人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）自诞生以来，已逐渐从特定任务的实现向更广泛的智能能力发展，成为大势所趋。依据智能能力的高低，人工智能通常划分为通用人工智能（General Artificial Intelligence，简称GAI）与专用人工智能（或称为弱人工智能）。在学术与公众领域，GAI存在广义与狭义之分：广义GAI指的是具备跨领域处理多任务的智能能力；而狭义则特指人工通用智能（Artificial General Intelligence，简称AGI），即达到人类智能水平，能自适应应对外界挑战，并完成所有人类任务的智能系统。
长期以来，人工智能的发展主要聚焦于专用目标任务的实现，属于弱人工智能范畴。自2018年起，大规模预训练模型（简称大模型）的兴起，通过海量无标注数据及强大算力资源的支持，初步展现了通用性智能的潜力，开启了GAI的新篇章，尽管目前尚未达到AGI的层次。
一、人工智能发展历程
人工智能的概念可追溯至1956年在美国达特茅斯学院提出的夏季研讨会。近七十年的演进历程，大致可划分为三个阶段：
符号主义与逻辑推理阶段：此阶段聚焦于形式化表示方法与逻辑推理能力，模拟人类解决代数、几何及翻译等问题。
人工规则与专家系统阶段：随着领域专家知识的归纳与人工规则的构建，专家系统成为该时期的核心，辅助决策能力显著提升。
大数据驱动与深度学习阶段：自2006年深度学习算法提出以来，算法、算力与数据的深度融合推动了人工智能研究的重心从“制造”智能转向“习得”智能。特别是2012年AlexNet模型在ImageNet挑战赛上的成功，标志着深度学习的崛起。随后，AlphaGo等围棋机器人及AlphaFold2在生物学领域的突破，进一步证明了深度学习的强大能力。近年来，深度学习在多个领域取得广泛应用，人工智能进入快速发展阶段。
在上述三个阶段中，前两者侧重于通过新理论与算法模拟人类智能，虽取得一定进展，但因目标过高及应用结合不足而历经波折。当前，以大数据驱动的深度学习已成为主流，尤其在计算机视觉领域实现了广泛应用。计算机视觉通过处理图像与视频信息，实现了自动识别、分析与理解的功能，其中ResNet等深度学习模型的出现，推动了该领域技术的飞速发展。
二、当前人工智能发展新趋势
自2018年起，大模型在自然语言处理领域的突破，以ChatGPT为代表的产品引领了通用人工智能的新浪潮。当前，人工智能发展已从小模型时代向大模型时代迈进，展现出更强的泛化能力与更广泛的应用前景。未来，随着技术的不断进步与应用的持续拓展，人工智能有望为人类带来更多便利与惊喜。
2017年，国务院发布了《新一代人工智能发展规划》，确立了分阶段推进的人工智能发展目标，标志着人工智能正式上升为国家战略。此后，相关政府部门与各级地方政府紧密协作，加速该规划的实施进程，同时，科技界、产业界及投资界携手共进，共同推动中国人工智能的发展步入了一个跨越赶超的新阶段。
经过多年的不懈研究与开发，我国的人工智能科技创新体系已渐趋完善，智能经济与智能社会的构建持续深化，并取得了令人瞩目的成就。
首先，人工智能基础理论实现了快速积累与深化。近年来，国内学者在问题求解、演化计算、模式识别、专家系统、智能控制等传统人工智能领域取得了显著进展。特别是在新兴的深度学习理论与推理算法领域，我国学者开展了大量前沿探索，取得了多项创新成果。例如，北京大学提出的深度跨媒体学习方法，显著提升了跨媒体检索的精准度；南京大学提出的“深度森林”模型，则开创了非神经网络与BP算法之外的深度学习新路径。在类脑计算领域，我国也加强了布局与投入，类脑芯片、类脑计算系统及类脑应用等研究均取得了积极进展。中国科学院在脑机接口领域实现了重大突破，成功研发出目前全球运行速度最快的头皮脑电（EEG）脑机接口系统。此外，华为公司推出的气象大模型，在气象预报的多个关键指标上均展现出卓越性能，具备强大的竞争力与巨大的发展潜力。
其次，我国在部分人工智能关键技术领域已跻身世界先进行列。在本轮人工智能技术爆发的初期阶段，我国便紧跟世界前沿步伐，在中文信息处理、生物特征识别、机器翻译、智能处理器、自动驾驶及智能机器人等领域实现了关键技术的突破。麻省理工学院前校长拉斐尔·莱夫高度评价称，中国在人脸识别与语音识别等人工智能领域已处于世界领先地位。具体成果包括：中国科学院推出的全球首款商用深度学习专用处理器“寒武纪”芯片，在性能与功耗效率方面均大幅超越传统CPU与GPU；商汤科技的图像识别技术、科大讯飞的语音识别与合成技术及语言翻译技术均已达到世界领先水平并实现了产业化应用。
在计算机视觉领域，我国同样取得了重大原始创新成果。北京大学颠覆了持续近两个世纪的曝光成像原理，发明了脉冲摄影技术并成功研制出超高速视觉芯片与相机，实现了超高速、高动态、无模糊的连续清晰成像。该技术不仅建立了脉冲视觉算法体系还研制出超高速系统，可实现对高超声速过程的连续清晰成像与实时跟踪识别。该技术的相关专利已获得中美欧日韩等多国授权，有望从源头上重塑计算机视觉技术与产业体系。
在人工智能基础软硬件方面，华为公司发布了基于达芬奇架构的昇腾910与昇腾310两款人工智能芯片并致力于构建从底层算法到应用开发的完整生态体系，为全球开发者与企业提供了新选择并为我国企业提供了坚实的安全保障。此外，鹏城实验室也推出了基于华为国产人工智能芯片的“鹏城云脑Ⅱ”并正在研制下一代“鹏城云脑”设施。“鹏城云脑Ⅱ”作为国内首个全面自主可控的E级智能算力平台已在全球多个榜单上摘得桂冠，约70%的机时对外开放共享，已支撑近千个国产人工智能模型训练任务与算法发布成为我国重要的开放共享、自主可控的人工智能大模型训练平台之一。而下一代“鹏城云脑”设施则将面向6G超宽带通信打造智能化工具平台，采用超大规模、高性能计算的体系架构并在芯片与系统全链条上实现低功耗设计预计将于2025年完成建设。该大科学装置将进一步推动我国人工智能国产自主产业生态的发展并成为支撑新一代智能网络通信创新研究的重要基础设施。
最后，人工智能正加速与各行各业融合发展。在智能制造领域，我国正大力推进智能制造工厂建设并实现产品个性化定制；在智能医疗领域人工智能医学影像产品已研发成功可用于早期食管癌筛查且检出率高于医生借助内窥镜的平均水平；在智慧城市领域“城市大脑”已应用于杭州城市交通管理有效减少了区域通行时间；在智能物流领域人工智能技术也被广泛应用于物流流程的改进与优化。
