此外，还有多 个研究团队正在利用机器学习技术进行疾病诊断和预后预测，例如，通过分析医学 影像来检测肿瘤或其他异常。AlphaGo和AlphaStar等由DeepMind开发的AI系统，通 过深度学习训练，分别在围棋和《星际争霸》等游戏中达到了人类顶级选手的水 平。图1-2展示了人工智能的能力跃迁。 图1-2 人工智能的能力跃迁 2. AIGC的发展与教育应用展望 人工智能生成内容（Artificial 能技术在内容生成方面的能 力，尤其是通过生成算法、预训练模型和多模态技术等手段自动生成文本、图像、 音频、视频等多种类型的内容。 早期的AIGC主要集中于简单的文本生成，如基于模板的新闻报道或天气预报。深度 学习技术的兴起为AIGC的发展奠定了基础，深度学习能够通过学习大量数据自动提 取特征，GAN（生成对抗网络）、CLIP（对比语言图像预训练模型）、Transformer 等技术的出现和融合， 等技术的出现和融合，为AIGC提供了强大的技术支撑，使得机器能够更准确地理解 和生成内容。 8 随着深度学习、大数据、云计算和边缘计算等技术的快速发展，以及预训练模型和 多模态技术的突破，AI开始能够生成更复杂、更自然的文本、图像、音频和视频内 容。特别是以GPT系列为代表的大型语言模型的出现，使得AIGC在内容生成方面取 得了显著进展，开始展现出强大的内容生成能力。 AIGC的出现和发展，标志着人工智能应用从数据分析型向内容创造型的转变，极大

·打破供应链各环节功能不同的团队之间的隔阂，确保整体供应链 的效率高于局部供应链的效率。换而言之就是整体效率要优于局部之 和。 ·对于扩展型企业，在发展，探索和成长上给予导引和指示。 展望 一项很有用的训练就是，展望未来并思索供应链中的潜在变化。其 中一些重点如下文所示： ·基于软件的设计。在产品中寻找更多以软件来控制的功能应用。 一个较好的降低成本的方法就是，在不同的汽车上安装同样的设备，然