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20世纪50年代至70年代，是初期探索与理论奠基阶段。这一时期的研究集中在符号处理方面，即计算机通过编程规则和推理引擎处理任务，初步展示出人工智能的潜力。然而，由于计算能力及算法的局限性，早期人工智能技术难以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷。进入20世纪80年代，“专家系统”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到应用，但由于依赖人工编写规则，可扩展性较差，加之计算资源有限，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人工智能研究遭遇第二次瓶颈。进入21世纪，得益于互联网、大数据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命性突破。深度学习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等领域取得重要进展，尤其是谷歌公司的“阿尔法围棋”(AlphaGo)击败世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金融风控等多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产业变革。
“3、2、1，制动！”随着徐宇锋沉稳的倒计时，仪表盘指针从80km/h平稳归零。两辆虚拟列车几乎同时精准地停在距标线1厘米处，误差值完全重合。实训老师凑近屏幕惊叹：“你们是装了什么心灵感应装置？怎么能做到如此默契！”
时代与青年相互成就。对社会来说，构建对青年更加友好的氛围，着力解决年轻人在就业、医疗、教育、住房等领域的急难愁盼问题，为其干事创业减少后顾之忧；打破论资排辈的僵化用人机制，让有想法、有才华的年轻人挑大梁、担主角；完善容错机制、秉持长期主义，以包容耐心的姿态鼓励青年勇于探索、敢闯敢试……才能在更大程度上激发青春活力，为中国式现代化贡献青春力量。
四是构建协同创新的产业生态。聚焦重点领域人工智能应用面临的共性问题，推动行业场景和数据开放，打造“AI+千行百业”的协同创新生态。一方面，围绕能源化工、高端制造、材料、生物等重点领域建设行业大模型应用创新工程中心，有序组织科技领军企业、科研机构、行业龙头企业、高等院校等优势力量，面向垂直细分领域应用需求，推动大模型技术与行业知识、工艺等紧密结合，以强大的工程化能力驱动人工智能产业发展。另一方面，强化需求侧管理，鼓励在PC端、手机端推广AI应用，提高国产GPU、CPU(中央处理器)和软件的市场占有率，有效扩大人工智能核心产业规模。鼓励企业创新商业模式，支持其通过技术红利、数据资产积累重构商业模式，在垂直场景中挖掘深度价值，实现数据资源向数据资产转化，推动人工智能产业可持续发展。
应对当前形势，多名参展商表示，其企业已将目光投向其他海外市场，降低对美国单一市场的依赖，寻找新的增长点。上海氦豚机器人科技有限公司创始人韩非子表示，企业在2024年年底就调整全球市场开发方向，大力开发欧洲、中东、东南亚、澳大利亚、新西兰等国际市场。