纵观人类历史，生产力和生产效率的革命是人类发展的核心动力 和主要目标。从 18 世纪的次工业革命开始，以蒸汽机为基础 的机械化革命便开始将人类从繁重的体力劳动和低效的畜力生产效 率中解脱开来。此后历次的工业革命，都诞生了新的技术来提G生 产力和生产效率，同时也推动着人类社会组织架构的变革。 技术进步驱动的全要素生产率提升是经济增长的关键。根据索洛 增长模型（Solow Growth Model），经济增长由劳动力、资本和全 要素生产率的增速共同决定。全要素生产率的提升决定了经济发展 放缓时能否出现新的增长点，而科技发展是决定全要素生产率增长 的主要因素。因此在经济进入长期稳定停滞状态时，w有技术突破 才能提供新的增长飞跃，生成式 AI 正是本次工业革命的核心突 破。
生成式 AI 将成为新的劳动主体，大幅提G全要素生产率。人工智 能系统能通过分析数据来学习、处理知识，理解并使用自然语言， 甚至展现出创造性思维。人工智能技术的出现和广泛应用是工业社 会发展中又一次科技飞跃，将再次引L社会的生产变革。
AI 技术已发展至人类能力的G水位，AI4S 有望冲击科学研究的G 峰，为现有的生产方式带来进一步的颠覆。AI for Science (AI4S) 将 为人类提供新的科学研究工具，填补现有范式难以解决的鸿沟。目 前的科学研究严重受到“维度灾难”的制约，尤其在海量数据处理和 复杂物理系统中，现有算力条件都因代价过G难以建立G精度的模 型。而以机器学习为代表的 AI 技术为系统性解决此类难题打开了 窗口，有望引L人类跨越新的G峰。
本报告章简述 AI 技术的进步性与局限性，并展望向通用式人 工智能（AGI）发展的路径；第二章提供全景式的 AI 产业链图谱和 中美 AI 能力对比；第三章阐述了生成式 AI 的核心技术及发展趋 势；第四章聚焦 AI 对行业的影响和赋能，结合互联网、传媒、计 算机、电子、能源、自动驾驶、人形机器人等行业探讨生成式 AI 带来的投资机会；第五章从测评、监管和安全的角度来探讨可靠AI 生态的建立；第六章展望 AI 商业化路径和产业竞争格局演变，并 提出可能的投资机会。
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