生成式AI发展趋势 - 以DeepSeek为代表的高效AI大模型正推动生成式AI从通用工具向深入具体业务流程的解决方案演进 [2] - 生成式AI应用需经历量变到质变过程才能驱动社会价值和商业价值的爆发式增长 [2] - 75%的中国受访企业高管认为企业重塑任务紧迫 [2] - 57%的中国高管认为AI智能体的使用未来三年将大幅上升 [3] - 74%的中国企业高管表示需在未来三年培养员工运用生成式AI的能力 [5] - 64%的企业高管预计将在企业内极大推动生成式AI的普及 [5] AI自主性四大趋势 - **二进制大爆炸**：AI编码助手将开发人员角色提升为系统工程师，推动从静态应用程序架构向意图式架构和智能体系统的转变 [3] - **品牌新门面**：82%的中国企业高管担心大语言模型和聊天机器人会使品牌声音千篇一律，78%认为可通过个性化AI体验传递品牌价值 [4] - **大模型进入实体**：生成式AI与机器人技术融合，具备高度自主性的通用机器人将在未来十年内问世 [4] - **人机学习循环**：新一代AI可随时间推移不断增强技能，77%的中国受访高管认为自然语言交流增强了人机信任与协作 [5] AI信任与战略 - 70%的中国高管认为只有建立在信任基础上AI方可带来真正收益 [3] - 85%的受访高管指出信任战略必须与技术战略同步发展 [3] - 信任是AI自主运行的基础，系统值得信赖时才会被放手使用 [2] 技术投入与韧性 - 在不确定性增大的市场环境下，技术投入被认为是"不会有遗憾的" [6] - 技术韧性概念在数字化基础上变得越来越重要，跨国公司和中国企业均在加强相关投入 [8] 中国AI发展特点 - 中国AI领域接受度强，场景丰富，结合制造能力可产生综合效应 [11] - 具身机器人生态需建立模型、执行端及专业服务串联使用场景 [12] 全球AI发展格局 - 中美在AI领域各有特色，互相你追我赶的方式有助于推动整体发展 [11] - 模型开源和底层架构的一致性使得全球AI发展路径趋同 [9][10]

科研体系韧性构建 核心观点 - 当代科研面临系统复杂性、学科交叉性及创新不确定性等挑战，叠加地缘政治因素，需构建抗冲击、能恢复、可持续的韧性科研体系[1] - 韧性科研体系需具备技术自主、制度完善、组织灵活、社会协同四大核心能力，以应对技术封锁、资源分配不均等系统性风险[4][5][6][7] 多因素冲击科研体系 - 大科学时代下科研复杂度剧增，技术迭代加速、跨学科协作风险、突发公共事件及资源分配不均构成主要挑战[2] - 科技伦理问题、范式变革及传统组织模式适应性不足进一步加剧系统脆弱性[2] 中国科研体系现状与挑战 - 国际科技博弈导致合作受阻、设备断供及人才交流受限，自主科研生态尚未成熟[3] - 关键技术受制于人、基础研究薄弱、原创成果不足、产学研融合度低制约发展[3] 技术韧性建设 - 关键技术领域需制定备份计划，布局替代方案以应对封锁，通过自主创新与国际多元合作降低依赖[4] - 构建多元化国际技术合作网络，分散对特定国家/技术的依赖风险[4] 制度韧性完善 - 现有科技资源配置与创新激励制度较完善，但需加强安全管理与受限反制机制[5] - 建议基于出口管制法建立弹性调整机制，配套风险评估体系及分级应急预案[5] 组织韧性提升 - 通过买用分离、资源共享保持设备采购冗余，受限主体采用目标分解、多主体协作模式强化组织灵活性[6] - 主导国际新联盟、开放大科学装置以构建科研"生态圈"[6][7] 社会韧性强化 - 需整合制度、组织与技术三方合力，提升全民科学素养与国家安全意识[7] - 加强产学研跨部门合作，培育民间科研力量以形成社会支持网络[7] 战略意义 - 韧性科研体系是科技安全与自立自强的基石，四维协同可奠定长远发展基础[8]