剧情简介
2020年，大(dà )规模预训练模型的兴起标志着人工智能发展进入新阶段。GPU(图形处(🔟)理器)与TPU(张量处理器)等高性(xì(🚍)ng )能计算芯片进步、云计算与分(🚚)布式计算架构发展，以及互联网和移动互联网发(💜)展积累的海(hǎi )量数据，使得(dé(🕶) )训练和部署超大规模人工智能模型成为可能。以GPT-4.5、Gemini2.0、DeepSeek-V3等为代表的大模型扩展(zhǎ(🥛)n )了人工智能的(de )能力边界，这些大模型具有千亿级参数，通过大规模数据(jù )训练实(🌁)现跨任务、跨模态的通用(yò(🧒)ng )智能，能够完成高质量的自然语(🔹)言理解、代码生成、数据分析、智能创作等任(🔭)务。此外，具身智能将人(rén )工智(➗)能从数字世界扩展到物理世界，使得智能机器人系统(tǒng )能够在物理环境进(jìn )行(➿)感知、规划(huá )、决策和执行，利用感知到的数据学习物理世界运行的客(kè )观规(💌)律，进行自我训练和迭代升(shē(🤙)ng )级，实现智能水平快速进化。 (⏬)DeepSeek的出现开辟了一条新的技术路线，无需堆砌算力(👐)，通过(guò )算法和模型架(jià )构优(🌁)化为低成本发展提供了可能。但也要看到，加快人工(gōng )智能产业化进程，我国在核(🛰)心技(jì )术攻关、产业生态构建等方面还有待进一步突破。 据(jù )新加坡《联合(🌂)早报》报道，越南(nán )共产党中央(🚷)委员会总书记苏林近日发表文(🚾)章称，“越南始终把中国的繁荣发展视为自身机(jī(💽) )遇，中国将发(fā )展对越关系视(🏳)为周边外交的优先方向，并视之(⛏)为两国的战(zhàn )略选择，我们对此(cǐ )感到高兴并高(🏎)(gāo )度赞赏”。 作者 钱晨菲 董易鑫 我国人工智能发展(zhǎn )注重整体布局与产(🏺)业协同，而非(fēi )单一技术指标(🏥)的突破。作为全球工业门类最齐(🕧)全的国家，我国制造业增加值占全球比重约(yuē )30%，结(🥧)合这一基(jī )础和优势，人工智(👨)能产业发展更加注重应用优先(🤶)与产业协(xié )同，推动人工智能(néng )技术与行业Know-How深(shē(😸)n )入融合，形成差异化竞争力。例如，将人工智能应用于自(zì )动化质检，提高效率、降(🆔)低成本(běn )；将大模型应用于(🥋)金融领域，提升风险管理能力。技(🐴)术发展路径上，主要通过算法创新突(tū )破物理限(🏖)制，DeepSeek-V3模型训练成本仅为GPT-4的1/10，推理(🚝)成本为OpenAI o1的1/30，实现多项突破性创(chuà(🍼)ng )新，人工智能产业(yè )从技术跟跑转(zhuǎn )为并跑和领(🚈)跑。 在智能制造领域，人工智能大模型渗(shèn )透研发、生产、运维等全链条，推(🍸)动制造业向智能化、柔性化(🏼)、高效化升级。通过大模型与EDA(电(🥠)子设计自动化)技术结合，可(kě )快速生成多版(bǎn )本(🐓)设计方案，同时利用强化学习(❔)评估性能参数(如能耗、强(qiáng )度(🙋))，显著缩短研发(fā )周期，解决了(le )传统流程依赖人工(🐐)经验导致的设计效率低、多目标优化难以平衡等问题。产业设计环节，通过数字孪生技术优化产线设计，缩短(👱)产线调整周期，有效降低了额外(🧤)成本。通过分析传(chuán )感器和设备日(rì )志数据，还能(🔃)对设备进行预测性维护，减少(🅾)停机时间、降(jiàng )低维修成本。同(🧚)时，机器视觉技(jì )术已大规模应用于质检环节，实(🤺)现毫秒级完成质量检测，准确率超99.8%，人工成本减少约70%。人(rén )工智能应用于制造业，推动生产方式变革，带动智能制(💆)造快速发展，但前期投入成本较(😿)高(gāo )的问题还有待(dài )解决，未来进一步突破模型(😲)可解释性、降低成本后，或加(⛱)(jiā )速普惠应用。 “母亲当时根(😼)(gēn )本动不了，家里人喂饭、换尿布都是生手，焦头(🐞)烂额。”张金英回忆，由于缺乏专业护理(lǐ )知识，哪怕是最简单的翻身、喂水，都成了一场考验，对“一人失能，全家失(🏏)衡”的困窘(jiǒng )，她有了真切(qiē )体会。 法新社关注到，中越双方签署45份双边合作文(🎎)本(běn )，涵盖互联互通、人工智(🐵)能等领(lǐng )域。美国CNBC报道称，中方表(👚)示欢迎更多越南优质商品进入中国市场，鼓励更(🕍)多中国企业赴越(yuè )投资兴业，称中越要加强产业链供应链合作，拓展5G、人工智能、绿色发展等新兴领域合作(🍊)(zuò )。
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