准确率高达90%！新型人工智能模型可以快速检测出癌症线索：只需几秒钟即可解决任务【附人工智能技术赛道观察图谱】

哥德堡大学的研究人员创建了一种通过糖分析来增强癌症检测能力的人工智能模型。该人工智能模型在识别异常的速度和准确性方面优于现有的半手动技术。

质谱法可用于测量聚糖，即我们细胞中的糖分子结构。然而，质谱仪测量的数据必须由人工仔细分析，才能从聚糖碎片中找出结构。这个过程对于每个样本来说可能需要几个小时到几天的时间。因此，当需要分析大量样本时，该过程就成为聚糖分析(例如用于癌症检测)的瓶颈。哥德堡大学的研究人员开发了一种人工智能模型来自动化这项检测工作。该人工智能模型名为Candycrunch，每次测试只需几秒钟即可解决该任务。研究结果发表在《自然方法》杂志的一篇科学文章中。

哥德堡大学生物信息学副高级讲师Daniel Bojar说：“通过训练，Candycrunch能够在90%的情况下计算出样本中的精确糖结构。”

这意味着AI模型很快就能达到与其他生物序列(如DNA、RNA或蛋白质)测序相同的准确度。由于AI模型的答案如此快速和准确，它可以加速发现基于糖的生物标记物，用于癌症的诊断和预后。人工智能模型 Candycrunch 还能够识别由于浓度低而经常被人类分析忽略的结构。因此，该模型可以帮助研究人员找到新的基于聚糖的生物标记。

图片来源：伦德伯格研究基金会/马格努斯·戈坦德

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。

研究人员开发出人工智能模型，通过糖分析闪电般快速检测出癌症线索。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。

宏观市场观察

——生成式AI行业发展经历

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。

——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%。

——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。

——中国市场生成式AI商业模式尚在探索中

目前，大部分中国市场的生成式AI创业公司刚刚完成标准化产品输出，开始进入初级商业化探索阶段，市场上主流的商业模式包括云资源售卖、模型API调用、SaaS收费、素材收费等。

由于国内企业对软件的付费意愿不高、市场有待进一步培育，以及企业对SaaS部署方式存在数据安全方面的顾虑，大规模应用生成式AI的商业模式仍有待探索。

——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。

——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。

——中国生成式AI行业竞争派系

当前，我国的AIGC行业可划分为基础设施层、模型层及应用层三个层级结构。AIGC行业的头部上市公司主要有百度、科大讯飞、腾讯等;未上市的AIGC产业领先公司有抖音集团、华为、小冰、启元世界、创新奇智、影谱科技、拓尔思、云舶科技、联汇科技、一览科技、视拓云、智源研究院、出门问问、无界AI等。

——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。

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。

前瞻经济学人APP资讯组

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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