以下是人工智能方面的关键词：
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软硬协同的智算集群 ：反映了计算能力的提升与算力底座升级的紧密关系，大规模智算集群的建设成为重要的系统工程。
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高质量数据集 ：推动人工智能应用的重要基础，新一代数据标注技术不断发展，市场规模在扩大。
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能力更强的基础模型 ：推动智能技术的进步，尤其是大模型，正从语言理解向更复杂的推理和多模态任务发展。
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推理优化 ：通过技术手段降低算力成本，提高模型的处理效率是大模型产业化的重要因素。
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具身智能 ：AI与机器人结合的趋势愈演愈烈，具身智能产品的迅速迭代将加快各行业的数字化转型。
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安全治理 ：随着技术的发展，AI治理的思路也开始转变，企业自律将成为未来的核心。
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人工智能+ ：推动AI在不同领域的加速应用，继续深化与实体经济的融合。
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AI for R&D ：AI在科研领域的赋能不断增加，各行业都在积极探索AI与科技的结合带来的新可能性。
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大模型应用生态 ：虽然国内大模型需求高涨，但交付与产品化的路径仍在探索中，未来会有更多的市场机会。
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Agentic AI ：聚焦于智能系统的自主性与决策能力，将在人机互动方面产生革命性的改变。
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生成式AI ：生成式AI依然是2024年人工智能产业的核心关键词之一，能够创造出高质量的文本和图像内容。
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人工智能伦理 ：随着AI应用的加深，人工智能伦理问题愈加突显，包括数据隐私、算法偏见、决策透明度等问题。
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边缘计算 ：通过将计算任务从数据中心转移到靠近数据源的设备上，可以减少延迟，提高响应速度。
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AI安全性 ：安全性是AI系统设计中不可忽视的一个方面，企业和研究者正在积极探索如何通过先进的算法和技术来保障AI系统的安全。
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多模态AI ：通过融合不同类型的数据（如图像、文本、音频等）来提高机器理解能力。
这些关键词涵盖了人工智能产业的各个方面，显示了技术的发展、市场的需求以及未来的挑战。