《藍皮書(shū)》旨在為政府部門(mén)政策制定、企業(yè)戰略決策提供科學(xué)參考，同時(shí)幫助公眾理解AI技術(shù)對經(jīng)濟社會(huì )發(fā)展的深遠影響，推動(dòng)我國在人工智能時(shí)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年達特茅斯會(huì )議提出“人工智能”概念，歷經(jīng)規則驅動(dòng)、統計學(xué)習，到如今深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )驅動(dòng)的三個(gè)發(fā)展階段。
技術(shù)突破與競爭格局‌：美國、ZG、歐洲等和地區在大型模型研發(fā)與政策扶持上展開(kāi)競爭。
國際合作與治理框架‌：強調開(kāi)放、透明、安全等原則，呼吁建立治理體系。
社會(huì )影響與倫理挑戰‌：AI普及提升生產(chǎn)效率，但也引發(fā)結構性風(fēng)險與倫理問(wèn)題。
未來(lái)方向：可持續與普惠發(fā)展‌：需兼顧能源效率與社會(huì )公平，探索綠色計算與低資源算法。
第1章 AI大模型：實(shí)現通用智能的重要橋梁
國內外大模型技術(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、預訓練-微調范式、交互提示技術(shù)、推理時(shí)間擴展等。
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)智能應用等。
第2章 AI數據：驅動(dòng)智能時(shí)代的核心引擎
模型突破推動(dòng)數據需求升J‌：數據數量與質(zhì)量的雙重需求變化。
驅動(dòng)因素推動(dòng)數據生產(chǎn)革新‌：核心技術(shù)突破、數據處理流程優(yōu)化、數據共享與協(xié)同。
技術(shù)演進(jìn)推動(dòng)數據生態(tài)重構‌：數據分工體系日益精細、數據獲取方式越趨便捷、合規約束意識增強。
競爭推動(dòng)數據戰略迭代‌：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算力硬件基礎層‌：包括芯片、服務(wù)器、存儲設備、網(wǎng)絡(luò )設備等。
中游：算力軟件服務(wù)層‌：數據中心與邊緣計算、云計算服務(wù)。
下游：算力應用場(chǎng)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)展現狀與挑戰分析‌：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)域的典型應用場(chǎng)景
AI賦能未來(lái)制造業(yè)‌：智能生產(chǎn)調度、設備預測性維護、供應鏈智能協(xié)同等。
AI賦能未來(lái)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)應用等。
AI賦能未來(lái)材料產(chǎn)業(yè)‌：新材料研發(fā)加速、生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化、性能監測與壽命預測等。
AI賦能未來(lái)能源產(chǎn)業(yè)‌：核能、核聚變、氫能、生物質(zhì)能等領(lǐng)域的應用。
AI賦能未來(lái)健康產(chǎn)業(yè)‌：醫療診斷與影像分析、藥物研發(fā)與臨床試驗、健康管理與慢病防控、準確醫療與基因分析等。
AI賦能未來(lái)空間產(chǎn)業(yè)‌：城市空間規劃、低空經(jīng)濟、衛星互聯(lián)網(wǎng)、機坪作業(yè)保障等。
AI賦能未來(lái)金融服務(wù)業(yè)‌：智能風(fēng)控、財富管理、金融基礎設施智能化等。
第5章 AI賦能行業(yè)應用案例
制造行業(yè)‌：自主化制造系統、工業(yè)元宇宙協(xié)同、汽車(chē)制造智能化生產(chǎn)等。
信息科技行業(yè)‌：Synopsys的AI驅動(dòng)EDA工具、英偉達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、人工智能驅動(dòng)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。
健康醫療行業(yè)‌：騰訊覓影數智醫療影像平臺、全生命周期健康管理系統等。
空間行業(yè)‌：虛擬空間智能設計、商業(yè)航天衛星智能化、星載AI賦能應急減災體系等。
金融行業(yè)‌：大模型重構金融決策鏈、智能保險產(chǎn)品推薦系統、AI投顧決策輔助系統等。
第6章 國內外人工智能產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析
人工智能治理困境與監管沙盒‌：探討監管難點(diǎn)與沙盒制度。
國內人工智能產(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、日本等和地區的政策動(dòng)向。
未來(lái)政策趨勢‌：構建新型治理體系、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
人機關(guān)系和倫理問(wèn)題‌：探討人機關(guān)系現狀、發(fā)展趨勢及對生命倫理的影響。
AI數據和隱私保護‌：分析數據隱私侵犯問(wèn)題成因、對策及未來(lái)展望。
AI內容安全和虛假信息‌：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)權和責任歸屬‌：探討AI技術(shù)發(fā)展引發(fā)的知識產(chǎn)權法律挑戰、保護框架及責任歸屬問(wèn)題。


附件：2025人工智能+行業(yè)發(fā)展藍皮書(shū)-典型應用場(chǎng)景,行業(yè)應用案例,產(chǎn)業(yè)政策及趨勢分析