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文档简介

引言在21世纪的科技浪潮中，人工智能(AI)领域正经历着前所未有的变革与的显著里程碑，无疑是OpenAI公司于2022年11月30日推出的ChatGPT——一能力，迅速在全球范围内引发了轰动，短短两个月内便突破了1亿用户的壮举，不仅彰显了AI技术的巨大潜力，也正式拉开了大模型技术井喷式发展的序幕。(1612年)和滚轮式加法器(1642年)等半自动计算装置的发明，进一步推动(三)网络计算时代的兴起(四)智能计算时代的展望自2020年起，人类社会正式迈入智能计算时代(IT3.0)。在这一阶段，计(一)通用计算装置的萌芽(1946年)他们成功解决了计算的自动化问题，为后续的AI发展奠定了坚实基础。通(二)逻辑推理专家系统的兴起(1990年)进入智能计算发展的第二阶段，逻辑推理专家系统成为主流。以E.A.费根鲍姆(EdwardAlbertFeigenbaum)域内的辅助决策功能。这一阶段的典型成果包括日本的五代机和我国863计划支持的306智能计算机主题项目。尽管专家系统在一定程度上实现了知识的自动化(三)深度学习计算系统的突破(2014年)2014年前后，智能计算迎来了深度学习计算系统的革命性突破。以杰弗(四)大模型计算系统的崛起(2020年)模型对我国劳动力市场潜在影响研究》报告揭示了这一趋势，指出财会、销售、力资源、行政、后勤等，则相对较为安全。这一现象反映了AI技术在替代重复型、视频生成大模型、具身智能以及AI4R(AIforResearch)作为科学发现与启发，多模态大模型成为AI技术的前沿阵地。此类模型通过将视觉、听觉等感系统赋予了更加全面、真实的感知与理解能力，预示着未来AI将更加贴近人类在人工智能的浩瀚星图中，通用人工智能(ArtificialGeneral美国在AI核心能力上长期占据领先地位，中国则处于持续追赶的状态。这文生图、文生视频等)的构建、训练数据的积累以及训练算力的配置上。这种技水平落后2-3代，核心算力芯片的性能亦存在显著差距。这一困境凸显了国产算与英伟达CUDA生态的完备与垄断地位相比，国内智能计算生态显得尤为孱弱。具体表现为研发人员匮乏、开发工具不足、资金投入有限以及AI开发框架的市场渗透率低。TensorFlow和Py当前，中国AI应用主要集中在互联网行业及国防领域，向其他行业的推广面临高成本与门槛。由于各行业间差异显著,AI技术的迁移与应用需要大量定用推广的难度，限制了AI技术在更广泛领域的普及与深化。于当前AI技术的高昂成本及广泛应用的需求，中国亟需探索一条既经济高效又核心议题1:闭源封闭vs.开源开放战略建议确保AI技术的安全可信应用。核心议题2:深耕算法模型vs.强化新型基础设施据枢纽与数据流通基础设施的建设正加速推进。其次，AI大模型作为数据空间核心议题3:虚拟经济VS实体经济GDP中的占比显著下滑，从1950年的28%降至2021年的11%,同时，制造业就量发展道路，充分发挥AI技术的潜力，推动实结语在全球经济格局的深刻变革中，中国正以前所未有的决心和智慧，探

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