《藍(lán)皮書》旨在為政府部門政策制定、企業(yè)戰(zhàn)略決策提供科學(xué)參考，同時幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的深遠(yuǎn)影響，推動我國在人工智能時代的創(chuàng)新突破與高質(zhì)量發(fā)展。
引言：化視野看人工智能
人工智能的起源與范式演進(jìn)：從1956年達(dá)特茅斯會議提出“人工智能”概念，歷經(jīng)規(guī)則驅(qū)動、統(tǒng)計學(xué)習(xí)，到如今深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的三個發(fā)展階段。
技術(shù)突破與競爭格局：美國、ZG、歐洲等和地區(qū)在大型模型研發(fā)與政策扶持上展開競爭。
國際合作與治理框架：強(qiáng)調(diào)開放、透明、安全等原則，呼吁建立治理體系。
社會影響與倫理挑戰(zhàn)：AI普及提升生產(chǎn)效率，但也引發(fā)結(jié)構(gòu)性風(fēng)險與倫理問題。
未來方向：可持續(xù)與普惠發(fā)展：需兼顧能源效率與社會公平，探索綠色計算與低資源算法。
第1章 AI大模型：實現(xiàn)通用智能的重要橋梁
國內(nèi)外大模型技術(shù)發(fā)展態(tài)勢：OpenAI、Google、Meta等企業(yè)在大模型領(lǐng)域持續(xù)發(fā)力，ZG科技企業(yè)如百度、阿里、騰訊等也積極參與競爭。
大模型的核心技術(shù)：包括Transformer架構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)范式、交互提示技術(shù)、推理時間擴(kuò)展等。
大模型技術(shù)發(fā)展趨勢展望：多模態(tài)融合、高階推理能力、科學(xué)智能與工業(yè)智能應(yīng)用等。
第2章 AI數(shù)據(jù)：驅(qū)動智能時代的核心引擎
模型突破推動數(shù)據(jù)需求升J：數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量的雙重需求變化。
驅(qū)動因素推動數(shù)據(jù)生產(chǎn)革新：核心技術(shù)突破、數(shù)據(jù)處理流程優(yōu)化、數(shù)據(jù)共享與協(xié)同。
技術(shù)演進(jìn)推動數(shù)據(jù)生態(tài)重構(gòu)：數(shù)據(jù)分工體系日益精細(xì)、數(shù)據(jù)獲取方式越趨便捷、合規(guī)約束意識增強(qiáng)。
競爭推動數(shù)據(jù)戰(zhàn)略迭代：政策博弈、技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)協(xié)同。
第3章 AI算力：支撐智能進(jìn)化的底座
上游：AI算力硬件基礎(chǔ)層：包括芯片、服務(wù)器、存儲設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等。
中游：算力軟件服務(wù)層：數(shù)據(jù)中心與邊緣計算、云計算服務(wù)。
下游：算力應(yīng)用場景層：互聯(lián)網(wǎng)與消費、智能制造、科研與公共服務(wù)、金融與能源等領(lǐng)域。
算力發(fā)展現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)分析：硬件突破、技術(shù)瓶頸、高能耗與碳排放爭議等。
算力發(fā)展趨勢與方向：硬件創(chuàng)新、算法與算力的共生優(yōu)化、綠色算力與可持續(xù)發(fā)展、算力民主化等。
第4章 AI賦能相關(guān)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的典型應(yīng)用場景
AI賦能未來制造業(yè)：智能生產(chǎn)調(diào)度、設(shè)備預(yù)測性維護(hù)、供應(yīng)鏈智能協(xié)同等。
AI賦能未來信息產(chǎn)業(yè)：智能通信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化、AI在量子信息技術(shù)應(yīng)用等。
AI賦能未來材料產(chǎn)業(yè)：新材料研發(fā)加速、生產(chǎn)過程優(yōu)化、性能監(jiān)測與壽命預(yù)測等。
AI賦能未來能源產(chǎn)業(yè)：核能、核聚變、氫能、生物質(zhì)能等領(lǐng)域的應(yīng)用。
AI賦能未來健康產(chǎn)業(yè)：醫(yī)療診斷與影像分析、藥物研發(fā)與臨床試驗、健康管理與慢病防控、準(zhǔn)確醫(yī)療與基因分析等。
AI賦能未來空間產(chǎn)業(yè)：城市空間規(guī)劃、低空經(jīng)濟(jì)、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、機(jī)坪作業(yè)保障等。
AI賦能未來金融服務(wù)業(yè)：智能風(fēng)控、財富管理、金融基礎(chǔ)設(shè)施智能化等。
第5章 AI賦能行業(yè)應(yīng)用案例
制造行業(yè)：自主化制造系統(tǒng)、工業(yè)元宇宙協(xié)同、汽車制造智能化生產(chǎn)等。
信息科技行業(yè)：Synopsys的AI驅(qū)動EDA工具、英偉達(dá)Omniverse工業(yè)元宇宙平臺等。
材料行業(yè)：AI for Science變革新材料研發(fā)范式、人工智能驅(qū)動新材料研發(fā)等。
能源行業(yè)：核安全保障、等離子體控制、氫能重卡油耗優(yōu)化等。
健康醫(yī)療行業(yè)：騰訊覓影數(shù)智醫(yī)療影像平臺、全生命周期健康管理系統(tǒng)等。
空間行業(yè)：虛擬空間智能設(shè)計、商業(yè)航天衛(wèi)星智能化、星載AI賦能應(yīng)急減災(zāi)體系等。
金融行業(yè)：大模型重構(gòu)金融決策鏈、智能保險產(chǎn)品推薦系統(tǒng)、AI投顧決策輔助系統(tǒng)等。
第6章 國內(nèi)外人工智能產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析
人工智能治理困境與監(jiān)管沙盒：探討監(jiān)管難點與沙盒制度。
國內(nèi)人工智能產(chǎn)業(yè)政策及環(huán)境分析：從層面到地方政府的政策布局。
國際人工智能整體產(chǎn)業(yè)政策：美國、歐盟、英國、日本等和地區(qū)的政策動向。
未來政策趨勢：構(gòu)建新型治理體系、制訂綜合性人工智能法、深度參與治理競爭等。
第7章 人工智能治理與倫理
人機(jī)關(guān)系和倫理問題：探討人機(jī)關(guān)系現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢及對生命倫理的影響。
AI數(shù)據(jù)和隱私保護(hù)：分析數(shù)據(jù)隱私侵犯問題成因、對策及未來展望。
AI內(nèi)容安全和虛假信息：生成式AI背景下虛假信息傳播的新特征、危害及治理對策。
AI知識產(chǎn)權(quán)和責(zé)任歸屬：探討AI技術(shù)發(fā)展引發(fā)的知識產(chǎn)權(quán)法律挑戰(zhàn)、保護(hù)框架及責(zé)任歸屬問題。
附件：2025人工智能+行業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書-典型應(yīng)用場景,行業(yè)應(yīng)用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析
