人工智能产业界需要依靠数据驱动算法，再通过模型反哺数据的正循环模式

研究报告节选:

最近几年来，AI 产业的技术演进路线主要呈现如下特征：底层模块性能的不断提升，注重模型的泛化能力，从而帮助 AI 算法的通用性优化，并反哺数据收集。AI 技术的持续发展依靠底层算法的突破，这同时需要以算力为核心的基础能力建设以及有大数据支撑进行知识和经验学习的环境。大模型在产业内的快速流行，大模型+小模型的运作模式，以及芯片、算力基础设施等底层环节能力的不断改善，以及由此带来的应用场景类别、场景深度的持续提升，并最终带来产业基础能力、应用场景之间的不断相互促进，并在正向循环逻辑下，驱动全球 AI 产业发展不断提速。