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五一假期国内3.14亿人次出游
主导研发的智能抱瓦工装，使瓦键加工厚度测量精度提高3倍；研制的智能盘车系统，将现场人员从12人减少至4人，盘车时间从3小时缩短至0.5小时……18项国家专利、100%机组启动成功，是叶祥友带领团队攻坚的结晶，见证着水电检修从“经验主导”到“科技赋能”的蜕变。
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20世纪50年代至70年代，是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面，即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务，初步展示出人工智能的潜力。然而，由于计算能力及算法的局限性，早期人工智能技术难以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代，“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用，但由于依赖人工编写规则，可扩展性较差，加之计算资源有限，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪，得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展，尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产业变革。
核心技术层面，算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比，我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距，技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展，但底层框架高度依赖开源体系，类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时，技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景，多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例，产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力，又能精准嵌入行业特有经验，但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题，需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。
4月29日，习近平总书记在上海“模速空间”大模型创新生态社区考察时，一群年轻人正在参加一场 “下一代智能体的自主进化”主题沙龙。
2021年，国家统计局的《数字经济及其核心产业统计分类》已纳入机器人制造，归于“智能设备制造”项下，但机器人产量此前在地方统计部门的经济运行情况通报中出现频率不高。
被色彩装点的除了外在，还有千百年来中国人的精神世界。来自大自然的石青和石绿，幻化成宋代名家王希孟的《千里江山图》，如今，那抹震撼人心的青绿，走上舞台，走进银幕，向世界讲述着缤纷多彩的中国故事。
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