《藍皮書》旨在為政府部門政策制定、企業戰略決策提供科學參考，同時幫助公眾理解AI技術對經濟社會發展的深遠影響，推動我國在人工智能時代的創新突破與高質量發展。
引言：化視野看人工智能
人工智能的起源與范式演進‌：從1956年達特茅斯會議提出“人工智能”概念，歷經規則驅動、統計學習，到如今深度神經網絡驅動的三個發展階段。
技術突破與競爭格局‌：美國、ZG、歐洲等和地區在大型模型研發與政策扶持上展開競爭。
國際合作與治理框架‌：強調開放、透明、安全等原則，呼吁建立治理體系。
社會影響與倫理挑戰‌：AI普及提升生產效率，但也引發結構性風險與倫理問題。
未來方向：可持續與普惠發展‌：需兼顧能源效率與社會公平，探索綠色計算與低資源算法。
第1章 AI大模型：實現通用智能的重要橋梁
國內外大模型技術發展態勢‌：OpenAI、Google、Meta等企業在大模型領域持續發力，ZG科技企業如百度、阿里、騰訊等也積極參與競爭。
大模型的核心技術‌：包括Transformer架構、預訓練-微調范式、交互提示技術、推理時間擴展等。
大模型技術發展趨勢展望‌：多模態融合、高階推理能力、科學智能與工業智能應用等。
第2章 AI數據：驅動智能時代的核心引擎
模型突破推動數據需求升J‌：數據數量與質量的雙重需求變化。
驅動因素推動數據生產革新‌：核心技術突破、數據處理流程優化、數據共享與協同。
技術演進推動數據生態重構‌：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。
競爭推動數據戰略迭代‌：政策博弈、技術創新與生態協同。
第3章 AI算力：支撐智能進化的底座
上游：AI算力硬件基礎層‌：包括芯片、服務器、存儲設備、網絡設備等。
中游：算力軟件服務層‌：數據中心與邊緣計算、云計算服務。
下游：算力應用場景層‌：互聯網與消費、智能制造、科研與公共服務、金融與能源等領域。
算力發展現狀與挑戰分析‌：硬件突破、技術瓶頸、高能耗與碳排放爭議等。
算力發展趨勢與方向‌：硬件創新、算法與算力的共生優化、綠色算力與可持續發展、算力民主化等。
第4章 AI賦能相關產業領域的典型應用場景
AI賦能未來制造業‌：智能生產調度、設備預測性維護、供應鏈智能協同等。
AI賦能未來信息產業‌：智能通信網絡優化、AI在量子信息技術應用等。
AI賦能未來材料產業‌：新材料研發加速、生產過程優化、性能監測與壽命預測等。
AI賦能未來能源產業‌：核能、核聚變、氫能、生物質能等領域的應用。
AI賦能未來健康產業‌：醫療診斷與影像分析、藥物研發與臨床試驗、健康管理與慢病防控、準確醫療與基因分析等。
AI賦能未來空間產業‌：城市空間規劃、低空經濟、衛星互聯網、機坪作業保障等。
AI賦能未來金融服務業‌：智能風控、財富管理、金融基礎設施智能化等。
第5章 AI賦能行業應用案例
制造行業‌：自主化制造系統、工業元宇宙協同、汽車制造智能化生產等。
信息科技行業‌：Synopsys的AI驅動EDA工具、英偉達Omniverse工業元宇宙平臺等。
材料行業‌：AI for Science變革新材料研發范式、人工智能驅動新材料研發等。
能源行業‌：核安全保障、等離子體控制、氫能重卡油耗優化等。
健康醫療行業‌：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‌：虛擬空間智能設計、商業航天衛星智能化、星載AI賦能應急減災體系等。
金融行業‌：大模型重構金融決策鏈、智能保險產品推薦系統、AI投顧決策輔助系統等。
第6章 國內外人工智能產業政策及趨勢分析
人工智能治理困境與監管沙盒‌：探討監管難點與沙盒制度。
國內人工智能產業政策及環境分析‌：從層面到地方政府的政策布局。
國際人工智能整體產業政策‌：美國、歐盟、英國、日本等和地區的政策動向。
未來政策趨勢‌：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
人機關系和倫理問題‌：探討人機關系現狀、發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題成因、對策及未來展望。
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知識產權和責任歸屬‌：探討AI技術發展引發的知識產權法律挑戰、保護框架及責任歸屬問題。


附件：2025人工智能+行業發展藍皮書-典型應用場景,行業應用案例,產業政策及趨勢分析