規(guī)模化是指整合了豐富的人工智能開發(fā),部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環(huán)境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術和工具
到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好
AI軟件設施在近兩年成為產業(yè)焦點,AI開源框架生態(tài),預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內容都得到了長足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業(yè)智能應用不斷發(fā)展，多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環(huán)節(jié)
頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發(fā)展
人工智能市場收支規(guī)模達850廳美元,預測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%
調度決策外賣調度系統(tǒng)困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
數據不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善
企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架
構建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信，其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作
在規(guī)劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)
G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
