适应人工智能驱动科研新范式
当前，随着新科技革命和产业变革深入发展，人工智能技术不断突破并向科研领域广泛渗透，为科研工作注入了新元素、新动能，对科研效率提升和范式变革形成显著催化作用，现代科研活动由此更加高效、精准，“人工智能驱动的科学研究”已成为全球人工智能新前沿，必将为未来科技发展开启全新局面。
近年来，我国人工智能技术快速发展，科研数据和算力资源日益丰富，顺应新时代新趋势，利用新技术新优势，推动人工智能赋能科学研究恰逢其时、大有可为。
应用场景是新范式的孕育土壤和实训基地，人工智能技术与科学研究互动互促需要在诸多应用场景中反复实践、不断完善，随着应用范围不断拓展延伸，科研能力持续实现智慧升级。为此，以需求为牵引谋划人工智能技术应用场景，基于促进科学研究更加紧密拥抱人工智能技术，拓展人工智能技术在数学、化学、地学、材料、生物和空间科学等重大科学领域的应用。充分发挥人工智能技术在文献数据获取、实验预测、结果分析等方面的作用，围绕具有典型代表意义和辐射带动性的基础科学、应用科学领域，创造更多实战式应用场景，融合人工智能模型算法和领域数据知识，不断探索重大科学问题研究突破的新路径、新范式，持续积累可复制可推广的经验做法。
人工智能技术在科研活动应用中涉及多专业、多环节，离不开不同类型、不同链条主体机构的合理分工和有效协作。为此，要鼓励企业运用人工智能开展关键技术研发、新产品培育等科研活动，支持高校、科研院所、新型研发机构探索人工智能技术用于重大科学研究和技术开发的先进模式，培育壮大一批跨界技术转化和企业孵化机构、科研中介服务机构，探索多元主体合作协作新机制。面向重大科学问题的人工智能模型和算法创新，发展一批针对典型科研领域的“人工智能驱动的科学研究”专用平台，推动国家新一代人工智能公共算力开放创新平台建设，支持高性能计算中心与智算中心异构融合发展，鼓励各类科研主体按照分类分级原则开放科学数据。支持成立“人工智能驱动的科学研究”创新联合体，搭建国际学术交流平台。
适应性人才是新范式突破和推广的根本源泉。提高人工智能技术在科学研究领域的应用水平，既需要人工智能和相应学科的专业人才，也离不开跨领域复合型人才为跨界沟通协作提供高效支撑，这需要多渠道构筑相关人力资源引育平台和机制。为此，要多渠道培养和汇聚跨越人工智能和专业领域的复合型人才。支持更多数学、物理等科学领域的科学家、研究人员投身相关研究，鼓励普通高校、职业院校在人工智能学科专业教学中设置科技创新类专业课程，提升人工智能专业学生科研专业素养。鼓励开展相关人才培训，通过开设研修班、开展实践交流、组织专题培训等多种形式，培养一批人工智能与专业科研能力兼顾的复合型人才。鼓励地方政府、央企、行业领军企业通过“揭榜挂帅”、联合创新等方式支持相关优秀人才和科研团队开展智慧赋能科研工作。（张璐璐）
我国人工智能产业发展势头强劲 产业布局提速
央视网消息：据中国信息通信研究院测算，2022年中国人工智能核心产业规模达5080亿元人民币，我国人工智能产业生态正在逐步形成，产业布局也在提速。在昨天（6月26日）召开的世界互联网大会数字文明尼山对话上，与会代表认为，面对人工智能技术发展的突飞猛进，我们既要警惕它存在潜在的风险隐患，也要抓住它所带来的巨大机遇。
这里是位于浙江杭州桐庐县的一座矿山，虽然这段时间正是梅雨季，矿山的工程进度却没有受到任何影响，而这正是得益于传统机械装上了人工智能的“大脑”。工作人员在数公里开外的项目中心，只需要动动键盘和鼠标，就可以远程操控现场的无人挖掘机进行施工作业。
人工智能技术的应用不仅大大提高了传统行业的生产效率，更是让传统制造业变得更有市场竞争力。在杭州的这家丝绸生产企业，原来生产一条丝巾需要经过设计、打样、打印、固色等5至7个流程，而现在通过人工智能现场定制设计，数智化印花一体机开启即时生产，半个小时就可以拿到一条丝巾成品。
随着一批智能车间、智慧供应链等涌现，人工智能与实体经济迅速融合，有力推动各行各业数字化、智能化转型，孕育出一大批新产业新模式新业态。
科技部新一代人工智能发展研究中心近期发布的《中国人工智能大模型地图研究报告》显示，以“大数据+大算力+强算法”相结合的人工智能大模型，在中国正在得到迅猛发展，中国研发的大模型数量排名已居全球第二，仅次于美国，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个。
人工智能时代的投资机会
人工智能是数字化转型主题的关键支柱，它正在推动重大变革并刺激增长。由于人工智能具有颠覆各个行业的潜力，因此其潜在市场巨大。普华永道预计，到2030年，人工智能将给全球经济带来高达15.7万亿美元的贡献，超过了中国和印度的产值。企业通过流程自动化（包括使用机器人和自动驾驶汽车），以人工智能技术增强现有劳动力，以及运用个性化人工智能增强型产品或服务提高客户的需求，由此提升效率，进而可能带来显著的经济影响。
我们认为，这些模型将颠覆许多行业，同时我们也发现这些行业如何通过结合人工智能提升效率的显著机会。企业刚刚开始思考如何利用这种技术改善他们的商业模式和客户互动。如同2007年iPhone的面世促进了技术向手机转移一样，我们预计整个市场将迎来效率提升的浪潮。
医疗保健医疗保健行业可能面临新颖人工智能模型带来的明显变化。医疗保健大众化：生成式人工智能及其与用户的友好交互可通过分析症状，提供个性化的治疗方案，为患者降低医疗保健的门槛。这能够提升患者护理的质量和降低医疗保健的成本。
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