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上海交大泰安经管学院:2025”人工智能+“行业发展蓝皮书(137页).pdf

上传人: 新** 编号:640490 2025-04-28 137页 4.78MB

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1、12025”Artificial Intelligence+“Industry Development“人工智能+”行业发展蓝皮书主编:史占中、陈晓荣校阅:周辰、张晔、窦玉梅、孙崇理、刘香港整合排版:刘香港引言:全球化视野看人工智能(史占中、王计登、窦民)第 1 章 AI 大模型:实现通用智能的重要桥梁(窦民)第 2 章 AI 数据:驱动智能时代的核心引擎(李薇、商富凯、管航)第 3 章 AI 算力:支撑智能进化的底座(王计登、窦玉梅、刘香港)第 4 章 AI 赋能相关产业领域的典型应用场景4.1AI 赋能未来制造业的应用场景(章明根)4.2AI 赋能未来信息产业应用场景(窦玉梅、王计登)4.

2、3AI 赋能未来材料产业应用场景(张弛、刘香港)4.4AI 赋能未来能源产业应用场景(董密尔)4.5AI 赋能未来健康产业应用场景(许蕾、窦玉梅)4.6AI 赋能未来空间产业应用场景(张晔、刘香港)4.7AI 赋能未来金融服务业创新实践(黄志锋)4.8本章结语(刘香港、张晔)第 5 章 AI 赋能行业应用案例5.1AI 赋能制造行业应用案例(章明根、刘子昱)5.2AI 赋能信息科技行业应用案例(王计登、窦玉梅、刘香港)5.3AI 赋能材料行业应用案例(刘香港)5.4AI 赋能能源行业应用案例(董密尔)5.5AI 赋能健康医疗行业应用案例(许蕾、窦玉梅)5.6AI 赋能空间行业应用案例(刘香港、

3、张晔)5.7AI 赋能金融行业应用案例(黄志锋)第 6 章 国内外人工智能产业政策及趋势分析(孙玉贝、肖耀、丁紫玉、孙崇理、周辰)第 7 章 人工智能发展伦理和治理框架7.1人机关系和伦理问题(屈杰)7.2AI 数据和隐私保护(林玉岚)7.3AI 内容安全和虚假信息(辛咏琪)7.4AI 知识产权和责任归属(周辰)全球正在见证一场由人工智能驱动的“技术经济”范式重构。人工智能作为拥有自我进化能力的通用赋能技术,正以指数级创新速度突破“技术-经济-社会”的三重边界,其影响力已超越传统 ICT 技术的历史坐标系,展现出重塑人类文明进程的史诗级能量。人工智能的技术路径和产业生态尚处于不断演变的阶段,未

4、来可能会出现新的主导技术路线,赋能行业发展也将带来更多可能性。人工智能与前沿技术产业领域,如先进制造、量子计算、生命科学、新材料、新能源等加速融合,将催生出更多新的科技和产业赛道。本报告旨在梳理人工智能发展现状与趋势,并通过对相关产业领域主要应用场景与典型案例的跟踪研究,深入剖析 AI 在行业深度应用中面临的问题与挑战,希望为政府主管部门和相关行业企业提供决策参考,共同探讨 AI 如何助推传统产业转型升级,引领未来产业创新发展。目录I目录引言:全球化视野看人工智能.1一、人工智能的起源与范式演进.1二、技术突破与全球竞争格局.2三、国际合作与治理框架.2四、社会影响与伦理挑战.2五、未来方向:

5、可持续与普惠发展.3本章参考文献.3第 1 章 AI 大模型:实现通用智能的重要桥梁.41.1 国内外大模型技术发展态势.41.2 浅析大模型的核心技术.51.3 大模型技术发展趋势展望.101.4 结语.11本章参考文献.11第 2 章 AI 数据:驱动智能时代的核心引擎.152.1 模型突破推动数据需求升级.152.2 驱动因素推动数据生产革新.172.3 技术演进推动数据生态重构.192.4 全球竞争推动数据战略迭代.202.5 结语.22本章参考文献.22第 3 章 AI 算力:支撑智能进化的底座.253.1 上游:AI 算力硬件基础层.253.2 中游:算力软件服务层.293.3 下

6、游:算力应用场景层.303.4 算力发展现状与挑战分析.323.5 算力发展趋势与方向.353.6 结语.37本章参考文献.38第 4 章 AI 赋能相关产业领域的典型应用场景.404.1AI 赋能未来制造业的应用场景.404.2AI 赋能未来信息产业应用场景.434.3AI 赋能未来材料产业应用场景.464.4AI 赋能未来能源产业应用场景.504.5AI 赋能未来健康产业应用场景.574.6AI 赋能未来空间产业应用场景.614.7AI 赋能未来金融服务业创新实践.684.8 结语.74本章参考文献.76第 5 章 AI 赋能行业应用案例.805.1AI 赋能制造业应用案例.805.2AI

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本文主要从以下几个方面对人工智能(AI)的发展进行了概述: 1. AI大模型技术的发展:介绍了国内外大模型技术的发展态势,包括OpenAI、Anthropic、Google、Meta等公司在大模型领域的竞争,以及中国AI大模型的发展情况。 2. 大模型的核心技术:分析了支撑大模型发展的核心技术,包括Transformer架构、预训练-微调范式、强化学习、交互提示工程、推理时间扩展技术等。 3. AI数据:讨论了AI数据作为驱动智能时代的核心引擎,包括模型突破推动数据需求升级、驱动因素推动数据生产革新、技术演进推动数据生态重构、全球竞争推动数据战略迭代等方面。 4. AI算力:介绍了AI算力作为支撑智能进化的底座,包括算力硬件基础层、算力软件服务层、算力应用场景层,以及算力发展的现状与挑战、发展趋势与方向。 5. AI伦理与治理:探讨了AI发展伦理和治理框架,包括人机关系和伦理问题、AI数据和隐私保护、AI内容安全和虚假信息、AI知识产权和责任归属等方面。 综上所述,本文全面概述了人工智能的发展现状、核心技术、数据和算力支撑、伦理与治理等方面,旨在为政府主管部门和相关行业企业提供决策参考,共同探讨AI如何助推传统产业转型升级,引领未来产业创新发展。
人工智能大模型技术发展现状如何? 人工智能数据如何驱动智能时代发展? 人工智能算力如何支撑智能进化?
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