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2020年，大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量数据，使得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了人工智能的能力边界，这些大模型具有千亿级参数，通过大规模数据训练实现跨任务、跨模态的通用智能，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，具身智能将人工智能从数字世界扩展到物理世界，使得智能机器人系统能够在物理环境进行感知、规划、决策和执行，利用感知到的数据学习物理世界运行的客观规律，进行自我训练和迭代升级，实现智能水平快速进化。
在同事熊金恒的记忆中，这个“较真”的兄弟总带着两个本子：工作日志本密密麻麻记录着设备参数，技术手册上画满电路图。“第一次看到同事们凌晨还在忙着统计电量，我就想做点什么。”余建昌搭建起智能化数据模型，大幅提升了电量计算效率。
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。
8年前，大学毕业的李强放弃了城市的工作机会，回到家乡种木耳。他白天跟着老农学技术，晚上刷短视频恶补农业知识。有一天，一条“物联网种菜”的视频让他眼睛一亮：“木耳种植为啥不能数字化？”
眼下，演唱会、音乐节等遍地开花，演出经济持续繁荣的同时，也面临着竞争升级的新局面。演出阵容仿佛复制粘贴、价格“背刺”但服务缺位等问题常被观众“骂”上热搜。想要稳稳接住演唱会、音乐节带来的流量，看来不能只着眼于演出产品本身。让演出从一次性消费升级为城市文旅的全方位体验，让每一个场景都能成为下一个消费场景的入口，对于各地文旅部门来说，探索“演出+”和“+演出”仍有无限可能。当越来越多的人手持小票根，跨越山海奔赴一座城、探索一座城，一幅幅热闹的消费图景也将随之展开。
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