人工智能技術進化出七大核心能力，實現從“解放四肢”到“解放大腦”的升級
第一階段AI以邏輯推理為主，AI能力主要聚焦決策和認知；第二階段AI注重概率統計的建模、學習和計算，AI能力開始聚焦感知、認知和決策；
第三階段AI聚焦學習環節，注重大模型的建設，AI能力覆蓋學習和執行；第四階段則聚焦執行與社會協作環節，開始注重人機交互協作，注重人類對人工智能的反饋訓練。
當下正處于第四階段，這一階段從2020年開始，代表性事件是GPT-3的發布，突破了以往模型在自然語言處理領域的限制，為語言模型的進一步
發展提供了強有力的基礎，也為實現智能化的語言交互和人機對話打開了全新的可能性，是人工智能發展的一個關鍵節點。
數據、算力、算法作為人工智能發展的核心三要素已經具備基礎條件;大數據+大算力+通用大模型成為新的發展范式;大模型開源生態成為推動AI產業發展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的開源生態體系,探討了其在不同行業中的應用,并展望了未來的商業化潛力與挑戰,閉源大模型的融資規模高于開源大模型
提供了詳細的數據分析、圖表和預測模型，以及對未來AI技術和應用的深入探討。整體而言，報告對AI產業的未來發展持樂觀態度，并認為AI將深刻影響社會生產力和人類生活的各個方面
生成式人工智能技術可以用于參與數字內容創作，突破傳統內容創作的數量約束，有著更為流暢和高效的人機 交互模式，減少了重復性的任務負擔，實現生產力解放
面對行業用戶多樣的智能化需求,AI如何真正走出實驗探索期,實現與不同行業的眾多業務場景的融合,幫助企業實現商業價值,是AI在企業數字化轉型中面臨的首要挑戰
挑選了5個典型案例進行分析,深入分析中小企業在 AI 時代的機遇,評估中小企業當前智能化的現狀,找出智能化過程中遇到的痛點, 給出中小企業應對 AI 時代的路徑建議
金融行業中不少細分領域的領先者已經開始將生成式人工智能引入業務實踐,其卓越的內容理解和創造能力將對金融服務行業不同細分賽道帶來極大的效能提升
將煤礦和非煤礦山智能化標準建設納入同一體系，通盤考慮、統籌規劃，注重大數據、人工智能、機器人等新技術與傳統礦山行業深度融合
核心的智能調度模塊預計提升整體生產效率 10~30%,按照 1000mt/a 生產規模計算,每年可多 開采 100~300 萬 t 原煤,年經濟效益預計大于 3 億元
打造具有安全可靠,無人值守,實時預警能力的智慧物 流系統;實現預付款,貨場和市場數據管理,調度指揮,結算和報表管理信息化, 配套集裝箱車號識別系統集成以及新鐵運聯貨票應用信息系統集成
適用于零下-40℃ 的圖像型智能火災探測技術應用在極嚴寒地區的輸煤系統火災多梯級早期報警,解決了傳統火災探測設備難以解決的火災早期預警問題
項目將有人駕駛車輛與無人駕駛車輛統一納入到一個平臺下進行調度管 理，其無人駕駛與有人駕駛車輛數據可以互聯互通，通過多源數據融合感知
