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大模型对人工智能产业创新的链式孵化机制——基于双重机器学习的面板数据分析
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作者 郑庆花 肖翠仙 《工业技术经济》 2025年第10期32-42,共11页
本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中31􀆰12%需通过“大模型技术→... 本文基于链式孵化视角,利用2015~2024年中国31省(区、市)面板数据,采用双重机器学习模型检验大模型技术对人工智能(AI)产业创新的影响机制。研究发现:大模型技术对AI产业创新有显著正向总效应,其中31􀆰12%需通过“大模型技术→产业生态体系→AI产业创新”链式路径实现,阻断任一环节则间接效应降至0,印证链式孵化的必要性。产业生态为核心中介,呈技术强驱动、生态弱转化特征,生态向创新的转化效率为关键瓶颈。进一步分析表明,大模型技术与产业生态存在非线性协同效应,技术对创新的边际效应随生态成熟度递增,且低生态地区技术已具备独立驱动创新的核心引擎作用。区域异质性显著,东部链式路径传导完整,间接效应占比29􀆰61%,中部因生态中介缺失致传导失效;西部因技术-生态适配偏差出现负向效应;东北协同机制尚未建立。由此提出突破生态→创新转化瓶颈、构建算力-孵化-开源联动基建、实施梯度区域政策、防范生态垄断风险等建议,以完善链式孵化机制,推动AI产业创新。 展开更多
关键词 大模型 链式孵化 人工智能产业创新 双重机器学习 产业生态 转化效率 系统性创新 非线性协同效应
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