人工智能 | 深度學(xué)習(xí) | GPT-4

文心一言 | 機器學(xué)習(xí) | ChatGPT

近日，隨著ChatGPT-4和百度的文心一言的出臺，人工智能技術(shù)得到迅猛發(fā)展。人工智能（AI）是一種模擬人類智能的技術(shù)，它可以通過學(xué)習(xí)和自我改進來執(zhí)行各種任務(wù)。ChatGPT是一種基于AI的聊天機器人，它可以與人類進行自然語言交互，回答問題和提供信息。

人工智能是通過模擬人類大腦的方式來工作的。它使用算法和數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)和自我改進，以便更好地執(zhí)行任務(wù)。人工智能可以分為弱人工智能和強人工智能。弱人工智能是指只能執(zhí)行特定任務(wù)的AI，例如語音識別或圖像識別。強人工智能是指可以像人類一樣思考和決策的AI。

2023年政府工作報告指出“過去五年極不尋常、極不平凡，我們經(jīng)受了世界變局加快演變、新冠疫情沖擊、國內(nèi)經(jīng)濟下行等多重考驗，經(jīng)濟社會發(fā)展取得舉世矚目的重大成就?！本劢沟娇萍碱I(lǐng)域，“全社會研發(fā)經(jīng)費投入強度從2.1%提高到2.5%以上，科技進步貢獻率提高到60%以上?？萍紕?chuàng)新成果豐碩，人工智能領(lǐng)域的創(chuàng)新成果也不斷涌現(xiàn)?！?/span>

縱覽人工智能產(chǎn)業(yè)近年發(fā)展，雖然一定程度上突破了深度學(xué)習(xí)等各類算法革新、技術(shù)產(chǎn)品化落地、應(yīng)用場景打磨、市場教育等難點；但如今也仍需致力解決可信、業(yè)務(wù)持續(xù)、盈利、部署的投資回報率等商業(yè)化卡點。

聚焦于2022年，這一歷史上極為重要一年中我國AI產(chǎn)業(yè)參與者的特征表現(xiàn)、探討AI產(chǎn)業(yè)在我國經(jīng)濟發(fā)展中的價值與地位、洞察各技術(shù)賽道參與者的發(fā)展路徑與產(chǎn)業(yè)進階突破點。

一、人工智能參與社會建設(shè)的千行百業(yè)——價值性、通用性、效率化為產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略方向

人工智能已成為推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主流趨勢，其產(chǎn)品形態(tài)和應(yīng)用邊界不斷拓寬，包括軟件服務(wù)、云服務(wù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施等形式，應(yīng)用場景涵蓋消費、制造業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)、金融、元宇宙和數(shù)字孿生等領(lǐng)域。據(jù)艾瑞預(yù)測，到2022年，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到1958億元，同時，人工智能產(chǎn)學(xué)研界在通用大模型、行業(yè)大模型等方向上取得了一定突破，促進技術(shù)通用性和效率化生產(chǎn)。AI技術(shù)的商業(yè)價值塑造、通用性提升和效率化應(yīng)用是其助力產(chǎn)業(yè)發(fā)展、社會進步和自身造血的關(guān)鍵。

二、企業(yè)積極部署AI戰(zhàn)略以實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長——對AI應(yīng)用的比率及數(shù)量持續(xù)走高； AI提升營收能力進步

縱觀近五年來的AI技術(shù)商業(yè)落地發(fā)展脈絡(luò)，產(chǎn)品及服務(wù)提供商圍繞技術(shù)深耕、場景創(chuàng)新、商業(yè)價值創(chuàng)造、精細化服務(wù)不斷努力；需求側(cè)企業(yè)也在從單點試驗、數(shù)據(jù)積累到戰(zhàn)略改革的發(fā)展路線上，與AI技術(shù)逐漸深度綁定。AI成為企業(yè)數(shù)字化、智能化改革的重要抓手，也是各行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)打造營收護城河的重要方向。

麥肯錫2022年對企業(yè)應(yīng)用AI技術(shù)的調(diào)研表明：相較于2017年的20%，2022年企業(yè)至少在一個業(yè)務(wù)領(lǐng)域采用AI技術(shù)的比率增加了一倍多，達到50%；應(yīng)用的AI產(chǎn)品數(shù)量也從2018年的平均1.9個增加到2022年的3.8個。除了應(yīng)用數(shù)量上的提升，AI產(chǎn)生的商業(yè)價值也不斷增長，企業(yè)部署AI的動力顯著。

埃森哲商業(yè)研究院針對中國250家領(lǐng)先企業(yè)的調(diào)研顯示，2018-2021年，企業(yè)營收中“由AI推動的份額”平均增加了一倍，預(yù)計到2024年將進一步增加至36%。落地AI應(yīng)用對企業(yè)業(yè)務(wù)運營的商業(yè)價值與戰(zhàn)略意義越來越明確。

三、城市算腦建設(shè)推動區(qū)域發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級——各地加速布局區(qū)域智算中心，夯實AI算力基礎(chǔ)設(shè)施

基于對支撐AI應(yīng)用及研發(fā)的智能算力需求擴大、以及全國算力樞紐一體化和“東數(shù)西算”的工程建設(shè)方向。近兩年來，各地對人工智能計算/超算中心（智算中心）的關(guān)注度和投資增多。智算中心是指基于最新AI理論，采用領(lǐng)先的AI計算架構(gòu)，提供AI應(yīng)用所需算力服務(wù)、數(shù)據(jù)服務(wù)和算法服務(wù)的公共算力新型基礎(chǔ)設(shè)施。目前，我國有超過30個城市建設(shè)或提出建設(shè)智算中心，其中已有近10個城市的智算中心投入運營，為當(dāng)?shù)馗餍袠I(yè)領(lǐng)域提供算力支撐。智算中心建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級有明顯推動作用，同時可提高城市治理智能化水平和城市競爭力。從政府投資角度看，智算中心產(chǎn)業(yè)發(fā)展尚處于初期階段，建設(shè)、運營、應(yīng)用推廣與生態(tài)建設(shè)、節(jié)能環(huán)保要求等投入較大，需結(jié)合地方財政能力合理評估，根據(jù)實際需求適度超前部署機柜。

四、政策引導(dǎo)解決AI重大應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題——著力打造人工智能重大場景，形成可復(fù)制推廣的標(biāo)桿應(yīng)用

盡管我國在數(shù)據(jù)、算力、算法及模型的基礎(chǔ)層資源與研究積累日益豐富，為開展下游人工智能場景創(chuàng)新應(yīng)用打下了堅實基礎(chǔ)，但在應(yīng)用場景上仍存在“對場景創(chuàng)新認識不到位，重大場景系統(tǒng)設(shè)計不足，場景機會開放程度不夠，場景創(chuàng)新生態(tài)不完善”等問題。為此，2022年，我國陸續(xù)出臺一系列指導(dǎo)意見及通知，持續(xù)加強對人工智能場景創(chuàng)新工作的統(tǒng)籌指導(dǎo)，規(guī)范與加強人工智能應(yīng)用建設(shè)，實現(xiàn)AI與實體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的深度融合。其中，政策引導(dǎo)是解決AI重大應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)化問題的重要手段之一。著力打造人工智能重大場景，形成可復(fù)制推廣的標(biāo)桿應(yīng)用，是政策引導(dǎo)的重要方向之一。通過政策引導(dǎo)，加強對人工智能場景創(chuàng)新工作的統(tǒng)籌指導(dǎo)，規(guī)范與加強人工智能應(yīng)用建設(shè)，將有助于實現(xiàn)AI與實體產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的深度融合。

五、科技倫理治理持續(xù)引導(dǎo)AI “向善”——全球AI倫理治理邁入法治時代，我國積極倡導(dǎo)框架規(guī)范

隨著人工智能與社會產(chǎn)業(yè)的融合應(yīng)用，其帶來的安全、法律和倫理方面的風(fēng)險不容忽視。2022年，科技倫理治理的約束力和影響力持續(xù)提升。從全球范圍來看，主要發(fā)達國家和地區(qū)的人工智能倫理治理從政策建議正式進入法律范疇，相關(guān)立法逐步完善，國際組織也在凝聚共識的基礎(chǔ)上，啟動大規(guī)模深入研討。而在中國，在吸取發(fā)達國家治理經(jīng)驗和思路的基礎(chǔ)上，2022年首次將人工智能倫理治理上升到國家政策層面，提出科技倫理治理的原則和行動方案，具體治理舉措將會不斷細化和完善。同時，我國也在科技倫理問題上通過國際組織積極表態(tài)，增強國際影響力和話語權(quán)，防止在科技倫理問題上陷入被動。

六、人工智能產(chǎn)業(yè)投資熱度仍在——融資向中后期過渡，視覺賽道上市浪潮涌動

人工智能產(chǎn)業(yè)一直是投資市場的熱門領(lǐng)域，而最近的數(shù)據(jù)顯示，這一趨勢仍在持續(xù)。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，Pre-A~A+輪人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投輪次數(shù)量最多，但整體而言，Pre-B~B輪+及以后輪次的人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投數(shù)量逐漸成長，資本流向穩(wěn)定發(fā)展企業(yè)，融資逐漸向中后期過渡。此外，視覺賽道上市浪潮也在涌動，商湯科技、格靈深瞳、云從科技、創(chuàng)新奇智等企業(yè)都已實現(xiàn)上市目標(biāo)。雖然2022年我國人工智能產(chǎn)業(yè)資本市場投資金額整體縮水，但投資標(biāo)的更加豐富，孵化出AIGC、元宇宙、虛擬數(shù)字人等新投資賽道，認知與決策智能類企業(yè)也吸引更多關(guān)注，智能機器人、自動駕駛兩類無人系統(tǒng)是融資的熱門賽道。

七、區(qū)域與獨角獸企業(yè)融資分布特點——北上廣與江浙地帶融資密度高；獨角獸企業(yè)聚集于自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)、芯片賽道

從區(qū)域分布看，統(tǒng)計時間內(nèi)融資事件集中分布于北上廣、江浙地帶。北京的融資事件密度最高，融資事件數(shù)量占全國的31.1%。除北上廣、江浙地帶以外區(qū)域融資密度較低且分散，相應(yīng)融資事件數(shù)量占全國不超過10%。這可能是因為北上廣、江浙地帶人工智能人才密集、具備產(chǎn)業(yè)園區(qū)進行產(chǎn)學(xué)研成果轉(zhuǎn)化、風(fēng)投機構(gòu)密布等因素，為孵化創(chuàng)投項目提供了有利條件。

從獨角獸企業(yè)融資情況看，統(tǒng)計時間內(nèi)獨角獸企業(yè)占比6.7%，但對應(yīng)的融資金額比例高達32.3%。獨角獸融資事件集中分布于自動駕駛、醫(yī)療、工業(yè)、芯片行業(yè)賽道，分別孵化出L3及以上智能駕駛解決方案、AIDD藥物研發(fā)服務(wù)、工業(yè)機器人、云端大規(guī)模訓(xùn)練或端側(cè)推理芯片等產(chǎn)品或服務(wù)。隨著市場資金向獨角獸企業(yè)持續(xù)流入，AI產(chǎn)業(yè)未來或?qū)⒅鸩匠霈F(xiàn)一批明星上市企業(yè)。

八、人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)?！?022年市場平穩(wěn)向好，市場規(guī)模近2000億元

根據(jù)艾瑞的定義，我國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模涵蓋AI應(yīng)用軟件、硬件及服務(wù)，主要包括AI芯片、智能機器人（商用）、AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)、面向AI的數(shù)據(jù)治理、計算機視覺、智能語音與人機交互、機器學(xué)習(xí)、知識圖譜和自然語言處理等核心產(chǎn)業(yè)。預(yù)計到2022年，中國人工智能產(chǎn)業(yè)規(guī)模將達到1958億元，年增長率為7.8%，整體平穩(wěn)向好。2022年的業(yè)務(wù)增長主要依靠智算中心建設(shè)以及大模型訓(xùn)練等應(yīng)用需求拉動的AI芯片市場、無接觸服務(wù)需求拉動的智能機器人及對話式AI市場，除此之外的增長動力將在第三章詳細闡述。目前，中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實施人工智能項目，未來隨著中小型企業(yè)的普遍嘗試和大型企業(yè)的穩(wěn)健部署，在AI成為數(shù)字經(jīng)濟時代核心生產(chǎn)力的背景下，AI芯片、自動駕駛及車聯(lián)網(wǎng)視覺解決方案、智能機器人、智能制造、決策智能應(yīng)用等細分領(lǐng)域增長強勁。預(yù)計到2027年，人工智能產(chǎn)業(yè)整體規(guī)模可達6122億元，2022-2027年的相關(guān)CAGR為25.6%。

一、AI芯片

1、AI芯片針對機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計開發(fā)，廣泛應(yīng)用于云、邊、端各類場景

AI芯片(AI Chip)是一種專門用于處理人工智能相關(guān)的計算任務(wù)的芯片。它的架構(gòu)是專門為人工智能算法和應(yīng)用進行優(yōu)化的，能夠高效地處理大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。AI芯片能夠高效地支持視覺、語音、自然語言處理等智能處理任務(wù)。目前，AI芯片主要分為GPU、FPGA、TPU、IPU、DPU、NPU等類型。AI芯片廣泛應(yīng)用于云端、邊緣端、終端等各種場景。云端AI芯片具有高性能特征，終端AI芯片具有低功耗和高能效特性，而邊緣端AI芯片的性能介于云端和終端之間。

2、AI芯片性能指標(biāo)評價評價AI芯片性能需重點關(guān)注TOPS/W、時延、功耗等相關(guān)指標(biāo)

目前，評價AI芯片性能的指標(biāo)主要包括TOPS、TOPS/W、時延、成本、功耗、可擴展性、精度、適用性、吞吐量和熱管理等。其中，TOPS/W是用于度量在1W功耗的情況下，芯片能進行多少萬億次操作的關(guān)鍵指標(biāo)。近年來，MIT、Nvidia等研發(fā)人員開發(fā)了專門的芯片軟件評價工具，如Accelergy（評估芯片架構(gòu)級能耗）和Timeloop（評估芯片運算執(zhí)行情況），對于AI芯片的性能做出了系統(tǒng)、全面評價。此外，MLPerf是由來自學(xué)術(shù)界、研究實驗室和相關(guān)行業(yè)的AI領(lǐng)導(dǎo)者組成的聯(lián)盟，旨在“構(gòu)建公平和有用的基準(zhǔn)測試”，可用于衡量深度學(xué)習(xí)軟件框架、AI芯片和云平臺性能。

3、AI芯片：云端場景數(shù)據(jù)中心

1）GPU具備矩陣和大規(guī)模并行計算優(yōu)勢，適合數(shù)據(jù)中心場景

CPU是一種通用處理器，它由控制單元（負責(zé)指令讀取和指令譯碼）、存儲單元（包括CPU片內(nèi)緩存和寄存器）以及運算單元（ALU約占20%CPU空間）三個主要模塊組成。然而，由于成本、功耗、技術(shù)難度和算力瓶頸等問題的限制，目前還沒有出現(xiàn)適用于AI高算力要求的主流CPU產(chǎn)品。

相比之下，GPU是一種由大量核心組成的大規(guī)模并行計算架構(gòu)，它具有較多的運算單元（ALU）和較少的緩存（cache），是專門為同時處理多重任務(wù)而設(shè)計的芯片。GPU擁有良好的矩陣計算能力和并行計算優(yōu)勢，能夠滿足深度學(xué)習(xí)等AI算法的處理需求，因此成為主流云端AI芯片。

2）張量計算單元是GPU進行深度學(xué)習(xí)運算的核心組成部分

英偉達A100芯片是一種并發(fā)多核處理器，由多個SM單元(Streaming Multiprocessors，流式多處理器)構(gòu)成。不同的SM單元共享L2 Cache存儲資源，以便進行數(shù)據(jù)訪問。該芯片采用安培架構(gòu)，擁有128個SM核，其中SM結(jié)構(gòu)是芯片架構(gòu)升級的核心。此外，英偉達GPU架構(gòu)中還設(shè)置了Tensor Core，這是專為深度學(xué)習(xí)矩陣運算設(shè)計的張量計算單元，也是英偉達GPU系列深度學(xué)習(xí)運算加速的核心。Tensor Core主要處理大型矩陣運算，執(zhí)行一種專門的矩陣數(shù)學(xué)運算，適用于深度學(xué)習(xí)和某些類型的高性能計算。其功能是執(zhí)行融合乘法和加法的運算，其中兩個4*4 FP16矩陣相乘，然后將結(jié)果添加到4*4 FP32或FP64矩陣中，最終輸出新的4*4 FP32或FP64矩陣。

4、邊緣端場景—AIoT。邊緣端集成AI芯片可以實現(xiàn)本地化數(shù)據(jù)的實時處理

AIoT是一種融合了人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的新型智能化系統(tǒng)，它可以實現(xiàn)萬物智聯(lián)，涉及到安防、移動互聯(lián)網(wǎng)等多種場景。在智慧安防方面，由于終端攝像頭每天產(chǎn)生大量的視頻數(shù)據(jù)，若全部回傳到云數(shù)據(jù)中心將會對網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)中心資源造成極大占用。為了解決這個問題，可以在終端加裝AI芯片，實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化實時處理，即僅將經(jīng)過結(jié)構(gòu)化處理、關(guān)鍵信息提取后帶有關(guān)鍵信息的數(shù)據(jù)回傳云端，從而大大降低網(wǎng)絡(luò)傳輸帶寬壓力。目前，主流解決方案是在前端攝像頭設(shè)備內(nèi)集成AI芯片，在邊緣端采用智能服務(wù)器級產(chǎn)品，后端在邊緣服務(wù)器中集成智能推理芯片。為了推動這項技術(shù)的發(fā)展，國內(nèi)外企業(yè)正在加大對邊緣端AI視覺處理芯片的研發(fā)和投入，相關(guān)芯片產(chǎn)品如英偉達Jetson AGX Xavier、地平線旭日3、華為海思Hi3559A V100等。

5、終端場景—智能駕駛。隨著智能駕駛等級的提高，技術(shù)不斷迭代促使車用AI芯片性能逐步增強

SAE（國際自動機工程師學(xué)會）將自動駕駛分為六個級別，從L0（非自動化）到L5（完全自動化）。每一級別需要強大的算力進行實時分析、處理大量數(shù)據(jù)和執(zhí)行復(fù)雜的邏輯運算，對計算能力有著極高的要求。L1（駕駛員輔助）和L2（部分自動化）需要的計算能力相對較低，而L3（有條件自動化）需要約250TOPS的計算能力，L4（高度自動化）需要超過500TOPS，L5（全場景自動駕駛）需要超過1,000TOPS。隨著芯片設(shè)計和制造工藝的提高，車用AI芯片正朝著高算力、低功耗的方向發(fā)展。

6、終端場景—智能駕駛。預(yù)計到2025年，全球車用AI芯片市場規(guī)模將突破17億美元

隨著汽車控制方式逐漸由機械式轉(zhuǎn)向電子式，每輛汽車對車用AI芯片需求提升，帶動車用AI芯片長期發(fā)展。據(jù)市場研究機構(gòu)Yole預(yù)測，到2025年，全球車用AI芯片產(chǎn)量將達到67.19億顆，市場規(guī)模將達到17.76億美元，年復(fù)合增速分別達到99.28%和59.27%。此外，車用AI芯片逐漸往高能效方向發(fā)展。例如，英特爾計劃于2022年推出EyeQ Ultra自動駕駛汽車芯片，該芯片基于經(jīng)過驗證的Mobileye EyeQ架構(gòu)而打造，含有8個PMA、16個VMP、24個MPC、2個CNN Accelerator視覺處理單元（VPU），通過優(yōu)化算力和效能以達到176TOPS，可滿足L4自動駕駛場景。該產(chǎn)品將于2023年底供貨，預(yù)計在2025年全面實現(xiàn)車規(guī)級量產(chǎn)。

7、終端場景—消費電子。2026年全球消費電子AI芯片市場規(guī)模將突破55億美元

AI芯片在圖像識別、語音識別和快速建立用戶畫像等方面具有重要作用。根 據(jù)Yole預(yù)測，2026年全球消費電子AI芯片市場規(guī)模將達到55.8億美元，其中筆記本電腦、平板電腦和智能手機AI芯片滲透率將分別達到100%、100%和91%， 未來全球消費電子AI芯片市場規(guī)模和滲透率呈現(xiàn)逐步增長態(tài)勢。

二、深度學(xué)習(xí)開源框架

深度學(xué)習(xí)開源框架是一種標(biāo)準(zhǔn)接口、特性庫和工具包，用于設(shè)計、訓(xùn)練和驗證AI算法模型。它們集成了數(shù)據(jù)調(diào)用、算法封裝和計算資源的使用，是AI開發(fā)的重要工具。目前，國際上廣泛使用的深度學(xué)習(xí)開源框架包括Google TensorFlow、Facebook PyTorch、Amazon MXNet和微軟CNTK等。在中國，也有一些深度學(xué)習(xí)開源框架，如百度PaddlePaddle、華為MindSpore等。這些框架已經(jīng)初步應(yīng)用于工業(yè)、服務(wù)業(yè)等場景，服務(wù)200余萬開發(fā)者。

三、數(shù)據(jù)服務(wù)以AI訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)為目的，涉及數(shù)據(jù)采集、標(biāo)注與質(zhì)檢等環(huán)節(jié)

人工智能數(shù)據(jù)服務(wù)是指提供數(shù)據(jù)庫設(shè)計、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)注和數(shù)據(jù)質(zhì)檢等服務(wù)，以滿足客戶的需求。這個服務(wù)流程是圍繞客戶需求展開的，最終產(chǎn)出的產(chǎn)品是數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)資源定制服務(wù)，為AI模型訓(xùn)練提供可靠、可用的數(shù)據(jù)。隨著短視頻、直播、社交電商等應(yīng)用的快速興起，全球數(shù)據(jù)量也在快速增長。根據(jù)IDC的預(yù)測，全球數(shù)據(jù)量將從2015年的9ZB增加到2025年的175ZB，這為人工智能技術(shù)的持續(xù)迭代提供了重要的底層基礎(chǔ)。

四、云計算服務(wù)顯著降低人工智能算法開發(fā)成本，縮短產(chǎn)品開發(fā)周期

由于人工智能的開發(fā)和應(yīng)用對于算力和數(shù)據(jù)有較大需求，云計算服務(wù)可以為開發(fā)者提供智能服務(wù)器集群等強大算力設(shè)施的租用。同時，云計算服務(wù)還可以直接提供已經(jīng)訓(xùn)練好的人工智能功能模塊等產(chǎn)品，通過多元化的服務(wù)模式，降低開發(fā)者的開發(fā)成本和產(chǎn)品開發(fā)周期，為客戶提供AI賦能。

例如，亞馬遜SageMaker可以提供圖片/圖像分析、語音處理、自然語言理解等相關(guān)服務(wù)。使用者無需了解參數(shù)和算法即可實現(xiàn)功能的應(yīng)用。隨著底層技術(shù)的發(fā)展，IBM推出深度學(xué)習(xí)即服務(wù)（DLaaS），借助此項服務(wù)用戶可以使用主流框架來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如TensorFlow、PyTorch及Caffe。用戶無需購買和維護成本高昂的硬件，每一個云計算處理單元都遵循簡單易用的原則而設(shè)置，無需用戶對基礎(chǔ)設(shè)施進行管理。用戶可以根據(jù)支持的深度學(xué)習(xí)框架、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、訓(xùn)練數(shù)據(jù)、成本約束等條件進行挑選，然后DLaaS服務(wù)會幫助完成其余的事情，提供交互式、可迭代的訓(xùn)練體驗。

機器學(xué)習(xí)作為人工智能技術(shù)的核心，近年來實現(xiàn)了明顯的突破。它與計算機視覺、自然語言處理、語音處理和知識圖譜等關(guān)鍵技術(shù)緊密結(jié)合，相關(guān)機器學(xué)習(xí)算法主要應(yīng)用于圖像分類、語音識別、文本分類等相關(guān)場景中。這些應(yīng)用場景的不斷發(fā)展和完善，不僅提升了人工智能技術(shù)的整體應(yīng)用效果，也使得人工智能技術(shù)在金融、醫(yī)療、交通等各領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了廣泛的應(yīng)用。

一、機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)是實現(xiàn)人工智能的核心方法，專門研究計算機如何模擬/實現(xiàn)生物體的學(xué)習(xí)行為，獲取新的知識技能，利用經(jīng)驗來改善特定算法的性能。根據(jù)學(xué)習(xí)范式的不同，機器學(xué)習(xí)可劃分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)三類。有監(jiān)督學(xué)習(xí)是指通過給計算機提供標(biāo)注數(shù)據(jù)，讓計算機學(xué)習(xí)如何將輸入映射到輸出的過程。無監(jiān)督學(xué)習(xí)則是指在沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)的情況下，讓計算機自行學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征和結(jié)構(gòu)。強化學(xué)習(xí)則是通過讓計算機在與環(huán)境的交互中不斷試錯，從而學(xué)習(xí)如何最大化獎勵的過程。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)算法的一種，具有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其在圖像識別、語音處理等領(lǐng)域取得了劃時代的成果。

1、有監(jiān)督學(xué)習(xí)：從有標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出預(yù)測函數(shù)

有監(jiān)督學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)任務(wù)的一種類型，其目的是從給定的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)出一個函數(shù)（模型參數(shù)），以便在新的數(shù)據(jù)到來時，能夠根據(jù)該函數(shù)預(yù)測結(jié)果。訓(xùn)練集中包括輸入和輸出，也稱為特征和目標(biāo)，其中目標(biāo)是由人工標(biāo)注的。有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程一般包括確定訓(xùn)練類型、收集訓(xùn)練集、確定特征提取方法、選擇算法、訓(xùn)練算法、評估準(zhǔn)確性六個環(huán)節(jié)。通過已有的訓(xùn)練樣本去訓(xùn)練得到一個最優(yōu)模型，再利用該模型將所有的輸入映射為相應(yīng)的輸出，從而實現(xiàn)分類目的。

1）邏輯回歸

邏輯回歸是一種用于學(xué)習(xí)某事件發(fā)生概率的算法，它可以對某個事件的發(fā)生或不發(fā)生進行二元分類。邏輯回歸使用 Sigmoid 函數(shù)來輸出結(jié)果，其輸出結(jié)果的范圍在 [0,1] 之間。邏輯回歸的主要目標(biāo)是發(fā)現(xiàn)特征與特定結(jié)果可能性之間的聯(lián)系。例如，我們可以使用邏輯回歸來根據(jù)學(xué)習(xí)時長來預(yù)測學(xué)生是否通過考試，其中響應(yīng)變量為“通過”和“未通過”考試。

2）支持向量機：以間隔最大化為基準(zhǔn)學(xué)習(xí)遠離數(shù)據(jù)的決策邊界

支持向量機（Support Vector Machine，SVM）是一種基于間隔最大化的決策邊界算法。其主要目的是學(xué)習(xí)一個盡可能遠離數(shù)據(jù)的決策邊界，以確保分類的準(zhǔn)確性。在SVM中，支持向量是決策邊界的重要數(shù)據(jù)點，其位置對于分類結(jié)果具有重要的影響。

當(dāng)訓(xùn)練樣本線性可分時，SVM采用硬間隔最大化的方法學(xué)習(xí)線性可分支持向量機；當(dāng)訓(xùn)練樣本近似線性可分時，SVM采用軟間隔最大化的方法學(xué)習(xí)線性支持向量機。在解決線性不可分問題時，SVM引入核函數(shù)，將數(shù)據(jù)映射到另一個特征空間，然后進行線性回歸。通過采用核方法的支持向量機，原本線性不可分的數(shù)據(jù)在特征空間內(nèi)變?yōu)榫€性可分，從而實現(xiàn)了分類的準(zhǔn)確性。

3）決策樹：以樹結(jié)構(gòu)形式表達的預(yù)測分析模型

決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)，用于對數(shù)據(jù)進行劃分。它通過一系列決策（選擇）來劃分?jǐn)?shù)據(jù)，類似于針對一系列問題進行選擇。一棵決策樹通常包含一個根節(jié)點、若干個內(nèi)部節(jié)點和若干個葉節(jié)點。每個內(nèi)部節(jié)點表示一個屬性上的測試，每個分支代表一個測試輸出，每個葉節(jié)點代表一種類別。

決策樹的生成是一個遞歸過程。在決策樹基本算法中，有三種情況會導(dǎo)致遞歸返回：

4）隨機森林：利用多決策樹模型，提高模型預(yù)測精度

隨機森林是一種分類器，它利用多棵決策樹對樣本進行訓(xùn)練和預(yù)測。在隨機森林算法中，每個決策樹的輸出被收集起來，通過多數(shù)表決的方式得到最終的分類結(jié)果。這種方法類似于找人商量事情，不只聽一個人的意見，而是在聽取多人意見后綜合判斷。隨機森林的每棵樹都是通過以下步驟生成的：

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練框架如下：首先，每個節(jié)點獲取其相鄰節(jié)點的所有特征信息，將聚合函數(shù)（如求和或取平均）應(yīng)用于這些信息。聚合函數(shù)的選擇必須不受節(jié)點順序和排列的影響。之后，將前一步得到的向量傳入一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（通常是乘以某個矩陣），然后使用非線性激活函數(shù)（如ReLU）來獲得新的向量表示。

圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在許多領(lǐng)域的實際應(yīng)用中都展現(xiàn)出強大的表達能力和預(yù)測能力。例如，在物理仿真、科學(xué)研究、生物醫(yī)藥、金融風(fēng)控等領(lǐng)域，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用。它不僅能夠?qū)D數(shù)據(jù)進行分類、回歸和聚類等任務(wù)，還能夠進行圖生成、圖表示學(xué)習(xí)和圖推理等任務(wù)。因此，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被認為是一種非常有前途的機器學(xué)習(xí)方法。

5、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：在RNN中加入門控機制，解決梯度消失問題

長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），它可以有效地解決傳統(tǒng)RNN在訓(xùn)練中出現(xiàn)的“長期依賴”問題。在訓(xùn)練時間加長和層數(shù)增多的情況下，傳統(tǒng)RNN很容易出現(xiàn)梯度爆炸或梯度消失問題，導(dǎo)致無法處理長序列數(shù)據(jù)。LSTM由狀態(tài)單元、輸入門、遺忘門和輸出門組成，通過這些門的控制，可以實現(xiàn)長期記憶與短期記憶的結(jié)合，從而達到序列學(xué)習(xí)的目的。LSTM的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛，包括文本生成、機器翻譯、語音識別、生成圖像描述和視頻標(biāo)記等。

6、自編碼器：通過期望輸出等同于輸入樣本的過程，實現(xiàn)對輸入樣本抽象特征學(xué)習(xí) 典型深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型包括自編碼器、受限波爾茲曼機與生成對抗網(wǎng)絡(luò)。

自編碼器（Autoencoder,AE）是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由編碼器和解碼器兩部分組成。編碼器將高維輸入樣本映射到低維抽象表示，實現(xiàn)樣本壓縮和降維；解碼器將抽象表示轉(zhuǎn)換為期望輸出，實現(xiàn)輸入樣本的復(fù)現(xiàn)。自編碼器的輸入和期望輸出均為無標(biāo)簽樣本，隱藏層輸出則作為樣本的抽象特征表示。自編碼器通過最小化輸入樣本與重構(gòu)樣本之間的誤差來獲取輸入樣本的抽象特征表示，但無法保證自編碼器提取到樣本的本質(zhì)特征。為避免這個問題，需要對自編碼器添加約束或修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，進而產(chǎn)生稀疏自編碼器、去噪自編碼器、收縮自編碼器等改進算法。自編碼器憑借其優(yōu)異的特征提取能力，主要應(yīng)用于目標(biāo)識別、文本分類、圖像重建等領(lǐng)域。

7、生成對抗網(wǎng)絡(luò)：通過對抗訓(xùn)練機制使得生成器生成以假亂真的樣本

生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種通過對抗訓(xùn)練機制對兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練的方法，以避免反復(fù)應(yīng)用馬爾可夫鏈學(xué)習(xí)機制帶來的配分函數(shù)計算，從而明顯提高應(yīng)用效率。GAN包含一組相互對抗的模型，即判別器和生成器。判別器的目的是正確區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，使得判別準(zhǔn)確率最大化；而生成器則是盡可能逼近真實數(shù)據(jù)的潛在分布。類比于造假鈔的人和警察的博弈，生成器類似于造假鈔的人，其制造出以假亂真的假鈔；而判別器則類似于警察，盡可能鑒別出假鈔。在這個博弈中，雙方不斷提升各自的能力，以達到更高的準(zhǔn)確率和更逼真的生成數(shù)據(jù)。

三、計算機視覺

1、U-Net：在有限數(shù)據(jù)集圖像分割方面獨具優(yōu)勢

U-Net是一種由Olaf Ronneberger、Philipp Fischer等人于2015年首次提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，最初應(yīng)用于醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域。該網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可視化的結(jié)果形如字母“U”，由左側(cè)的收縮路徑和右側(cè)的擴展路徑兩部分組成。相較于傳統(tǒng)模型，U-Net在架構(gòu)和基于像素的圖像分割方面更具優(yōu)勢，且在有限數(shù)據(jù)集圖像上更加有效。在生物醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，U-Net通過彈性變形方法幫助擴充數(shù)據(jù)集，從而提高學(xué)習(xí)效果。此外，U-Net在衛(wèi)星圖像遙感和無人駕駛系統(tǒng)等相關(guān)領(lǐng)域也有應(yīng)用。因此，圖像分割不僅限于醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域，其在其他領(lǐng)域也有廣泛的應(yīng)用。

2、R-CNN：基于深度學(xué)習(xí)模型的目標(biāo)檢測算法

目標(biāo)檢測算法主要分為兩類：R-CNN和Yolo。R-CNN（Region-CNN）最早將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在目標(biāo)檢測任務(wù)中。目標(biāo)檢測任務(wù)是計算機視覺中的重要組成部分，其在人臉識別、自動駕駛等領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法大多以圖像識別為基礎(chǔ)，在圖片上使用窮舉法選出所有物體可能出現(xiàn)的區(qū)域框，對這些區(qū)域框提取特征并使用圖像識別方法分類，得到所有分類成功的區(qū)域后，通過非極大值抑制算法得到輸出結(jié)果。R-CNN遵循傳統(tǒng)目標(biāo)檢測的思路，但在提取特征這一步，將傳統(tǒng)特征換成深度卷積網(wǎng)絡(luò)提取的特征。雖然R-CNN準(zhǔn)確度高，但速度慢。相比之下，Yolo算法速度快但準(zhǔn)確性相對低。

3、Yolo：采用CNN模型實現(xiàn)端到端的目標(biāo)檢測算法

以往的目標(biāo)檢測算法通常采用滑動窗口的方式，將檢測問題轉(zhuǎn)化為圖像分類問題，但存在計算量過大等弊端。為了解決這個問題，Yolo算法應(yīng)運而生。Yolo算法直接將原始圖片分割成互不重合的小方塊，然后通過卷積產(chǎn)生特征圖。具體而言，Yolo算法采用單獨的CNN模型實現(xiàn)端到端的目標(biāo)檢測，包含24個卷積層和2個全連接層。卷積層主要使用1x1卷積來做通道縮減，然后緊跟3x3卷積。卷積層和全連接層采用Leaky ReLU激活函數(shù)，最后一層采用線性激活函數(shù)。Yolo算法的優(yōu)點在于采用CNN實現(xiàn)檢測，訓(xùn)練和預(yù)測都是端到端過程，因此該算法比較簡潔且速度快。同時，由于Yolo是對整張圖片做卷積，因此在檢測目標(biāo)時擁有更大的視野且不容易對背景誤判。然而，Yolo算法的缺點是其在物體的寬高比方面泛化率相對較低，無法定位不尋常比例的物體。

四、自然語言處理

1、自然語言處理：用于分析、理解和生成自然語言，便于人機間交流

自然語言處理（NLP）是一種通過對詞、句子、篇章進行分析，理解其中的人物、時間、地點等內(nèi)容，從而支持一系列核心技術(shù)的技術(shù)。這些技術(shù)包括跨語言的翻譯、問答系統(tǒng)、閱讀理解、知識圖譜等，可以應(yīng)用于搜索引擎、客服、金融、新聞等領(lǐng)域。例如，在機器翻譯中，輸入的源語言句子經(jīng)過詞法和句法分析得到句法樹，然后通過轉(zhuǎn)換規(guī)則將源語言句子句法樹進行轉(zhuǎn)換，生成目標(biāo)語言的句法樹，最后得到目標(biāo)語言句子。

2、Word2Vec：以分布式方法表示詞向量，有效降低維度，豐富詞語間關(guān)系

Word2Vec，即Word to Vector，是一種高效的詞向量訓(xùn)練模型，由Google團隊Tomas Mikolov等人于2013年提出。在自然語言處理任務(wù)中，需要將單詞或詞語轉(zhuǎn)化為數(shù)值向量（詞向量）以供計算機識別，這一過程稱為詞嵌入。早期的One-Hot編碼方法簡單易懂、有較好的魯棒性，但存在維度爆炸問題，且無法表示詞語相關(guān)關(guān)系。Word2Vec使用分布式詞向量表示方法，有效降低詞向量維度，豐富單詞間關(guān)系。Word2Vec主要使用CBOW（連續(xù)詞袋）模型和Skip-Gram（跳詞）模型兩種預(yù)測方法。前者根據(jù)上下文預(yù)測當(dāng)前詞，適用于小語庫；后者根據(jù)當(dāng)前詞預(yù)測上下文，在大型語料庫中表現(xiàn)更好。

3、Seq2Seq：基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出非固定長度語句

Seq2Seq（Sequence to Sequence）是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，由Google Brain和Yoshua Bengio團隊在2014年分別獨立提出。它的主要應(yīng)用場景是解決機器翻譯任務(wù)中輸出語句長度不確定的問題。Seq2Seq模型基于RNN或LSTM等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，由編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）兩部分構(gòu)成。編碼器負責(zé)將輸入序列壓縮為指定長度的語義向量，而解碼器則根據(jù)語義向量生成指定序列。這種模型可以實現(xiàn)序列信號轉(zhuǎn)化為無固定長度序列輸出，而傳統(tǒng)的RNN只能將序列信號轉(zhuǎn)化為固定長度序列輸出。除了機器翻譯，Seq2Seq還被應(yīng)用于文本摘要、圖像描述文本生成、語音識別等場景。

4、門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：應(yīng)用于語言建模，以并行計算方式加速學(xué)習(xí)過程

門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Gated Convolutional Neural Networks）：由Facebook團隊Yann等人在2016年提出，使用基于門控機制的卷積神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理語言建模問題。與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）相比，門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可實現(xiàn)并行計算，有效縮短運行時長。由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 不存在梯度消失問題，因而門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的門控機制更加簡化，僅需保留輸出門用于判定信息是否傳遞至下一層，可實現(xiàn)更高精 度及更快收斂速度。目前，門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已被應(yīng)用于光學(xué)字符識別（OCR）、機器閱讀理解等多個領(lǐng)域。

五、語音處理

1、語音識別：將語音自動轉(zhuǎn)換為文字的過程

語音識別（Speech Recognition,SR）是將語音自動轉(zhuǎn)換為文字的過程，目的是將語音信號轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C可讀的文本字符或命令。動態(tài)規(guī)劃匹配方法是最具代表性的研究成果之一，該方法能夠?qū)⑤斎胝Z音與樣本語音的各自特征，按時間軸進行伸縮、匹配。隨著時間的推移，基于隱馬爾可夫模型的統(tǒng)計建模方法逐漸取代了基于模版匹配的方法，基于高斯混合模型-隱馬爾可夫模型的混合聲學(xué)建模技術(shù)推動語音識別技術(shù)的蓬勃發(fā)展。到21世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在語音識別中發(fā)揮重要作用，使語音識別的研究獲得突破性進展。語音識別技術(shù)主要包括特征提取、模式匹配和模型訓(xùn)練三個方面。特征提取是將語音信號轉(zhuǎn)化為計算機能夠處理的語音特征向量，常用的特征參數(shù)有基音周期、共振峰、短時平均能量或幅度等；模式匹配是根據(jù)一定的準(zhǔn)則，使未知模式與模型庫中的某一個模型獲得最佳匹配的過程；模型訓(xùn)練是提取語音庫中語音樣本的特征參數(shù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，合理設(shè)置模型參數(shù)初始值，對模型參數(shù)進行重估，使識別系統(tǒng)具有更佳的識別效果。

2、基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型的聲學(xué)模型成為主流聲學(xué)建模技術(shù)

聲學(xué)模型承載著聲學(xué)特征與建模單元之間的映射關(guān)系，其中建模單元包括音素、音節(jié)、詞語等，其單元粒度依次增加。然而，若采用詞語作為建模單元，每個詞語的長度不等，導(dǎo)致聲學(xué)建模缺少靈活性，很難充分訓(xùn)練基于詞語的模型。相比之下，詞語中包含的音素是確定且有限的，利用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以充分訓(xùn)練基于音素的模型。因此，目前大多數(shù)聲學(xué)模型一般采用音素作為建模單元。

混合聲學(xué)模型是比較經(jīng)典的聲學(xué)模型，通?？梢苑譃閮煞N：基于高斯混合模型-隱馬爾可夫模型的聲學(xué)模型和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型的聲學(xué)模型。后者具有兩方面優(yōu)勢：一是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能利用語音特征的上下文信息；二是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)非線性的更高層次特征表達。因此，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型的聲學(xué)模型已成為目前主流的聲學(xué)建模技術(shù)。

3、語音合成：將任意輸入的文本轉(zhuǎn)換成自然流暢的語音輸出

語音合成（Text To Speech, TTS）是一種將文本轉(zhuǎn)換為語音的技術(shù)，賦予機器像人一樣自如說話的能力，是人機語音交互中重要的一環(huán)。語音合成系統(tǒng)分為文本前端和聲學(xué)后端兩個部分。文本前端主要負責(zé)在語言層、語法層、語義層對輸入文本進行預(yù)處理，如為文本添加韻律信息，并將文本詞面轉(zhuǎn)化為語言學(xué)特征序列。聲學(xué)后端可以分為聲學(xué)特征生成網(wǎng)絡(luò)和聲碼器。聲學(xué)特征生成網(wǎng)絡(luò)根據(jù)文本前端輸出的信息產(chǎn)生聲學(xué)特征。聲碼器利用頻譜等聲學(xué)特征，生成語音樣本點并重建時域波形。近年來出現(xiàn)的端到端語音合成系統(tǒng)則將聲學(xué)后端合并為一個整體，可直接將語言學(xué)特征序列，甚至字符直接合成語音。

目前，語音合成技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于銀行、醫(yī)院信息播報系統(tǒng)、自動應(yīng)答呼叫中心等領(lǐng)域。這些應(yīng)用場景需要機器能夠快速、準(zhǔn)確地將大量的文本信息轉(zhuǎn)化為語音，以提供更好的用戶體驗。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，語音合成系統(tǒng)的語音質(zhì)量和性能也在不斷提高，未來將會有更多的應(yīng)用場景涌現(xiàn)。

六、知識圖譜：利用圖模型來描述知識和建模萬物關(guān)系的語義網(wǎng)絡(luò)

知識圖譜是一種結(jié)構(gòu)化描述客觀世界中概念、實體之間關(guān)系的方式，旨在提高搜索引擎的能力，提高用戶搜索質(zhì)量，改善用戶搜索體驗。其最常見的表示形式是RDF（三元組），即“實體x關(guān)系x另一實體”或“實體x屬性x屬性值”集合，其中節(jié)點代表實體或概念，邊代表實體/概念之間的各種語義關(guān)系。知識圖譜的構(gòu)建過程旨在讓計算機更好地理解各行業(yè)領(lǐng)域信息，使其具備人的認知能力。基本構(gòu)建流程包括知識抽?。ㄈ鐚嶓w抽取、關(guān)系抽取）、知識融合（如數(shù)據(jù)整合、實體對齊）、知識加工（如知識推理）等。由于圖數(shù)據(jù)相對于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)具有更強大的表達能力，善于處理大量、復(fù)雜、互聯(lián)、多變的網(wǎng)狀數(shù)據(jù)，因此圖數(shù)據(jù)的計算與推理逐漸成為知識圖譜的重要研究任務(wù)之一。

一、格靈深瞳

1、以三維視覺技術(shù)為核心，致力開發(fā)高價值A(chǔ)I應(yīng)用場景

格靈深瞳成立于2013年，專注于人工智能領(lǐng)域，致力于將先進的計算機視覺、大數(shù)據(jù)分析、機器人和人機交互技術(shù)與應(yīng)用場景深度融合，以“讓計算機看懂世界，讓AI造福人類”為愿景，為智慧金融、體育健康、軌交運維、城市管理、商業(yè)零售、元宇宙等領(lǐng)域提供人工智能產(chǎn)品及解決方案。

格靈深瞳在三維計算機視覺技術(shù)方面處于行業(yè)頭部水平，未來主要應(yīng)用場景的人工智能產(chǎn)品均依托三維視覺技術(shù)，可實現(xiàn)對場景中人員位置和姿態(tài)、三維物體的精準(zhǔn)檢測和識別。2022年，格靈深瞳成功上市科創(chuàng)板，成為一家備受關(guān)注的人工智能賽道上市企業(yè)。

2、軌交運維領(lǐng)域及體育健康領(lǐng)域解決方案展示

格靈深瞳推出了兩款智能解決方案，分別是列車智能檢測解決方案和校園體育訓(xùn)練考試產(chǎn)品。列車智能檢測解決方案由智能巡檢機器人、車輛360動態(tài)圖像監(jiān)測系統(tǒng)和深瞳鷹眼列車智能檢測系統(tǒng)組成。通過對列車各零部件的多維數(shù)據(jù)的高質(zhì)量采集與智能分析，實現(xiàn)自動化的故障或缺陷檢測，助力軌道交通更加的智慧高效。校園體育訓(xùn)練考試產(chǎn)品面向“教、練、考、賽”四大場景，對人員過程性數(shù)據(jù)進行采集分析，精準(zhǔn)評估輔助決策，構(gòu)建綜合性學(xué)生體能提升路徑。包括搭載視覺交互體能訓(xùn)練系統(tǒng)的體能訓(xùn)練交互屏、智能視覺訓(xùn)練考核分析服務(wù)、體育大數(shù)據(jù)分析平臺等軟硬件產(chǎn)品，助力智慧校園體育建設(shè)。

二、百應(yīng)科技

百應(yīng)科技是一家專注于對話式AI技術(shù)的產(chǎn)品服務(wù)商，致力于為客戶提供全面的智能對話、語音和虛擬人等核心領(lǐng)域的全棧技術(shù)能力。我們推出了六大AI對話機器人應(yīng)用，并根據(jù)政企客戶在溝通運營方面的需求，提供了豐富的產(chǎn)品方案。我們已經(jīng)深度布局金融、政務(wù)、零售三大行業(yè)，并在教育、電商、醫(yī)美、家居等20多個行業(yè)領(lǐng)域為客戶提供高易用性的場景化落地方案。

三、94AI

九四智能是一家成立于2018年的智能運營產(chǎn)品和服務(wù)提供商，以AI語音技術(shù)為核心，聚焦語音識別與合成、NLP、數(shù)據(jù)挖掘等關(guān)鍵技術(shù)。結(jié)合團隊在多行業(yè)的精細化運營實操經(jīng)驗，為客戶提供智能用戶運營SaaS平臺，應(yīng)用于金融營銷、催收、電商大促等多種用戶運營場景。九四智能自主研發(fā)的語音半合成技術(shù)讓AI語音流暢自然高度擬人，配合行業(yè)針對性話術(shù)策略，能有效提升業(yè)務(wù)效果。在人機交互方面，九四智能根據(jù)業(yè)務(wù)場景需要提供AI與人工相結(jié)合的解決方案及全套調(diào)度運營服務(wù)，賦能企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型和業(yè)績提升。目前，九四智能在金融、電商零售、教育、大健康、政府/事業(yè)單位等多個行業(yè)擁有眾多客戶。

四、思必馳

1、專注人性化語音交互，布局全鏈路對話式AI產(chǎn)品方案

思必馳是一家專業(yè)的人工智能平臺企業(yè)，致力于通過智能對話系統(tǒng)定制開發(fā)平臺和人工智能語音芯片，提供軟硬件結(jié)合的人工智能技術(shù)與產(chǎn)品服務(wù)，實現(xiàn)普適的智能人機信息交互。公司主要業(yè)務(wù)包括智能人機交互軟件產(chǎn)品、軟硬一體化人工智能產(chǎn)品以及對話式人工智能技術(shù)服務(wù)，覆蓋智能家電、智能汽車、消費電子等物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，以及數(shù)字政企類客戶為主的生產(chǎn)、生活和社會治理領(lǐng)域（包括金融服務(wù)、交通物流、地產(chǎn)酒店、政務(wù)民生、醫(yī)療健康）等行業(yè)場景。

2、深化車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域人機交互服務(wù)，推動汽車產(chǎn)業(yè)智能化升級

思必馳是一家專注于車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的企業(yè)，致力于為用戶提供智能化交互服務(wù)，以大幅提升行車的安全性、便利性和娛樂性。同時，思必馳不斷創(chuàng)新出行陪伴方式，推動汽車產(chǎn)業(yè)走向高端化和綠色化發(fā)展。該公司基于自研全鏈路語音交互技術(shù)，為兩輪車和汽車前裝、后裝設(shè)備提供語音技術(shù)SDK、天琴車載語音助手（國內(nèi)版/海外版）以及軟硬一體化解決方案，以滿足主機廠、車廠和Tier1廠商對語音交互的需求。此外，思必馳還提供場景化大數(shù)據(jù)運營服務(wù)能力，以推進車聯(lián)網(wǎng)智能化升級。目前，思必馳已成功與哪吒汽車、小鵬汽車、理想汽車、北汽集團、一汽奔騰、上汽通用五菱、雅迪等企業(yè)合作，推出包括哪吒汽車V/U/S、小鵬汽車P7/P5/G3、理想汽車ONE/L7/L8/L9、宏光MINIEV系列、雅迪VFLY流星隼N系列等多款車型。

五、中關(guān)村科金

1、以對話式AI為技術(shù)底座，打造企業(yè)級AI應(yīng)用場景，激發(fā)產(chǎn)業(yè)新動能

中關(guān)村科金成立于2014年，總部位于北京，在上海、重慶、深圳、成都等地設(shè)有分支機構(gòu)。作為對話式AI技術(shù)解決方案提供商，中關(guān)村科金是國家高新技術(shù)企業(yè)、中關(guān)村高新技術(shù)企業(yè)、北京市專精特新“小巨人”企業(yè)。公司堅持自主研發(fā)，在人工智能、大數(shù)據(jù)、實時音視頻等前沿技術(shù)領(lǐng)域形成多項核心能力。其中，人臉識別、聲紋識別等人工智能前沿技術(shù)成果屢獲國際比賽大獎。中關(guān)村科金以“得助”系列智能產(chǎn)品為支撐，圍繞智能營銷、智能運營、智能分析、智慧能效等場景為企業(yè)打造端到端的場景解決方案體系，成功服務(wù)于金融、零售、教育、醫(yī)療、政務(wù)、智能制造等行業(yè)900余家頭部企業(yè)的200多個應(yīng)用場景，激發(fā)產(chǎn)業(yè)新動能。

2、人機協(xié)同的會話式營銷，助力企業(yè)業(yè)務(wù)價值全面提升

中關(guān)村科金以對話式AI技術(shù)為核心，為企業(yè)提供全域營銷解決方案。該解決方案依托人機協(xié)同的會話式營銷，圍繞客戶全生命周期，打造具有數(shù)據(jù)認知能力、自動化執(zhí)行能力的營銷解決方案。通過預(yù)訓(xùn)練對話語言模型、知識中臺、會話分析和流程挖掘等認知技術(shù)的加持，企業(yè)全域營銷解決方案充分運用客戶對話和行為數(shù)據(jù)，驅(qū)動引流獲客、新客促轉(zhuǎn)、存客復(fù)購、售后服務(wù)、需求挖掘和企業(yè)內(nèi)部運營優(yōu)化閉環(huán)，幫助企業(yè)實現(xiàn)持續(xù)增長。該解決方案已應(yīng)用于金融、零售、政務(wù)、教育、醫(yī)療、汽車、快消等多個行業(yè)，助力企業(yè)業(yè)務(wù)價值全面提升。

六、竹間智能

1、運用NLP、知識工程與情感計算技術(shù)，服務(wù)企業(yè)數(shù)智化變革

竹間智能是一家以NLP、知識工程與情感計算為核心的人工智能公司，憑借自主研發(fā)的差異化AI技術(shù)，創(chuàng)建了三大平臺級產(chǎn)品——Sales AI、Service AI及Knowledge AI，為客戶服務(wù)、銷售、培訓(xùn)、企業(yè)內(nèi)部服務(wù)、知識管理、數(shù)據(jù)分析、企業(yè)運營等豐富場景提供全方位的數(shù)智化轉(zhuǎn)型解決方案。為了將AI能力快速且低成本地整合到客戶業(yè)務(wù)中，竹間智能全力推動成熟產(chǎn)品上云，打造Emoti Cloud竹間云，提供一站式AI-as-a-Service產(chǎn)品服務(wù)。同時，竹間智能積極布局大語言模型與生成式AI領(lǐng)域，旨在通過大小模型的NLP雙引擎驅(qū)動來加速技術(shù)升級、產(chǎn)品迭代和服務(wù)模式變革，以更強技術(shù)力及產(chǎn)品力推動企業(yè)數(shù)智化變革的深化開展。至今，竹間智能已服務(wù)數(shù)百家大客戶，覆蓋金融、企業(yè)服務(wù)、制造、零售、政務(wù)、能源、醫(yī)藥等多個行業(yè)領(lǐng)域。

2、與某國內(nèi)頭部證券商強強聯(lián)手，打造企業(yè)級服務(wù)操作系統(tǒng)

竹間智能結(jié)合Emoti-X、Emoti-V和Gemini三大主力產(chǎn)品為基礎(chǔ)，為某國內(nèi)頭部證券商成功打造貫穿企業(yè)內(nèi)外部的智能化場景應(yīng)用方案。該方案包括智能客服機器人、知識工程建設(shè)和RPA故障智能推薦解決方案等多個方面。

首先，竹間智能為客戶建設(shè)了智能客服機器人，提供智能知識輔助、培訓(xùn)、質(zhì)檢等服務(wù)，問題有效攔截率超過70%。同時，竹間智能將對話機器人滲透延伸到企業(yè)內(nèi)部HR、運營、托管等部門機構(gòu)，實現(xiàn)全方位的智能化服務(wù)。

在知識工程建設(shè)方面，竹間智能基于Gemini認知知識平臺，為客戶提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的圖譜構(gòu)建能力，優(yōu)化了企業(yè)RPA業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)RPA故障智能推薦解決方案。這些技術(shù)手段的應(yīng)用，大大提高了企業(yè)的效率和智能化水平。

未來，竹間智能將與客戶展開更深入合作，在客服營銷方面深入私域流量運營管理，在知識管理方面打造Gemini企業(yè)級知識工廠。通過認知智能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時可見、風(fēng)險提前預(yù)判和解決方案推薦，讓AI大腦實現(xiàn)更多高價值業(yè)務(wù)場景的轉(zhuǎn)型賦能。這將為客戶帶來更多的商業(yè)價值和競爭優(yōu)勢。

七、第四范式

1、SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型平臺與服務(wù)，支撐企業(yè)全方位數(shù)字化

當(dāng)前，企業(yè)數(shù)字化已經(jīng)不僅僅是大數(shù)據(jù)建設(shè)和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的試點，而是從戰(zhàn)略、策略、執(zhí)行和評價的全流程數(shù)字化。為此，第四范式運用智能決策技術(shù)，開發(fā)了端到端的企業(yè)級人工智能產(chǎn)品，推出SHIFT數(shù)字化轉(zhuǎn)型咨詢與服務(wù)，旨在解決企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型過程中面臨的效率、成本、價值等問題。

在戰(zhàn)略數(shù)字化階段，第四范式為企業(yè)提供數(shù)字化戰(zhàn)略咨詢服務(wù)，幫助企業(yè)識別核心競爭力指標(biāo)；在策略數(shù)字化階段，為企業(yè)構(gòu)建科學(xué)策略決策體系，通過智能決策技術(shù)，基于實驗、迭代、分而治之的科技運營體系方法，實現(xiàn)北極星指標(biāo)體系中各個指標(biāo)的優(yōu)化迭代；在執(zhí)行數(shù)字化階段，圍繞企業(yè)中各部門共識，制定各項指標(biāo)的數(shù)據(jù)采集規(guī)則，構(gòu)建一整套新的經(jīng)營管理平臺，并不斷完善前置系統(tǒng)的布局情況；在評價數(shù)字化階段，第四范式提供樹狀指標(biāo)體系明確各部門工作重心及協(xié)同關(guān)系，通過適合的量化數(shù)值進行策略有效性評估，形成端到端數(shù)字化的系統(tǒng)以及人機協(xié)同的智能決策能力，構(gòu)建了企業(yè)核心競爭優(yōu)勢。

2、SHIFT全棧產(chǎn)品與服務(wù)，助力營銷拓客與電力管理數(shù)字化

在商業(yè)營銷領(lǐng)域，第四范式基于北極星指標(biāo)方法論，依托AI技術(shù)算法的融合機器學(xué)習(xí)、大規(guī)模運籌優(yōu)化等技術(shù)，為來伊份公司提供智能供應(yīng)鏈解決方案。該解決方案從品類規(guī)劃、價盤管理、智能全網(wǎng)預(yù)測、補貨和調(diào)撥等關(guān)鍵場景切入，根據(jù)時效優(yōu)先、成本優(yōu)先、最小包裹量等履約規(guī)則確定提升策略，通過反復(fù)實驗、快速迭代提升策略的有效性，從而實現(xiàn)供應(yīng)鏈體系的自動化智能決策。

在能源領(lǐng)域，第四范式與健新科技（第四范式子公司）為桂冠電力公司提供智能數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務(wù)。利用數(shù)據(jù)支撐決策、驅(qū)動運營、優(yōu)化創(chuàng)新，打造“數(shù)字桂冠”生態(tài)云平臺，實現(xiàn)電廠無人化、平臺生態(tài)化、業(yè)務(wù)數(shù)字化、運營智慧化，推動桂冠電力數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級。

八、蜜度

1、語言智能科技企業(yè)，為政企賦能增效提供數(shù)智化解決方案

蜜度是一家專注于人工智能技術(shù)研究的企業(yè)，致力于為數(shù)字政府、數(shù)字營銷、數(shù)字媒體、數(shù)字城市的建設(shè)提供全方位的語言智能應(yīng)用產(chǎn)品和解決方案。在跨模態(tài)檢索(CMR)、多語言校對(MLC)、計算機視覺(CV)、自然語言處理(NLP)、內(nèi)容生成(AIGC)、知識圖譜(KG)等前沿技術(shù)領(lǐng)域深耕十余年，針對當(dāng)前海量多模態(tài)數(shù)據(jù)，蜜度發(fā)揮自身優(yōu)勢，打通多模態(tài)數(shù)據(jù)壁壘，自主研發(fā)MiduCMR、MiduMLC、MiduCV、MiduNLP、MiduAIGC、MiduKG六大語言智能能力引擎，構(gòu)建智能檢索、智能校對、智能生成三大核心應(yīng)用，打造由11款跨領(lǐng)域多功能語言智能軟件所組成的產(chǎn)品矩陣，為30000+家政企機構(gòu)提供服務(wù)。在互聯(lián)網(wǎng)跨模態(tài)信息檢索和智能校對SaaS服務(wù)細分領(lǐng)域，2021年市場占有率超過15%，深度賦能企業(yè)和政府?dāng)?shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型升級。

2、校對通：依托昇騰Atlas 200邊緣計算，打造辦公桌上的專屬 智能校對產(chǎn)品

蜜度校對通是一款智能校對工具，以中文語言特點和使用習(xí)慣為基礎(chǔ)，結(jié)合行業(yè)先進的自然語言處理、知識圖譜與圖像識別等技術(shù)，實現(xiàn)中文文本錯誤和語義關(guān)系的自動發(fā)現(xiàn)與糾正處理。該工具基于百億級訓(xùn)練語料，能夠有效提高文本校對的效率和準(zhǔn)確性。隨著互聯(lián)網(wǎng)信息規(guī)模的不斷擴大，文本信息中產(chǎn)生錯誤和風(fēng)險的概率也不斷提高。為了滿足智能化辦公需求，蜜度聯(lián)手華為昇騰，發(fā)布校對通AI-Box作為集軟硬件為一體的本地化智能校對解決方案。該方案完整移植了SaaS版本檢測功能，兼顧了檢測類型、檢測速度、檢測精度和內(nèi)容的隱私性。除了基礎(chǔ)文字標(biāo)點差錯外，重點建設(shè)了時政內(nèi)容安全模塊，為涉密辦公場景校對提供專屬解決方案。

九、數(shù)之聯(lián)

1、數(shù)據(jù)+AI算法+多場景應(yīng)用，助力政企客戶構(gòu)建完整數(shù)智體系

數(shù)之聯(lián)成立于2012年，是一家專注于“智能制造”與“智慧城市”領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)、AI解決方案提供商。憑借20多年的行業(yè)經(jīng)驗，數(shù)之聯(lián)形成了成熟完善的數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析與可視化平臺能力，以及自主可控的計算機視覺、數(shù)據(jù)挖掘、NLP等AI算法能力，構(gòu)建了一體化云原生平臺。同時，數(shù)之聯(lián)還推出了面向工廠和政法機關(guān)各類場景的成熟解決方案，能夠快速幫助客戶搭建從底層數(shù)據(jù)到上層應(yīng)用的全流程數(shù)智化體系。目前，數(shù)之聯(lián)已經(jīng)服務(wù)了京東方、四川省高級人民法院、國家電網(wǎng)等上百家政府、企事業(yè)單位。

2、AI視覺質(zhì)檢—良率分析，打造閉環(huán)式解決方案

目前，工業(yè)品質(zhì)檢主要采用人工和傳統(tǒng)機器視覺兩種方式。然而，人工質(zhì)檢不穩(wěn)定、精度低，傳統(tǒng)機器視覺質(zhì)檢準(zhǔn)確率低，需要人工復(fù)檢等問題導(dǎo)致工業(yè)質(zhì)檢成本居高不下，質(zhì)檢數(shù)據(jù)留存差，難以發(fā)揮作用。為了解決這些問題，數(shù)之聯(lián)提出了AI工業(yè)視覺質(zhì)檢+良率分析一體化解決方案，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像采集、智能檢測分類、復(fù)判到數(shù)據(jù)分析的全流程閉環(huán)。

該方案中，AI Camera是軟硬一體的視覺檢測分類產(chǎn)品，采用自主生產(chǎn)的AOI（自動光學(xué)檢測）設(shè)備，配合自研的ADC缺陷識別與分類軟件，內(nèi)置多種針對性AI算法，能夠?qū)崿F(xiàn)在產(chǎn)線的在制、成品等狀態(tài)的外觀表面的毫秒級實時拍出、精確檢測一體化，準(zhǔn)確率達到99%以上，同時支持設(shè)備與產(chǎn)線改造兩種部署方式。

在此基礎(chǔ)上，數(shù)之聯(lián)YMES良率分析系統(tǒng)通過對產(chǎn)線人、機、料、法、環(huán)、測、時各維度數(shù)據(jù)及具體case的綜合分析，快速精準(zhǔn)進行問題溯源，指導(dǎo)工廠有效改善良率。此外，數(shù)之聯(lián)具備面板、家電、汽車、PCBA等多行業(yè)的know-how及工程化經(jīng)驗，能夠針對客戶個性需求提供定制服務(wù)的同時確保快速上線。

十、中科聞歌

1、構(gòu)建2+N數(shù)據(jù)與決策智能產(chǎn)品體系，服務(wù)近千家政企客戶

中科聞歌是一家人工智能認知與決策智能平臺型企業(yè)，專注于多模態(tài)（文本、圖片、視頻、語音）融合語義分析智能技術(shù)的研發(fā)。我們致力于構(gòu)建具有自主知識產(chǎn)權(quán)的DIOS數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)及決策智能引擎，以應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)指數(shù)級增長的挑戰(zhàn)。隨著半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（主要包括文本、圖像、音頻、視頻）在互聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用越來越廣泛，多模態(tài)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)市場潛力巨大。作為數(shù)據(jù)與決策智能服務(wù)商，中科聞歌依托多模態(tài)人工智能技術(shù)譜系，搭建了聞海數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)和天湖決策智能引擎兩大核心技術(shù)底座。我們面向媒體、金融、治理等細分領(lǐng)域，構(gòu)建了2+N數(shù)據(jù)智能產(chǎn)品體系，為政企客戶智能決策提供有利支撐。

2、發(fā)力多模態(tài)大數(shù)據(jù)，深耕媒體、社會治理與金融領(lǐng)域

“泛媒體+多模態(tài)+大數(shù)據(jù)”技術(shù)將顛覆當(dāng)前單一模型對應(yīng)單一任務(wù)的人工智能研發(fā)范式，成為不同領(lǐng)域的共性平臺技術(shù)。中科聞歌深耕多模態(tài)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域多年，產(chǎn)品應(yīng)用廣泛。針對媒體宣傳行業(yè)中跨模態(tài)數(shù)據(jù)量增多的現(xiàn)狀、多語言信息整合的需要以及智能化選題與創(chuàng)作的訴求，中科聞歌推出紅旗融媒體平臺，推動“融媒體+行業(yè)”智能化轉(zhuǎn)型。同時，針對目前信息監(jiān)控與治理的難點，中科聞歌推出聞?！で缣於嗄B(tài)內(nèi)容監(jiān)測分析平臺，監(jiān)控100+風(fēng)控場景、實現(xiàn)實時預(yù)警與一鍵視頻溯源等功能，滿足更高效的跨模態(tài)信息監(jiān)測分析要求。此外，數(shù)智金融平臺以天鏡金融知識大腦為核心，提供一站式、網(wǎng)絡(luò)化、全周期、智能化產(chǎn)業(yè)鏈及投研分析、企業(yè)金融風(fēng)險監(jiān)測分析等金融科技服務(wù)，為金融行業(yè)提供更加智能化的支持。

人工智能（AI）是一種模擬人類智能的技術(shù)，它可以通過學(xué)習(xí)、推理和自我改進來執(zhí)行任務(wù)。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能的應(yīng)用范圍也在不斷擴大。

一、更加智能化

人工智能的發(fā)展趨勢之一是更加智能化。隨著機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能系統(tǒng)可以更好地理解和處理自然語言、圖像和聲音等信息。這將使得人工智能系統(tǒng)能夠更好地執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，如自動駕駛、語音識別和自然語言處理等。

二、更加普及化

人工智能的發(fā)展趨勢之二是更加普及化。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟和普及，越來越多的企業(yè)和組織開始將人工智能應(yīng)用于其業(yè)務(wù)中。例如，人工智能可以幫助企業(yè)提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化供應(yīng)鏈和提高客戶滿意度等。

三、更加個性化

人工智能的發(fā)展趨勢之三是更加個性化。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能系統(tǒng)可以更好地理解和分析用戶的行為和偏好。這將使得人工智能系統(tǒng)能夠更好地為用戶提供個性化的服務(wù)和建議，如個性化推薦、智能客服和智能家居等。

四、更加安全化

人工智能的發(fā)展趨勢之四是更加安全化。隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能系統(tǒng)的安全性也成為了一個重要的問題。人工智能系統(tǒng)需要具備強大的安全性能，以保護用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。例如，人工智能系統(tǒng)需要具備防止黑客攻擊和數(shù)據(jù)泄露的能力。

隨著人工智能在數(shù)據(jù)、算力、算法、工具、模型等方面的技術(shù)推進， AI已實現(xiàn)由實驗室到產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的層級躍升，更廣范圍、更深層次地影響著中國的經(jīng)濟發(fā)展與生產(chǎn)生活方式變革。

作為可承擔(dān)發(fā)展引擎功能的新興技術(shù)，AI已成為國際科技競爭的焦點。 順應(yīng)生成式AI、預(yù)訓(xùn)練大模型、國產(chǎn)AI芯片商業(yè)化落地、虛擬數(shù)字人等技術(shù)熱潮，中國將持續(xù)加強人工智能布局，發(fā)揮政府及市場的積極性，共同推動普惠AI高質(zhì)量發(fā)展。

如何在AI新一輪發(fā)展熱潮中搶抓機遇，是AI產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)企業(yè)關(guān)注的 核心議題。從業(yè)務(wù)持續(xù)的角度考慮，把握技術(shù)變革與產(chǎn)品應(yīng)用的融合 界限，致力解決質(zhì)量、ROI、安全可信等核心瓶頸；根據(jù)企業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈角色和應(yīng)用場景特點，定位各類型廠商的差異化路徑深耕實踐，或是AI 企業(yè)的制勝之路。

在這個全球競爭激烈的時代，中國必須積極應(yīng)對人工智能的發(fā)展趨勢，加強技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)，推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，以實現(xiàn)經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。

一、加強人工智能技術(shù)研發(fā)

人工智能技術(shù)的發(fā)展需要大量的技術(shù)研發(fā)和創(chuàng)新。中國應(yīng)該加強人工智能技術(shù)的研究和開發(fā)，提高技術(shù)水平和創(chuàng)新能力。同時，還應(yīng)該加強與國際先進技術(shù)的交流和合作，吸收和借鑒國際先進技術(shù)，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。

二、加強人才培養(yǎng)

人工智能技術(shù)的發(fā)展需要大量的高素質(zhì)人才。中國應(yīng)該加強人才培養(yǎng)，培養(yǎng)一批具有國際水平的人工智能專家和技術(shù)人才。同時，還應(yīng)該加強人才引進和留用，吸引國內(nèi)外優(yōu)秀的人工智能人才來到中國，為中國的人工智能事業(yè)做出貢獻。

三、推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新

人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新是人工智能發(fā)展的關(guān)鍵。中國應(yīng)該積極推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，加強與各行業(yè)的合作，推動人工智能技術(shù)在各個領(lǐng)域的應(yīng)用，為經(jīng)濟社會的發(fā)展做出貢獻。

四、加強人工智能技術(shù)的監(jiān)管和管理

人工智能技術(shù)的發(fā)展也帶來了一些風(fēng)險和挑戰(zhàn)。中國應(yīng)該加強人工智能技術(shù)的監(jiān)管和管理，制定相關(guān)的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)，保障人工智能技術(shù)的安全和可靠性，防止人工智能技術(shù)的濫用和誤用。

總之，人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展為中國帶來了巨大的機遇和挑戰(zhàn)。中國應(yīng)該積極應(yīng)對人工智能的發(fā)展趨勢，加強技術(shù)研發(fā)和人才培養(yǎng)，推動人工智能技術(shù)的應(yīng)用和創(chuàng)新，加強人工智能技術(shù)的監(jiān)管和管理，以實現(xiàn)經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展。