縱觀人類歷史，生產力和生產效率的革命是人類發展的核心動力 和主要目標。從 18 世紀的次工業革命開始，以蒸汽機為基礎 的機械化革命便開始將人類從繁重的體力勞動和低效的畜力生產效 率中解脫開來。此后歷次的工業革命，都誕生了新的技術來提G生 產力和生產效率，同時也推動著人類社會組織架構的變革。 技術進步驅動的全要素生產率提升是經濟增長的關鍵。根據索洛 增長模型（Solow Growth Model），經濟增長由勞動力、資本和全 要素生產率的增速共同決定。全要素生產率的提升決定了經濟發展 放緩時能否出現新的增長點，而科技發展是決定全要素生產率增長 的主要因素。因此在經濟進入長期穩定停滯狀態時，w有技術突破 才能提供新的增長飛躍，生成式 AI 正是本次工業革命的核心突 破。
生成式 AI 將成為新的勞動主體，大幅提G全要素生產率。人工智 能系統能通過分析數據來學習、處理知識，理解并使用自然語言， 甚至展現出創造性思維。人工智能技術的出現和廣泛應用是工業社 會發展中又一次科技飛躍，將再次引L社會的生產變革。
AI 技術已發展至人類能力的G水位，AI4S 有望沖擊科學研究的G 峰，為現有的生產方式帶來進一步的顛覆。AI for Science (AI4S) 將 為人類提供新的科學研究工具，填補現有范式難以解決的鴻溝。目 前的科學研究嚴重受到“維度災難”的制約，尤其在海量數據處理和 復雜物理系統中，現有算力條件都因代價過G難以建立G精度的模 型。而以機器學習為代表的 AI 技術為系統性解決此類難題打開了 窗口，有望引L人類跨越新的G峰。
本報告章簡述 AI 技術的進步性與局限性，并展望向通用式人 工智能（AGI）發展的路徑；第二章提供全景式的 AI 產業鏈圖譜和 中美 AI 能力對比；第三章闡述了生成式 AI 的核心技術及發展趨 勢；第四章聚焦 AI 對行業的影響和賦能，結合互聯網、傳媒、計 算機、電子、能源、自動駕駛、人形機器人等行業探討生成式 AI 帶來的投資機會；第五章從測評、監管和安全的角度來探討可靠AI 生態的建立；第六章展望 AI 商業化路徑和產業競爭格局演變，并 提出可能的投資機會。
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