AI for Science在多個傳統(tǒng)科學L域取得重大突破。隨著人工智能技術的快速發(fā)展和大規(guī)模應用，AI在逐漸成為科學研究新的生產(chǎn)工具，AI4S將進一步釋放科學研究的生產(chǎn)力，促進人工智能的工程落地。一方面，AI與傳統(tǒng)科學L域的深度融合，J大拓展該L域解決問題的能力，目前AI在生物、數(shù)學、材料、物理、基因、化學等基礎科學L域都取得了諸多成果和突破，并對科學研究范式產(chǎn)生了深刻的影響，例如，目前人工智能已經(jīng)能夠預測幾乎所有的生物蛋白質(zhì)的可能結構，被譽為人類在21世紀取得的重要的科學突破之一，可能開啟“數(shù)字生物學”的新時代。另一方面，傳統(tǒng)科學L域的進步和對AI技術的需求加速了AI本身的發(fā)展。當前產(chǎn)學研共同發(fā)力人工智能與科學的融合，產(chǎn)業(yè)界聚焦工具創(chuàng)新，開源工具和基于開源工具產(chǎn)生的創(chuàng)新成果呈爆發(fā)趨勢，AI4S的研究范圍也擴展到了更多基礎問題L域。G校和研究院聚焦算法和應用，用AI算法更好地將科學計算和物理模型相連接，進而指導科學與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
知識和數(shù)據(jù)雙輪驅動的人工智能技術路線展現(xiàn)了強勁的發(fā)展?jié)摿?知識的融合應用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規(guī)模預訓練模型等人工智能技術中的效果
器人流程自動化,智能流程管理,低代碼應用平臺,流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業(yè)級各類復雜業(yè)務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發(fā)揮效能的重要手段
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(chǎn)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(nèi)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(diào)度決策外賣調(diào)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(nèi)容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎
數(shù)據(jù)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(chǎn)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(nèi)涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作
