摘要： 一、会议背景及主题 2023年以来,习近平总书记多次强调人工智能是新一轮科技革命和产业变革的核心驱动力,要求"以科技创新引领产业创新,积极培育和发展新质生产力".在浙江考察期间,总书记明确指出,浙江要"在以科技创新塑造发展新优势上走在前列".作为数字经济大省和"八八战略"发源地,浙江始终以科技创新为核心驱动力,在人工智能与实体经济融合、数字化治理改革、绿色低碳转型等领域率先探索,形成了以"产业大脑+未来工厂"为特色的智能智造模式、以"东数西算"国家枢纽节点为支撑的数据要素配置体系,以及以"双碳"目标倒逼产业升级的新质生产力发展路径,为全国提供了可复制的浙江经验.杭州市作为国家数字经济创新发展试验区和全球数字变革高地,正以"数链融合"为核心,加速构建人工智能驱动的产业生态体系.2025年年初以来,以"六小龙"为代表的中小企业创新集群在杭州异军突起,举世瞩目.

摘要： JAMA于2025年2月24日在线发表《How AI Could Reshape Health Care——Rise in Direct-to-Consumer Models》一文,探讨了人工智能(AI)在医疗保健中的应用前景,分析了直接面向消费者(DTC)模式的机遇与挑战,为医疗行业的未来发展提供了洞察.

关键词： 高管团队注意力   人工智能应用   时间焦点   空间焦点   配置模式  

摘要： 基于2009-2022年中国A股上市公司数据，考察高管团队注意力配置对企业人工智能应用的影响。研究发现，高管团队注意力配置的未来导向和外部导向可以更有效地促进企业人工智能应用。未来导向主要通过引导企业战略规划、识别机会和威胁以及驱动组织学习来促进人工智能应用；外部导向则主要通过引进外部资源、提高企业战略适应能力以及产生竞争互动效应推动人工智能应用。未来导向对人工智能应用的促进作用在非国有企业、高科技企业和制造业企业中相对更大；而外部导向的促进作用在国有企业、非高科技企业和服务业企业中相对更大。分组检验和响应面分析表明，高管团队注意力的时间焦点和空间焦点对企业人工智能应用的影响存在联合效应。以此为基础，高管团队注意力配置可以概念化为“内部优化”“外部整合”“战略自省”和“前瞻拓展”四种模式。其中，“前瞻拓展”模式对人工智能应用的促进作用最大，“战略自省”模式次之；而“外部整合”和“内部优化”模式则会对企业人工智能应用产生负向影响。本文首次基于时间焦点与空间焦点的整合性分析框架，研究高管团队注意力配置对企业人工智能应用的影响，并以此丰富了注意力基础观下企业战略行为的分析框架。企业应结合自身实际，从时间和空间两个维度上科学、合理地配置有限的高管团队注意力资源，以此更好地推动组织人工智能实践应用。

关键词： 人工智能   智能文明   人类智能文明新形态  

摘要： 尽管人工智能发展于工业文明，但其变革了人类认知和实践、社会生产方式和社会意识，使人类文明的相关组成发生累积性变化，为智能文明的出场提供了可能。首先，智能文明具有智能技术体系文明化、文明社会智能化、追求人自由而全面发展的特征。其次，不同社会形态反映出智能文明的不同形态，基于技术规则下的中西分野、发展逻辑下的文明差异，虽然资本主义智能文明占有先发优势，但社会主义制度能为智能文明开辟更广阔的发展空间，人类智能文明走向新形态。最后，人类智能文明新形态“新”在要破解后发国家的技术赶超问题、智能时代社会主义初级阶段的社会转型发展问题、创造性转化历史文化传统的问题。人类智能文明新形态将为各国探索与社会兼容的人工智能提供路径参考，以中国智慧点亮人类智能文明的历史进程。

关键词： 低轨卫星   人工智能   资源管控   接入网  

摘要： 随着宽带互联网、物联网等业务的迅猛兴起，卫星通信的应用领域持续拓展。然而，卫星用户业务需求呈指数级增长，这对卫星通信系统在容量、覆盖范围、服务质量及动态资源调度等方面提出了更为严苛的要求。传统卫星通信系统所采用的静态资源分配策略，暴露出资源利用率低、系统容量受限、服务质量波动大等诸多问题。尽管多波束技术取得了一定进展，但现有技术体系在面对复杂多变的通信环境时，依旧面临着难以突破的理论瓶颈。鉴于低轨卫星网络场景具有高动态性、强异构性与业务多样性等显著挑战，本文参照 3GPP 业务和系统架构工作组关于人工智能服务系统架构的讨论成果，创新性地提出了一种融合集中与分布式控制思想的卫星网络资源管控架构。该架构运用分层式模块设计，通过构建多层次协同工作机制，旨在对空间与地面资源实现有效分配。?此外，本文深入探究了该架构所具备的关键能力，涵盖时频空码四维资源管理、对 5G NTN 体制的支持能力、星地协同机制，以及人工智能算法的部署与交互设计思路等方面。期望通过这些研究，为人工智能赋能低轨卫星接入网提供强有力的技术支撑，助力低轨卫星通信系统实现性能的全面提升与跨越式发展。

关键词： 生成式人工智能   中国式现代化   DeepSeek   新发展理念  

摘要： 生成式人工智能的发展正向赋能中国式现代化建设，以DeepSeek为代表的人工智能是中国新型数字技术产业发展质效的重要体现。宏观层面的国际竞争和政策环境压力、中观层面的产业竞争和市场扩张、微观层面的企业技术突破和成本压力，成为DeepSeek等人工智能发展的关键动力。以DeepSeek为代表的人工智能可以有效覆盖超大人口规模的现代化建设、推进共同富裕目标的实现、助力物质文明和精神文明协调发展、引导社会践行生态文明理念、赋能全球治理与和平发展更大的动力。在新发展理念的指引下，从“创新、协调、绿色、开放、共享”五个维度出发，为中国人工智能的高质量发展提供有效的政策建议与参考。

关键词： 人工智能   出版行业   应用  

摘要： 当前,人工智能技术已渗入到出版行业的内容生成、读者分析、市场决策等核心环节,通过自动化摘要、智能校对、个性化推荐等应用显著提升出版效率。然而,在技术赋能的表象之下,却潜藏着诸多风险。鉴于此,本文立足出版劳动主体、受众群体与技术提供者三者之间的协同互动关系,深入探讨了针对当前风险的应对策略,以期为人工智能时代出版业的高质量发展探寻一条可行之路。

关键词： 多任务学习   模型融合   知识迁移   机器学习   人工智能  

摘要： 多任务学习系统通过促进任务间的知识共享与迁移，能够同时处理来自不同领域的任务。近年来，基于任务算术的多任务学习方法取得了显著进展，研究表明，通过在参数层面直接将多个下游任务上独立微调的专家模型合并到预训练模型中，可以生成具备解决相应下游任务能力的统一模型，从而为多任务学习提供了一种高效且灵活的解决方案。然而，现有的模型合并方法通常面临两个挑战：一是完全静态合并的方法由于难以解决任务间的潜在干扰和参数冲突，导致合并的多任务学习模型性能下降；二是现有动态合并的方法需要额外维护参数量庞大的专家模块，显著增加了模型成本。为此，本文提出了一种高效的模型合并方案，专门用于基于任务算术的多任务学习，称为秩一专家混合（RankOne-MoE）。具体而言，依据微调模型中不同模块所包含的下游任务知识量，本文对专家模型的绝大部分模块进行基于任务算术的静态合并；而对于与下游任务更相关的模块，我们对其线性层的参数进行奇异值分解，生成一系列秩为一的专家用于构建了一个跨任务共享的秩一专家库，并通过路由机制动态组合输入实例所需的秩一专家，提升合并模型的多任务性能和适应性。实验结果表明，当合并八个ViT-B/32模型时，提出的方法相比最先进的静态合并方法在多任务精度上平均提升了5.40%；相比最先进的动态合并方法，总参数量减少了81.45%左右，充分验证了提出方法的有效性和高效性。

摘要： 作为一场席卷全球的科技风暴，人工智能（Artificial Intelligence,AI）技术正以指数级发展态势、深度渗透能力和颠覆性革新态势，深刻重塑社会结构与人类认知。人工智能“表现出感知、理解、行动和学习等类人智能行为的能力”，使其在创造巨大价值的同时，也因其技术特殊性衍生出前所未有的治理挑战。

关键词： 人工智能   有声市场   播音主持   多模态发展   技术赋能  

摘要： 本文首先分析了AI技术在有声市场中的应用现状和未来趋势,以及AI赋能对有声市场的影响与变革。接着探讨了传统播音员主持人在这一背景下的适应与转型策略,包括技能升级、内容创新、多平台运营等。研究发现,虽然AI技术的进步带来了替代风险,但人的情感表达和创造性仍是不可替代的核心竞争力。因此,传统播音员主持人需在AI技术赋能下,通过提高自身的多模态表达能力、掌握数据分析与内容定制技能等,以适应内容生产的新要求。此外,研究还指出,构建人机协同的工作模式,发挥其各自优势,是实现传统播音主持可持续发展的关键。