，是指研究，开发用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论，方法，技术及应用系统的一门技术科学作为新一代信息技术的代表之一，人工智能广泛应用了计算机，数学，物理学，生物学，逻辑学等学科的理论与方法，并希望利用计算设备模拟人类思维决策过程自1956年达特茅斯会议首次提出人工智能概念以来，人工智能历经60余年的曲折发展，已经成为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，成为世界各国竞争角逐的焦点其发展水平也成为国家核心竞争力的重要体现，正在对经济发展，社会进步，国际政治经济格局产生深远影响在此背景下，加快发展新一代人工智能，是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题
人工智能代表了未来经济发展的无限可能性现有观点普遍认为，人工智能可以通过提高生产率来促进经济增长在个体劳动层面，人工智能可以推动传统自动化发展为智能自动化，持续释放个体创造力，极大提升劳动生产率，在行业生产层面，人工智能可以有力提升生产能力与资本效率，对行业进行分析并作出控制决策，能够解决某些行业生产准确率低，工作量大，设备闲置，安全性差等一系列问题，在宏观经济层面，人工智能将促进管理效率，资源配置效率和社会交易效率的提升，推动创新并提高全要素生产率，深化分工形式，大大拓展产品创新的空间，从提升分工专业化效率转向提升分工多样化效率，从多样性角度拓展生产的可能性边界
具体来看，人工智能具备以下四点技术—经济特征:
一是渗透性作为一种兼具通用性，基础性和使能性的数字技术，人工智能具备与经济社会各行业，生产生活各环节相互融合的潜能，这种广泛应用于经济社会各领域的特征被定义为通用性技术的渗透性在发展初期，人工智能多应用于简单场景，解决一些抽象概念性的游戏问题，但伴随着技术的进一步发展，人工智能被越来越多地应用于多元化，综合化场景渗透性特征决定了人工智能具有对经济增长产生广泛性，全局性影响的能力和潜力在可预见的未来，人工智能将更加全面地融入生产生活活动之中
二是协同性在生产领域，人工智能的应用可以提升资本，劳动，技术等要素之间的匹配度，加强上游技术研发，中游工程实现，下游应用反馈等各个生产环节之间的协同，从而提高运行效率，在消费领域，人工智能可以实现对用户消费习惯与消费需求的自动画像，完成个性化需求与专业化供给的智能匹配，进一步释放消费潜力总的来说，人工智能的协同性特征体现在对经济运行效率的提升上
三是替代性需要注意的是，人工智能可以实现对劳动要素的直接替代从简单工作到复杂工作，人工智能将持续发挥替代效应，在作为独立要素不断积累的同时，可以对其他资本要素，劳动要素进行替代，其对经济发展的支撑作用也由此不断强化
四是创新性生产自动化能够实现对一些高强度，高难度的持续劳动进行替代，而人工智能之所以引起人们对就业前景的担忧，是因为其能够实现对人类脑力工作，创造性活动的替代当下，人工智能已经被广泛应用于药物发现及筛选，材料识别及模拟等科研活动，更是在金融，数字建模，应急救援，音乐绘画等领域被广泛赋予分析决策甚至是创造创新的权利，展现出人类历史上从未有过的来自人类头脑之外的创造力量人工智能的创新性可以生产出额外的知识，增加人类整体智慧总量，从而促进技术进步，提高经济效率
人工智能既具有一般通用型信息通信技术所具有的渗透性与替代性特征，同时还具备与各经济要素协同配合提升经济效率的协同性特征，以及替代人类脑力工作的创新性特征具备了以上特征的人工智能可以对经济高质量发展起到重要的促进作用
一方面，人工智能核心产业具备扩张增长效应作为一项系统性较强的数字技术，人工智能应用的实现离不开技术研发，软硬件开发，算法模型训练，具体场景应用等一系列环节，从而催生了一系列产业，有着完备的产业链条，其产品和服务涵盖了从上游研发到下游应用的各环节需要看到，人工智能促进经济高质量增长的路径之一，就是人工智能核心产业的扩张增长效应人工智能具有与生产生活应用更高的融合度，可以快速响应具体问题，根据不同的场景生态提供应用方案不断增长的应用需求使得人工智能产业保持较高速度的增长，同时也促进了基础信息技术产业的壮大人工智能核心产业的扩张增长符合产业结构优化升级方向，其对经济的支撑作用也不断强化
另一方面，人工智能可以通过赋能，促进不同产业的融合发展人工智能具备渗透性，替代性，协同性，创新性，能通过输出智能化设施，智能化方案，对已有产业进行智能化改造，实现数字经济与实体经济的融合发展，通过提质增效促进经济高质量发展在农业领域，人工智能融入农业生产，物流等环节中，实现农业生产的无人数控，基于数据分析的生产决策，智能农业机器人的精准执行等，在工业领域，人工智能基于不同工业行业的产业特征提供生产服务的精准升级，既能够在生产端实现冗余资产的发现切除，错配资产的优化调整，闲置资产的重新激活，促进生产效率的提升，又能够在消费端实现对用户需求的快速响应，精确匹配，个性定制，充分释放消费端潜力，在服务业领域，人工智能早已应用于金融，旅游，物流，文化体育等各个领域，其中在金融领域的研究与实践较为丰富如今，人工智能正越来越多地被应用于供应链，交通物流，工业互联等领域，在工业，农业，金融，公共安全等行业逐步构建起多样化行业技术服务及解决方案平台，提供相对通用的行业应用服务
与此同时，人工智能还能活化潜在的关联产业作为一项颠覆性技术，人工智能将对经济体系中的潜在关联产业产生重要驱动作用，即产生活化效应，为其带来创造性增长很多原本与数字技术毫无关联的产业，在人工智能行业产品输出，服务输出，技术输出，范式输出，商业模式创新等助力下得到活化，迎来了新一轮发展在可预见的未来，这种活化效应将越来越多地刺激经济社会各个潜在关联产业，进而实现高效集约，创新绿色的高质量增长
深度学习技术兴起近10年来，AI模型基本上是一个训练特定应用场景的小模型。小模型是用特定领域的标记数据进行训练的，不具有普适性，因此往往不适合切换到另一个应用场景，需要重新训练。此外，小模型的训练模式基本上是“手工车间式”，参数调整优化的手工任务太多，需要大量AI工程专业人员来完成。同时，传统的模型训练需要大规模的标注数据。如果某些应用场景中的数据量很小，训练出来的模型精度会不尽如人意。
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