面對利潤下滑和經營成本增加的壓力，領先的企業已經進入智能化階段。企業價值鏈的每個環節都存在可利用AI改善盈利的空間。企業在推進智能化應用落地過程中，面臨技術能力不足、資源重復建設、業務敏捷響應度低和投入產出比低四大難題。
隨著場景經驗積累，AI中臺行業化趨勢凸顯。大型企業已經入平臺規模化階段，未來將過采購平臺擴容授權方式自建AI應用。中長尾企業仍處于“煙囪式”應用開發階段，更傾向于與平臺供應商、軟件集成商等合作伙伴合作，共同搭建AI中臺應用。
探究了人工智能基礎設施的內涵及范圍；梳理并總結全 球主要國家及地區人工智能基礎設施發展戰略及特點；加快我國人工智能基礎設施發展提 出了一些思考
報告從數據和技術進展、業務場景、行業應用、未來趨勢四個方面梳理數據智能產業近期的發展情況，為業界了解數據智能行業發展情況提供一份有價值的借鑒
覆蓋了百年以來人工智能的總體情況，目標是基于數據來推動人工智能的廣泛交流和有效對話，從多個角度觀察和解讀了人工智能領域的動態和進展
不斷強化無監督/弱監督學習由量變到質變，將助推企業從前期的迅速擴張到穩定期高效化運作的新階段；AI與數字內容產業的深度耦合，構筑數字內容生成新范式
隨著人工智能時代的到來，智能化也成為家電業發展的一大趨勢，智能電視占比最大達55%，智能空調、智能洗衣機、智能冰箱，分別占比24%
發展和應用人工智能首先要體現出四大價值,即尊重,保護和提升人權及人類尊嚴,構建和平,公正與相互依存的人類社會
AI創新的步伐正在加速;AI研發工具傳播更加廣泛;AI正在改變人機關系;AI帶來的顛覆性創新;機器與人的關系方面都將面臨現實的倫理挑戰
大模型的更新迭代速度不斷加快,開始從“可用”的基礎大模型轉向為“好用”的行業大模型,為支撐應用方更便捷地開發和部署大模型,多家頭部企業發布了行業大模型及開發工具
生成式AI借助生成對抗學習等技術,能夠生成更加真實,更有創意,更有趣味的內容,生成式AI既是生產要素,也是生產工具,在寫作和編程等方面也取得進展。
AI與傳統科學領域的深度融合,極大拓展該領域解決問題的能力;傳統科學領域的進步和對AI技術的需求加速了AI本身的發展;AI4S的研究范圍也擴展到了更多基礎問題領域
知識和數據雙輪驅動的人工智能技術路線展現了強勁的發展潛力,知識的融合應用有效地提升了智能問答,智能推薦,大規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,銜接起了企業級各類復雜業務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發揮效能的重要手段
