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在上海市长宁区，40家养老机构分布(bù )在老居民楼之间(🦀)，几乎每家都在招人。如(rú )何既招得到人，又留得住人(🥑)？如何通过人才储备推动服务优化、引(yǐn )领整个行业发展？上(💖)海市政协委员、民盟(méng )盟员、金福连锁养老院总(🖥)(zǒng )院长徐兵从(💟)事养老行业16年，一直尝(cháng )试找到(dào )这些问题的答案(🚯)。
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20世纪50年(nián )代至70年代，是初期探索与理(🌧)论奠基阶段。这一时期的研究集中在符(fú )号处理方(🔲)面，即计算机通(🎻)过编程规(guī )则和推(tuī )理引擎处理任务，初步展示出(🚓)人工智能的潜力。然而，由于计算能(néng )力及算法的局限(🥕)性，早期人工(🏀)智能技术难(nán )以应对复杂问题，70年代一度陷入低谷(💑)。进入20世纪80年代，“专家系统(tǒng )”逐渐兴起并在医疗、金融等领域得到(🥐)应(yīng )用，但由于依赖人工编写(xiě )规则，可扩展性较差(😶)，加之计算资(zī(🔬) )源有限(xiàn )，人工智能未能进一步发展，直到90年代初，人(🌰)工智能研究遭遇第二(èr )次瓶颈。进入21世纪，得益于互联(❎)网、大数(shù(🔢) )据的发展和计算能力提升，人工智能技术迎来革命(🐼)性突破。深度学(xué )习成为主流方向，在图像处理、自然语言处理等(🧡)领域取得重要进展(zhǎn )，尤其是谷歌公司的“阿尔法围(😑)棋(qí )”(AlphaGo)击败(bài )世界围棋冠军，展示了人工智能在复杂问题决策领域(📤)的巨大潜力。这一阶段，人工智能开始在语音识别、金(🥣)(jīn )融风控等(🏩)多个领域广泛应用，并不断推动相关技术创新和产(🚂)业变革(gé )。
在金融领域，金融服务公司利用人工智能技术进行(🌪)用户画像(xiàng )、风险管理以及智能投顾，服务水(shuǐ )平(🍉)大幅(fú )提升。银行、信贷公司通过人工智能大模型系统分析工商(💸)、供应链(liàn )数据等多维度复杂信息，实现小额贷款快(🛑)(kuài )速评估，有(📀)效降低了不良贷款率。例如，江苏银行使用DeepSeek动态信用(😞)模(mó )型，风险评估准确率提升约35%，招商银行、平安银行等通过大模(🆖)型系(xì )统评估用户投资偏好，为其智能推荐结构(gò(🔥)u )性理财产品，转化率大大提高。
尽管预算草案未说明10亿美元的(📿)(de )具体使用方式，也没有公布人类登陆火星(xīng )的时间表(📈)，但外界普遍(🖖)认为，相关资金可能用于支持SpaceX的火星项目。
一是(👸)强化顶层设计。将推动人工智能产业发展纳入“人工智能(néng )+”总体战(🍪)略部署，开展多维度、多阶段系(xì )统布局和强化政(❕)策支持。发挥超大规模市场、产业体系完备、应用(yòng )场景丰富等(🛌)优势，有效整合数据、知识、人才资源，夯实算力基础(🕸)，深入挖掘垂(🧛)直领域应用场景，实(shí )施一批(pī )产业创新及应用示(💚)范工程。
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