AI技术突破的核心逻辑 - AI技术要实现突破必须扎根具体场景，以解决实际问题为核心[4] - 中国AI发展需要技术与场景深度耦合，让技术真正解决产业问题[4] - AI竞争的本质是人才竞争，需要培养既懂技术又懂场景的复合型人才[8] AI发展三要素的优化策略 - 在资源有限条件下应采用"长板补短板"策略：算力不足就优化算法，数据有限就提升数据质量[5] - DeepSeek大模型用约1/3的参数量和更少算力达到与GPT-4相近性能，证明算法优化能提升模型效率[5] - 通过算法优化、大规模强化学习、混合专家模型架构设计和多头注意力机制创新可打破"唯参数论"桎梏[5] 数据质量的重要性与挑战 - 数据质量直接决定AI模型价值，高质量数据筛选成本高昂[6] - 某案例显示5人团队花费2周时间筛选1680条数据，而模型训练仅需不到2张A10 GPU卡[6] - 通过数据隔离技术可在不泄露原始数据前提下实现模型训练与微调，满足医院和金融数据保密要求[7] 中国AI产业的发展机遇 - 中国拥有丰富的应用场景和庞大市场需求，从政务服务到工业制造、医疗健康到文旅消费[8] - 中国AI需要在基础研究与应用创新两端发力：基础层聚焦算法优化和算力适配，应用层坚持"场景为王"[8] - 应避免盲目追求大模型参数规模，通过垂类开发让AI真正融入产业流程[8] AI技术未来发展趋势 - AI将从"生成式"向"智能体"演进，最终走向"物理AI"（具身智能）[9] - 生成式AI阶段已通过简单版图灵测试，下一步是让软件或硬件智能体自主完成复杂任务[9] - 未来的物理AI将实现机器人与人类深度协作，在危险救援、精密制造等领域发挥作用[9]