如今，生成式AI的到来，为人类打开认知智能的大门，重构了人类认识和改造世界的方法论，给每一个领域都带来巨大变革。

在科研领域，AI for Science正在成为科学研究的新范式。Google学术相关数据表明，生命科学、材料科学、能源科学，近3年使用AI手段开展科研的比例超过34.5%。

因为AI的加持，实验观察可变成无人实验，仿真模拟可变成现象生成，数据驱动可变成数据增强，让很多科学创新的发现，从不可能成为可能。

如2021年7月问世的AlphaFold，在不到一年的时间里面完成了人类已知的2亿多个蛋白质的结构解析，而在过去的50年当中人类也只破解了17万个。

在生产方面，AI将带来智能生产的新范式。有了大模型，组织和企业的员工无需投入大量时间死记硬背常规内容，有问题问大模型就能快速获得高质量答案。更重要的是，大模型强大的理解和生成能力，能够整合不同领域的知识，加速跨界创新的达成。

在材料领域，核心挑战是发现所需特性的材料，有了大模型的加持，就能加快生成与筛选材料。如近期谷歌DeepMind通过其AI工具GNoME，成功预测出220万种晶体结构；微软推出下一代生成式AI工具——MatterGen，进一步提升了开发所需特性材料的速度。

在软件开发方面，AI大模型极大提升软件研发效率。美国一个软件岗位招聘做了一个测试：一个只有4年编程经验的工程师借助AI工具，其软件开发效率相当于19年编程经验的5倍。

在汽车行业，“算力+电力”开辟汽车行业新赛道，让新能源汽车快速崛起；“AI和自动驾驶技术”开创无人驾驶汽车新模式，让无人驾驶汽车正在走向现实。

目前，大模型正在进入千行百业，开启一个创新大爆发的AI新时代。大模型强大的理解和生成能力，能够整合出不同领域的知识，带来“神力”，让各个领域的人更多更快发现“牛顿的苹果”、“瓦特的水蒸气推动壶盖跳动”。

IDC调研显示，67%的中国企业已经开始探索AIGC在企业内的应用机会或已经开始进行资金投入。IDC预测，2024年全球将涌现出5亿个新的应用，这相当于过去40年间出现的应用数的总和。

可以说，AIGC的春天来了。让我们行至春光，积极拥抱生成式AI的春天，愿一切AI的美好都如春而至！