AI百科

人工智能（AI）

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。这项前沿技术致力于通过计算机系统模拟人类认知功能，创造能够自主思考、学习和决策的智能体。作为信息科学的重要分支，人工智能不仅关注机器如何实现类人思维，更着眼于构建具有环境适应能力的智慧系统，涵盖智能机器人、语音交互、视觉识别、语义理解等多个应用方向。

自上世纪后期开始，人工智能就与生物工程、新材料并列为全球三大战略技术领域。进入新世纪后，它更与基因编辑、量子科技共同构成了推动社会进步的核心驱动力。经过数十年的积累与突破，这项技术已在医疗诊断、金融预测、智能制造等众多领域展现出巨大潜力，形成了完整的理论框架和技术体系。

人工智能的本质在于让计算机具备模仿人类认知活动的能力，包括知识获取、逻辑推演、决策制定等复杂过程。这一跨学科领域融合了计算机工程、神经科学、认知心理学等多门学科的精髓，其研究范畴早已突破传统计算机科学的边界。从认知科学的角度来看，人工智能的发展不仅需要形式化思维的支持，更需要融入直觉思维和创造性思维的要素。作为基础工具的数学方法，在模糊推理、概率计算等方面为人工智能提供了坚实支撑，两者相互促进，共同推动着技术边界的拓展。

大模型

人工智能大模型（简称“大模型”）是指由人工神经网络构建的一类具有大量参数的人工智能模型。

人工智能大模型是近年来兴起的一类基于深度学习的智能系统。这类模型通过海量数据和强大算力训练而成，能够处理复杂的认知任务。

这类系统通常采用自学习或半监督方式，在超大规模数据集上进行预训练。经过优化调整后，它们展现出强大的通用能力，可以执行多种智能任务，包括语言理解、视觉识别和跨模态推理等。

当前主流的大模型主要分为几个类型：处理文本信息的语言大模型、专注于图像处理的视觉大模型、融合多种信息的多模态大模型，以及应用于科研领域的基础科学大模型。这些模型已经在搜索引擎、智能助手、行业应用和科学研究等多个领域发挥重要作用。

从技术特征来看，这类模型通常具有超大规模的网络参数，训练时需要消耗巨量计算资源。虽然学术界尚未对其规模做出明确定义，但业界普遍将参数达到百亿级别以上的模型视为大模型。值得注意的是，某些经过特别优化的中型模型，如参数规模数十亿的LLaMA系列，因其出色的性能表现，也被纳入了大模型的讨论范畴。

智能体

智能体（Agent）是一种能够自主感知外界信息并作出反应的计算实体。它可以是程序代码、物理设备或集成系统，具有独立思考、动态调整和双向沟通的特性。这类系统通过接收外部信号（比如感应装置或信息流），运用内置逻辑和积累的经验进行分析判断，然后采取相应措施来改变现状或完成既定任务。在AI技术中，这类自主系统被普遍运用于工业自动化、智能机械、数字秘书和电子娱乐等场景，其本质特征是具备自我优化能力，可以不断提升表现水平来应对各种挑战。

数字人

数字人是当代前沿科技融合创新的产物，通过多维度数字建模技术构建的类人形态智能实体。这类数字生命体实现了从外观形态到行为逻辑的全方位拟真，其核心技术架构包含形象建模、语音合成、动作模拟、视听呈现及智能交互五大核心系统。

从技术演进维度来看，数字人的发展经历了”视觉仿真”“物理模拟”“生理还原”“智能涌现”四个关键阶段，其本质是通过跨学科技术手段实现人体系统的数字化重构。更宏观来看，这项技术正在推动人类认知边界的拓展，为各行业带来革命性变革。

美国在上世纪80年代末率先启动相关研究计划，本世纪初实现重大技术整合。我国在2000年代初开始系统布局，近年来取得突破性进展：2023年建成首个数字身份确权平台，2025年头部企业推出首个商业化数字人IP，同时国家级标准体系建设工作全面启动。这些里程碑标志着数字生命体技术已进入产业化应用新阶段。

人工智能生成内容(AIGC)

AIGC标志着人工智能从初级形态向高阶形态的跨越式发展。深度学习、对抗网络、注意力机制、扩散模型等前沿技术的协同演进，共同推动了AIGC技术的蓬勃发展。模型架构持续革新、海量训练带来能力跃升，跨模态技术拓展创作维度，使AIGC展现出前所未有的通用性和适应性。

纵观智能技术从运算能力、感知理解到认知推理的演进历程，AIGC技术正在叩开认知智能的新纪元。基于海量数据的深度学习，让AI系统掌握了跨领域的知识体系，只需微调模型参数，就能胜任现实场景中的复杂任务。

这场智能创作革命具有划时代的意义。近期它将重塑基础生产工具，中期将重构社会协作方式，远期将引发生产力质的飞跃。在这场深刻变革中，数据要素的价值被前所未有地凸显。

AIGC技术将数据资源推向了数字文明的核心位置，正在以前所未有的速度推动全球数字化进程。这不仅是技术的进步，更是人类认知边界的重大突破。

算力

算力作为现代信息社会的基石，是融合数据处理、网络传输与信息存储于一体的新型基础资源。它通过云计算中心等基础设施向全社会输出服务，渗透于从智能手机到超级计算机的各类智能终端。这一概念最初仅用于衡量设备的运算性能，但随着智能化浪潮的推进，算力与算法、数据共同构成了智能时代的三大支柱，其内涵已扩展为能够切实提升用户体验的综合性计算服务。

在数字经济蓬勃发展的今天，算力已成为驱动创新的核心引擎，为产业升级和社会进步提供关键支撑。它就像农耕文明的灌溉系统、工业革命的动力电网一样，正在重塑当代经济形态，成为国家发展不可或缺的战略性基础设施。这种新型生产力不仅加速了科技突破，更在推动传统行业数字化转型、促进经济高质量发展方面发挥着举足轻重的作用。

自然语言处理(NLP)

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP) 作为现代科技的前沿领域，整合了计算机工程、认知科学、数理逻辑等多维学科智慧，构建起人类与数字世界沟通的桥梁。这项技术涵盖语言解析与智能生成两大核心模块，从字符到篇章的各个维度展开探索，让冰冷的机器也能读懂人类丰富的情感表达。

在技术实现层面，语言理解系统将人类表达转化为可计算的逻辑关系，而智能生成引擎则将结构化数据转换为流畅的自然语言。研究者们致力于开发精准的语言表征模型，构建高效的计算框架，并持续优化各类语言应用系统的性能评估体系。

这项技术正在推动着机器翻译、情感计算、智能摘要等应用的突破性发展，让人机交互变得更加自然流畅。

通用人工智能（AGI）

AGI代表着一种具备跨领域学习与适应能力的超级智慧系统，它能够在多元环境中自主感知、思考并完成复杂任务。这种智能形态融合了自主决策、深度学习和社会协同等核心能力，同时严格遵循人类社会的道德规范与情感价值体系。其研发过程需要整合计算机工程、脑科学、行为心理学等多学科前沿成果。

当前，尽管人工智能在特定领域取得突破性进展，但构建真正意义上的AGI仍面临重大技术瓶颈，包括跨场景知识转化、自主探索机制建立、情感计算模型优化等关键难题。同时，其发展过程中的伦理规范、法律框架和系统安全等议题也日益引发全球性讨论。从发展前景来看，这种突破性技术将在精准医疗、个性化教育、前沿科研等关键领域带来革命性变革，有望重塑人类社会的生产方式和生活方式。

云计算

在当今数字时代，一种革命性的运算模式正在改变我们处理数据的方式。这种被称为”云计算”的技术，通过互联网将复杂的计算任务拆解为无数个微型程序，再经由庞大的服务器集群协同处理，最终将运算结果即时反馈给用户。

这项技术的雏形可以追溯到早期的分布式运算概念，其核心思想是将繁重的计算工作合理分配，再整合各个节点的运算成果。随着技术演进，现代云端服务已发展成为一个融合多种前沿科技的复合体系，包括智能资源调度、并行处理机制、分布式存储架构以及虚拟化平台等创新技术。

如今的云计算平台构建在强大的网络基础设施之上，具备海量数据存储和即时处理能力。这种智能化的资源池可以根据用户需求动态调配计算资源，为各类应用场景提供定制化的数字服务解决方案。从企业级应用到个人服务，云计算正在重新定义计算资源的获取和使用方式。