人工智能发展趋势 - 人工智能发展正从"数据时代"进入"经验时代" 训练大模型的数据几乎耗尽 智能体通过观察、行动和奖励信号与世界交互 [3] - 强化学习带领进入新经验时代 但需持续学习和元学习技术释放全部潜力 [3] - 人工智能替代不可避免 权力和资源将流向最聪明的智能体 [4] 开源与资源开放 - 开源成为AI竞争关键变量 从代码开源演进为资源开放 [5] - 开放数据和计算资源是推动AI发展的必需环节 [6] - 之江实验室将8B参数模型部署至太空星座 提出"计算卫星"新概念 [6] 机器人产业发展 - 具身智能发展面临高质量数据采集和模型算法挑战 多模态数据融合不理想 [7] - 机器人控制模态对齐存在技术难点 [7] - AI落地应用仍处于爆发性增长前夜 [7] 企业AI转型 - AI转型最大瓶颈在组织文化 必须由CEO主导且业务驱动 [8] - 需聚焦利润而非应用场景 打破组织壁垒和惯性 [8] - "本地对本地"模式成为全球现象 企业需建立分散化全球布局 [8] 中国企业全球化 - 中企海外收入占比仅8% 远低于韩国的65% [9] - 全球品牌百强中仅12家中国企业 美国有61家 [9] - 全球化3.0阶段需输出IP和专长 建设国际化团队 [10] 能源需求与核聚变 - AI用电量占全球1.5% 预计将增长至20%以上 [11] - 核聚变能量密度极高 1克燃料相当于8吨石油 [2][11] - 全球核聚变公司累计获投71亿美元 同比增长9亿美元 [12] - 89%企业看好2030年代末实现并网发电 [12] 技术突破路径 - 可控核聚变存在激光惯性约束和磁约束两大技术方向 [12] - 磁惯性约束混合路径可降低造价和建造时间 [12] - AI技术助力解决核聚变物理过程理解难题 [12]