2024 年 “人工智能 +” 发展研究报告:“人工智能 +” 引爆新质生产力革命

《2024 年 “人工智能 +” 发展研究报告(引爆新质生产力革命)》是一份深入的研究报告,详细探讨了人工智能(AI)技术的发展及其在不同行业中的应用和影响。

以下是报告的详细内容概述:

  1. 人工智能技术的发展与局限性
    报告讨论了 AI 技术的最新进展,特别是生成式 AI 和 AI for Science (AI4S)。
    强调了 AI 技术在提高全要素生产率方面的潜力,以及它们在科学研究和工业生产中的应用。
  2. AI 产业链与中美能力对比
    提供了 AI 产业链的全景图谱,包括核心技术、应用领域和市场趋势。
    对比了中美在 AI 领域的技术能力和市场表现。
  3. 生成式 AI 核心技术与趋势
    分析了生成式 AI 的核心技术,包括自然语言处理、机器学习和深度学习。
    探讨了生成式 AI 的发展趋势和潜在的市场机会。
  4. AI 对行业的影响与赋能
    深入探讨了 AI 技术如何影响互联网、传媒、计算机、电子、能源、自动驾驶和人形机器人等行业。
    提供了相关行业的投资机会分析。
  5. 可靠 AI 生态系统的建立
    从测评、监管和安全的角度讨论了建立可靠 AI 生态系统的重要性。
    讨论了 AI 技术的风险和挑战,以及如何通过监管和标准来确保 AI 技术的健康发展。
  6. AI 商业化路径与产业竞争格局
    展望了 AI 商业化的路径和产业竞争格局的演变。
    提出了可能的投资机会和策略。
  7. 风险因素
    指出了 AI 发展可能面临的风险,如技术发展不及预期、市场接受度不足等。
  8. 投资焦点
    报告列出了一系列被评级为 “Outperform” 的股票,为投资者提供了投资建议。
  9. 历史视角下的工业革命
    从历史的角度分析了工业革命对生产力和生产效率的影响,以及 AI 技术如何成为新的工业革命的驱动力。
  10. AI 的定义与未来
    讨论了 AI 的定义、发展历史以及它如何改变未来的生产和工作方式。
  11. AI 的谬误与悖论
    指出了对 AI 的常见误解,并提出了 AI 技术发展的悖论。
  12. 第五范式与 AI4S
    介绍了科学研究的第五范式 ——AI4S,并探讨了它在科学研究中的应用。
  13. AI 技术的具体应用案例
    提供了 AI 技术在蛋白质结构预测、材料科学、医学研究等领域的应用案例。
  14. AI 的商业化与投资
    讨论了 AI 商业化的路径和潜在的投资机会。
  15. AI 的监管与伦理
    强调了建立负责任的 AI 生态系统的重要性,并讨论了监管和伦理问题。
  16. 数据交易与主权级 AI
    探讨了数据作为新生产要素的重要性,以及主权级 AI 的概念和重要性。
  17. 未来趋势
    对 AI 技术未来的商业化路径和产业竞争格局进行了展望。
    报告还包括了分析师的个人观点和认证,以及对潜在利益冲突的披露。

报告下载地址:《2024 年 “人工智能 +” 发展研究报告(引爆新质生产力革命)》

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刘春晓

春晓网创始人和主编。2011年毕业于河南大学新闻与传播学院,计算机和互联网爱好者。

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