人工智能投资已达到新高，重点是生成式人工智能，但在大多数情况下，该技术尚未实现预期的商业价值。这项研究通过分析各种人工智能创新（其中许多创新正在快速发展），帮助人工智能领导者确定其他值得投资的技术。

需要知道的

生成式人工智能 (GenAI) 已经度过了预期膨胀的高峰期，尽管对其的炒作仍在继续。到 2024 年，基于其他人工智能技术的项目将产生更多价值，无论是独立的还是与 GenAI 结合的，这些项目都有标准化的流程来帮助实施。为了实现最大收益，人工智能领导者应该将未来的系统架构建立在复合人工智能技术的基础上，结合技术成熟度曲线各个阶段的创新方法。


随着人工智能项目的数量和规模不断增加，二阶效应开始发挥作用。因此，人们越来越关注治理、风险、所有权、安全和减轻技术债务。这些因素正在国家、企业、团队和个人从业者层面得到解决，但即使法规已达到高级阶段，也远未成熟。
Gartner 2024 年人工智能技术成熟度曲线概览

# 一、引言
随着全球范围内对人工智能（AI）的投资达到前所未有的高度，各行业都在探索如何利用这项技术来创造更大的商业价值。然而，当前大多数情况下，生成式人工智能（Generative AI, GenAI）尚未完全实现其预期的价值。为了帮助企业更好地识别并投资于具有潜力的人工智能技术，Gartner 发布了 2024 年人工智能技术成熟度曲线报告，深入分析了一系列前沿技术和趋势，并为人工智能领域的领导者提供了宝贵的指导。

# 二、重要概念解析

## 1. 生成式人工智能 (GenAI)
生成式人工智能是指能够根据输入的信息自动生成新内容或数据的人工智能技术。虽然 GenAI 已度过预期膨胀的高峰期，但其热度依旧不减。未来几年内，基于其他人工智能技术的项目可能会产生更多的商业价值。因此，人工智能领导者应考虑将未来的系统架构建立在复合人工智能技术之上，以实现最大化的收益。

## 2. 复合人工智能 (Composite AI)
复合人工智能是一种集成了多种人工智能模型和技术的解决方案，可以实现更复杂的功能和服务。这类技术处于创新触发阶段，反映了业界对超越单一模型输出的需求，进而推进过程自动化和决策智能化的发展。

## 3. 负责人工智能 (Responsible AI)
负责人工智能强调的是确保人工智能系统的可靠性和安全性。随着企业及个人越来越多地采用人工智能技术，对于治理、风险管理和技术债务的关注也在增加。这一概念正处于期望膨胀的顶峰，表明人们对于如何在快速发展的技术环境中确保合规性和伦理标准持有高度关注。

## 4. 合成数据 (Synthetic Data)
合成数据是指通过算法生成的数据，用于训练机器学习模型等场景。尽管该技术仍有一定的发展动力，但由于其实现程度各异且常常被错误使用或对商业价值有过高的期望，因此它即将离开期望膨胀的顶峰或已进入幻觉破灭的低谷。

## 5. 边缘人工智能 (Edge AI)
边缘人工智能指的是将人工智能计算能力部署在设备端而非云端，以减少延迟并提高数据隐私保护水平。尽管边缘人工智能在过去一年中有所退步，但仍是一项值得关注的技术。

## 6. 云人工智能服务 (Cloud AI Services)
由于大量基于 GenAI 的云人工智能服务涌入市场，云人工智能服务在成熟度曲线上有所后退。服务提供商和终端用户面临的问题包括服务容量不足、可靠性差、模型更新频率低以及成本波动等，这些问题可能被认为是成长的烦恼。

# 三、技术发展趋势

1. 复合人工智能：随着人工智能项目数量和规模的增长，单一模型的局限性逐渐显现，因此将多种人工智能技术进行组合的复合人工智能成为新的发展方向。

2. 负责人工智能：随着人工智能应用范围的扩大，如何确保技术的安全性和可靠性变得尤为重要，这推动了负责人工智能概念的兴起和发展。

3. 边缘人工智能：为了满足实时处理和数据隐私保护的需求，边缘人工智能的应用将更加广泛。

4. 合成数据：虽然合成数据技术目前面临着一定的挑战，但随着技术的不断进步，其在未来仍有巨大的潜力。

5. 云人工智能服务：尽管目前存在一些问题，但云人工智能服务依然是一个极具活力的领域，预计随着时间的推移，这些问题将会得到解决。

# 四、结论
Gartner 发布的 2024 年人工智能技术成熟度曲线不仅揭示了当前人工智能领域的现状，还指出了未来发展的方向。通过对各种创新技术的分析，报告为企业提供了明确的指导，帮助它们更好地理解哪些技术值得投资，以及如何构建未来的人工智能生态系统。随着人工智能技术的不断发展，人工智能领导者必须保持敏锐的洞察力，以便及时抓住机会，应对挑战，推动人工智能技术向前发展。