AI在科研与工程中的应用现状 - 微软软件工程师已有90%代码由AI生成，显示AI在编程领域的高渗透率 [1] - AI当前在结构化任务（如棋类、编码、语言处理）表现超越人类，但在模糊概念理解（如量子力学）仍存短板 [2] - 猎豹移动认为AI在语言认知推理层面无显著短板，但物理层面的真正理解需更长时间突破 [2] AI的科学发展潜力与挑战 - 张亚勤预测AI五年内将证明人类未解数学猜想（如黎曼猜想），十年内可能发明新公式 [1] - 清华大学教授提出AI需在零人类知识积累下实现从0到1创新，才是真正智能诞生的标志 [2] - 当前大模型参数规模与人类大脑（860亿神经元/百万亿突触）仍差100倍，能效比显著落后（20瓦 vs 超高算力需求） [3] AGI发展时间表 - 信息智能（语言/视频处理）预计五年内达到人类水平，实现通用AGI [4] - 物理智能（无人驾驶/人形机器人）需至少十年发展周期 [4] - 生物智能（脑机接口）是最难突破领域，预计需15-20年实现人机生命体融合 [4] 技术路径差异 - 人类大脑具备高效记忆系统（海马体短期/皮层长期记忆），AI记忆机制仍逊色 [3] - AI优势在于智能可复制迭代（如自动驾驶），人类教育过程则需长期投入 [3] - 通用人工智能需满足三大标准：泛化能力、持续进化能力、超越多数人类任务表现，预计需15-20年达成 [3]