人工智能演进机制 - 人工智能演进呈现"点面结合、纵横交替"特征，通过"智能增强"与"人工提质"双轮驱动重塑应用体系和经济活动基本单元 [1] - "智能增强"依托通用大模型实现跨场景技术突破，"人工提质"通过场景大模型推动经济效益转化 [1] - 智能层面增强与应用场景适配相互赋能，重构资源配置方式、组织运行模式与制度治理逻辑 [1][6] 通用大模型发展 - 通用大模型（如ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek）具备跨领域理解、复杂推理和多模态交互能力，成为AI系统化发展的技术支点 [2] - GPT-4在标准化考试中表现跻身前10%，较GPT-3.5实现跨越式提升，展现高阶认知任务处理能力 [2] - 通用大模型存在垂直领域专业性不足的短板，医疗/法律/工业等领域需针对性训练与场景微调 [3] 场景大模型应用 - 场景大模型通过行业语料定制和任务链路优化显著提升专业任务准确性，复旦大学微调模型F1值达94.73%远超GPT-4o的66.82% [5] - 工业领域案例：半导体封装质量提升3%+产能提升4%，制浆造纸行业效率提升10%+成本下降4% [5] - 教育领域案例：教师备课时间从2小时缩短至30分钟，批改时间节省30%+资源成本降低20% [5] 系统化演进路径 - "纵横交替"机制中，"纵"指模型能力增强等智能提升，"横"指行业适配深化等场景扩展，形成双向正循环 [7] - AI应用从单点工具转向端到端系统解决方案，如医疗领域延伸至病历分析/临床路径规划等全流程 [7][10] - 未来AI将在集约性、精准性、时效性、严谨性、系统化五大维度重构经济活动基本单元 [10] 产业协同建议 - 建议政府完善数据要素市场机制，推动跨部门数据共享和公共数据开放 [11] - 企业应加快AI与制造/医疗/交通/能源等关键场景融合，形成技术-产业-市场闭环创新 [11] - 金融机构需探索知识产权质押、数据资产估值等创新工具支持AI早期项目 [12]