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理特咨询（ADL）：2025人工智能驱动的研究、开发与创新突破的新时代研究报告（中译版）（80页）.pdf

上传人： 白**** 编号：599745 2025-02-06 80页 15.13MB

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1、 EUREKA!ON STEROIDSAI-driven research,development,and innovation2025“AI will accelerate scientific research far more than we can imagine.”Jolle Barral,Director of Fundamental Research in AI,Google DeepMindBlue Shift /REPORT 0073EUREKA!ON STEROIDSAI-driven research,development,and innovationAuthorsDr

2、.Albert Meige,Director of Blue Shift,Arthur D.LittleZoe Huczok,Project Leader of Blue Shift,Arthur D.LittleArnaud Siraudin,Associate Director,Arthur D.LittleDonatello Fleck,Business Analyst,Arthur D.LittleGeoffroy Barruel,Consultant,Arthur D.LittleContributorsPierre Blouet,Research,Development,and I

3、nnovation Director,GRTgazCarole Caranta,Deputy Director General of Science and Innovation,INRAEPaul-Jol Derian,Group VP Innovation and Sustainable Development,AvrilPhilippe Mauguin,CEO,INRAEJean-Luc Moullet,Chief of Staff,French Minister of Higher Education and ResearchChristophe Perthuisot,Chief Re

4、search&Innovation Officer,Mot HennessyAntoine Petit,President&CEO,CNRSRick Eagar,Partner Emeritus,Arthur D.LittleExpert-in-residenceAnne Bouverot,French Presidents Special Envoy on AICONTENT-CONTENT-CONTENT-CONTENT-5Executive summary 6Preamble 12Chapter 1.The potential of AI in R&D&I 16Chapter 2.How

5、 to ensure success 24Interlude:Focus on data!36Chapter 3.Tools&providers 38Chapter 4.Navigating the future 44Chapter 5.Strategic actions 646Blue Shift /REPORT 007Executive summary Although AI has been used in specific research,development,and innovation(R&D&I)applications for at least a decade,its b

6、een two years since the recent acceleration began,initiated by the availability of more powerful generative AI(GenAI)and large language models(LLMs).While there is a glut of information on potential applications,widespread integration of AI into R&D&I processes is still relatively immature.Applying

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本文主要探讨了人工智能（AI）在研发与创新（R&D&I）中的应用潜力与成功实施的关键因素。文章通过40余次访谈和调查，总结了AI在R&D&I中的各种角色，如知识管理、假设生成和决策辅助，并指出AI模型通常嵌入到系统体系中。文章还强调了确保AI在R&D&I中成功的关键实践，包括采用敏捷方法论、建立强大的数据基础、战略优先级设定、分析权衡、稀缺的数据科学人才管理、IT部门协调、快速展示收益和持续监控。此外，文章还探讨了AI在R&D&I中的未来趋势和战略行动，包括管理AI人才、控制AI生成内容、建立数据共享和协作、培训员工AI基础知识、重设数据和AI治理方法以及改进输出控制。总的来说，AI在R&D&I中的应用潜力巨大，但成功实施需要综合考虑技术、数据、人才和组织结构等多方面因素。
AI如何助力研发创新？ 如何确保AI在研发创新中的成功应用？ AI在研发创新中的未来发展趋势是什么？
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