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治疗有效率提升至46.5%!AI模型可为癌症患者选择最佳疗法【附人工智能技术赛道观察图谱】

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 研选快讯 • 2024-07-14 09:10:33 来源:前瞻网 E6191G0
100大行业全景图谱

瞻观前沿

来自澳大利亚国立大学、美国国家癌症研究所和Pangea Biomed制药公司的科学家,成功开发出一种人工智能(AI)模型“DeepPT”,可以帮助医生为癌症患者选择最佳疗法。相关研究论文发表于最新一期《自然·癌症》杂志。

“DeepPT”通过预测患者的信使核糖核酸(mRNA)图谱来工作。mRNA对生成蛋白至关重要,也是个性化癌症药物的关键分子信息。研究人员表示,当与另一种名为ENLIGHT的工具相结合时,“DeepPT”可以预测患者对多种类型癌症疗法的反应。研究人员利用16种常见癌症的5500多名患者的数据对“DeepPT”进行了训练,结果显示,治疗有效率从没有使用该模型的33.3%,提高到使用模型后的46.5%。

研究人员表示,“DeepPT”基于他们此前开发的一款对脑肿瘤进行分类的AI工具。这两款AI工具都绘制了患者组织的显微镜照片——组织病理学图像。这些图像减少了处理复杂分子数据的时间延迟。

人工智能(AI)模型

图片来源:摄图网

技术价值观察

人工智能产业链上游为硬件设备和数据设备,其中包括芯片、传感器、大数据、云计算服务等,为人工智能提供数据服务和算力支持;中游是人工智能产业的技术核心,包括通用技术、算法模型、开发平台三个方面,涵盖了机器感知、自然语言理解、机器学习、图谱、基础开源框架等核心技术;下游是人工智能的应用产品和场景,涉及交通、医疗、安防、金融、家居、制造等多个领域。

科学家成功开发出一种AI模型,可以帮助医生为癌症患者选择最佳疗法。因此,从人工智能产业链上看,该技术处于产业链的下游应用层环节。

图表2:人工智能行业产业链

宏观市场观察

——AI大模型是一种新的智能计算范式

超大规模智能模型,简称大模型,是近年兴起的一种新的人工智能计算范式。和传统AI模型相比,大模型的训练使用了更多的数据,具有更好的泛化性,可以应用到更广泛的下游任务中。按照应用场景划分,AI大模型主要包括语言大模型、视觉大模型和多模态大模型等。业界典型的自然语言大模型有GPT-3、源、悟道和文心等。视觉大模型也已广泛应用于自动驾驶、智能安防、医学影像等领域。基于多模态大模型的以文生图技术也迅速发展,AI内容生成(AI Generated Content,AIGC)已成为下一个AI发展的重点领域。

图表5:生成式AI训练大模型汇总

——生成式AI行业发展历程

生成式AI行业的发展经历三大历程,分别是机器学习——深度学习——生成式人工智能,从时间上来看生成式AI的发展可以追述到21世纪初,在21世纪的前二十年,生成式AI主要是依托人工智能发展中两大重要的机器学习发展,分别是机器学习和深度学习。机器学习可以对海量的在线数据进行分析,从输出信息中的出结论;进入第二个十年深度学习阶段,计算基础视觉的实现有助于搜索引擎和自动驾驶车辆对物体的分类和检测,同时它还可支持语音识别,使广泛应用的人工智能语音助手以更自然的方式和用户交互。在经历了前二十年的技术积累后,生成式AI在21世纪第三个十年诞生,由OpenAI开发的GPT-4语言模型,标志着基于语言的人工智能应用程序迈入了崭新的功能阶段。

图表1:生成式AI行业发展历程

——全球生成式AI行业市场规模

随着ChatGPT的火爆出圈,生成式AI成为各行各业关注和热议的话题。全球科技巨头和AI厂商纷纷下场,唯恐错过此番科技盛宴。行业翘楚和媒体将生成式AI浪潮类比昔日的移动互联网机遇,认为它将对全球经济和各个行业带来深远影响,企业也将迎来重大变革机遇,同时,根据Bloomberg Intelligence披露的数据,2023年全球生成式AI市场整体规模约为670亿美元,预计2029年及2032年将分别达到7280亿美元和1.3万亿美元,2022-2032年复合增长率高达42%。

图表5:2020-2032年全球生成式AI应用规模及预测(单位:亿美元)

——全球生成式AI行业竞争格局

目前,在生成式AI这条细分赛道,全球已经诞生了13家独角兽公司(估值达到10亿美元以上),其中Open AI的估值及融资额排名第一,其估值将达到800亿美元。2023年以来新增的5家AI独角兽中,包括Cohere和Runway两家新晋生成式AI独角兽。这13家生成式AI公司成为独角兽的平均时间仅为3.6年,过去企业成为独角兽的平时时间需要7年,从时间上来说几乎缩短了一半。

图表3:2023年全球生成式AI行业独角兽公司估值排行(单位:亿美元)

——中国人工智能和生成式人工智能市场IT支出情况

中央企业要“开展AI+专项行动,强化需求牵引,加快重点行业赋能,构建一批产业多模态优质数据集,打造从基础设施、算法工具、智能平台到解决方案的大模型赋能产业生态。”中央企业正加快布局人工智能发展,推动人工智能多领域跨界融合应用。

就人工智能支出而言,中国将继续引领亚太地区人工智能市场发展,占亚太地区人工智能总支出的五成,预计到2027年中国人工智能总投资规模将突破400亿美元,年复合增长率为25.6%。中国正在致力于推动人工智能的进步与发展,逐步成为全球人工智能强国。

图表4:2022-2027年中国人工智能和生成式人工智能市场IT支出(单位:亿美元)

——2023年中国生成式AI市场规模约为14.4万亿元

2023年以来,由ChatGPT掀起的人工智能热潮席卷全球,带动AI产业取得了空前发展。其中,生成式AI(也称AIGC)这一分支备受投资者和科技巨头青睐,各类AIGC大模型纷纷面世,收获了数亿级以上的用户量,其影响力、应用范围和迭代速度尤为令人瞩目。因此,2023年被业界内外誉为“生成式AI元年”。

据工信部测算数据,2023年我国生成式AI的市场规模约为14.4万亿元;同时,预计到2035年将突破30万亿元,在全球总市场规模中占比超过35%,成为全球AI产业链的重要一环。

图表2:2023年中国生成式AI市场规模分析(单位:万亿元)

——中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个

生成式人工智能的快速发展对算力提出了更高、更迫切的需求,全国一体化算力体系建设的必要性愈益突出。截至2024年3月,中国10亿参数规模以上大模型数量已超100个,行业大模型深度赋能电子信息、医疗、交通等领域,形成上百种应用模式,赋能千行百业。

图表3:2019-2024年中国10亿参数规模以上大模型数量(单位:个)

——大模型的应用已经不局限于NLP(自然语言处理) 领域

目前大模型的应用已经不局限于NLP(自然语言处理)领域,包括图片、语音、视频、代码等多种模态的应用开始涌现,而大模型、生成算法与多模态等底层技术的突破成为了生成式AI的质变的关键。一方面,目前大模型可以广泛适用于各类下游任务,当前已经成为了生成式AI的底层框架。许多跨领域的AI应用均是构建于大模型之上,能够解决多任务、多场景、多功能需求,支撑各种模态的生成;另一方面,包括生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、扩散模型(DiffusionModel)、神经辐射场(Nerf)等快速涌现的生成算法,以大模型为基础,能够创造出文字、图片、语音、视频、代码等各种模态的内容,而基于此之上的多模态应用开始涌现。此外,超级深度学习近年来的快速发展带来了深度神经网络技术在大模型和多模态两个方向上的不断突破,并为AIGC技术能力的升级提供了强力的支撑和全新的可能性。

图表5:生成式AI应用与多模态模型

——生成式AI行业发展前景预测

根据中国工信部对中国生成式AI市场规模的预测,2035年将突破30万亿元。2023-2035年年均复合增长率约为7.7%,由此推算得出,预计2029年中国生成式AI市场规模约为22万亿元。

图表14:2024-2029年中国生成式AI行业市场规模预测(单位:万亿元)

中国人工智能技术赛道热力图

中国人工智能技术赛道热力图

根据前瞻产业热力图显示,与人工智能关键技术强关联的城市集群主要集中在华南和西北地区,并且以广东、陕西省为重点发展区域,未来布局人工智能技术及其他相关技术的发展路径,极大可能性在于华南、西北地区优先导入,其中可重点关注广东省广州市天河区、广东省深圳市福田区及陕西省西安市雁塔区所处的人工智能相关企业,以及该地方对于人工智能产业发展投资环境、供给市场的潜力空间。

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更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国人工智能行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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