科學研究共發展出了四種主要範式，AI 技術則提供第五範式的可能。
四種現存的範式 分別為：從幾千幾百年前起通過觀察和實驗來描述自然現象的經驗範式；使用模型或 歸納法進行科學研究的理論範式；
隨著電子計算機發展而產生的采用計算機進行仿真 模擬的計算範式；
進入大數據時代後，對大規模實驗科學數據進行建模和分析的數據 驅動範式。
AI 技術的發展揭示了第五種科學研究範式，
即通過機器猜想的方式應用於 科學智能，通過不同的算法思維和應用場景的對撞，得到不同領域專業知識，從而推導位置結論的範式。
AI 發展中產生了 五大悖論，揭示了AI 作為技術的局限性和未來可能應用方向的限製;AI 依然是一種意義重大的技術，它將顯著提高生產和工 作效率
AI是一種更強的工具，像超級計算機一樣可被購買;AI無所不能，人類是執行器，AI將取代人類;AI將和人類具備平等的地位
第二章提供全景式的 AI 產業鏈圖譜和 中美 AI 能力對比;第三章闡述了生成式 AI 的核心技術及發展趨勢;展望 AI 商業化路徑和產業競爭格局演變
B端及C端AI應用，目前B端應用落地較快，C端應用靜待殺手級應用出現;C端應用頭部格局穩定，但用戶需求不明確，往往是供給激發需求
國內通用類大模型正在持續拓展應用領域，包括文心一 言、通義千問、星火認知等一批通用大模型正在快速發展,垂直領域專業類大模型也在不斷深化落地
生成式 AI 等創新技術，正在引領未來商業發展的新方向;將 AI 技術和 AI 應用視為增加企業營銷能力的夥伴，共同 生成商業新未來
當Al與勞動高度互補時，互補效應變得強於位移效應，特別是在收入分配的上半部分，導致與低互補情況相比
模型無法做到無限製的創意賦能,隨著海量設計師利用同一模型 進行設計流程的迭代,產品的設計風格可能趨於同化,擴大設計師在 實踐中所創造知識的影響力
訓練與微調成本,該訓練成本僅針對企業應用基礎模型結合行業知識與數據集進行訓練與微調的成本,並非基礎大模型訓練成本,該成本仍然為行業知識壁壘顯著的企業必須承擔的成本
詳細介紹SPG框架的設計原理,技術模塊和應用案例,為讀者提供一個全麵了解SPG框架的機會,並激發更多的討論和合作,推動知識圖譜技術的發展和應用
分析了人工智能的根本科學問題,揭示了人工智能科學是人類科學技術發展的必然結果,分析了人工智能科學是現有科學體係所不足於支撐的重大科學問題
梳理研究AI與視覺藝術結合的應用案例和藝術作品,為全麵更新數字藝術發展模式,實現數字藝術產業新格局提供參考,助力推動AI藝術創新和產業應用的成果轉化
