文章核心观点 - 从“互联网+”到“人工智能+”是数字化进程的深化与拓展，关键在于跨产业、跨领域的共创，实现数据、知识、需求和技术的深度融合[1] - 人工智能目前处于类似互联网发展早期（1997-1998年）的阶段，产业全面落地仍需5到10年时间[4] - 人工智能与人类的关系是相互促进的，人类从AI中反哺学习其优势能力，同时需为AI设计类似生物端粒的生命周期限制以确保安全共处[6][7] 人工智能应用场景与落地 - 杭州城市大脑在全国政务信创环境中率先部署并应用DeepSeek-R1等前沿模型，通过垂域训练赋能城市治理，形成智慧城市建设的“杭州范式”[1] - 在共建“一带一路”国家，人工智能应用大多停留在使用ChatGPT、DeepSeek进行问答的阶段，从技术功能到产业落地仍有广阔空间需要探索[4] - 杭州拥有平台经济和数字经济的先发优势，可作为创新的萌发地，而宁波、温州等城市可成为最佳实践地，这一模式从长三角扩展到全国乃至全球潜力巨大[3] 产业发展与协作模式 - 实现“人工智能+”需要打破产业或领域界限，不能只守着自己的“一亩三分地”，需要将各类数据、知识和需求与技术融通[3] - 浙江省于2024年首次推出科技型企业家推荐计划，在省级层面制定选育方案，旨在培养一批懂科学、有能力、具备国际化视野的创新创业者[2] - 浙商在人工智能应用方面已走在前列，每天都有众多个性化垂直化的需求需要解答，这是积极的现象[4] 技术演进与学习机制 - 人工智能的研究手段本质上是类人和拟人，从人类身上提取精华总结为数学模型和算法，而人类也应从人工智能中反哺，将其优势能力总结并在人类自身放大[6] - 多注意力模型（MHA）的核心启示是在实践中不应平均分配注意力，而应有若干个关注点，专家模型（MoE）也借鉴了这种思路[6] - Deep Seek核心论文重点探讨了强化学习如何实现“自我教学”，即通过自主刷题迭代，而非依赖人类逐题指导[6] 人工智能治理与安全 - 当AI智商和行动力都超越人类后，如何共处就成了跨界命题，需要为人工智能嵌入类似生物端粒的机制[7] - 每个模型版本在处理一定量token后就应衰竭，等待下一代迭代，生命体的有限性是自然界最精妙的设计，人工智能也应该被赋予类似的生命周期限制[7]