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  20世纪50年代至70年代,是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面,即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务,初步展示出人工智能的潜力。然而,由于计算能力及算法的局限性,早期人工智能技术难以应对复杂问题,70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代,“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用,但由于依赖人工编写规则,可扩展性较差,加之计算资源有限,人工智能未能进一步发展,直到90年代初,人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪,得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升,人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向,在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展,尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军,展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段,人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用,并不断推动相关技术创新和产业变革。

  产业生态建设方面,科技龙头企业积极推动技术开源,但中小企业协同发展的生态尚未形成。在工业制造、医疗健康、能源石化等垂直领域,由于缺乏行业主体深度参与或主导,往往只能以应用方的单一角色浅尝辄止,难以从行业战略、技术研发、业务流程、应用场景等多个维度进行深度整合。行业专有服务平台建设略显滞后,企业难以获取专业技术支持,数据质量参差不齐、算力分配不均、行业标准缺失等问题制约了规模化应用。资本层面,人工智能投资放缓,中国工业互联网研究院数据显示,2024年美国在人工智能领域投资额约641亿美元,我国约为55亿美元。

  在不断的探索和实践中,人工智能技术实现跨越式提升,应用价值得到企业的广泛认同,初步形成了较为完整的产业形态。整体上看,人工智能产业可分为核心产业和融合应用产业。核心产业主要涉及人工智能软件算法、硬件产品、解决方案和平台服务等方面,例如GPU芯片、服务器、数据中心、云计算服务、模型软件等。融合应用产业是指将人工智能技术应用到传统产业中,推动产业智能化转型,形成智能制造、智能网联汽车、智能安防等万亿元级产业。人工智能核心产业和融合应用产业相互促进、共同发展,推动形成相对完整的产业体系,技术创新不断涌现、产业投资持续扩大、应用场景日益丰富。

  二是攻克关键核心技术。人工智能关键核心技术是行业发展的重中之重。核心产业技术方面,重点支持基础科研和大模型技术攻关,鼓励企业与科研机构协同合作,集中优势资源突破技术瓶颈,为产业发展筑牢根基。同时,着力建设自主可控的AI软件工具系统,摆脱对CUDA(统一计算设备架构)等国外技术生态的依赖,开发具有自主知识产权的计算平台,基于开源开放和国产化平台开展原生大模型开发和应用创新。行业应用的核心技术方面,鼓励龙头企业牵头组成创新联合体,聚焦行业关键共性场景联合开发深度学习、机器学习等核心算法模型,通过持续创新不断提升模型的性能与精度,推动专用多模型“垂直做精”与通用大模型“横向扩展”形成互补。

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