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文件首先回顾了人工智能从诞生至今的“三起两落”发展历程。自1956年达特茅斯会议正式提出“人工智能”概念以来，该领域经历了多个阶段的起伏。早期的黄金时代（1956—1974）见证了诸多开创性成果，如ELIZA聊天机器人、LISP语言等。然而，由于计算能力有限和缺乏常识数据，人工智能在1974—1980年陷入第一次寒冬。随后在专家系统和神经网络复兴的推动下进入繁荣期（1980—1987），但因技术瓶颈和市场预期落空，再次陷入寒冬（1987—1993）。1993年后，随着算力和数据的积累，人工智能进入稳健发展期，直至2016年AlphaGo战胜人类棋手，标志着新时代的开启。这一历程表明，人工智能的发展与技术突破、计算能力、数据资源以及社会期望密切相关。
文件重点介绍了大模型时代的到来及其对人工智能的推动作用。大模型的发展经历了从传统神经网络（如CNN）到Transformer架构的演变，参数规模从亿级到万亿级飞跃。近年来，以GPT系列、Sora等为代表的预训练大模型展现出强大的语言生成和多模态处理能力，推动了人工智能从专用智能向通用智能迈进。大模型不仅在自然语言处理领域取得了突破，还在图像、视频生成等领域展现出巨大潜力，成为当前人工智能领域的核心驱动力。
算力是人工智能发展的关键支撑，文件详细介绍了“东数西算”工程及其对算力基础设施的推动作用。中国在国家层面统筹规划算力布局，通过建设国家算力枢纽和数据中心集群，推动算力资源的优化配置。目前，中国算力规模位居全球第二，但国产化率较低，依赖进口芯片。在外部限制加剧的背景下，国产芯片如华为昇腾等正在崛起，填补需求空缺。算力的提升不仅支持了大模型的训练和推理，也为人工智能在各行业的应用提供了基础保障。
数据是人工智能的“燃料”，文件以低空感知平台为例，展示了数据在人工智能中的重要性。低空感知平台通过大规模多源、多模态数据采集，构建了复杂的协同感知数据集，为无人机等智能无人系统的协同学习提供了数据基础。这种数据平台不仅支持了无人机在复杂环境中的感知和协同进化，还推动了人工智能在气象预测、电力巡检、水利监测等领域的应用。数据的丰富性和多样性是人工智能技术突破的关键，低空感知平台的建设为行业提供了宝贵的经验。
人工智能正在广泛应用于各个领域，文件列举了多个典型应用场景，包括气象预测、电力行业、无人驾驶、辅助医疗、语音交互、新材料探索、图像合成、音乐创作、AI数字人以及AI for Science等。例如，华为的“盘古气象”模型在台风轨迹预测中展现出超越传统方法的精度；百度Apollo实现了复杂路况下的自动驾驶；AI在医疗影像分割和药物研发中也取得了突破性进展。这些应用不仅提升了各行业的效率和精准度，还为人工智能的未来发展提供了广阔的想象空间。
文件最后探讨了人工智能的未来趋势和面临的挑战。未来，大模型将朝着垂直化、安全可信、可控易用的方向发展，AI Agent和具身智能将成为人工智能落地的重要形式。同时，人工智能在科学研究中的应用（AI for Science）将推动学科交叉融合，带来变革性影响。然而，人工智能的发展也带来了安全伦理问题，如偏见、隐私保护、鲁棒性等，需要在技术发展的同时加以重视。此外，国产设备的自主化发展也是未来的关键，特别是在算力芯片等核心技术领域，需要加速追赶国际先进水平，以应对外部限制和保障国家信息安全。
