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Yu Xiaohui目前，在商业应用的双轮轮毂中的创新和牵引力下，人工智能加速了与现实经济的深层整合，形成了涵盖基本层，框架，模型和应用的工业人工智能技术系统。人工智能基础设施（例如计算机力量）的性能不断改善，人工智能数据行业正在蓬勃发展，算法创新促进迭代和进化，几种智能产品和服务都在积极创新，并为大型人工智能人工智能的大型人工智能提供了良好的基础。最近，国务院和他减轻了一种观点，即“人工智能 +”人工智能 +”ction known as” opinions “” (called “opinions”) would be deeply implemented. This unaveiled the overall requirements for systemmatically promoting “intelligence+” and promoted the Broad and deep integration of artificial intelligence with varyus industries and sectors of perspectives and perspectives with standard intelligence of three stages, 2027, 2030 and 2035 and 2035 “3035, and 2035, and 2035, and 2035,以及2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年，以及2035年 and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035, and 2035 2035, and 2035,还有2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，2035年，以及2035，以及2035年，2035年，和2035年，2035年，以及20 1。了解法律，并从科学上发展“人工智能 +”行动目标。生产组织，以及促进科学和技术范式的转变，生产因素和工业系统更新（如身体和化身情报）的重组继续显示创新的创新。人工智能朝着一般智能的早期阶段发展，逐渐形成了单个任务的单个智能范式转变为可扩展和多任务智能的范围，从而促进了人工智能从“产生内容”的中心能力变化，从“执行任务”到“执行任务”，从而在通往一般智能的道路上创造了出色的进步。从综合应用趋势的角度来看，赋予行业能力的人工情报的道路遵循数字技术应用的客观定律，即促销CHA“在数字化水平更好并逐渐传播更多行业的领域的领先进步”中。由Internet代表的数字本机领域是第一个对人工智能应用程序实施的大规模实施，具有自然数据沉淀，成熟的数字基础架构和大型用户群的好处。例如，互联网搜索，社交网络，购买，写作，编程和其他领域与较大的模型连接并扩展了新的商业形式。下一步，人工智能将通过金融，医疗保健，运输等方面的高级数字化逐渐渗透行业，并且在关键情况下赋予应用的能力变得很重要。对于药物的研究和开发，生成人工智能将合并的检测周期从数年到几个月减少，新药的推出时间从13年减少到8年，这将成本降低了75％。随着人工智能技术的额外普遍化以及通过各种行业的数字化转型的一般人工智能的一般规模促进，人工智能将应用于更真实的经济领域，例如制造和能源，再加上更复杂的物理场景和中央生产过程，从而促进了生产力的更大变化。基于对人工智能技术进化和应用的阶段的完全了解，该意见提出了“在关键领域的进步，构成了新的增长阶段，进入智能经济和英特尔社会”。到2030年，智力经济将成为我国经济发展的重要成长极。人工智能应用程序可带来生产力和生产率提高，这是人工智能的主要线路CE创新并着重于人工智能的创新，并着重于实用的测量设计，从而提高了群体在人工智能技术的创新方面的进步，并改善了整合其他行业的人工智能的整合和创新。一般技术中的所有进步都会导致许多产品，服务，公司和业务模型的发展，这些产品，服务，公司和商业模式可以应用并完全适应技术，促进技术股息的发行，开放新的商业模式并促进经济和社会发展。目前，人工智能在工业应用中处于重要阶段。通过允许人工智能形成“更大的技术进步”以形成“更大的经济发展”，应在提高生产率方面做出更多的努力。一方面，“意见”重点是he key areas for productivity improvement, builds a “AI4” system with Chinese characteristics that cover natural sciences, philosophy and social sciences, propose a path for intelligent transformation and development of modelS Again and nourishing nutrition models of new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models, nourishing new models,滋养新模型，新模型，新模型，新模型的新模型，新服务的新模型的新模型。滋养新型号，滋养新型号，滋养新型号，促进新型号。同时，我们将提出方法，从人们的生计，治理能力和全球合作的角度创建更聪明的工作方法，并提出了社会治理中人类机器共生的新形象，并共同建立了一个全球人工智能体系促进使用高生产率的生产关系的建设的潮流。在第二个Lugar中，我们将形成双向授权模型，该模型将在人工智能应用中提高生产率，从而恢复人工智能的创新。 “人工智能+”不仅通过人工智能技术和其他工业技术的整合和创新来促进数千个行业的创新发展，而且还提供了所有部门和行业的智能发展。它不仅可以促进更新，而且还将通过大量新场景和大型领域的大型数据实现迭代进度并更新人工智能技术。当揭示人工智能的主要应用和技术基本功能支持系统的主要领域时，该意见全面地建立了人工英特尔双向增强的新范式Ligence+，通过创新来指导应用程序，并通过应用程序促进创新。就内部因素而言，它促进了三个关键要素的紧密耦合和相互加强：算法，数据和计算机功率。模型算法重建应用程序的生产力。新的应用程序方案会产生高尺度高价值数据并促进模型支持。继续重复的优化，打破基本原理和关键工程问题，不断增强“人工智能+”技术能力的关键引擎，并通过应用技术来形成“飞行效果”，并使用内源性积极反馈循环。从开发过程的角度来看，它为人工智能技术的持续优化提供了广泛的需求和市场空间，同时通过关键A为中心技术要求发布更多的高需求。放松和随后的大规模应用。同时，它将通过诸如优化应用环境，繁荣的开源环境，建立人才设备，加强政策和法规以及提高安全水平的措施，建立和改善新的两道路授权范式的资源和机构支持。最后，我们将在智能经济中促进数字经济的加速发展。聪明的经济是一种新的形式。 “意见”的实施加速了人工智能的变革性增强，解锁数据元素的价值，优化和创新，在物理世界中优化和创新，促进数字空间和知识系统，突破瓶颈和限制科学发现，技术进步，技术进步，技术的进步和生产生产和促进和促进止胎的转变和技术变化，并促进了止痛的变化，并促进了止痛和技术的变化，并促进了技术的变化和技术的变化，并促进了众多的范围和技术的变化和技术的变化，并促进了众多范围的范围，又有范围的范围和技术的变化，又有范围的范围和技术的变化，又有成果和技术的变化，又有范围的范围，又有范围的范围，又有范围的范围和范围的范围和变化的范围和技术的变化，又有众多的范围。以及转变和转变。并在经济和社会运营，生产力和社会福利方面取得进步，并塑造新的智能发展范式。同时，“意见”还解决了朝着智能经济发展的过程中关键人物的生活问题，尤其是强调需要使人工智能在新工作中的创造性产生完整的游戏，并以有序的方式促进人工智能的大规模实施。 3。首先，我们将探索并继续探索“人工智能+”的新创新发展状况，并专注于创新和技术协调以及环境保证的统一。精确地列出了智能发展人工的客观法律，改善了支持政策的构建，改善公共资源的提议，改善法律和法规的制定，加快关键立场的发展Ards，加强人才的发展，刺激就业的企业家精神和活力，增加财政支持，促进国际合作，促进技术合作和有效解决方案，这很重要地是在基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础基础的基础上的发展。智力+”。第二个重点是产品能力和实际需求的调整和统一。人工智能公司具有相应的技术准备和产品开发能力，这是由于缺乏对工业过程和情景逻辑的详细理解，因此很难形成一个与真正的需求，并最终与供求的情况非常一致，并且很难陷入困境。您必须促进供应和需求侧面之间的详细耦合，加速基本的西奥维修研究，提高模型推断的精度，精确地研究场景的需求，研究产品能力的特定优化并改善技术合作社的创新。方案集成输出和难度。第三个重点是协调和统一行业水平和转型路线。不同的行业在应用程序的基本原理上有显着差异，例如数字化水平，资源供应能力和市场上的竞争模式。有必要遵守市场推广的市场，结合场景价值观，模型生态学，实施模型的实施方法，资源需求和其他因素，以根据该行业实施政策，遵守公司的真正发展，并开发了促进更高数字基础的智能转型途径。您必须证明对智能需求的应用程序方案t首先更新。在形成了示范和驾驶效果之后，舞台的范围逐渐扩展并完全包括智能转换。它盲目地通过行业和公司盲目。 （作者是中国信息与通信学院的主席）