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人工智能同什么深度融合 人工智能融合发展


1、制受困2021年，人工智能在政策、技术、应用、产业等方面呈现哪些特点，未来产业发展的趋势和研判？信通院云计算与大数据研究所牵头梳理《2021人工智能十大》，为政产学研用各方提供参考。

2、3.3.2 人工智能行业基础资源支持层01可信AI可信AI是解决人工智能信任问题的关键。

3、可信人工智能是落实人工智能治理的重要实践，深入到企业内部管理、研发、运营等环节，将相关抽象要求转化为实践所需的具体能力要求，从而提升 对人工智能的信任程度。

4、02工程化AI工程化成为从学术向行业应用的核心环节。

5、工程化让AI应用从小作坊的手工模式走向大工厂的流水线模式的核心支撑。

6、对企业来说，AI工程化成为超越算法研发的更大瓶颈，人工智能工程化主要包括以下环节：完备易用的工具产品体系、高效协作的运维管理实践、全面可控的安全治理、凝聚共识的产业链支撑。

7、03大模型超大规模预训练模型在海量通用数据上进行预先学习和训练，能有效缓解AI领域通用数据的激增与专用数据匮乏的矛盾，具备通用智能的雏形。

8、预训练大模型普适性强，可满足垂直行业的共性需求。

9、预训练大模型迁移性好，可满足典型产品的技术要求。

10、大模型承上启下，深刻影响底层技术和上层应用的发展；向下驱动数据技术和计算架构能力的提升，支撑模型训练、部署和优化，向上支撑上层应用的服务转型。

11、此外，大模型多方向问题亟待解决，生态建设不容小觑。

12、未来预训练大模型将重点解决应用、可信、跨学科合作、资源不平衡和开放共享等问题。

13、04人脸安全人脸识别需要合理应用以增进 信任。

14、 各界对人脸识别的相关风险广泛关注，需要正确、合理的使用人脸识别，并找到安全、泄露隐私等风险，增强 对人脸识别技术的应用和信任。

15、05治理人工智能治理正在从原则走向法律规制。

16、人工智能治理的过程是各主体对人工智能研究、开发、生产和应用中出现的安全、发展、公平和争议等问题，通过运营法律、、技术手段进行协调、处理、监管和规范的过程。

17、目前，人工智能治理已逐步从原则等软性约束，迈向全面具有可作性的法律规制的新阶段。

18、全球人工智能治理路径包括系统化规制和场景化立法规制同步 探索 。

19、未来，人工智能规制和数据治理紧密结合将是重要趋势。

20、06超级自动化超级自动化加速企业、政务数字化转型。

21、人工智能、云计算、大数据等技术与机器程自动化（RPA）技术的深度融合，是企业、政务等各类工作场景实现数字化转型的重点 探索 方向。

22、人力成本上升，数字化升级需求增高，信息化、数字化、智能化形成联动态势，RPA技术充当起新兴技术落地应用的重要载体，超级自动化未来将成为工作常态MLOps开始在大型企业部署实践。

23、机器学习模型管理实践和标准流程，衔接模型的开发、部署和运维，涉及算法、业务及运维团队，旨在提升模型生命流程的开发、部署、运维效率，促进模型规模化落地应用。

24、产业对开发、运维、权限管控、数据隐私、安全性和审计等企业级需求关注度极度提高。

25、据统计，56%的企业在管理、安全和审计等方面存在困难。

26、自2019年起，MLOps连续两年进入Ga3、 人工智能代表产品分析rtner数据科学与机器学习技术成熟度曲线，并被视为AI工程化的重要内容。

本文到这结束，希望上面文章对大家有所帮助。