生成式人工智能：科研与产业的双重变革
生成式人工智能（Generative AI）作为当前科技领域的热点，正在深刻改变科研范式与产业格局。从科学研究到工业生产，大模型技术的突破为各行各业带来了前所未有的机遇与挑战。
科研新范式：AI4S的崛起
人工智能赋能科学研究（AI4S）已成为推动科学革命的重要力量。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松指出，AI4S不仅是一种技术工具，更是一种打破学科壁垒的通用语言。通过深度学习技术，AI能够以前所未有的方式分析海量数据，助力科研人员发现新规律、解决复杂问题。
例如，DeepMind利用AI成功解决了长期困扰科学界的蛋白质折叠问题，成为AI4S的经典案例。孙茂松强调，自然科学领域是AI4S实现突破的理想场所，未来将开创更多科研成果。
大模型技术：从科研到产业的应用
大模型技术的快速发展为产业升级提供了强大动力。邯郸市工信局副局长马山表示，邯郸将深化与阿里云、海康威视等企业的合作，推广人工智能大模型技术在工业企业的应用，推动传统产业向高端化、智能化、绿色化迈进。
邯郸市产投集团经理闫君霞则强调，将聚焦主责主业，深度对接清华系人工智能团队，引进创新研发团队，推动人工智能在数字文旅、农业植保、医疗康养等领域的应用。
开源与开放：推动技术普惠
开源是大模型技术普及的重要推动力。DeepSeek通过开源模式，不仅降低了开发者准入门槛，还构建起开发者深度参与的技术生态。孙茂松提倡开放资源的理念，认为科学研究的创新需要开放的数据、代码和方法，未来科研成果应该面向全球共享。
阿里巴巴集团副总裁叶杰平分享了阿里云在AI领域的探索，基于通义千问大模型开发的海量衍生模型，使得科研机构可以借助强大的数据处理能力进行更深入的研究。
挑战与未来：安全与可持续性
尽管生成式人工智能展现了巨大潜力，但其发展也面临诸多挑战。世界互联网大会人工智能专委会主任委员曾毅指出，AI在某些方面的表现接近人类，但其“智能”本质与人类的思考方式仍存在差异。他呼吁科研界在广泛使用人工智能的同时，应当确保其安全性和可靠性。
温迪·霍尔倡导全球科研界加强合作，共同举办AI4S峰会并发布相关科学报告，以实现可持续发展。她强调，AI4S的应用应当服务于人类的未来。
结语
生成式人工智能正在重塑科研与产业的未来。从AI4S的突破性进展到垂直大模型的广泛应用，人工智能技术为科学研究与产业升级提供了强大动力。然而，面对技术发展带来的挑战，我们需要构建开放、合作和共享的科研环境，确保AI4S能够带来可持续发展的积极影响。
邯郸的实践表明，生成式人工智能不仅是技术工具，更是推动城市数字化转型的核心引擎。未来，随着技术的不断进步，生成式人工智能将为更多领域带来变革与创新。
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