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05-05 娱乐新闻

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人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,具有溢出带动性很强的“头雁”效应,是培育和发展新质生产力的重要引擎。我国高度重视人工智能发展,2024年,“人工智能+”首次被写入《政府工作报告》,2024年12月召开的中央经济工作会议强调,开展“人工智能+”行动,培育未来产业。今年4月25日,习近平总书记在中共中央政治局第二十次集体学习时强调,全面推进人工智能科技创新、产业发展和赋能应用。在技术创新与商业应用驱动下,人工智能产业规模持续增长,行业进入高速发展期。

人工智能引领技术创新和产业变革

人工智能是指模拟、延伸和扩展人类智能的一类技术,旨在使机器能够执行需要人类智能的任务,其发展需要数据、算法和算力等要素支撑。从初期探索到成为新一轮科技革命和产业变革的引领性技术,人工智能发展经历了“两落三起”。

20世纪50年代至70年代,是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面,即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务,初步展示出人工智能的潜力。然而,由于计算能力及算法的局限性,早期人工智能技术难以应对复杂问题,70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代,“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用,但由于依赖人工编写规则,可扩展性较差,加之计算资源有限,人工智能未能进一步发展,直到90年代初,人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪,得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升,人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向,在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展,尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军,展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段,人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用,并不断推动相关技术创新和产业变革。

2020年,大规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处理器)与TPU(张量处理器)等高性能计算芯片进步、云计算与分布式计算架构发展,以及互联网和移动互联网发展积累的海量数据,使得训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展了人工智能的能力边界,这些大模型具有千亿级参数,通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能,能够完成高质量的自然语言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任务。此外,具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界,使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行,利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律,进行自我训练和迭代升级,实现智能水平快速进化。

人工智能未来的发展方向是通用人工智能,不仅需要强大的计算能力,还要具备持续学习、适应环境、理解复杂情境等能力,这些能力往往难以通过简单增加算力资源来实现。未来人工智能的发展,一方面可能像DeepSeek那样,从外延式发展转向集约化、系统优化的内涵式发展;另一方面可能拓展类脑计算,采用与人脑一样的存算一体模拟计算方式,颠覆硬件与软件分离的传统计算模式,追求高算效和高能效。

人工智能技术不断创新突破,正深度嵌入信息技术、生物科技、材料科学等多个领域,算力基础设施、数据、模型、应用等产业链各个环节多种业态蓬勃发展。同时,人工智能加快赋能传统行业智能化转型升级,不断孕育新的产业。人工智能成为推动科技进步、产业升级和经济发展的关键力量,美国、欧洲等国家和地区将其作为提升核心竞争力的重要抓手,纷纷加大投入推动人工智能产业发展。

人工智能产业形态初步形成

在不断的探索和实践中,人工智能技术实现跨越式提升,应用价值得到企业的广泛认同,初步形成了较为完整的产业形态。整体上看,人工智能产业可分为核心产业和融合应用产业。核心产业主要涉及人工智能软件算法、硬件产品、解决方案和平台服务等方面,例如GPU芯片、服务器、数据中心、云计算服务、模型软件等。融合应用产业是指将人工智能技术应用到传统产业中,推动产业智能化转型,形成智能制造、智能网联汽车、智能安防等万亿元级产业。人工智能核心产业和融合应用产业相互促进、共同发展,推动形成相对完整的产业体系,技术创新不断涌现、产业投资持续扩大、应用场景日益丰富。

从全球来看,美国在人工智能领域起步较早,人才、技术等方面均有较大优势,处于国际领先地位并形成了独特的发展路径。美国人工智能产业发展以技术创新为引领,按照“通用基础模型—行业垂直模型”的扩展逻辑,优先研发高性能通用大模型,再逐步向垂直领域渗透,形成“自上而下”的发展路径。利用技术和资本方面的优势,企业倾向于集中资源打造高性能通用模型,例如美国OpenAI公司的GPT-4、谷歌公司的Gemini等,然后通过开放API接口吸引开发者构建垂直应用。最典型的就是微软将ChatGPT嵌入Office套件,快速在全球范围内推广。这种模式既能快速占领市场,又能通过数据反哺优化模型性能,形成“赢者通吃”局面,欲将其他竞争者拒之门外,或者成为其产业生态的一部分。美国人工智能发展路径本质上是“技术优势—市场扩张—生态垄断”的正向循环,其核心在于通过基础研究积累与技术开源降低行业门槛,再以通用模型为枢纽构建跨领域应用生态,在技术标准与商业模式方面提升全球影响力。

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