在当下科技浪潮中，人工智能与机器学习正处于蓬勃发展的关键时期，已然成为驱动各行业变革的核心力量。从发展脉络来看，自 1956 年人工智能概念在达特茅斯学院夏季研讨会上被提出，其发展并非一帆风顺，在历经半个多世纪的摸索后，才迎来重大转机。2012 年，加拿大多伦多大学教授杰弗里・欣顿及其学生基于机器学习提出深度学习神经网络模型，该模型在图像识别挑战赛上取得重大突破，宛如一颗投入平静湖面的石子，激起千层浪，点燃了人工智能领域又一轮发展热潮，语音识别、图像识别以及自然语言处理等领域借此东风，实现快速进步 。

近年来，生成式人工智能的爆发更是将这股热潮推向新高度。2022 年 11 月，美国 OpenAI 公司推出的 ChatGPT，凭借大规模模型实现强大的内容生成（AIGC）功能，瞬间吸引全球目光，让大众真切感受到人工智能的魅力与潜力。2024 年 2 月，OpenAI 推出的文生视频大模型 Sora，更是将生成式人工智能从单模态推进至多模态阶段，使其能同时理解多种形式信息，如图片和文字 。与此同时，全球范围内的 AI 大模型如雨后春笋般竞相涌现，国外有谷歌的双子座（Gemini）、安索皮克（Anthropic）的克劳德（Claude）、元公司（Meta）的 Llama；国内也不甘落后，文心一言、智谱清言、豆包、书生・浦语、星火认知、360 智脑、通义千问、混元、Kimi、零一万物等大模型百花齐放，共同构建出热闹非凡的 AI 大模型竞争格局。

2025 年 1 月，我国人工智能企业深度求索（DeepSeek）推出新模型 DeepSeek—R1，凭借技术创新和商业化潜力引发全球瞩目。该模型在自然语言处理方面表现卓越，更关键的是在训练方法上实现创新，成功降低对算力资源的大量需求，大幅削减使用成本。这一突破使得用户可将 R1 部署在个人本地设备，实现更安全、个性化的服务。其开源模式更是为全球创新发展带来新机遇，有望引领全行业在未来形成以开源为主流的发展路线 。

从应用层面来看，人工智能与机器学习已广泛渗透进众多领域。在医疗领域，已不再是纸上谈兵，而是切实改变着诊疗方式。国内超过 100 家医院完成 DeepSeek 的本地部署，分布于北京、上海、安徽、四川等 20 多个省份。在四川成都市通用健康公司所属三六三医院犀浦院区全科医学门诊，医师祝红梅面对病情复杂的患者时，只需在门诊系统里点击 “DeepSeek 深度思考模型”，输入患者病情描述，模型便能快速给出病因分析、检查建议和治疗方案，极大提高诊疗效率，让复杂病例的诊断不再棘手 。国家儿童医学中心、首都医科大学附属北京儿童医院发布的儿科大模型 ——“福棠・百川”，以及基于此生成的 AI 儿科医生基层版和专家版，同样成效显著。基层版旨在提升基层儿科诊疗能力，涵盖诊疗、转诊、培训和科普等功能，为基层儿科医生提供全方位支持；专家版聚焦儿科疑难罕见病的诊断和治疗，助力临床决策效率提升。该模型整合超过 300 位权威儿科专家临床经验，覆盖 4 万多份指南、3800 多万份科研文献，面对各种儿科疾病能做出准确判断，通过循证框架验证输出科学性，减少 “AI 幻觉”，推动精准医疗和诊疗标准化，降低误诊和过度医疗风险 。

在教育行业，人工智能也在重塑教学模式。蚌埠市作为 “全国智慧教育示范区”，已建成全市规模的 “因材施教大数据服务中心”，通过采集日常教学过程中的作业、测练等数据，经智能扫描、云端阅卷、智慧批改，生成学情报告，辅助老师实现 “精准教”“高效研” 。在蚌埠市第二中学，通过对这些数据的分析，不仅能了解学生学情，还能洞察教师教情，进而淘汰不合适的作业，促使教师提高教学质量。在蚌埠市城南学校，借助 AI 数字人还原古代场景，学生可在课上通过智能终端与虚拟人物实时互动，让原本抽象的文言知识变得生动有趣、触手可及，这种 “人机协同” 的教学模式，正逐步重塑课堂生态 。

从技术创新角度而言，机器学习作为当下 AI 发展的主流技术路线，通过数据训练模型，使计算机能从数据中学习规律并做出预测或决策，体现出学习是智能形成和发展的本质 。机器学习主要依托神经网络实现，人工神经网络模拟人脑由神经元和突触构成的结构，利用集成电路芯片组成电子计算系统，采用人工神经元和连接（即模型参数）代替生物神经元和突触，通过输入数据、调整权重来学习和预测，构成 AI 的物质基础 。深度神经网络构建的深度学习系统即 AI “模型”，模型参数越多，性能越强，像 GPT—3 模型实现千亿量级参数，GPT—4 模型参数甚至达万亿量级 。2024 年诺贝尔物理学奖授予约翰・霍普菲尔德和杰弗里・欣顿，以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明，这也从侧面彰显出机器学习在人工智能发展中的关键地位 。

全球范围看，现阶段人工智能应用在娱乐、游戏、写作等领域成果显著，有力促进新型消费 。但在生产力提升方面，尤其是工业领域，仍有很大提升空间。工业领域场景复杂，生产制造中间核心环节差异性大、工业知识门槛高，大模型应用潜力有待进一步挖掘 。不过，随着技术的持续迭代、应用场景的不断拓展以及各行业对人工智能重视程度的加深，人工智能与机器学习必将在未来释放出更为强大的能量，为各行业发展乃至人类社会进步注入澎湃动力 。