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人工翻能科研力度持续加码，理论积累与技术落地同时运转技术研发需要强大的理论支撑，面对人工智能发展机会窗口期，我国不断加强人工智能学术科研投入，根据科技部新一代人工智能发展研究中心联合国内外10余家机构联合发布的《中国新一代人工智能发展报告2019》显示，目前我国人工智能论文发文量全球领先。一方面科研院校与机构是人工智能技术实现突破的重要力量，另一方面企业自建或者联合高校共同创立的人工智能实验室为人工智能技术商用落地和技术储备付出了重大努力，例如腾讯Al Lab、百度机器人与自动驾驶实验室等。
2021-01-14阅读(665)
2025 年 3 月 7 日四部门联合发布《人工智能生成合成内容标识办法》，9 月 1 日起施行。旨在规范标识，解决内容生成相关问题。要求添加显式（如文字提示）和隐式（如元数据）标识，明确服务提供者责任，配套技术标准助力实施，促进 AI 健康发展，保护公众权益。
2025-05-13阅读(16)
平安城市的建设推动智慧安防领域的创新与商业兴盛。"Al+安防”在公共安全领域已经实现可视化、网络化、智能化管理。随着人工智能产业化的加快落地，民用安防产品将得到快速发展。根据鲸准数据，截至2022年底，安防行业市场规模将达到近万亿。
2020-09-27阅读(676)
人工智能行业是人类进入智能时代的决定性力量。 人工智能（ Artificial Intelligence，AI）是通过计算机程序来呈现人类智能的技术。1956 年，概念首次 提出，此后经历了起步发展期、反思发展期、应用发展期、低迷发展期、稳步发展 期、蓬勃发展期等 6 个阶段，2011 年以来，人工智能再度迎来爆发式增长。从产 业链来看，人工智能分为基础层、技术层、应用层三个部分，我国在技术层、应用 层发展良好，但在基础层特别是算力环节仍有待夯实实力。综合 IDC 数据，2020 年，我国人工智能市场规模约 400 亿元人民币，其中的硬件部分主要为 GPU 服务 器，软件及应用部分主要包括计算机视觉应用、语音语义应用、机器学习开发平台 等。
2021-10-09阅读(478)
医疗资源供需不平衡是人工智能医疗发展的主要驱动力。 从需求层面来讲，人口老龄化加速、慢性疾病种类增多、居民健康意识提高等增加大量医疗 需求。从供给层面来讲，优质医生和医疗资源不足、资源分配不均，难以与快速增长的医疗 需求匹配。 相对于传统医疗方式，人工智能技术提供了全新的方法进行疾病诊断，创建治疗方案，提高 医生和医院效率，减少误诊；同时在基因筛查和药物筛选等方面也有着亮眼的成绩。
2021-10-11阅读(470)
Meta推出Llama 4系列模型，Llama 4首次采用混合专家（MoE）架构，支持原生多模态能力，并推出了两款主 要模型：Llama 4 Scout和Llama 4 Maverick。Scout拥有1090亿参数，支持1000万token上下文，可在单个 H100 GPU上运行；Maverick则拥有4000亿参数，170亿活跃参数和128个专家，在推理、编程任务中表现突 出。此外，2万亿参数Llama 4 Behemoth预计将在未来几个月内发布，拥有288B活跃参数，16个专家。
2025-05-13阅读(28)
随着手机从功能机向智能机的演变逐渐完成，移动互联网与智能手机的创新动力减弱，产业进入了有限创新、有限增长的成熟阶段，已成型的巨大产能迫切寻觅新的增长点；人工智能是一种引发诸多领域产生颠覆性变革的前沿技术，在视觉、语音、自然语言等应用领域迅速发展，并逐渐向终端延伸
2019-11-21阅读(891)
人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正成为世界主要国家推动科技跨越式发展、实现产业优化升级、赢得全球竞争主动权的重要战略抓手。随着全球人工智能规模化建设和应用加速，人工智能基础设施、设计研发以及融合应用面临的安全风险日益凸显。世界主要国家纷纷通过制定人工智能伦理准则、完善法律法规和行业管理等方式开展人工智能安全治理。人工智能安全技术体系是人工智能安全治理的重要组成部分，是落实人工智能伦理规范和法律监管要求的重要支撑，是人工智能产业健康有序发展的重要保障。
2021-05-23阅读(625)
[Table_Summary] 人工智能有望缩短药物上市时间，提高成功率，为制药公司带来丰厚回 报。根据ARK Invest发布的《Big Ideas 2025》，未来人工智能与药物研 发深度融合阶段，药物上市时间平均缩短约40%至8年，药物研发总成 本平均降低约75%至6亿美元。目前，人工智能已显示出其在提升临床 试验成功率方面的潜力，未来临床试验成功率有望翻倍。对制药企业来 说，人工智能可通过延长药物开发的剩余专利保护时间提升药物生命周 期价值，为其带来丰厚回报。
2025-05-13阅读(25)
AI芯片即为面向人工智能应用的芯片。人工智能与芯片的发展需紧密合作，但过去碍于跨学科合作困难，加上人工智能算法并未成熟，世界各国对于人工智能的多项投入最后都以失败告终。
2019-11-22阅读(766)
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