通用人工智能发展现状 - AGI定义存在分歧 根源在于标准不统一 部分观点认为三五年内可实现 部分认为无法实现 [3] - AGI三大定义标准：领域通用性（跨领域任务执行能力） 任务通用性（达到人类水平的多任务能力） 通用理论支撑（明确理论体系） 当前大语言模型仅满足部分语言交互功能 [4][5] - 大模型里程碑意义在于突破特定领域局限 实现开放领域语言生成与自然交互 但需与硬件、机器人技术深度融合才能推动AGI落地 [5] 人工智能+医疗领域应用 - 导诊、分诊等辅助性工作技术门槛低 AI可有效提升效率 医疗诊断因涉及生命安全 对模型可靠性、可解释性要求极高 [5] - 当前机器诊断系统输出结果需医生签字确认 模型需提供可理解的决策逻辑 实现可靠诊断应用仍需长期技术积累 [5] 人工智能+机器人发展瓶颈 - 人形机器人多数处于"展品"阶段 服务老人、无人驾驶等场景对可靠性要求极高 高昂成本制约商业化进程 [6] - 需解决可靠性、成本两大核心问题 才能推动机器人从实验室走向大规模商品化应用 [6] 中国人工智能特色发展路径 - 人形机器人需避免照搬美国模式 中国家庭以平层为主 轮式机器人比人形更具经济性和实用性 [7] - AI+工业发展缓慢主因是成本过高 中国可通过工程优化、算法优化优势降低技术应用成本 形成市场良性循环 [7] - 清华大学40余年AI研究积累 形成完整科研产业化队伍 孕育出大批优质企业 企业潜力评估需关注技术业务契合度与创始人能力 [7] 中国AI战略方向 - 需在前沿技术突破与理论基础夯实双轨并行 发挥工程优化优势 推动跨学科融合 探索中国特色发展道路 [8]