AI发展演进阶段 - 阿里巴巴集团CEO吴泳铭将迈向超级人工智能的征程划分为智能涌现、自主行动、自我迭代三个阶段，当前正处于承上启下的自主行动阶段 [2] - 智能涌现阶段以大模型为里程碑，使AI具备认知理解、内容生成与逻辑推理的通用智能基础，为自主行动阶段做好了铺垫 [2] - 自主行动阶段是AI从感知与生成加速迈向决策与行动的关键时期，智能体技术推动AI实现从被动响应指令到主动感知环境、规划任务、调用工具的本质性转变 [3] 技术突破：构筑AI发展底层能力 - 云计算与AI深度融合构建全栈技术生态，其异构算力池化能力能将CPU、GPU、TPU等资源整合为统一资源池，根据任务需求动态分配，形成弹性可扩展的算力底座 [5] - 全栈AI云向上整合了数据管理、模型训练推理与应用开发的全流程服务，极大地降低了AI开发与部署的门槛，使企业无需投入巨额硬件成本即可按需使用资源 [8] - 大模型正从单一模态向多模态融合演进，能够协同处理文本、图像、音频、视频乃至3D信息，极大地拓宽了AI的应用场景 [9] - 通过引入基于人类反馈的强化学习等技术，并结合领域知识进行后训练，大模型正从被动响应指令转向主动求解复杂问题，成为AI自主行动的核心技术支撑 [10] - 智能体技术重塑了AI应用开发范式，任务规划与执行从预定义静态流程转向模型自主分解任务、动态决策的智能化模式 [11] - 应用架构正向AI原生阶段演进，初步形成以“大模型为核心、Agent为执行单元、工具链为延伸能力”的智能系统框架 [12] - 开源开放是推动AI技术普惠化与创新加速的关键力量，阿里云已贡献300余款开源模型，通义千问衍生模型超14万个 [13] - 魔搭社区汇聚了1600万开发者与7万个模型，成为中国特色开源生态的标杆 [14] 应用创新：开拓AI赋能多元场景 - 智能体深度融入真实业务流与数据流，例如在电商采购中能实时抓取数据、分析需求、筛选供应商并下达订单，重构了数字世界的运行模式 [16] - 人机协作重塑分工模式，智能体承担数据处理、任务执行等重复性工作，人类则专注于战略规划、创意设计等高价值工作 [17] - 多智能体自主协同可打破企业部门壁垒，实现跨部门、跨领域的流程流转与协作，催生更加扁平灵活的组织形态 [17] - AI正突破虚拟边界，以智能硬件、智能驾驶汽车、机器人等为载体融入物理场景，构建“感知-决策-执行”闭环，实现从数字智能到具身智能的跨越 [18] - 智能硬件如AI眼镜、AI PC、智能家居系统演进为具备情境感知与主动服务的智能伙伴，提供个性化沉浸式体验 [22] - 智能驾驶汽车借助大模型提升复杂场景认知与实时决策能力 [22] - 工业与服务机器人通过融合大模型，大幅提升环境感知、任务拆解和灵巧操作能力 [22] 产业升级：AI驱动系统性革新 - 在企业层面，AI正从单点辅助转向系统智能，全面渗透到研发、生产、供应链和服务等环节，例如药企利用大模型加速药物筛选，食品企业通过AI视觉检测提升质量控制 [20] - 面向消费者，AI从被动响应转变为主动服务，在衣着造型、个人健康管理、智能家居、日常出行等方面提供更加个性化的体验，促进更高效便捷的生活方式 [20] - AI正加速创新能力的全球扩散与协同创造，AI云作为全球创新数字基座，通过统一平台实现全球数据、模型、工具的共享，支撑跨国企业构建分布式研发网络 [21] - 云和AI技术的普及显著降低创新创业门槛，推动创新主体从科技巨头走向多元生态，中小企业可快速推出细分场景AI产品，个人开发者也能实现创意高效落地 [23][24] - 年轻人和女性凭借新鲜和细腻的视角开辟创新路径，拓展AI的应用边界 [24] - AI的正向价值已在医疗、教育、科研、能源等多领域落地，其本质被界定为“帮助谁”而非“替代谁” [25] - 为应对数据隐私、算法偏见等技术挑战，需构建以“AI向善”为核心、健全伦理规范与技术安全防护的负责任AI治理体系 [26]