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　　在不断的探索和实践中，人工智能技术实现跨越式提升，应用价值得到企业的广泛认同，初步形成了较为完整的产业形态。整体上看，人工智能产业可分为核心产业和融合应用产业。核心产业主要涉及人工智能软件算法、硬件产品、解决方案和平台服务等方面，例如GPU芯片、服务器、数据中心、云计算服务、模型软件等。融合应用产业是指将人工智能技术应用到传统产业中，推动产业智能化转型，形成智能制造、智能网联汽车、智能安防等万亿元级产业。人工智能核心产业和融合应用产业相互促进、共同发展，推动形成相对完整的产业体系，技术创新不断涌现、产业投资持续扩大、应用场景日益丰富。

　　佳木斯市农业技术推广中心副主任 赵广山：深浅度一致，均匀度一致，正好达到了种子需要的3到5厘米的条件，各方面都能达到最好的效果。

　　20世纪50年代至70年代，是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面，即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务，初步展示出人工智能的潜力。然而，由于计算能力及算法的局限性，早期人工智能技术难以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代，“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用，但由于依赖人工编写规则，可扩展性较差，加之计算资源有限，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪，得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展，尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产业变革。

　　“听到这种规律性杂音没？这是早期轴承磨损的信号。”徐东正在6千伏磨煤机电机旁弯着身子示范“听诊”技巧，只见他一边侧耳听，一边跟现场的青年员工解释。

　　从全球来看，美国在人工智能领域起步较早，人才、技术等方面均有较大优势，处于国际领先地位并形成了独特的发展路径。美国人工智能产业发展以技术创新为引领，按照“通用基础模型—行业垂直模型”的扩展逻辑，优先研发高性能通用大模型，再逐步向垂直领域渗透，形成“自上而下”的发展路径。利用技术和资本方面的优势，企业倾向于集中资源打造高性能通用模型，例如美国OpenAI公司的GPT-4、谷歌公司的Gemini等，然后通过开放API接口吸引开发者构建垂直应用。最典型的就是微软将ChatGPT嵌入Office套件，快速在全球范围内推广。这种模式既能快速占领市场，又能通过数据反哺优化模型性能，形成“赢者通吃”局面，欲将其他竞争者拒之门外，或者成为其产业生态的一部分。美国人工智能发展路径本质上是“技术优势—市场扩张—生态垄断”的正向循环，其核心在于通过基础研究积累与技术开源降低行业门槛，再以通用模型为枢纽构建跨领域应用生态，在技术标准与商业模式方面提升全球影响力。

　　“要完善科技创新体系，积极对接国家战略科技力量和资源，优化完善创新资源布局，努力攻克一批关键核心技术，着力打造西部地区创新高地。”

　　假期里，还有不少商业综合体焕新升级，吸引了大量游客。山东淄博就将原张店区文化局旧址改造为文商旅综合体，打造集非遗工坊、老字号餐饮和文创零售于一体的沉浸式消费新场景。