人工智能技术进化出七大核心能力，实现从“解放四肢”到“解放大脑”的升级
D一阶段AI以逻辑推理为主，AI能力主要聚焦决策和认知；D二阶段AI注重概率统计的建模、学习和计算，AI能力开始聚焦感知、认知和决策；
第三阶段AI聚焦学习环节，注重大模型的建设，AI能力覆盖学习和执行；第四阶段则聚焦执行与社会协作环节，开始注重人机交互协作，注重人类对人工智能的反馈训练。
当下正处于第四阶段，这一阶段从2020年开始，代表性事件是GPT-3的发布，突破了以往模型在自然语言处理L域的限制，为语言模型的进一步
发展提供了强有力的基础，也为实现智能化的语言交互和人机对话打开了全新的可能性，是人工智能发展的一个关键节点。
数据、算力、算法作为人工智能发展的核心三要素已经具备基础条件;大数据+大算力+通用大模型成为新的发展范式;大模型开源生态成为推动AI产业发展的重要模式
深入分析了人工智能大模型的开源生态体系,探讨了其在不同行业中的应用,并展望了未来的商业化潜力与挑战,闭源大模型的融资规模G于开源大模型
提供了详细的数据分析、图表和预测模型，以及对未来AI技术和应用的深入探讨。整体而言，报告对AI产业的未来发展持乐观态度，并认为AI将深刻影响社会生产力和人类生活的各个方面
生成式人工智能技术可以用于参与数字内容创作，突破传统内容创作的数量约束，有着更为流畅和G效的人机 交互模式，减少了重复性的任务负担，实现生产力解放
面对行业用户多样的智能化需求,AI如何真正走出实验探索期,实现与不同行业的众多业务场景的融合,帮助企业实现商业价值,是AI在企业数字化转型中面临的首要挑战
挑选了5个典型案例进行分析,深入分析中小企业在 AI 时代的机遇,评估中小企业当前智能化的现状,找出智能化过程中遇到的痛点, 给出中小企业应对 AI 时代的路径建议
金融行业中不少细分L域的L先者已经开始将生成式人工智能引入业务实践,其出色的内容理解和创造能力将对金融服务行业不同细分赛道带来J大的效能提升
将煤矿和非煤矿山智能化标准建设纳入同一体系，通盘考虑、统筹规划，注重大数据、人工智能、机器人等新技术与传统矿山行业深度融合
核心的智能调度模块预计提升整体生产效率 10~30%,按照 1000mt/a 生产规模计算,每年可多 开采 100~300 万 t 原煤,年经济效益预计大于 3 亿元
打造具有安全可靠,无人值守,实时预警能力的智慧物 流系统;实现预付款,货场和市场数据管理,调度指挥,结算和报表管理信息化, 配套集装箱车号识别系统集成以及新铁运联货票应用信息系统集成
适用于零下-40℃ 的图像型智能火灾探测技术应用在J严寒地区的输煤系统火灾多梯级早期报警,解决了传统火灾探测设备难以解决的火灾早期预警问题
项目将有人驾驶车辆与无人驾驶车辆统一纳入到一个平台下进行调度管 理，其无人驾驶与有人驾驶车辆数据可以互联互通，通过多源数据融合感知
