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王一博启程出发洛杉矶
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。
核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
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2017年，《新一代人工智能发展规划》发布实施，标志着我国人工智能产业进入系统性布局阶段。2017年至2024年，我国人工智能核心产业规模从180亿元跃升至6000亿元，企业数量超4700家，论文发表量和专利授权量均居全球第一位。人工智能产业体系初步构建，形成了覆盖软件、硬件、算法、数据等全产业链的创新企业，一些初创公司在大模型、人形机器人、脑科学等领域崭露头角，产业链从单点突破转向协同创新。