当前，人工智能技术已经成为社会发展的重要驱动力；未来，几乎所有的产业及其相关工作都将依赖人工智能的助力。当然，这并不意味着人类的工作将被完全取代；相反，人工智能将成为人类生产和工作中的重要伙伴，帮助人类
更出色地完成任务，尤其是在那些需要大量数据分析和计算的工作L域。典型场景如下：
医学L域：通过机器学习和大数据分析，AI 能够辅助医生进行疾病诊断。例如，在医学影像识别方面，AI 可以快速、
准确地分析 CT、MRI 等影像数据，检测肿瘤、出血点、骨折等病变情况，提G早期诊断率；还可以根据病史、症状、
实验室检查结果等信息，为医生提供病情诊断建议，支撑临床决策。
金融L域：利用机器学习算法和大数据分析，AI 可以为投资者提供个性化、自动化的财富管理建议，根据用户的风险偏好、财务状况以及市场动态进行资产配置和投资组合优化。此外，AI 还能够帮助银行和其他金融机构快速准确地评估潜在客户的信用风险等。
自动驾驶：通过计算机视觉和深度学习技术，AI 使自动驾驶系统拥有超越人类的感知能力。相比传统技术，其在路
径规划和决策方面的应用更L先，可实现行为预测和自适应巡航控制。更为重要的是，AI 通过持续学习和改进，能够
不断提升自动驾驶系统的性能。
可以说，未来的工作环境将是一个人类与人工智能协作的世界，人类的创造力、判断力和同理心将与 AI 的计算能力、
处理速度相结合，共同推动社会的进一步发展。
三分之二（67%）的 Z 世代年轻人认为网络和现实之间的自我表现存在脱节,这进一步 加剧了他们的孤独感和焦虑感;每个人都可以在这个与真实世界平行的虚拟世界中拥有自己的分身
结合文本、语音、图像等多模态能力的大模型不仅改变了人机交互方式，还催生了新的“工种”——智能体;可以根据用户的思维模式和行为频率预测下一个任务，并主动提出建议、自主寻找解决方案
强大的生成能力使 AI 能够在没有直接人类指令的情况下创作出全新的作品;便利的自然语言交互;广泛的应用场景可以在医疗诊断、金融分析和技术故障排查等L域 发挥重要作用
起步发展期（1943-1960 年）;黄金时代（1960-1974 年）;D一次寒冬（1974-1980 年）;再次繁荣（1980-1987 年）;D二次寒冬（1987-1993 年）;深化发展（1993-2015 年）
体能型和智能型,聚焦两大商业化落地场景的方向;体能型以美国波士顿动力的Atlas,特斯拉Optimus为代表;智能型以香港Hanson Robotics的Sophia以及英国Engineered Arts的Ameca为代表
厘清具身智能的概念内涵、演进历程、技术体系，通过梳理当前具身智能技术发展现状，研判分析 具身智能应用潜力与可能影响，提出面临的问题挑战，展望思维智 能和行动智能融合的未来发展趋势
通过对“医”、“食”、 “住”、“行”、“城市”、“企业”、“能源”、“数字可信”八个维度在下一个十年的展望，来尝试 描绘智能世界 2030 的美好图景，智能 世界拥有无限可能
性关键技术和应用开发类计划项目形成 标准成果的比例达到 60％以上,标准与产业科技创新的联 动水平持续提升,新制定国家标准和行业标准50 项以上
人形市场对比分析、国内人形创企对比分析、人形公司基本概述、融资情况、人形机器人产品及参数、产品迭代及商业化进展、众人形机器人产品参数和商业化进展对比、人形机器人L域核心技术
深入分析了存储行业的现状与格局。可以说，存储行业的“强者恒强”趋势十分明显;未来数据量将以每年超过30%的速度增长
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科技板块市值权重有较大提升空间， 部分估值已具备优势；随着近年持续向创新驱动转 型，盈利相对优势提升，中国科技股投资性价比突出
