洪学智率“抗大”师生进行“敌后小长征”******

　　作者 ：胡遵远（安徽省金寨县干部学院）

　　1940年11月 ，洪学智奉命率“抗大”总校华中派遣大队奔赴苏北抗日前线。一路上，洪学智和战友们冲破敌人重重封锁，跨越晋、冀 、鲁、豫、皖 、苏6省，最终于1941年4月胜利到达江苏盐城新四军军部，全队无一减员。洪学智领导的此次行军，受到新四军刘少奇政委 、陈毅代军长 的高度赞扬 ，被华中抗日军民亲切地称为“敌后小长征”。

　　出任“抗大”四团团长

　　1936年5月 ，为迎接即将到来的抗日战争 ，中共中央决定以中国工农红军学校为基础，创办中国人民抗日红军大学。1936年6月1日，西北抗日红军大学（简称“红大”）举行开学典礼 。1937年1月20日 ，“红大”随中共中央机关迁至延安 ，改称为中国人民抗日军事政治大学，简称“抗大” 。

　　1939年7月 ，“抗大”总校、陕北公学等5000人在副校长罗瑞卿带领下迁往晋东南抗日根据地(太行根据地) 。为了便于行动 ，“抗大”总校原大队 、支队、学员队，依次改称为团、营 、连 。洪学智当时 是三大队副大队长（大队长 是刘忠） 。“抗大”总校从延安出发时 ，刘忠被调往冀东 ，洪学智所在 的三团(即三大队)改为四团，由罗华生当团长、洪学智当副团长 。

　　7月9日，四团奉命从蟠龙出发，经延川、清涧 、绥德、米脂，到了佳县 ，在那里渡过了黄河。过黄河后，四团山西兴县罗峪口 ，进入阎锡山部队 的控制区。洪学智率队一面警戒 ，一面迅速前行 ，用两天时间到达白文镇 ，然后继续东进 ，在八路军三五八旅部队 的护送下翻越了吕梁山 、渡过汾河，来到太原以北的阳曲地界 ，前面就是同蒲铁路 。日伪为防止八路军往来 ，沿铁路线建立了一条严密 的封锁线 。通过封锁线前，护送部队将敌人 的兵力配置和活动规律“摸得一清二楚” ，洪学智根据情报和战友们进行了周密 的准备 。在八路军交通站的接应下 ，部队分两批安全地穿越了敌人的封锁线。

　　接受任务，率部前往华中

　　“抗大”总校到达晋东南后 ，罗华生调到二团，刘忠负责三团，洪学智任四团团长 。洪学智在校期间 ，克服重重困难 ，坚持理论联系实际 ，带领同学一面学习一面斗争 。百团大战期间，日军对晋东南发动多次大“扫荡”。抗大三团在冀中坚持办学很困难 ，于 是又返回了总校。

　　不久 ，洪学智接到上级命令 ：为加强“抗大”各分校工作 ，“抗大”总校决定把三团干部分成两部分 ，一部分编为山东干部大队 ，由聂风智任大队长，前往山东抗日根据地加强一分校工作；另一部分编为华中干部大队 ，张兴发任大队长 ，由洪学智率领前往苏北，和当地 的新四军会合，共同创办“抗大”五分校 。两个大队 的沿途行动 ，均由洪学智统一指挥 。

　　依靠群众，顺利穿越封锁线

　　11月9日，洪学智带着三团（包括华中和山东两个干部大队），从浆水镇出发 ，准备过平汉铁路向鲁西北前进 。此时，日伪军队正通过平汉线南下运兵 ，沿途防卫森严 。洪学智率部一路南下行军，需要越过 的第一条封锁线就 是平汉路。他根据掌握的敌情 ，决定把越过地点选在邢台以南 的沙河镇 ，并联络当地游击队派人护送。

　　洪学智率部连续行军140里，于夜间秘密来到铁路附近。在这里，洪学智发现了许多意想不到 的新情况 ：日军为了割断太行根据地与冀南抗日根据地的联系，沿着铁路新挖了一条宽约3到4米、深约4米的封锁沟，在铁路沿线增修了碉堡 、设置了哨卡，并派装甲车和巡逻队日夜巡逻 。

　　为了安全穿过封锁线，洪学智命令部队在树丛里隐蔽，自己率警卫员在附近进行侦察。走了很久，他发现附近一个村庄有一户人家亮着灯，就悄悄派警卫员过去了解情况 。警卫员找来一位老乡 ，洪学智首先表明自己是专门打鬼子、汉奸 的八路军，打消了老乡的顾虑 ，又向老乡询问附近敌人 的情况。据老乡介绍，近来敌人为保证运兵安全 ，不仅增加了沿线守卫 ，还对铁路沿线进行“扫荡” ；敌人 的装甲车大约25分钟经过一次 ；封锁沟有的地方较浅，在沟内只需搭起一人高的人梯就能穿过。洪学智考虑到有十几匹牲口驮着行李和教学用 的书籍 ，无法通过 ，又问老乡有没有地方可以直接通过铁路 。老乡说离此一公里 的地方有一个桥洞，尚无敌人看守，可以过牲口。

　　洪学智立即命令部队利用敌人装甲车巡逻的间隙，进入封锁沟坡下隐蔽 ，又根据老乡提供 的线索，派出侦察员沿封锁沟寻找桥洞 。不久 ，几名侦察员回来报告说：发现了桥洞！洪学智立即对部队进行了部署。在他的率领下，部队很快来到封锁沟较浅地方，按次序跳进深沟 ，解下绑腿 ，上拉下推 ，架起人梯 ，很快穿过了封锁沟 ；与此同时 ，洪学智派出 的部分精干战士牵着牲口依次从桥洞穿过 ，其间遇到敌人装甲车巡逻就立即隐蔽 。经过3个小时 的奋战，洪学智和部队全部顺利地通过封锁线。

　　机智解决渡河难题

　　安全越过平汉线后，洪学智率领部队一路前行 ，在当地游击队的护送下 ，安全穿越70多里的伪化区。部队经过短暂休息，继续向鲁西北行进。不久，洪学智率部从冀南进入山东，来到馆陶县，准备从这里渡过卫河。

　　卫河水面宽约五六十米 ，水深岸陡 ，沿河还设有敌人据点。紧靠对岸，有一条公路与河岸平行。卫河 是日军割断冀南、鲁西两个根据地的又一道封锁线 。由于此前敌人多次和我渡河部队发生战斗，在洪学智率部到来前 ，敌人已经把沿岸渡口都挖毁了。为防止八路军渡河 ，敌人还特别增加了汽艇昼夜巡逻 。洪学智从游击队的同志处了解到情况后，命令部队在离卫河不远 的一个村庄里隐蔽，自己和侦察员经过几个夜晚 的紧张侦察 、研究，终于选定了渡河地点 。

　　渡河前，洪学智准确摸清了敌人汽艇巡逻 的时间间隔 ，又从沿岸党组织处借了几条小船 ，计算了每条船 的承载人数。

　　渡河当夜，洪学智率领部队于晚上六七点钟就赶到登船地点 ，不久 ，得到消息：群众仅能提供一个小划子和几只能坐四五个人 的大木盆。而且船只凌晨12点钟到1点钟之间才能到达，因船只太小，只能渡人，不能渡牲口。这可把大家急坏了 ！洪学智临危不乱，认为卫河地处华中和山东抗日根据地 的秘密交通线上 ，两岸干部群众往来频繁，于 是一面命令部队隐蔽，一面找来当地党组织负责同志，询问近期 是否有其他同志渡河。据当地同志介绍 ，几个小时后，中共山东分局有一批干部要从对岸某处过卫河。洪学智闻讯大喜，立即率领部队急行军 ，赶到了山东分局干部渡河地点 。经过几个小时 的等待，终于从对岸盼来了4条小船。山东到延安 的干部渡河上岸后 ，洪学智立即命部队借船渡河。

　　由于船小 ，还是不能渡牲口。洪学智灵机一动 ，向山东分局干部队询问牲口的情况，对方回答说 ：船太小 ，他们只好将牲口交给了对岸护送的同志。洪学智立即和对方达成协议——牲口互换。就这样 ，洪学智率部顺利渡过了卫河 。

　　到达鲁西北抗日根据地后，山东干部大队前往沂蒙山区，洪学智继续率领华中干部大队前进。在洪学智的带领下，华中干部大队穿越津浦线 ，最终于1941年4月顺利到达江苏盐城新四军军部 ，全队270人无一人减员 。洪学智和华中干部大队受到新四军和苏北群众 的热烈欢迎，称他们“创造了‘敌后小长征’的奇迹” 。

2022年，人工智能带给人类更多惊喜******

视觉中国供图

在世界人工智能大会上 ，用户输入文字 ，AI就能根据语意进行绘画创作 。视觉中国供图

在国内首个乘用车无人化运营试点北京经济技术开发区，一辆“主驾无人、副驾驶配备安全员”的无人驾驶车在行驶中 。新华社记者彭子洋摄

　　即将过去的2022年，对于人工智能来说 是值得铭记的一年 。大批人工智能相关应用走出实验室 ，向着大范围落地实践不断迈进 。AI“黑科技”加持下 的北京冬奥会异彩纷呈 ；无人驾驶开启多城试点 ，未来交通更进一步 ；AI绘画以假乱真令人着迷 ，艺术创作或许不再是人类专属……

　　无论 是底层技术不断突破 ，还 是各类应用百花齐放，在过去的一年 ，人工智能向我们展示了它的无限可能 。我们相信这只 是人工智能 的冰山一角，未来它还有更多潜力等待我们去挖掘。

　　随着技术 的不断成熟 ，落地应用不断创新，人工智能或将真正改变你我的生活。

　　AI“黑科技”照亮北京冬奥会

　　助力天气预报 、比赛转播和手语播报等

　　2月4日 ，全球瞩目的2022年北京冬奥会正式拉开帷幕。人工智能等技术的应用为本届冬奥会增添了别样的“科技之美”。

　　在此次冬奥会上，由中国科学院院士、北京大学副校长、北京大学重庆大数据研究院首席科学家张平文领衔研制 的人工智能MOML算法赋能天气预报模型 ，使冬奥会天气预报更加精准。人工智能算法在融合 、处理信息中的先天优势，使其在一定程度上可以代替预报员在会商中进行信息整合 、分析 ，通过数据挖掘与学习 ，将预报员的经验内化在算法中 ，在提高天气预报效率的同时 ，也进一步提高了预报 的准确率 。

　　在本届冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中 ，中国选手谷爱凌以“逆天” 的精彩表现获得个人首金。在比赛转播过程中 ，百度智能云通过“3D+AI”技术打造出 的“同场竞技”系统 ，将单人比赛项目变成“多人比赛”，实现冠 、亚军比赛画面的三维恢复和虚拟叠加 ，方便观众看到不同选手的实时动作；同时，通过技术手段对运动员动作进行量化分析 ，将滑行速度 、腾空高度、落地远度 、旋转角度等一系列运动数据与原始画面叠加起来 ，使观众可以更直观地从流畅性、完成度 、难度、多样性和美观度等角度看懂选手之间的技术动作差异 。

　　在北京冬奥会开幕的同一天，央视新闻AI手语主播也正式上岗，她在冬奥会新闻播报 、赛事直播和现场采访中，为听障人士送上了实时手语翻译服务 。凭借精确的手语翻译引擎 ，该AI手语主播可懂度达85%以上，可将冰雪赛事的文字及音视频内容 ，快速精准地转化为手语 。

　　腾讯“混元”AI大模型登顶VCR榜单

　　展现了其在多模态理解领域的强大实力

　　5月31日 ，腾讯“混元”AI大模型在多模态理解领域国际权威榜单VCR（Visual Commonsense Reasoning ，视觉常识推理）中登顶 ，两个单项成绩和总成绩均位列第一。这 是继在跨模态检索领域大满贯 、CLUE自然语言理解分类榜及CLUE总榜登顶后，“混元”AI大模型的又一重大突破，展现了其在多模态理解领域的强大实力 。

　　与跨模态理解任务不同 的是，多模态理解任务要求计算机除了能够做到识别层次的感知（如分类检测等） ，还需要达到认知层次 的感知（如判断意图 、逻辑推理等）。

　　此次登顶VCR榜首的“混元”AI大模型由腾讯广告多媒体AI团队自主研发 ，同时借助腾讯太极机器学习平台的图形处理器算力和训练加速框架，在预训练任务、训练方式上进行了诸多创新改进和设计，有效提升了模型性能 。

　　截至目前 ，“混元”AI大模型在MSR-VTT 、MSVD、CLUE 、VCR等多个领域的AI权威榜单中取得了第一名 的成绩 ，并刷新多项行业历史纪录。这意味着，“混元”在自然语言理解、多模态理解 、跨模态理解等领域 的技术实力已得到验证。

　　谷歌工程师闹乌龙 ，称AI存在意识

　　人工智能所谓 的“人格”更多只是模仿人类罢了

　　谷歌AI工程师闹乌龙 ，称LaMDA语言模型有意识 ，引发业界对“AI是否拥有自主意识”的讨论 。

　　今年6月 ，谷歌公司AI工程师莱莫因认为对话应用语言模型LaMDA具有了“自主意识”，并对此出具了长达21页 的证据。莱莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效 、创造性地使用语言；二 是它以与人类相似 的方式分享感觉；三 是它会表达内省和想象——既会担忧未来，也会追忆过去。

　　LaMDA是谷歌在2021年开发者大会上公布的大型自然语言对话模型，它可以模拟任何带有知识属性的实体，通过“拟人”的方式，在与人类亲切自然 的对话中为用户答疑解惑，传递更多知识。

　　莱莫因的观点和证据引起了业内的广泛关注。不久后 ，谷歌发表声明称 ，莱莫因违反了“就业和数据安全政策” ，将其解雇 。谷歌表示，经过广泛地审查 ，他们发现莱莫因关于LaMDA 是有生命的说法是完全没有根据 的。

　　专家普遍认为 ，当下人工智能具有的所谓“人格” ，更多只 是模仿人类 的语言风格 ，有自我意识、有感知能力的AI应该具备能动性，并具有独特 的视角看待人和事 ，但目前AI还只是人们设计的一个计算机系统，作为工具来做一些特定之事 。

　　全球首个图 、文、音三模态大模型诞生

　　“紫东太初”实现“以图生音”和“以音生图”

　　9月1日，在上海举办 的2022世界人工智能大会上，由武汉人工智能研究院、中国科学院自动化研究所和华为技术有限公司联合研发的“紫东太初”多模态大模型项目获得了此次大会 的最高奖项 。“紫东太初” 是全球首个图、文 、音三模态大模型 ，开创性地实现了图像 、文本、语音三模态数据间 的“统一表示”与“相互生成”，实现了“以图生音”和“以音生图”，理解和生成能力更接近人类，为打造多模态人工智能行业应用提供创新基础 ，向通用人工智能迈出了重要一步。

　　“紫东太初”三模态间 的相互转换和生成 ，其核心原理是视觉 、文本、语音不同模态通过各自编码器映射到统一语义空间，然后通过多头自注意力机制学习模态之间的语义关联以及特征对齐 ，形成多模态统一知识表示 ；之后 ，再利用编码后 的多模态特征 ，通过解码器分别生成文本 、图像和语音 。

　　“紫东太初”凭借四大突破 ，有效助力以多模态认知为核心 的通用人工智能发展 。一 是首次提出多层次、多任务跨模态自监督学习框架，支持从词条级走向模态级 、样本级 的三级预训练自监督学习方式；二是首次完成弱关联多模态数据语义统一表示 ，减少数据收集与清洗代价；三是首次实现多模态理解与生成任务 的统一建模 ，支持跨模态检索 、多模态分类、语音识别、图像生成等理解与生成任务 ；四是首次实现无监督超越有监督方法 ，基于5%—10%的数据标注 ，实现100% 的有监督学习效果。

　　AI打破矩阵乘法计算速度纪录

　　解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题

　　10月，英国《自然》杂志封面以“矩阵游戏”为题 ，发表了人工智能公司“深度思维”团队的最新发现 ：AI可以解决矩阵乘法问题 。这款名为“AlphaTensor”的AI系统能自行发现新算法 ，从而解决了50年来数学领域一个悬而未决的问题——找到两个矩阵相乘最快的方法 。这 是第一个可为矩阵乘法等基本任务发现新颖 、高效且正确算法的AI系统。

　　数学在计算机编程中经常出现，通常作为描述和操纵现实世界现象表示的一种手段。例如，它可用于表示计算机屏幕上 的像素、天气状况或人工网络中 的节点 。在这种情况下 ，使用数学的主要方式之一 ，就是对矩阵进行计算。矩阵越大 ，工作量也越大 ，计算机科学家开始花费大量时间和精力开发更加有效的算法来完成相关工作 。

　　在此次最新成果中，“深度思维”团队研究人员探究了 是否有可能使用基于强化学习的AI系统来创建新算法，从而使计算步骤比现有算法更少 。

　　为了找到答案 ，他们从游戏系统中寻找灵感 。在构建了一些初步系统之后 ，研究团队将重点转向了树搜索 ，这 是系统在特定情况下查看各种方案的一种方法。

　　接下来，研究人员将允许系统创建自己的算法 ，进一步提高效率 。他们发现 ，在许多情况下，系统选择的算法比人类创建 的算法更好 。“深度思维”团队希望 ，未来AI能更多地用来帮助攻克数学和科学领域 的一些重要的难题 。

　　2022中国人工智能创新发展指数公布

　　全面反映我国人工智能发展态势

　　11月18日，第五届世界声博会暨2022科大讯飞全球1024开发者节开幕式上 ，中国电子信息产业发展研究院（又称赛迪研究院）发布了2022中国人工智能创新发展指数（合肥指数）。

　　这是国内首个以地区冠名的全国性人工智能专题研究成果 ，旨在全面系统地反映我国人工智能的发展态势 。中国电子信息产业发展研究院从发展环境、创新能力、基础配套 、资本投入和产业实力5个维度，构建了中国人工智能创新发展指数，也就是“合肥指数”的评价体系。

　　近年来 ，我国人工智能步入与经济深度融合应用新阶段，智能化转型全面推进 ，人工智能产业在全球 的影响力不断增强 。2021年 ，我国人工智能 的研发强度为19.4%，从业人数增加到31万人，占全球比重 的5.3%。2017年至2021年 ，我国人工智能产业规模增长了2.6倍 ，占全球比重提升到16.8%。专利申请量占全球比重持续扩大 ，从2012年 的13%增长到2021年的70.9% 。创新能力上，我国人工智能研发投入力度不断加大 ，从业人数不断增加。

　　从总体指数来看 ，北京 、广东和上海处于人工智能领域 的领跑地位 ，安徽则紧随其后，排在全国的第6位。合肥已经成为人工智能领域、科技创新与产业发展最活跃的城市之一 。

　　ESMFold预测六亿多种蛋白质结构

　　预测速度比“阿尔法折叠”快60倍

　　英国“深度思维”公司8月曾宣布 ，其开发的人工智能程序“阿尔法折叠”已预测出约100万个物种 的超过2亿种蛋白质结构，几乎涵盖了科学界已编录的每一种蛋白质结构。但就在今年11月 ，元宇宙平台公司（Meta）研究人员利用人工智能模型ESMFold预测了来自细菌、病毒和其他尚未被表征微生物的6亿多种蛋白质结构。

　　在此次最新研究中，研究团队利用大型语言模型来预测这些蛋白质结构。据悉 ，语言模型通常需要大量文本进行训练，为将这一模型应用于蛋白质结构预测，研究团队利用已知 的蛋白质序列来训练它 ，这些已知 的蛋白质可由20个不同氨基酸组成 的链来表达 ，每个氨基酸由一个字母表示 。然后 ，ESMFold学会了用模糊 的氨基酸比例“自动完成”蛋白质结构预测 。

　　该团队负责人亚历山大·里维斯表示 ，这些训练让ESMFold对包含蛋白质形状信息的蛋白质序列有了直观了解 。而且，与“阿尔法折叠”一样，这一模型能将这些了解到 的信息与已知蛋白质结构和序列之间的关系信息结合，生成预测结构。

　　团队指出，ESMFold的预测虽然不像“阿尔法折叠”那么准确，但在预测速度上要快60倍 ，这意味着它可将结构预测数据库扩展到更大。

　　首创蛋白质动态结构AI建模方法

　　对理解生命过程 、研发新型药物有着重要意义

　　12月8日，西湖大学公布了该校人工智能讲席教授李子青团队联合厦门大学、杭州德睿智药科技有限公司首创研发的能够刻画蛋白质构象变化与亲和力预测 的AI模型——ProtMD 。这是第一个尝试解析蛋白质动态构象 的人工智能模型 ，可辅助药物化学专家更加精准地筛选出高活性小分子，从而加速临床前药物研发。

　　此前谷歌旗下公司研发的“阿尔法折叠2”能够利用人工智能准确预测蛋白质 的三维结构 ，对结构生物学、药物设计乃至整个科学界都产生了巨大影响。但“阿尔法折叠2”只能预测蛋白质在一个瞬间 的静态结构，尚未能解决蛋白质结构动态变化的预测。李子青团队此次开发的AI模型，在给定药物分子和靶点蛋白的情况下，可预测药物分子与生物体内靶点蛋白质结合（柔性对接）后蛋白质结构的变化过程 ，推断药物与靶标蛋白结合的稳定性，预测药物功能 ，从而提升AI药物设计的精度和效率。

　　李子青表示 ，预测蛋白质结构 的动态变化对理解生命过程 、研发新型药物都有着十分重要的意义 。尤其在AI药物设计中，通过对药物分子与靶点蛋白结合后的动态结构变化进行预测 ，评估药物—靶点结合亲和力和药物效果， 是提高AI药物筛选准确性和效能 的重要思路 。

　　多城市推动自动驾驶行业发展

　　我国自动驾驶行业正式向L3级迈进

　　2022年 是自动驾驶行业具有里程碑意义的一年 ，有关政策密集出台，相关应用从研发测试走向大规模商业化试点 。当前 ，全国近30个城市已累计为80余家企业发放了超过1000张道路测试牌照，允许高等级智能网联汽车在特定场景 、特殊区域内开展规模化载人载物测试示范 。越来越多 的城市正在推进更高等级 的自动驾驶商业化 。

　　今年8月1日 ，《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》开始实行，该条例提出L3级自动驾驶在行政区全域开放道路测试 、示范应用 ，探索开展商业化运营试点 ，标志着我国自动驾驶行业正式向L3级迈进 。

　　此后 ，重庆、武汉等地政府部门也先后发布了自动驾驶全无人商业化试点政策，并向百度发放全国首批无人化示范运营资格，允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务 。

　　此外 ，为推动智能网联汽车产业健康有序发展，工业和信息化部会同公安部还组织起草了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作 的通知（征求意见稿）》 ，拟遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能 的智能网联汽车产品 ，开展准入试点 ；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市 的限定公共道路区域内开展上路通行试点 。

　　AI绘画火了，AIGC元年开启

　　未来预计能够产生万亿级经济价值

　　今年8月 ，在美国科罗拉多州举办 的新兴数字艺术家竞赛中 ，参赛者杰森·艾伦提交的AIGC绘画作品——《太空歌剧院》 ，获得了此次比赛“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖 。没有绘画基础 的杰森·艾伦借用了一款名叫Midjourney 的AI绘图工具 ，通过一个类似“文字游戏”的过程，输入题材、光线 、场景 、角度 、氛围等有关画面效果的关键词后 ，得到了初始作品，并在反复调整和修改后最终完成了这组“太空歌剧院”数字艺术作品 。

　　这一年 ，AI绘画小程序、网站等开始迅猛增长 ，而美图秀秀 、抖音等软件也加入了AI画图功能 。抖音平台数据显示，截至12月6日，已有超2428.4万人使用该特效 ，迅速飙升至特效潮流榜第一位 。AI绘画的百度指数也从日均两三千上升到日均3万 ，火爆程度可见一斑 。

　　AI绘画 的火爆也让AIGC这一概念逐渐进入大众视野 。

　　所谓AIGC（AI Generated Content），即基于人工智能技术自动生成内容 的新型生产范式。其技术主要涉及两个方面：自然语言处理（NLP）和AIGC生成算法 。其中 ，自然语言处理 是实现人与计算机之间通过自然语言进行交互的手段。

　　最初 ，AIGC可生成的内容形式以文字为主，经过2022年指数级的发展 ，目前AIGC技术可生成的内容形式已经拓展到了包括文字 、图像、视频 、语音 、代码、机器人动作等多种内容形式 ，2022年也因此被称为“AIGC元年” 。生成式AI让机器开始大规模涉足知识类和创造性工作 ，未来预计能够产生数万亿美元 的经济价值 。（科技日报实习记者 都芃）