AI for Science在多个传统科学L域取得重大突破。随着人工智能技术的快速发展和大规模应用，AI在逐渐成为科学研究新的生产工具，AI4S将进一步释放科学研究的生产力，促进人工智能的工程落地。一方面，AI与传统科学L域的深度融合，J大拓展该L域解决问题的能力，目前AI在生物、数学、材料、物理、基因、化学等基础科学L域都取得了诸多成果和突破，并对科学研究范式产生了深刻的影响，例如，目前人工智能已经能够预测几乎所有的生物蛋白质的可能结构，被誉为人类在21世纪取得的重要的科学突破之一，可能开启“数字生物学”的新时代。另一方面，传统科学L域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展。当前产学研共同发力人工智能与科学的融合，产业界聚焦工具创新，开源工具和基于开源工具产生的创新成果呈爆发趋势，AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题L域。G校和研究院聚焦算法和应用，用AI算法更好地将科学计算和物理模型相连接，进而指导科学与产业创新。
生成式AI借助生成对抗学习等技术,能够生成更加真实,更有创意,更有趣味的内容,生成式AI既是生产要素,也是生产工具,在写作和编程等方面也取得进展。
大模型的更新迭代速度不断加快,开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型,为支撑应用方更便捷地开发和部署大模型,多家头部企业发布了行业大模型及开发工具
AI创新的步伐正在加速;AI研发工具传播更加广泛;AI正在改变人机关系;AI带来的颠覆性创新;机器与人的关系方面都将面临现实的伦理挑战
发展和应用人工智能首先要体现出四大价值,即尊重,保护和提升人权及人类尊严,构建和平,公正与相互依存的人类社会
随着人工智能时代的到来，智能化也成为家电业发展的一大趋势，智能电视占比最大达55%，智能空调、智能洗衣机、智能冰箱，分别占比24%
不断强化无监督/弱监督学习由量变到质变，将助推企业从前期的迅速扩张到稳定期高效化运作的新阶段；AI与数字内容产业的深度耦合，构筑数字内容生成新范式
覆盖了百年以来人工智能的总体情况，目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话，从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展
报告从数据和技术进展、业务场景、行业应用、未来趋势四个方面梳理数据智能产业近期的发展情况，为业界了解数据智能行业发展情况提供一份有价值的借鉴
探究了人工智能基础设施的内涵及范围；梳理并总结全 球主要国家及地区人工智能基础设施发展战略及特点；加快我国人工智能基础设施发展提 出了一些思考
未来将过采购平台扩容授权方式自建AI应用。中长尾企业仍处于“烟囱式”应用开发阶段，更倾向于与平台供应商、软件集成商等合作伙伴合作，共同搭建AI中台应用
企业已认识到人工智能的巨大潜能，并在过去十几年间大幅投资各类人工智能领域的创新与开发，而招聘合适的人才正是转型的重要一环。
解企业如何采用、管理并且受益于人工智能（AI）技术，深入获取全球人工智能应用企业对于AI技术的看法和采取的措施，从而提出建议帮助企业在竞争中保持市场领先地位
