《2024年中国认知计算广告发展趋势蓝皮书》由广东省大数据与计算广告工程技术研究中心联合计算广告高校学术联盟和秒针营销研究院共同发布，剖析了计算广告的演进历程、技术架构、知识生产模式以及面临的挑战与未来发展趋势。

追溯了计算广告的概念起源，强调其核心在于实现用户与广告的精准匹配，提升广告效果。技术的演进，计算广告经历了从程序化广告到智能推荐广告，再到认知计算广告的三个发展阶段。程序化广告侧重于自动化交易，智能推荐广告大数据实现精准定向，而认知计算广告则进一步模拟人脑认知过程，提供定制化服务，标志着广告行业向智能化、人性化的转变。

生成式人工智能（AIGC）技术为计算广告带来了革新。AIGC不仅提高了内容创作的效率和多样性，还为个性化和精准定位支持。在广告创意领域，AIGC能够生成文本、图像、音频和视频等多种形式的内容，其应用范围涵盖了广告投放智能、创意生成、文案撰写等多个方面。AIGC还推动了广告代理模式从合约化交易向智能化交易的转变，实现了业务流程的智能化和精准化。

在知识生产方面，认知计算广告范式的综合体系，跨学科融合的重要性。这一范式以人机协同为核心，通过融合生成式AI和认知科学，革新了广告研究方法。认知计算广告的知识生产演进过程体现了从一阶、二阶到三阶知识的转变，其中三阶知识生产大数据和人工智能技术，实现了对既有知识的超越，拓宽了知识的表达边界。

智能体的概念及其在计算广告中的应用。智能体作为一种具有认知能力的系统，能够通过模拟人类思维进行问题解决和创意生产。智能体认知的发展经历了从工具到自主智能体的多个阶段，其在广告创意生成中的应用能够大幅提升创意生产的效率和效果。智能体社交作为智能体间交互的能力，通过协作和竞争，共同优化广告策略和决策过程。

在挑战与对策方面，了认知计算广告面临的多接触点归因效果评估难题、数据偏差与算法偏见问题、隐私保护挑战、高昂算力成本以及跨文化适配困境。针对这些问题，相应的解决策略，如开发多触点归因模型、采用多样化数据源、应用隐私保护技术、优化算法以降低算力需求、加强跨文化团队建设等。

了认知计算广告的六大发展趋势，包括多模态AIGC技术在广告内容创作中的重要性日益凸显、智能体成为人机协作的核心、文本及语音交互成为广告内核、垂类AIGC知识库的基石作用、跨学科融合的必要性以及中国实践的理论体系创新。这些趋势预示着广告行业将朝着更加智能化、个性化和全球化的方向发展。

来源：广东省大数据