随着全球医疗需求的迅速增长，人工智能（AI）在医学领域的发展成为解决医疗资源不足、提高疾病诊断与治疗精准度的重要途径。当前，全球人口老龄化和慢性病患病率的不断攀升给医疗系统带来了巨大压力。AI 技术通过自动化和数据驱动的诊疗方式，有助于提升诊断准确性、优化治疗决策，并在提高医疗资源利用效率方面展现了巨大潜力。特别是在医学影像分析、疾病预测模型以及个性化治疗方案等方面，AI 已经显示出不可替代的优势。然而，AI 在医学中的广泛应用仍面临诸多挑战。首先，数据隐私与安全问题是主要障碍之一，医疗数据的高敏感性要求数据共享同时具备严格的保护机制。此外，AI 算法的透明度与可解释性不足，影响了临床医生对其诊断和治疗建议的信任，限制了其在临床实践中的广泛应用。其次，AI 技术在不同医疗场景下表现的差异性，需要更具可推广性和可靠性的算法开发。最后，缺乏统一的监管框架也会使得 AI 医疗应用的合规性和安全性面临不确定性，影响其大规模部署。因此，推动医学领域 AI 的发展已成为亟待解决的任务。未来的发展应集中在解决现有问题的基础上，推动 AI 在医学中的精准化应用，包括远程医疗、个性化医疗以及可穿戴设备健康管理等领域。只有通过 AI 研究人员、临床医生和政策制定者的紧密合作，才能确保 AI 技术安全有效地融入医疗体系，提供个性化、实时的医疗服务，最终改善患者的预后和生活质量。

随着第四次工业革命的浪潮席卷全球，人工智能技术正成为推动社会进步和产业升级的关键力量。AI 大模型的发展正处于一个关键时期，作为数字化 3.0 的重要基石，AI 大模型发展将决定未来技术的高度。报告中分析了未来 AI 大模型架构的关键发展方向：明确多模态智能、自主智能、边缘智能、物理（具身）智能和生物智能等五大方向，并提出了 AI 发展的五大主要观点：大模型和生成式 AI 是未来的趋势、多种模型将共同存在、统一表征和规模定律具有重要性、需要新算法体系、以及通用人工智能的实现路径。特别是在无人驾驶领域，大模型和生成式 AI，结合车-路-云一体化协同，提升驾驶安全和交通效率，助力实现无人驾驶的 ChatGPT 时刻。最后报告思考了 AI 发展治理，指出对于人工智能技术的不确定性和复杂性，必须做好充分准备和应对，充分重视人工智能可能带来的风险，将伦理问题和价值观置于技术之上。特别是当自主智能、具身智能和生物智能进入大规模部署时，大模型须有更强的可控性、更好的可解释性、和更有效的治理，未来需要进一步制定科学的分级体系、进行 ID 实体映射、增加风险研究投入、设立红线和边界以及建立国际沟通合作和协调机制。