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2021人工智能十大關鍵詞

2021年,人工智能在政策、技術、應用、產業等方面呈現哪些特點,未來產業發展的趨勢和研判?中國信通院云計算與大數據研究所牽頭梳理《2021人工智能十大關鍵詞》,為政產學研用各方提供參考。

01、可信AI

可信AI是解決人工智能信任問題的關鍵。可信人工智能是落實人工智能治理的重要實踐,深入到企業內部管理、研發、運營等環節,將相關抽象要求轉化為實踐所需的具體能力要求,從而提升社會對人工智能的信任程度。

02、工程化

AI工程化成為從學術向行業應用的核心環節。工程化讓AI應用從小作坊的手工模式走向大工廠的流水線模式的核心支撐。對企業來說,AI工程化成為超越算法研發的更大瓶頸,人工智能工程化主要包括以下環節:完備易用的工具產品體系、高效協作的運維管理實踐、全面可控的安全治理、凝聚共識的產業鏈支撐。

03、大模型

超大規模預訓練模型在海量通用數據上進行預先學習和訓練,能有效緩解AI領域通用數據的激增與專用數據匱乏的矛盾,具備通用智能的雛形。

預訓練大模型普適性強,可滿足垂直行業的共性需求。預訓練大模型遷移性好,可滿足典型產品的技術要求。大模型承上啟下,深刻影響底層技術和上層應用的發展;向下驅動數據技術和計算架構能力的提升,支撐模型訓練、部署和優化,向上支撐上層應用的服務轉型。

此外,大模型多方向問題亟待解決,生態建設不容小覷。未來預訓練大模型將重點解決應用、可信、跨學科合作、資源不平衡和開放共享等問題。

04、人臉安全

人臉識別需要合理應用以增進社會信任。社會各界對人臉識別的相關風險廣泛關注,需要正確、合理的使用人臉識別,并找到安全、泄露隱私等風險,增強社會對人臉識別技術的應用和信任。

05、治理

人工智能治理正在從倫理原則走向法律規制。人工智能治理的過程是各主體對人工智能研究、開發、生產和應用中出現的安全、發展、公平和爭議等問題,通過運營法律、倫理、技術手段進行協調、處理、監管和規范的過程。目前,人工智能治理已逐步從倫理原則等軟性約束,邁向全面具有可操作性的法律規制的新階段。全球人工智能治理路徑包括系統化規制和場景化立法規制同步探索。未來,人工智能規制和數據治理緊密結合將是重要趨勢。

06、超級自動化

超級自動化加速企業、政務數字化轉型。人工智能、云計算、大數據等技術與機器人流程自動化(RPA)技術的深度融合,是企業、政務等各類工作場景實現數字化轉型的重點探索方向。人力成本上升,數字化升級需求增高,信息化、數字化、智能化形成聯動態勢,RPA技術充當起新興技術落地應用的重要載體,超級自動化未來將成為工作常態

07、MLOps

MLOps開始在大型企業部署實踐。機器學習模型管理實踐和標準流程,銜接模型的開發、部署和運維,涉及算法、業務及運維團隊,旨在提升模型生命流程的開發、部署、運維效率,促進模型規模化落地應用。產業對開發、運維、權限管控、數據隱私、安全性和審計等企業級需求關注度極度提高。據統計,56%的企業在管理、安全和審計等方面存在困難。自2019年起,MLOps連續兩年進入Gartner數據科學與機器學習技術成熟度曲線,并被視為AI工程化的重要內容。MLOps將與DevOps、DataOps協調聯通、互相賦能。

08、知識計算

知識計算解決產業對知識獲取和應用需求問題。采用知識驅動+數據驅動的人工智能算法,為新一代人工智能提供解決方案,努力解決人工智能與行業知識結合、從感知智能到認知智能的產業需求。

09、多模態融合

多場景下的多模態交互成為提升應用性能的重點。以多模態融合技術為核心的感知、交互和智慧協同能力,不斷支撐各類終端和應用的智能化水平提升。

10、行業融合

人工智能與金融、醫療等行業深度融合走向深水區。金融和醫療等行業從政策保障、技術儲備、生產應用、能力輸出、安全合規等方面,全面布局人工智能應用。金融行業:智能化成為金融科技布局的重點方向,2020年銀行信息科技投入達到2017億元,同比增強超過25%。金融機構通過擴大科技團隊、建設基礎能力、提供基礎應用、賦能已有場景、建立促進和保障機制,全方面進行AI體系建設。醫療行業:人工智能在疫情防控與復工復產中發揮重大作用,在新藥研發、蛋白質結構預測等生物化學領域應用成果明顯。

責任編輯:姚治

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