AI for Science在多個(gè)傳統(tǒng)科學(xué)L域取得重大突破。隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，AI在逐漸成為科學(xué)研究新的生產(chǎn)工具，AI4S將進(jìn)一步釋放科學(xué)研究的生產(chǎn)力，促進(jìn)人工智能的工程落地。一方面，AI與傳統(tǒng)科學(xué)L域的深度融合，J大拓展該L域解決問(wèn)題的能力，目前AI在生物、數(shù)學(xué)、材料、物理、基因、化學(xué)等基礎(chǔ)科學(xué)L域都取得了諸多成果和突破，并對(duì)科學(xué)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(yù)測(cè)幾乎所有的生物蛋白質(zhì)的可能結(jié)構(gòu)，被譽(yù)為人類(lèi)在21世紀(jì)取得的重要的科學(xué)突破之一，可能開(kāi)啟“數(shù)字生物學(xué)”的新時(shí)代。另一方面，傳統(tǒng)科學(xué)L域的進(jìn)步和對(duì)AI技術(shù)的需求加速了AI本身的發(fā)展。當(dāng)前產(chǎn)學(xué)研共同發(fā)力人工智能與科學(xué)的融合，產(chǎn)業(yè)界聚焦工具創(chuàng)新，開(kāi)源工具和基于開(kāi)源工具產(chǎn)生的創(chuàng)新成果呈爆發(fā)趨勢(shì)，AI4S的研究范圍也擴(kuò)展到了更多基礎(chǔ)問(wèn)題L域。G校和研究院聚焦算法和應(yīng)用，用AI算法更好地將科學(xué)計(jì)算和物理模型相連接，進(jìn)而指導(dǎo)科學(xué)與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新。
知識(shí)和數(shù)據(jù)雙輪驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)路線展現(xiàn)了強(qiáng)勁的發(fā)展?jié)摿?知識(shí)的融合應(yīng)用有效地提升了智能問(wèn)答,智能推薦,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型等人工智能技術(shù)中的效果
器人流程自動(dòng)化,智能流程管理,低代碼應(yīng)用平臺(tái),流程挖掘等工具和平臺(tái),銜接起了企業(yè)級(jí)各類(lèi)復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景,其綜合應(yīng)用,互使能是超級(jí)自動(dòng)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(kāi)發(fā),部署,測(cè)試,運(yùn)維等能力,標(biāo)準(zhǔn)化是指將異構(gòu)的軟硬件環(huán)境封裝為標(biāo)準(zhǔn)化的界面,可擴(kuò)展是指可以不斷適配新的技術(shù)和工具
到端的MLOps一體化工具和細(xì)分場(chǎng)景的專(zhuān)項(xiàng)工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專(zhuān)項(xiàng)工具在局部或某些場(chǎng)景下功能和性能較好
AI軟件設(shè)施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點(diǎn),AI開(kāi)源框架生態(tài),預(yù)訓(xùn)練大模型體系,AI軟件平臺(tái)生態(tài)等內(nèi)容都得到了長(zhǎng)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(huì)議、知識(shí)管理、智能客服等各類(lèi)企業(yè)智能應(yīng)用不斷發(fā)展，多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風(fēng)控、營(yíng)銷(xiāo)、服務(wù)等各個(gè)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(guān)委員會(huì)和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風(fēng)險(xiǎn)管理體系,可信AI技術(shù)和保障工具也在蓬勃發(fā)展
人工智能市場(chǎng)收支規(guī)模達(dá)850廳美元,預(yù)測(cè),2022年該市場(chǎng)規(guī)模將同比增長(zhǎng)約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關(guān), CAGR 達(dá)24.5%
調(diào)度決策外賣(mài)調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個(gè)性化推薦電商場(chǎng)景下的信息繭房和馬太效應(yīng);內(nèi)容治理如何守護(hù)清朗健康的網(wǎng)絡(luò)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(fēng)險(xiǎn)突出而損害用戶的權(quán)益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見(jiàn)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(shí)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(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)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(gòu)建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術(shù)體系,推動(dòng)人工智能技術(shù)可用、可靠、可信，其內(nèi)涵包括提升技術(shù)安全和構(gòu)建技術(shù)管理機(jī)制兩個(gè)層面工作
