1. 系统化解构与脉络梳理：精准识别驱动本轮生成式AI浪潮的根本性技术拐点（如从“内容生成”到“世界模型”的范式跃迁），并清晰勾勒从底层架构革新、核心模型能力突破到上层应用范式演进的完整技术栈发展图谱，阐明其内在逻辑与相互依存关系。
2. 深度剖析“技术-场景-价值”动态映射：深入分析前沿技术如何具体地解构、重构并赋能关键行业场景（如药物研发、软件工程），不仅展示效率提升，更批判性评估在高严谨性、高价值场景中，技术能力（如“幻觉”问题、可控性）与产业刚性需求之间的核心矛盾与现有解决方案的局限性。
3. 形成基于证据的前瞻推演与策略性反思：基于当前技术轨迹的瓶颈与突破点，对未来1-3年可能出现的关键演进方向（如自主智能体的成熟、效率革命）进行逻辑推演。同时，系统归纳技术、伦理、治理等多层面挑战，为研究者、从业者及决策者提供兼具乐观展望与审慎风险的策略参考。

“三维一体”的复合型研究方法

为实现上述多层级目标，本研究采用“技术纵深穿透、场景横向联动、价值交叉评估”的三维一体研究思路，确保分析兼具深度、广度与实用性。

1. 技术纵深穿透线（垂直维度）：采取自底向上的分析路径。从算力基础与模型架构（如MoE、Transformer变体）的革新出发，探究其如何使能核心能力（如长上下文、多模态统一、规划推理）的突破，并最终支撑上层应用范式（如智能体、Copilot）的形成。着重分析“为什么是现在”以及“瓶颈何在”。
2. 场景横向联动线（水平维度）：采取由外及内的剖析方法。将应用场景按 “变革深度”（效率增强 vs. 范式颠覆）和 “赋能强度”进行矩阵分类。针对每个重点场景，构建 “传统流程-AI介入点-产出变化-应用边界” 的分析模型，具体化技术带来的价值与引发的连锁反应。
3. 价值交叉评估环（综合维度）：在“技术-场景”的每一个关键交叉节点，实施 “价值-风险-趋势”三位一体评估。例如，评估代码生成智能体在提升开发效率的同时，对软件安全性、工程师核心技能及团队协作模式的复杂影响。由此，从微观案例中提炼宏观启示，驱动对未来趋势的研判。