涌現：AI大模型賦能千行百業

赵永新，教授，亚洲数字经济科学院中国区主任，河北金融学院教授，全国优秀创新创业导师，中国自贸区数字资产研究院联席院长，中国移动通信联合会元宇宙产业委员会副主任，中国民营科技实业家协会元宇宙与新质生产力工委高级专家兼副会长，全国高校人工智能与大数据创新联盟数字经济专业委员会副主任，清华大学、浙江大学、厦门大学、东北财经大学EDP特聘教授，中国技术经济学会金融科技专家、人力资源和社会保障部区块链应用人才国家职业标准编制专家、中国商业会计学会数字经济专家、全球金融科技实验室专家、北京市社会信用评价技术标准委员会专家。出版《金融科技创新与监管》《区块链推动政府治理现代化》《区块链重塑实体经济 》《元宇宙：虚实共生新世界》《元宇宙：实体经济新模式》等多部著作，担任“区块链+应用”丛书编委会主任、“解密·元宇宙”丛书编委会主任，是全国首部《金融元宇宙白皮书》主要发起人。

第 1章 巨變的序幕

1.1 AI大模型的演變 002

1.1.1 圖靈測試：人工智能誕生 002

1.1.2 達特茅斯會議：人工智能起步 004

1.1.3 人機首次對話：人工智能進步 006

1.1.4 左右手互搏：AI首次戰勝人類 007

1.2 AI大模型的智慧涌現 010

1.2.1 橫空出世的ChatGPT 010

1.2.2 Google公司的PaLM-E 014

1.2.3 百度公司的文心一言 016

1.2.4 科大訊飛星火大模型 017

1.2.5 阿裡雲通義千問大模型 018

1.3 AGI：數字經濟時代的新質生產力 019

1.3.1 農業經濟時代的生產力 020

1.3.2 工業經濟時代的生產力 020

1.3.3 數字經濟時代的新質生產力 021

 

第 2章 AI大模型三要素：數據、算法與算力

2.1 數據：關鍵要素 026

2.1.1 數據的內涵 026

2.1.2 數據生成方式 026

2.1.3 數據發展現狀 027

2.1.4 數據成為數字經濟的關鍵要素 028

2.2 算法是AI大模型的“大腦” 031

2.2.1 深度學習：AI大模型的基石 031

2.2.2 自然語言處理 033

2.2.3 神經網絡架構 035

2.2.4 遷移學習 036

2.2.5 強化學習 039

2.3 算力是AI大模型的“心臟” 041

2.3.1 算力的內涵 041

2.3.2 算力的類型 042

2.3.3 算力是驅動AI的核心 042

2.3.4 算力的發展現狀 043

2.3.5 破解 AI的算力困局 044

 

第3章 AI大模型與農業：智能農業的新篇章

3.1 全球及我國農業發展現狀 048

3.1.1 全球農業發展現狀 048

3.1.2 我國農業發展現狀 048

3.2 AI大模型在農業中的應用創新 050

3.2.1 AI大模型在精準農業中的應用 050

3.2.2 AI大模型在預測農業中的應用 053

3.2.3 AI大模型在機械化農業中的應用 056

3.2.4 AI大模型與農業供應鏈優化 060

3.3 農業與AI大模型的融合挑戰 063

 

第4章 AI大模型與工業：智能製造的新碰撞

4.1 工業發展現狀與突破 066

4.1.1 全球工業發展現狀 066

4.1.2 我國工業發展現狀 067

4.1.3 全球工業發展的挑戰與機遇 068

4.2 AI大模型在工業中的應用創新 069

4.2.1 產品設計與開發 069

4.2.2 生產過程優化 070

4.2.3 質量控制與故障預測 071

4.2.4 售後服務 075

4.2.5 供應鏈管理 077

4.3 AI大模型與人形機器人結合——具身智能 079

4.3.1 人形機器人 080

4.3.2 人形機器人的發展 080

4.3.3 人形機器人的相關技術 082

4.3.4 AI大模型與人形機器人結合促進製造業升級 083

4.4 AI大模型與虛擬數字員工 086

4.4.1 虛擬數字員工的特點 087

4.4.2 虛擬數字員工的應用場景 088

4.4.3 虛擬數字員工的優勢及其面臨的挑戰 090

4.4.4 虛擬數字員工的前景展望 090

 

第5章 AI大模型與教育：個性化教育的新時代

5.1 教育發展現狀與改革需求 092

5.1.1 教育機會的普及 092

5.1.2 高等教育快速發展 092

5.1.3 教育資源的均衡分配 092

5.1.4 教育質量的提高 093

5.1.5 教育國際化的推進 093

5.1.6 當前教育中存在的不足 093

5.2 AI大模型在教育領域的應用與探索 095

5.2.1 AI大模型與個性化教學 095

5.2.2 AI大模型與智能輔導 097

5.2.3 AI大模型與在線教育 099

5.2.4 AI大模型與語言學習 100

5.2.5 AI大模型與教育管理 101

5.3 AI大模型在教育領域的挑戰 103

5.3.1 數據隱私與安全 103

5.3.2 教育公平性問題 103

5.3.3 教師角色轉換 104

5.4 AI與教育深度融合的展望 106

5.4.1 跨模態學習 106

5.4.2 情感計算與教育心理學結合 106

5.4.3 智能教育硬件 107

 

第6章 AI大模型與醫療健康：智慧醫療的新紀元

6.1 醫療健康行業的挑戰與機遇 112

6.1.1 醫療行業發展 112

6.1.2 醫藥行業發展現狀 114

6.1.3 健康服務行業發展 115

6.1.4 醫療健康領域存在的主要問題 116

6.2 AI大模型在醫療健康中的新突破 117

6.2.1 醫學影像分析 117

6.2.2 病理學診斷 119

6.2.3 基因診斷 121

6.2.4 個性化治療 122

6.2.5 疾病預測 123

6.2.6 AI大模型與機器人手術 125

6.3 AI大模型在醫藥領域的新應用 127

6.3.1 藥物發現 127

6.3.2 靶點發現 127

6.3.3 化合物篩選 127

6.3.4 藥物優化 128

6.4 AI大模型在健康管理領域的新機遇 129

6.4.1 個性化健康管理 129

6.4.2 疾病預測和預防 130

6.4.3 智能診斷和決策支持 130

6.4.4 藥物管理和優化 130

 

第7章 AI大模型與文化傳媒：創意產業的智能化革新

7.1 文化產業數字化國家戰略 134

7.1.1 文化產業的內涵 134

7.1.2 文化產業成為國家戰略 134

7.2 AIGC：文化傳媒內容創新與傳播渠道的多元化 135

7.2.1 PGC階段 135

7.2.2 UGC階段 136

7.2.3 AIGC階段 137

7.3 AI大模型在文化傳媒中的智能應用 139

7.3.1 AIGC在文字內容生成方面的應用 139

7.3.2 AIGC在音頻生成中的應用 140

7.3.3 AIGC在圖像生成中的應用 142

7.3.4 AIGC在影視中的應用 144

7.4 AI大模型為文化傳媒帶來的無限可能 147

7.4.1 AI大模型與個性化推薦 147

7.4.2 AI大模型與輿情監測 149

7.4.3 AI大模型在智能編輯中的應用 151

 

第8章 AI大模型與旅游：旅游業的沉浸式體驗

8.1 旅游業發展現狀 154

8.1.1 旅游產業鏈概述 154

8.1.2 國內旅游數據分析 155

8.2 AI大模型在旅游中的應用 156

8.2.1 個性化推薦 156

8.2.2 旅游助手 158

8.2.3 語言翻譯 159

8.2.4 智能調度 159

8.2.5 數據分析 160

8.2.6 安全監控 161

8.2.7 虛擬現實和增強現實旅游體驗 162

8.2.8 行程規劃 163

8.3 AI大模型推動旅游業繁榮發展 164

8.3.1 AI大模型進入旅游業 164

8.3.2 AI大模型影響導游職業 165

 

第9章 AI大模型與零售：零售業的新躍升

9.1 零售業發展現狀與變革趨勢 168

9.1.1 零售業的重要性 168

9.1.2 零售業的主要業態 168

9.1.3 我國零售業未來變革趨勢 170

9.2 AI大模型在零售業中的應用與創新 171

9.2.1 精準營銷 171

9.2.2 智能推薦 171

9.2.3 智能客服 173

9.2.4 智能導購 175

9.3 AI大模型+數字人，直播帶貨新機遇 176

9.3.1 AI大模型與數字人的發展 176

9.3.2 政策助力AI大模型與數字人發展 177

9.3.3 數字人產業鏈主要構成 178

9.3.4 AI引領數字人多模態交互新紀元 178

9.3.5 AI虛擬直播引領電商降本增效 179

 

第 10章 AI大模型與交通運輸：智能交通的新理念

10.1 交通運輸業發展現狀 182

10.2 智能交通發展迅猛 182

10.2.1 智能交通的內涵 182

10.2.2 美、日及歐洲國家智能交通發展情況 183

10.2.3 我國智能交通發展情況 184

10.2.4 智能交通的主要構成 185

10.3 AI大模型在智能交通中的應用 187

10.3.1 智能交通管理系統 187

10.3.2 路徑規劃和導航 189

10.3.3 智能車輛技術 191

10.4 AI大模型賦能智能交通的未來展望 193

10.4.1 AI大模型與物聯網技術的應用 194

10.4.2 5G+智能交通 194

10.4.3 雲端智能交通 195

 

第 11章 展望未來：AI大模型發展面臨的挑戰和未來發展趨勢

11.1 AI大模型發展面臨的挑戰 198

11.1.1 數據隱私和安全 198

11.1.2 數據偏見和公平性 199

11.1.3 解釋性和可理解性 201

11.1.4 算法復雜性和可擴展性 202

11.1.5 法律法規和倫理約束 204

11.2 AI大模型未來發展趨勢 206

11.2.1 多模態AI大模型 206

11.2.2 自我學習AI大模型 206

11.2.3 聯邦學習AI大模型 208

11.2.4 可解釋性AI大模型 209

11.2.5 超大規模AI大模型 210

 

參考文獻