人工智能正在成为产业创新的关键抓手和驱动新质生产力的重要引擎，新质生产力的发展也为人工智能技术发挥价值和作用提供了新的舞台。当前人工智能赋能场景具备数据丰富、知识密集、容错率高等特点，未来有望加强进一步提升与真实世界理解交互能力，带动经济社会发展底层变革。工业智能逐步形成通用大模型与专用小模型协同发展的两条路线，在各自适配的工业场景下持续激发价值潜能。

欧盟的《人工智能法案》确保将健康和安全以及其他基本权利视为受法律保护的权益并为其提供高水平的保护，这意味着其广泛的目标是确保基于AI的系统、产品和服务是安全的。《人工智能法案》在欧盟职权范围内的部门之间采用了水平式管理方法，在不损害欧盟其他相关现行法规的情况下考虑了部门的特殊性以及需求。其中，基于风险的方法论是《人工智能法案》背后的基本思想。根据这一方法论，风险越高，规则需要越严格。

过去，新药的研发通常需要十多年时间，耗资数十亿元。而现在，基于华为盘古大模型的辅助制药模块，新药研发的周期大幅缩短，成本显著降低，同时也为创新提供了更广阔的空间。

尽管还存在误解和恐惧，AI在医疗领域正在进入数据时代，将现有的知识以更好的方式带给患者和医生，并以更快的速度生成新的知识。我们对AI可以为患者和医生带来的好处充满信心。这同样也为业界带来更大的动力，相信AI将为医疗市场带来更大的改变。

在过去几年中，AI为学术研究带来了显著的改变。它带来了很多好处，特别是在数据分析、文献评论、假设生成和自动化重复性任务等方面。AI不仅提高了学术研究的效率和有效性，还为学术探索和创新开辟了新的途径。但与此同时，使用AI也带来了一些挑战。其中一些挑战是关于数据偏见、透明度和伦理问题的。这些挑战凸显了在学术研究中对AI进行仔细考虑和平衡整合的必要性。为了保持研究诚信，我们必须为期刊和研究人员改进相关措施。

我们在本次圆桌会议上发布了GIO白皮书《AI使能工业创新》。该白皮书汇聚了AI赋能新工业场景的成功案例，对工业领域的决策者具有很好的参考价值。案例精选自汽车和制造行业，在AI助力下这些行业加速了设计/工程阶段、运营阶段和维护阶段的数字化，促进了进一步的创新。其中有些是成熟应用场景，而大部分案例是全新的应用场景，并通过了概念验证阶段的评估。每个案例都包含了客户挑战、AI赋能情况和效果的介绍，并在雷达图上突出显示了其价值。