AIGC 的快速发展，是 AI 基础技术、算力能力和大数据环境协同演进的综合产物，其核 心驱动力来自 AI 大模型的突破性进展。回顾技术演进路径，人工智能从最初的规则驱动，逐 步发展为以数据驱动的机器学习，再到以神经网络为基础的深度学习阶段，实现了特征学习的 自动化与性能的大幅提升。近年来，随着大语言模型的兴起，AI 在理解与生成方面实现了质 的飞跃，AIGC 应运而生。 其技术进步呈现出 等更“聪明”的模型，不仅实现更高效的理解与生成能力，还具备更强的自主任务执行 与协作能力。迈入“智能体”时代，AIGC 正全面驱动产业形态、内容创作与人机协同的深度 变革。 传统 AI （规则驱动） 机器学习 （数据驱动） 深度学习 （深度特征驱动） 大语言模型 （海量数据 + 超大模型） 技术演进路径图 ����������AIG C 产业发展的现状 04 ���������� 当地营造良好人工智能产业发展环 境；河北、山西、贵州的政策焦点在于算力节点布局、智算中心建设、降低用算成本等算力基 础建设方面；天津、辽宁、山东政策强调攻关芯片 / 操作系统国产化、大模型研发、机器人控 制等工业 AI 核心技术；河南、浙江等地政策倾向于赋能 AIGC 技术的场景应用，强调 AI 覆盖、 制造业智能化改造、中小企业赋能等场景落地。以下统计了 2024 年至今我国各地人工智能领

的格局和发展趋势，使传播媒介呈现出智能化和多元化 的显著特征。在智能化方面，人工智能技术使得传播媒介能够更 加精准地理解和响应用户的需求。智能音箱作为一种新 型的智能传播媒介，融合了语音识别、自然语言处理和 机器学习等人工智能技术，为用户提供了便捷的信息获 取和交互方式。 在传播领域，人工智能在内容创作、分发和交互等 方面发挥着重要作用。智能写作是人工智能在内容创作 领域的典型应用。一些媒体机构利用智能写作技术，快