AI发展路径与产业应用 - 公司AI研究聚焦未来3-5年产业应用 重点推动工业 医疗等领域的实质性进步[4][5] - 具体应用案例包括高炉炼铁大模型优化燃料配比提升效率1% 地下500-700米无人挖煤系统实时预测瓦斯爆炸 洗煤精度提高0.1%[5] - 医疗领域应用瑞金医院病理大模型辅助诊断 中山医科大学眼科模型实现远程诊断 5G+远程超声检测肝包虫[6][9] - 自动驾驶模型及手机对话模型等消费端应用同步推进 强调解决生产与消费中的实际问题[6] 算力与模型建设展望 - 预判未来将出现算力过剩 支持建设数百数千个大模型的探索路径[2][23] - 指出大模型需求可能呈非线性增长 行业应用工程师将负责模型商业化落地[23] - 当前AI辅助编程已释放30%软件工程师工作量 未来可能达到60-70%[22] 教育体系与人才培养 - 强调教育与企业分工明确 学校负责"0-1"基础研究 企业负责理论工业化[10] - 网络教育推动从物理集中式向逻辑分散式转变 使边远地区获得世界名校课程资源[7] - 公司实践培养边远地区本科毕业生成为芯片生产等精密制造领域的新时代"工人"[13] - 鼓励青年根据自身特点选择发展路径 或向高精尖领域探索 或参与实际产业应用[13][16] 国际合作与技术融合 - 肯定美国在AGI/ASI方向的探索 中国侧重解决具体发展问题的应用型AI[21] - 通过ICPC等平台与俄罗斯 罗马尼亚等数学强国建立合作 吸收理论研究成果[28][29][30] - 强调文明交融价值 开放改革引进西方原创技术推动中国高压直流输电等系统级创新[10][39] 产业变革与社会影响 - 无人化改造提升工厂产能20%（从100到120） 国家需通过再教育工程安置富余人员[22] - 中国机器人领域有百万青年参与 资本投入推动技术积累 regardless of商业成败[14][15] - 铁路系统智能化案例突出：5G-R支撑450公里时速高铁调度 12306系统处理全球领先的票务流量[18][19] 企业战略与行业定位 - 明确公司为技术应用型企业而非科学研究机构 内部"科学家"为职务分类代号[24] - 当前优先发展CT（通信技术）领域 因AI价值实现依赖先进网络传输数据[36] - 在新质生产力导向下追求高质量产品 通过全球化科技网络平台进行技术交流[39][40]