企业基础管理革新4

第一章

人工智能的发展历程目录01

诞生：早期理论与梦想02

蹒跚学步：专家系统兴起03

启蒙教育：机器学习发展04

学习革命：深度学习突破05

改造世界：AI广泛应用06

未来：AI挑战与机遇人工智能的发展历程人工智能的成长历程回顾AI并非新鲜事物，1956年达特茅斯会议首次提出该概念，至今近70年历史。近年大语言模型、生成式AI、多模态AI技术进步，让人们对AI有了全新认知。回顾其发展历程，如同孩子成长：从简单理论与梦想，逐步发展为能执行复杂任务技术巨人。诞生：早期理论与梦想

（1940年代-1950年代）01神经网络的开端

人脑模拟与AI奠基之作1943年，沃伦·麦卡洛克和沃尔特·皮茨发表《神经活动中内在思想的逻辑演算》，为AI和认知科学奠定基础。构建执行复杂任务的机器模型麦卡洛克（神经生理学家）与皮茨（数学家）合作，基于"用数学模型模拟大脑神经元工作可构建复杂任务机器"的前提开展研究。他们提出理想化神经网络模型：由相互连接的"神经元"单元组成，接收输入信号加权求和，超过阈值则激活并发送信号，捕捉神经元通信和处理信息的基本特性。神经网络的开端

简单神经网启智AI未来该论文不仅提出新颖神经网络模型，还证明简单神经网络可执行基本逻辑运算，激发构建更复杂AI系统的憧憬。

AI早期技术局限与挑战尽管工作为AI研究指明方向，但当时计算机速度和存储能力不足，无法支持复杂神经网络模拟，且缺乏训练网络执行实际任务的明确方法。图灵测试

图灵测试与机器智能1950年，艾伦·图灵发表《计算机器与智能》，提出"机器能思考吗？"的问题，并设计图灵测试作为衡量机器智能的标准。图灵与人工智能的不解之缘图灵是数学家和逻辑学家，二战时破译恩尼格玛密码立功。战后关注AI，在论文中未直接定义"思考"，而是问机器能否表现出与人类无法区分的智能行为。图灵测试

图灵测试的具体内容人类评判员通过文字与隐藏的人类和机器对话，若无法区分两者，则机器通过测试，被认为具有人类水平智能。图灵测试的核心思想测试关键是机器能否模仿人类智能行为，而非是否有意识。若行为无法区分，则从外部观察者角度看机器具备智能。图灵测试

图灵测试争议与智能本质探讨图灵测试引发广泛讨论：批评者认为其过于关注行为层面，忽视智能内在本质；或认为测试狭窄，无法涵盖创造力、情感等智能方面。

图灵测试与AI发展尽管存在争议，图灵测试仍是AI研究重要参考，启发研究者探索构建模仿人类智能的机器，也成为科幻作品常见主题。人工智能的命名：麦卡锡的愿景

AI领域诞生于1956年会议1956年，一个历史性的会议在美国新罕布什尔州的达特茅斯学院召开，它标志着人工智能（ArtificialIntelligence,AI）作为一个独立研究领域的正式诞生。这次会议的召集者是计算机科学家约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy），他不仅组织了这次会议，还首次提出了“人工智能”这个术语。麦卡锡的愿景是创建一种新型的机器，它们能够展现出与人类相似的智能行为，这一愿景最终成为了一个全新的科学领域麦卡锡与人工智能早期研究麦卡锡是一位杰出的计算机科学家，他对逻辑、博弈理论和计算机编程都有着深刻的贡献。他相信，通过模仿人类大脑的工作方式，机器可以学习和适应，从而执行复杂的任务。在达特茅斯会议之前，麦卡锡就已经在斯坦福大学开始了对人工智能的早期研究人工智能的命名：麦卡锡的愿景

达特茅斯会议与AI起源达特茅斯会议的目标是聚集当时最顶尖的科学家，共同探讨如何让机器使用语言、形成抽象概念和解决人类问题。会议的参与者包括了许多后来成为AI领域领军人物的科学巨匠，如马文·闵斯基（MarvinMinsky）、纳撒尼尔·罗切斯特（NathanielRochester）和克劳德·香农（ClaudeShannon）等达特茅斯会议定AI蓝图在会议上，科学家们讨论了多种可能的研究方向，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术。他们共同勾勒出了一个充满挑战和机遇的新领域。虽然当时的技术条件还远未成熟，但达特茅斯会议为AI研究设定了一个宏伟的蓝图人工智能的命名：

麦卡锡的愿景

AI核心议题初探麦卡锡和其他与会者意识到，要实现真正的AI，需要解决一系列复杂的问题，包括如何表示知识、如何进行推理、如何处理不确定性以及如何学习。这些问题成为了后来AI研究的主要课题

麦卡锡愿景与AI未来麦卡锡的愿景和达特茅斯会议的召开不仅是AI历史上的一个重要时刻，也是整个科学史上的一个里程碑。它开启了一个全新的研究领域，挑战着我们对智能、机器和人类潜能的理解。随着AI技术的不断进步，我们有理由相信，麦卡锡的愿景将会继续引领未来的科技发展最早期研究领域：逻辑、规则与认知模拟

早期AI研究核心方向早期AI研究集中在逻辑推理、基于规则系统、认知模拟等领域，反映当时技术水平与对智能本质的初步理解。

逻辑推理与专家系统受数学逻辑影响，科学家将专家知识编码为逻辑规则，催生专家系统。专家系统含知识库（规则事实）和推理引擎，能模拟专家决策。最早期研究领域：逻辑、规则与认知模拟

认知模拟的探索认知模拟受心理学和神经科学启发，目标是模拟人类感知、思考和学习能力，如感知机模型。但受限于当时计算能力和数据资源，模型实用性有限。

早期AI的挑战与奠基早期AI面临挑战：专家系统难适应复杂环境，认知模拟模型简化。但这些研究为后续AI发展奠定基础，成为现代AI技术基石。蹒跚学步：专家系统的兴起（1960年代-1970年代）02人工智能过山车：从辉煌到沉寂

达特茅斯会议点燃AI火炬1956年的达特茅斯会议，那是一个璀璨的夏日，一群天才科学家聚集在一起，共同点燃了人工智能的火炬。他们相信，通过机器来模拟人类智能的梦想很快就能实现。

早期AI研究蓬勃发展接下来的十多年时间里，由于资金充裕，各项人工智能的研究蓬勃发展，每个人都仿佛站在了时代的风口上。一系列令人眼花缭乱的创新如烟花般绽放，不断抬高人们对人工智能的期望值。人工智能过山车：从辉煌到沉寂LogicTheorist：逻辑推理的先驱ELIZA：虚拟医生的诞生Shakey：机器人的探索者Andrey和Shoebox：语音识别的早期探索LogicTheorist：逻辑推理的先驱ELIZA：虚拟医生的诞生Shakey：机器人的探索者人工智能过山车：从辉煌到沉寂AI寒冬的来临70年代初，计算机性能瓶颈与过高期望导致AI领域进入寒冬，资金枯竭，研究停滞。《感知器》的影响1969年《感知器》一书指出单层神经网络局限，导致该领域研究停滞十年。寒冬中的坚持尽管寒冬，部分研究者仍坚持探索，为后续AI复苏奠定基础。专家系统兴起：模拟决策的探索专家系统模拟人类决策

在这个大起大落的时代，专家系统（ExpertSystems）的兴起成为了这一时期人工智能技术发展的最具代表性的注释。专家系统是一种模拟人类专家决策能力的计算机程序。它们的设计理念是，如果能够将人类专家的知识和经验编码成一系列的规则，那么计算机就能够模拟专家的决策过程。专家系统通常包括一个知识库（其中包含了大量的规则和事实）和一个推理引擎（用于根据这些规则来处理输入的信息）。DENDRAL：首个专家系统里程碑

1965年，美国斯坦福大学的研究人员爱德华·费根鲍姆（EdwardFeigenbaum）和化学家乔舒亚·莱德伯格（JoshuaLederberg）合作开始研制DENDRAL系统。他们的目标是开发一个能够帮助化学家判断某待定物质的分子结构的专家系统。莱德伯格提出了一种可以根据输入的质谱仪数据列出所有可能的分子结构的算法。经过几年的努力，DENDRAL系统于1968年研发成功。它是世界上第一个专家系统，标志着人工智能领域的一个重要里程碑。Dendral的成功，不仅展示了AI技术在解决专业领域问题的潜力，也为后来的专家系统研究提供了宝贵的经验。专家系统兴起：

模拟决策的探索

MYCIN开创医疗AI先河20世纪70年代初，爱德华·肖特利夫（EdwardH.Shortliffe）、布鲁斯·布坎南（BruceBuchanan）等人开始在斯坦福大学研制MYCIN。这个专家系统旨在帮助诊断和治疗严重的细菌感染，特别是败血症和脑膜炎。MYCIN系统使用了规则推理和证据推理技术，通过分析患者的症状和医疗历史来建议适当的抗生素治疗。该系统于1972年开始研制，并在1976年完成了第一个版本。MYCIN的成功展示了AI在医学领域的应用潜力，并为后续的医疗AI系统奠定了基础专家系统的局限：手工编码与学习能力的缺失知识库的技术局限技术条件限制了专家系统的知识库的规模和复杂度。当时的知识库都需要大量的手工编码，为了构建一个有效的知识库往往需要输入大量的规则和事实，而这些规则和事实又需要由专家进行编码和验证。然而，由于当时的计算机硬件和软件的限制，知识库的规模和复杂度受到了很大的限制，使得专家系统的构建和维护变得非常困难不确定性的挑战专家系统难以处理不确定性问题。在现实世界中，许多问题都存在不确定性，例如：在医学诊断领域医生在诊断疾病时，往往需要考虑许多不确定性的因素，如患者的年龄、性别、病史等。而专家系统在处理这些不确定性问题时，又需要加入更多的规则和事实，这使得专家系统在处理广泛和复杂的问题时显得力不从心缺乏学习能力的限制专家系统缺乏学习的能力，它们无法从经验中不断改进性能。早期专家系统需要不断地更新和维护，添加规则和事实以适应新的问题和情况，致使其应用和维护成本非常高。此外，专家系统在处理复杂问题时，往往需要大量的计算资源，使得专家系统的运行速度较慢。这使得专家系统在实际应用中往往无法满足实时性和高效性的要求专家系统的启示：模拟智能的潜能与AI的发展专家系统推动AI进步

虽然这一时期的专家系统技术存在着各种局限性，但其发展的确为解决特定领域的问题提供了前所未有的有效工具，因此专家系统对人工智能（AI）的研究和发展还是带来了深刻的启示和影响AI潜能与专家系统

专家系统技术的成功展示了AI技术在模拟人类智能方面的潜能。通过将人类专家的知识和经验编码成一系列的规则，专家系统能够模拟专家的决策过程，解决复杂的问题。这使得人们开始思考，AI技术是否能够超越专家系统的局限，实现更高级的智能行为专家系统展现AI潜力

专家系统技术的发展让人们看到了AI技术在模拟人类智能方面的巨大潜力，同时也激发了人们对AI技术未来发展的无限期待：首先，它展示了AI技术在特定领域内模拟人类智能的可能性，激发了人们对于构建更高级AI系统的期望；其次，专家系统技术的发展推动了其他AI技术的发展，如机器学习和自然语言处理等。这些技术的进步使得AI技术在处理不确定性和学习方面取得了新的进展专家系统的启示：模拟智能的潜能与AI的发展

构建智能AI系统探索新应用技术进步推动智能AI系统探索：结合专家系统与机器学习，实现自适应能力；拓展AI至教育、医疗等领域，创造更多价值。

AI起步与专家系统研究20世纪60-70年代是AI蹒跚学步期，专家系统研究奠定基础，虽有局限但为后续发展提供启示，特定领域应用潜力仍大。启蒙教育：机器学习的发展（1980年代-1990年代）03XCON的成就：

人工智能商用化

AI回暖专家系统功不可没时间来到20世纪八十年代，人工智能（AI）迎来了新的发展机遇。随着硬件技术的进步，专门为运行Lisp编程语言（当时的AI通用语言）而设计的计算机出现了，AI的世界被彻底改变。这些强大的适配Lisp的计算机不仅提升了AI的运算处理能力，还带来了专家系统的更广泛的商业化应用。可以说正是专家系统的商业化给70年代的AI第一次寒冬带来了第一股暖流，进而为停滞已久的神经网络研究提供了新的发展空间XCON的成就：人工智能商用化DEC自动化系统配置挑战

DEC是一家在20世纪70年代迅速崛起的计算机公司。业务扩张导致计算机配置复杂，手动操作耗时易错，亟需自动化方案提升效率与准确性。XCON系统诞生记

1978年DEC聘请麦克德莫特开发系统，采用OPS语言构建，1980年完成并命名为XCON，实现硬件配置自动化。XCON助DEC节资千万

截至1986年，XCON处理8万条指令，准确率95-98%，为DEC节省1500万美元，推动其成立AI研究小组。XCON展现AI商业潜力

XCON的成功证明AI商业价值，推动技术从理论走向实践，激发更多领域应用探索。神经网络的复兴：冲破理论批判的枷锁

早期神经网络基础1943年M-P模型奠定神经网络研究起点；1949年Hebb学习规则解释神经元学习机制；1957年感知机模型模拟人类学习能力，引发广泛关注。

理论批判与停滞1969年《感知器》指出单层感知机无法解决非线性问题，导致神经网络研究资金减少、进展停滞数十年。

技术进步促复兴20世纪80年代初，计算技术提升与新神经网络理论出现，推动该领域研究走出低谷。神经网络的复兴：冲破理论批判的枷锁

硬件技术支撑硬件技术进步（如Intel的ETANN、CNAPS设备）为神经网络研究提供新可能

反向传播算法突破1986年鲁梅尔哈特等提出反向传播算法，实现多层神经网络训练，推动机器学习发展神经网络的复兴：冲破理论批判的枷锁

新型神经网络架构霍普菲尔德网络（模式识别/组合优化）、CNN（图像处理）、RNN（序列数据）拓展应用场景

学术体系建立1987年圣地亚哥国际神经网络会议召开，宣告其成为独立学科；同年国际神经网络学会成立，推动技术发展机器学习的崛起：从人工规则到数据驱动

机器学习核心特征从数据自动分析规律，无需预设规则，实现预测、分类、识别等任务

技术基础与挑战基于概率、统计理论，依赖大量数据与高效算法，需持续优化模型提升准确性

应用示例：预测房价用房屋面积、卧室数等特征训练回归模型，实现房价预测机器学习的崛起：从人工规则到数据驱动

预测性别模型用身高体重数据训练决策树模型，通过训练/测试集优化准确性

关键算法进展80-90年代支持向量机、决策树等算法提出，减少人工规则依赖，奠定深度学习基础第二次低谷来临：AI技术的挑战与反思

第二次AI寒冬背景80末-90初因专家系统局限、硬件市场崩溃、第五代计划失败导致资金撤离

专家系统问题小型系统效益低，大型系统昂贵难维护，缺乏自学习能力

硬件市场变革PC性能提升取代LISP专用计算机，相关AI产业瓦解第二次低谷来临：AI技术的挑战与反思第五代计算机计划失败日本80年代初发起的智能系统开发计划未达预期，导致全球AI投资缩减寒冬启示需谨慎预期管理，注重基础理论突破与实际应用结合“深蓝”与卡斯帕罗夫的世纪对决：刷新认知的黑天鹅

深蓝系统概况IBM并行计算系统，32节点+专用象棋处理器，每秒运算超2亿步

对决结果1997年以2胜3平1负击败卡斯帕罗夫，成为AI里程碑

核心算法暴力穷举+大师棋谱规则，精准评估局面，无情感干扰“深蓝”与卡斯帕罗夫的世纪对决：刷新认知的黑天鹅

人机协作新方向卡斯帕罗夫倡导人机结合，AI辅助人类决策

社会影响全球7400万人观看直播，引发智能与人类关系的深度思考

技术意义证明AI在复杂问题解决中的潜力，推动后续AI应用探索学习革命：深度学习的突破（2000年代-2010年代）04人工智能再启航：从瓶颈到突破

AI短暂低谷（90年代末）技术限制、算力不足及成果落差导致资金撤退，研究进展缓慢。

21世纪初技术突破多核处理器、GPU性能提升，互联网普及汇聚数据，为AI发展奠基。

多核处理器发展2001年IBM推出首款双核处理器POWER4，2005年AMD、Intel商用多核CPU，提升并行处理效率。人工智能再启航：从瓶颈到突破图形处理器（GPU）演进1984年IBMPGA2图形卡分离图形任务；1999年NVIDIAGeForce256开启可编程GPU时代；2006年CUDA架构让GPU支持非图形计算，助力AI与科学计算。人工智能再启航：从瓶颈到突破

互联网普及的数据基础90年代末互联网大规模普及，加速信息汇聚，为AI提供丰富训练数据；云计算、大数据技术成熟，支撑AI高效运行。

深度学习成关键推动力算力提升与数据积累，结合深度学习技术进步，推动AI迎来新发展机遇。深度学习的突破：从模仿人脑到探索新边界2006深度学习概念提出杰弗里·辛顿团队发表论文，提出全新神经网络架构，颠覆模式识别领域。解决梯度消失问题通过无监督逐层训练+有监督反向传播调优，根本解决深度神经网络梯度消失难题。深度学习风靡学界工业界斯坦福、多伦多等高校投入研究，技术迅速向工业界蔓延。深度学习的突破：从模仿人脑到探索新边界

2012ImageNet竞赛夺冠AlexNet模型以16.4%top5错误率夺冠，引发深度学习热潮。

DNN降低图像识别错误率吴恩达团队主导的DNN技术将错误率从26%降至15%，吸引广泛关注。

2014人脸识别达人类准度FacebookDeepFace项目人脸识别准确率超97%，接近人类水平。深度学习的突破：从模仿人脑到探索新边界

AlphaGo胜李世石深度学习显威力2016年，随着谷歌公司基于深度学习开发的AlphaGo以4:1的比分战胜了国际顶尖围棋高手李世石，深度学习的热度一时无两。AlphaGo的成功，不仅证明了深度学习技术在围棋界的卓越表现，也再次证明了基于深度学习技术的机器人已经超越了人类

深度学习十年惊奇路从2006年的破茧而出，到2016年的一鸣惊人，深度学习的发展历程，就像是一部充满惊奇和挑战的科幻小说。它不仅改变了我们对人工智能的理解，也为我们展示了未来科技无限的可能性深度学习的应用：从虚拟世界到现实世界

计算机视觉领域应用深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务，如自动驾驶探测目标、翻译软件即时翻译、医疗诊断辅助、体育赛事运动跟踪、农业作物分析、制造业预测性维护等。深度学习的应用：从虚拟世界到现实世界

自然语言处理领域应用深度学习用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等，帮助内容管理、理解公众态度、促进跨语言交流、提供自动客服支持。

金融领域应用深度学习用于风险评估、欺诈检测、金融交易，辅助信用风险评估、预测市场趋势、优化交易策略。对人工智能发展的推动：从梦想照进现实

理论突破与算法创新深度学习通过深层神经网络模拟人类学习过程，在计算机视觉、自然语言处理等领域取得显著进展，为AI发展开辟新道路。

应用范围拓展深度学习在医疗诊断、金融投资、自动驾驶等领域应用，推动AI技术应用范围扩大，激发更多研究与实践。对人工智能发展的推动：从梦想照进现实

01面临的挑战深度学习面临数据复杂性、模型可靠性、算法公平性等问题，应用门槛较高，限制普及范围。

02未来潜力深度学习在理论突破与应用拓展上推动AI发展，未来在特定领域应用潜力巨大，有望带来更多变革。改造世界：人工智能的广泛应用（2020年代至今）05改造世界：人工智能的广泛应用（2020年代至今）AI迎来成年礼变革生活在这个信息爆炸、技术飞跃的时代，人工智能（AI）成为改变现实世界的强大力量，从自然语言处理的突破到生成式AI的创新，再到多模态AI的融合，它的成长速度之快，影响力之广，让人不禁惊叹：AI已经迎来了它的成年礼。AI技术的广泛应用，正在深刻地改变我们的工作和生活方式。它让我们见证了智能的力量，体验了科技的魅力，更开启了无限的可能性算力革命：打开人工智能的新纪元算力的核心地位算力是AI的心脏，2020年后革命性发展推动AI进入新纪元。硬件飞跃GPU性能年增30%，TPU性能数倍提升；2020年NVIDIAA100（156TeraFLOPS）、2024年Blackwell（20petaflops）推动算力突破。市场增长预计2027年全球GPU市场达1853.1亿美元，年复合增长率32.82%。算力革命：打开人工智能的新纪元软件优化助力并行计算、分布式训练使模型训练效率提升；2012年需几周的任务2020年仅需几小时。资源管理与部署高效内存管理优化资源利用；云原生、容器化技术提升部署灵活性与扩展性。用户体验提升模型可解释性增强信任；优化接口降低使用门槛，让AI更亲民。算力革命：打开人工智能的新纪元算力与AI相互促进更强算力处理更大数据，更复杂模型推动更高算力需求，形成良性循环。跨领域影响

AI渗透医疗、自动驾驶等领域；2020-2024年全球AI市场规模预计从2800亿增至5000亿美元。未来展望

量子计算等技术将进一步提升AI能力，算力革命是人类智慧的体现。ChatGPT：对话智能的突破与未来

对话智能的突破ChatGPT标志对话智能新时代，基于图灵测试理念，实现自然人机交互。

Transformer模型核心2017年Google提出Transformer，自注意力机制捕捉序列中任意元素关系，革新自然语言处理。ChatGPT：对话智能的突破与未来①Generative（生成式）能够生成新的文本内容，创造未见过的语句和段落，而非仅识别或分类已有文本。②Pre-trained（预训练）在大量数据上训练，学习语言基本结构和模式，捕捉语法、句法和语义等复杂特征。③Transformer（转换器）处理序列时考虑所有元素关系，解决长距离依赖问题，在自然语言处理任务取得革命性成果。OpenAI是一个领先的人工智能研究机构，它成立于2015年，在2018年推出了首个GPT模型ChatGPT：对话智能的突破与未来

ChatGPT发布与影响2022年ChatGPT-3.5发布，成现象级产品；2024年GPT-4o实现多模态实时交互，响应速度接近人类。

技术革新意义ChatGPT革新交流方式，展现AI理解生成自然语言潜力，推动人性化交互新时代。创意无限：生成式AI的崛起

生成式AI的核心生成对抗网络（GANs）通过生成者与评判者的较量，创造几可乱真的作品。创意无限：生成式AI的崛起

多领域应用生成式AI应用于设计、娱乐、医疗、制造等领域，提升效率与创新性。

挑战与未来面临版权、伦理等挑战；未来将成为人类创意延伸，探索更多可能性。感知融合：多模态AI的跨界之旅

多模态AI的核心融合图像、文本、音频等多模态信息，全面理解世界，是AGI关键一步。

系统架构由输入模块（处理多模态数据）、融合模块（整合数据）、输出模块（生成结果）组成。

应用前景渗透教育、医疗、娱乐等领域；未来将扩大应用范围，创造更多商业价值。未来：AI技术的挑战与机遇06未来：AI技术的挑战与机遇2024年人工智能发展趋势报告发布2024年4月15日，斯坦福大学以人为本人工智能研究所（StanfordHAI）发布了《2024年人工智能指数报告》（ArtificialIntelligenceIndexReport2024）。这份长达500多页的报告揭示了人工智能未来发展的10大主要趋势未来：AI技术的挑战与机遇

1、人工智能在某些任务上胜过人类，但并非在所有任务上人工智能已在多项基准测试中超越人类，包括在图像分类、视觉推理和英语理解方面。然而，它在竞赛级数学、视觉常识推理和规划等更复杂的任务上依然落后于人类

2、产业界继续主导人工智能前沿研究2023年，产业界产生了51个著名的机器学习模型，而学术界只贡献了15个。2023年，产学合作还产生了21个著名模型，创下新高。此外，108个新发布的基础模型来自工业界，28个来自学术界未来：AI技术的挑战与机遇3、前沿模型变得更加昂贵,AI模型训练成本飙升据估计，最先进的人工智能模型的训练成本已经达到了前所未有的水平。例如，OpenAI的GPT-4估计使用了价值7800万美元的计算资源进行训练，而谷歌的GeminiUltra的计算成本则高达1.91亿美元。相比之下，几年前发布的一些最先进的模型，即原始transformer模型（2017年）和RoBERTaLarge（2019年），训练成本分别约为900美元和16万美元未来：AI技术的挑战与机遇美中AI竞争格局分析2023年，61个著名的人工智能模型源自美国的机构，超过欧盟的21个和中国的15个。美国也仍然是人工智能投资的首选之地。2023年，美国在人工智能领域的私人投资总额为672亿美元，是中国的近9倍。然而，中国依然是美国最大的竞争对手，中国的机器人安装量居世界首位；同样，世界上大多数人工智能专利（61%）都来自中国4、美国成为顶级人工智能模型的主要来源国未来：AI技术的挑战与机遇

AI责任标准待统一最新研究显示，负责任的人工智能严重缺乏标准化。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在内的领先开发商主要根据不同的负责任人工智能基准测试他们的