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第19章 人工智能篇（第2页）

人工智能（ai）的未来布局涉及多个方面，包括技术创新、产业升级、应用拓展、安全治理等。以下是根据搜索结果整理的一些关键点：

基础模型演进语言大模型技术在多维度能力上持续进化，视觉大模型和多模态模型加速迭代，探索交叉模态融合处理。

算法与架构创新大规模分布式训练成为框架的新发力点，支持混合精度计算和高速互联通信，驱动计算平台与模型创新的紧密耦合。

技术探索与应用多模态模型由文本生成迈向图像、视频与3d内容创作，推动视觉内容生产变革，在影视、广告、游戏设计与虚拟体验领域激发创意。

未来展望ai技术在实体领域的应用不仅提升生产效率和服务水平，还带来新的商业模式和经济增长点，为社会经济发展注入新的动力。

新型工业化人工智能在制造业的应用从数据收集等基础环节扩展到生产、运输和销售产品方式的全面变革。政策推动人工智能技术在柔性制造、机器人协助制造等深层次应用场景的探索，完善智能制造产业生态。

产业应用深化人工智能在金融、医疗、内容生成等领域的实践经验丰富，推动行业应用的深度和广度。制造业人工智能应用市场预计在未来五年将保持年均40%以上的增长率，2025年市场规模将超过140亿元人民币。

消费侧应用智能家居、智慧工厂等领域的人工智能应用备受瞩目，推动数字技术和实体经济的深度融合。消费电子行业在ai技术的推动下，迎来了新一轮增长。智能手机市场的ai功能革新显着，全球智能手机市场出货量在2024年第三季度达到3。16亿部，同比增长4。4%。

生产侧应用预测性维护成为制造业领域的杀手级应用，推动智能计划排产的应用场景快速增长。质量控制场景从缺陷检测环节向制成环节工艺优化扩展，提升生产效率和产品竞争力。

安全治理从原则向实践加速推进安全治理工作迈向深水区，探索切实有效、多方共治、敏捷应对的落实方案成为全球共同议题。国际合作方面，联合国发挥主渠道作用，经济合作与发展组织、金砖国家等密集推出人工智能治理举措，人工智能安全峰会聚焦安全议题提供全球对话平台。

治理体系方面各主要经济体治理体系渐趋明晰，旨在维护本土产业发展需要。产业实践方面，产业各方积极发挥技术研究和治理协同优势，发布治理框架、制定标准规范、推出测试平台、迭代评估工具，加速探索模型间对抗新范式、模型水印算法等前瞻技术研究，提升人工智能安全治理能力。

引入强化学习等技术来增强大模型能力仍是近期技术演进的重点方向：专业大模型、多模态大模型有望加速突破，具备更强规划、决策、执行能力的智能体和具身智能成为迈向通用人工智能的重要一步。面向中远期，类脑智能等颠覆性技术的成熟，有可能为人工智能发展带来更广阔的想象空间。

随着人工智能赋能新型工业化向纵深发展：人工智能在实体经济中的应用场景将进一步拓展，加速向生产制造环节渗透，加速迈向全方位、深层次智能化转型升级新阶段。

人工智能的未来布局将围绕技术创新、产业升级、应用拓展和安全治理等方面展开，旨在推动ai技术在各个领域的深入应用，同时确保其健康、可持续发展。

人工智能（ai）的工作原理主要涉及以下几个方面：

人工智能系统依赖于大量的数据进行学习和训练。这些数据可以是结构化的（如表格或数据库中的数据）或非结构化的（如文本、图像、音频和视频）。

机器学习是人工智能的一个重要分支，它允许计算机系统从数据中自动学习和改进性能，而无需显式编程。学习方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等：

监督学习使用带有标签的数据进行学习，目标是预测输出或分类输入。

无监督学习在没有标签的情况下分析数据，目标是发现数据中的模式或结构，如聚类。

强化学习通过与环境的交互和反馈来学习最优策略。

知识表示是将人类知识以计算机可理解的形式编码的过程。推理则是根据已有的知识和规则进行逻辑推理和决策，包括基于规则的推理、基于模型的推理和基于概率的推理。

计算机视觉是使计算机理解和解析图像或视频内容的领域，涉及物体识别、图像分类、目标检测、图像分割等技术。

自然语言处理（nlp）旨在让计算机理解和生成人类语言，包括文本分析、语音识别、机器翻译、情感分析等任务。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层非线性变换对复杂模式进行建模和学习。

高级的人工智能系统能够做出复杂的决策，并在某些情况下实现一定程度的自主操作。

在开发和应用人工智能时，需要考虑伦理、隐私和安全问题，确保技术的负责任和可持续发展。

随着技术的不断进步，人工智能的应用领域和技术细节也在不断发展和扩展。