随着人工智能技术的不断完善和发展，特别是与互联网、云计算、大数据等技术的不断融合，人工智能也从生产领域扩大到生活领域，渗透到了人类生活的每一个细节。以前人们只能在科幻电影和小说里看见人工智能技术大显神威，现在这项技术已经变成了普通百姓的热门话题。
无人工厂的智能生产线快速生产出高质量的产品；智能农业机器忙碌在田间地头；智能机器人为客人点餐送菜；智能家居系统为人们提供一个舒适的家庭环境……曾经遥远的智能时代已经来临，并被我们人类所尽情享有。人工智能作为一种新兴科学技术，能够释放科技革命带来的巨大能量，引起产业变革，深刻影响着人类社会的生产方式、生活方式和思维方式，对经济发展、民主建设、人的发展等方面产生了重大而深远的影响......目前，世界各国都非常重视人工智能发展，都投入了大量人力、物力、财力以支持人工智能的研发。共绘网认为，要想打造一个真正的智能社会，必须全方位的智能化，包括手机、电脑（GPT）、汽车（自动驾驶）、通用（各行各业）机器人、无人机、电器、房屋、AI数字人等都通通加持（联通）GPT大模型大数据，以至各行各业，掀起AI浪潮（特别是AI数字人有了GPT的加持就可以不间断每天24小时输出各类知识）......你畅想过智能社会吗？你愿意过全智能的生活吗？对此，您有什么看法呢？如果您还有良知，是为公平、正义和共建美好世界而来，那就请你将《共绘网》转发出去，让更多人受益吧！
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当今世界，信息化浪潮云奔潮涌、气象万千。 当代中国，网信事业发展突飞猛进、生机勃勃。 党的十八大以来，习近平总书记从信息化发展大势和国内国际大局出发，就网络安全和信息化工作提出一系列具有开创性意义的新理念新思想新战略，形成了习近平总书记关于网络强国的重要思想。在这一重要思想指引下，我国互联网发展和治理不断开创新局面，中国正从网络大国向着网络强国阔步迈进。
(1)在黄仁勋和马斯克接连看到了AI智能体的发展潜力后，OpenAI联合创始人，特斯拉前人工智能总监Andrej Karpathy也在最近高呼，AI智能体代表着一个疯狂的未来。 Andrej Karpathy直言，自己在特斯拉的工作时“被自动驾驶分了心”，钻研自动驾驶和VR都不是发展AI智能体的正确道路。此刻正是回归神经科学，从中寻求灵感的时刻。 另一方面，Andrej Karpathy认为每个人在构建AI智能体的方面都比OpenAI这样的公司更有优势，大家目前处于平等竞争的状态，因此他很期待看到这方面的成果： AI智能体代表着一个疯狂的未来，虽然可能还有点远，但是今天到场的大家构建的AI智能体已经处于AI智能体能力的最前沿。 现在所有正在做大语言模型的机构，比如OpenAI等，我觉得都没有处于这个领域的最前，最前沿的是在座的各位。谷歌旗下AI团队DeepMind的最新论文介绍了一种能够进行自我改进的AI智能体——RoboCat，本质上是由AI赋能的软件程序，相当于机器人的“大脑”。由其加持的机器人与传统机器人不同之处在于，RoboCat更具“通用性”，并可实现自我改进、自我提升。来源｜华尔街见闻
(0)人工智能产业痛点及机遇。虽然人工智能产业发展如火如荼，但眼前面临的痛点问题，很大程度上制约着产业的快速发展与商业落地，但反过来想，这些发展痛点所在，也正是行业机遇所在。 AI模型落地具有周期长、成本高、缺乏部署敏捷性、生产环境的上线具有不确定性等痛点。 据头豹研究院统计，部署AI算法模型的方案平均需要9个多月的时间，不仅整体方案的交付成本高，后续运营的成本也很高，这些痛点问题急需得到解决。 此外，头豹研究院数据显示，在2021年，中国的AI开发平台营收达到234.8亿元，按照产业快速发展的势头，预计2025年中国AI开发平台市场规模将达365.0亿元。 据测算，2022年中国人工智能整个行业市场规模为3716亿人民币，预计2027年将会达到15372亿人民币。从数据来看，中国人工智能行业市场在5年内，将以平均每年约2331亿人民币的规模增长，并且有望在下游的办公、医疗、金融、影视、法律、电商、游戏等多个领域不断渗透，实现大规模的落地应用。 因此可以预测，在未来几年内，这些下游人工智能应用领域将迎来巨大技术变革。瞄准这些领域的痛点问题，推出相应解决方案，就能抓住行业发展机遇。（小安生）
(0)共同享有数字技术发展成果，促进人类社会数字化、智能化发展迈向更好未来。在全球数字技术发展成果的分配上，当前既存在国与国之间分配不平衡的问题，又存在成果分配短视化、“代际共享”困难等问题。面对此类困境，应注重以下三点。一是建设数据要素流通机制。在强化关键信息基础设施防护和数据安全管理的同时，可以提高政府开放数据、企业非私数据的利用效率，明确各参与方在数据流通各个环节的权责关系，并保障一般性商业数据的自由流动，着力在数据保护和利用中实现安全与发展的平衡。数据交易场所可以通过创新数据交易模式、提供新型交易技术、固定数据交易证据等方式，增进买卖双方的信任、减少争议，从而最大限度发掘数据的公允价值。二是推动数字技术的可持续发展。在推动技术应用和数据采集时，要秉持数字技术成果可持续性分配原则，提前研判发展趋向、规划应用周期，防范技术发展与数字红利过早出现效益递减状况。还要加大对掌握先进技术和海量数据的大型数字平台和科技企业的引导力度，发挥人工智能作为数字技术应用和发展的基石作用。在保障人工智能技术有序推进的同时，要不断培育其长期化、科学化发展能力。三是探索数字成果应用场景。应结合数字技术发展新态势，推动数字产业化、产业数字化、数据价值化、治理数字化和数字普惠化“五化”的协调发展，以及智慧城市、智慧医疗、智慧教育等领域的新发展，并在金融贸易、数字版权、隐私计算、数字孪生等多个领域加大数字技术应用力度，增强人民群众对数字技术的参与感和获得感。要充分发挥数字产业链整体效能，可以通过数据增信、融资激励等方式，支持鼓励行业龙头企业带动产业集群形成利益链条，通过利益关联方式带动中小企业共享数字红利。作者：简小烜，为长沙学院教授
(1)机器人技术的发展将远远落后于AI的发展，因爲AI是纯软件，而机器人技术是硬件，硬件技术的发展要求新材料、新加工技术的产生，这些领域的进展都是綫性的，不像软件、AI的发展是指数式的。所以如果你的工作是动手的，而且是需要複杂的动手，而不是端盘子、修剪树木之类简单的动手，比如外科医生、护士，那么在你的世代你不会被AI所威胁。 所有文科的重要性都会得到提升。在现在，是科学家、工程师、医生们在创造财富、救死扶伤，而艺术、历史、人文、哲学等文科都是“华而不实”的东西，是没本事又想要个学位的人的去处。AI接管世界后，这些文科就变得重要起来，因爲 理科所需要的人变爲原来的万分之一， AI不懂得美、艺术、哲学、伦理， 人类需要在人文、哲学、伦理上的研究来指导如何与AI相处。 随著人类不再为生计奔忙，人类对美、享受的要求迅速增大，那时的文科将成爲需求最大的专业。 总的来説，随著AI的发展，人类的生活水平会越来越好，生活压力会越来越小，直到我文中描述的一切按需所得的乌托邦境界。 “富人从AI得益、穷人被排除在外” 的局面最不可能发生。比如现在只有三星才能花年薪50万美元雇佣世界顶尖的电子工程师，一般企业所设计的电子产品很难和三星竞争。但AI很快就会变成世界顶尖的电子工程师，而AI可以每秒设计一万个电路板，所以一个普通人都可能要AI设计一个宇宙飞船的电路板，只是他没钱把它生产出来，美国政府可能防止一般人让AI给出原子弹的设计图纸，或者中国向AI要F22隐形飞机的设计。但在其他不涉及国家安全的无穷领域，AI将消除穷人和富人、小公司和大公司之间的差距。（有思谷）
(0)现在Al的应用技术方向主要分为:计算机视觉是研究如何让计算机“看”的科学。计算机视觉是三个AI应用技术中最成熟的技术。计算机视觉研究的主题主要包括图像分类，目标检测、图像分割、目标跟踪、文字识别等。 语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等。其中最成熟的技术是语音识别，在安静室内、近场识别的前提下能达到96%的识别准确度。 自然语言处理是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。自然语言处理研究的主题主要包括机器翻译、文本挖掘和情感分析等。自然语言处理的技术难度高，技术成熟度较低。因为语义的复杂度高，仅靠目前基于大数据、并行计算的深度学习很难达到人类的理解层次。（AI科技在线 ）
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