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1. 人工智能与机器学习

核心进展
人工智能（AI）与机器学习（ML）已从理论研究全面渗透到实际应用中。深度学习模型如Transformer架构在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域实现突破，例如GPT-4、DeepSeek等大模型通过海量数据训练，展现出接近人类水平的文本生成和逻辑推理能力1513。强化学习在自动驾驶和机器人控制中表现优异，如比亚迪的“天神之眼”智驾系统通过端到端大模型实现复杂路况的全域领航12。

应用场景

• 智能家居：语音助手（如Alexa、Google Assistant）结合传感器网络实现家庭自动化1。

• 医疗诊断：AI辅助影像分析系统在癌症早期筛查中准确率超90%5。

• 工业优化：预测性维护系统通过分析设备数据减少生产线停机时间30%以上11。

挑战与未来
数据隐私与模型可解释性仍是关键问题。未来趋势包括边缘AI（本地化部署减少延迟）和联邦学习（分布式数据训练）13。