縱觀人類歷史，生產力和生產效率的革命是人類發(fā)展的核心動力 和主要目標。從 18 世紀的第一次工業(yè)革命開始，以蒸汽機為基礎 的機械化革命便開始將人類從繁重的體力勞動和低效的畜力生產效 率中解脫開來。此后歷次的工業(yè)革命，都誕生了新的技術來提高生 產力和生產效率，同時也推動著人類社會組織架構的變革。 技術進步驅動的全要素生產率提升是經濟增長的關鍵。根據索洛 增長模型（Solow Growth Model），經濟增長由勞動力、資本和全 要素生產率的增速共同決定。全要素生產率的提升決定了經濟發(fā)展 放緩時能否出現新的增長點，而科技發(fā)展是決定全要素生產率增長 的主要因素。因此在經濟進入長期穩(wěn)定停滯狀態(tài)時，唯有技術突破 才能提供新的增長飛躍，生成式 AI 正是本次工業(yè)革命的核心突 破。

生成式 AI 將成為新的勞動主體，大幅提高全要素生產率。人工智 能系統(tǒng)能通過分析數據來學習、處理知識，理解并使用自然語言， 甚至展現出創(chuàng)造性思維。人工智能技術的出現和廣泛應用是工業(yè)社 會發(fā)展中又一次科技飛躍，將再次引領社會的生產變革。

AI 技術已發(fā)展至人類能力的高水位，AI4S 有望沖擊科學研究的高 峰，為現有的生產方式帶來進一步的顛覆。AI for Science (AI4S) 將 為人類提供新的科學研究工具，填補現有范式難以解決的鴻溝。目 前的科學研究嚴重受到“維度災難”的制約，尤其在海量數據處理和 復雜物理系統(tǒng)中，現有算力條件都因代價過高難以建立高精度的模 型。而以機器學習為代表的 AI 技術為系統(tǒng)性解決此類難題打開了 窗口，有望引領人類跨越新的高峰。

本報告第一章簡述 AI 技術的進步性與局限性，并展望向通用式人 工智能（AGI）發(fā)展的路徑；第二章提供全景式的 AI 產業(yè)鏈圖譜和 中美 AI 能力對比；第三章闡述了生成式 AI 的核心技術及發(fā)展趨 勢；第四章聚焦 AI 對行業(yè)的影響和賦能，結合互聯(lián)網、傳媒、計 算機、電子、能源、自動駕駛、人形機器人等行業(yè)探討生成式 AI 帶來的投資機會；第五章從測評、監(jiān)管和安全的角度來探討可靠AI 生態(tài)的建立；第六章展望 AI 商業(yè)化路徑和產業(yè)競爭格局演變，并 提出可能的投資機會。

附件：人工智能+引爆新質生產力革命,AI技術在不同領域的應用變革