的飞跃，AIGC 应运而生。 其技术进步呈现出“两条主线”：一是大模型多模态融合趋势明显，语言、图像、音频、 视频等模态不断集成，显著拓宽了应用边界；二是生成能力不断提升，推动 AIGC 成为可用、 可部署、可泛化的生产力工具。2023 年起，“生成式 AI”热度迅速攀升，相关搜索量激增， 反映出公众关注度和产业参与度的同步提升。同时，活跃的开源社区和创新生态也为 AIGC 提 供了良好土壤。2024 （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 ���������� 从《新一代人工智能发展规划》到“人工智能 +”行动部署，AIGC 作为大模型应用场景 被多次强调。中央及地方产业政策体系加速形成，各地发布 AI 试验区、算力基础设施支持政策， 鼓励平台建设与产业应用落地。此外，监管探索同步推进。2023 年以来，国家与地方政策相 生态融合”双轨特征，凭借混合专家模型（MoE）与算法优化，仅激活 5% 参 数即可实现等效性能，将训练成本压缩至行业头部模型的十分之一，推理成本更低至同类产品 的三十分之一，使发展中国家能以极低门槛部署先进 AI。其完全开源策略进一步加速技术推 广应用，全球开发者可基于本地需求定制应用，形成“开源即服务”的生态扩散效应。 不仅是技术生态类出海，工具性应用出海也独具中国特色：依托国内技术积淀，通过嫁接