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  金边5月5日电 柬埔寨政府当地时间5日宣布启动“2025-2030年国家抗癌计划”,以应对全国癌症高发及高死亡率带来的严峻挑战。

  人工智能未来的发展方向是通用人工智能,不仅需要强大的计算能力,还要具备持续学习、适应环境、理解复杂情境等能力,这些能力往往难以通过简单增加算力资源来实现。未来人工智能的发展,一方面可能像DeepSeek那样,从外延式发展转向集约化、系统优化的内涵式发展;另一方面可能拓展类脑计算,采用与人脑一样的存算一体模拟计算方式,颠覆硬件与软件分离的传统计算模式,追求高算效和高能效。

  核心技术层面,算力基础尚未完全自主可控成为掣肘。与美国相比,我国在芯片架构、核心算法及软件工具链领域仍存在代际差距,技术成熟度不足导致大模型训练效率与实时应用场景拓展受限。算法领域取得了重大进展,但底层框架高度依赖开源体系,类脑智能、多模态融合等前沿领域缺乏原创性突破。同时,技术适配性不足成为人工智能与行业结合、推动场景落地的主要瓶颈之一。单一模型难以应对复杂场景,多模型协同与集成学习亟待突破。以制造业为例,产线设备参数与工艺流程的异构性要求AI系统既具备跨场景知识迁移能力,又能精准嵌入行业特有经验,但现有模型对隐性工艺知识的抽象建模能力还较为薄弱。破解这一难题,需突破多模态感知融合、边缘计算实时决策、行业知识图谱与模型泛化协同等技术壁垒。

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