的收敛难题、优化算力成本，精通PyTorch/TensorFlow框架及分布式训练技术。
薪资：年薪30-80万，头部科技企业月薪均值达68,051元。
案例：在智能风控领域，通过调整训练样本权重与学习率策略，可将模型误判率降低25%，为金融机构减少千万级损失。
多模态算法工程师
职责：研发融合图像、文本、语音、传感器数据的跨模态算法，掌握CLIP、Flan-T5等模型。
薪资：年薪35-90万，人形机器人领域月薪普遍超3万元，资深从业者可达4.2万元。
案例：在智慧零售场景中，设计的算法能让自助结账设备同时识别商品图像与消费者语音咨询，结算效率提升40%。
AI芯片设计师
职责：设计适配AI计算的专用芯片架构，需具备Verilog硬件开发能力及深度学习算法算力需求理解。
薪资：年薪40-100万，半导体工艺工程师平均月薪17,685元，较传统通用芯片设计岗位高出20%。
二、应用落地层：连接技术与商业价值的关键纽带
AI产品经理
职责：将行业业务需求转化为可落地的AI产品方案，精准把控技术实现边界。
薪资：平均月薪49,785元，金融科技领域年薪可达38-50万元，远超传统IT行业同岗位。
案例：在工业质检场景中，设计的AI视觉质检产品将零部件缺陷识别率从92%提升至99.5%，大幅减少人工成本。
行业解决方案架构师
职责：为制造、医疗、交通等行业定制专属AI解决方案，需熟悉行业核心系统与AI技术栈。
薪资：年薪40-120万，汽车制造领域焊装车间AI质量监测方案可实时识别焊接缝隙缺陷，使焊接不良率下降30%。
智能系统部署工程师
职责：负责AI系统的部署、运维与本地化优化，掌握Docker/K8s容器化技术、模型轻量化工具。
薪资：年薪20-50万，农业大棚场景中需在本地服务器完成环境监测AI模型的轻量化部署，确保断网时系统仍能自动调控温湿度、光照。
三、跨学科融合领域：“懂技术+通行业”的稀缺人才
AI+生物科技
职责：利用AI加速基因分析、药物设计与蛋白质结构预测，需掌握深度学习算法与生物信息学工具。
薪资：年薪40-100万，靶向药研发领域AI分子对接算法可快速筛选候选药物分子，研发周期缩短40%。
AI+能源工程
职责：设计AI能耗监测系统，实时分析商业楼宇的空调、照明能耗，通过智能调控使能耗降低20%。
薪资：较传统能源工程岗位高30%，人才留存率达85%（高于行业平均70%）。
AI+创意产业
职责：主导AIGC工具开发、虚拟人设计与数字内容生成，需熟练使用Stable Diffusion、Blender、UE5等工具。
薪资：年薪20-60万，游戏与影视行业技术美术师薪资涨幅达25%，头部影视项目AI内容制作负责人薪资突破百万。
四、新兴职业赛道：伦理、合规与跨界需求激增
算法审计员
职责：检测算法中的性别、地域、年龄偏见，优化算法公平性，需精通混淆矩阵、平等机会差异率等评估工具。
薪资：年薪25-70万，欧盟《AI法案》生效后，企业合规需求激增，跨国科技企业全球算法审计负责人薪资已突破百万。
数据隐私合规师
职责：确保AI数据采集、存储、标注、训练全链路符合GDPR、《个人信息保护法》等法规。
薪资：年薪25-60万，医疗AI领域需设计患者数据匿名化方案，智能穿戴设备领域需为运动手环、健康手表设计数据脱敏方案。
机器人算法工程师
职责：负责人形机器人、自动驾驶等领域的算法研发，需掌握运动控制、传感器融合等技术。
薪资：月薪25,786元，五年经验者可达33,665元，人形机器人领域薪资突破31,512元。
主办方
京公网安备 11011202002866号