知识驱动助力人工智能认知能力的提升，满足人工智能深入各个行业不同应用场景的需求。随着深度学习与知识图谱等多重技术的深度融合，综合利用大量知识数据中的因果和逻辑关系，可以助力人工智能认知能力的提升，来解决人工智能深入各个行业时场景复杂、可解释性较低等问题。在技术方面，知识和数据双轮驱动的人工智能技术路线展现了强劲的发展潜力，知识的融合应用有效地提升了智能问答、智能推荐、大规模预训练模型等人工智能技术中的效果。文心大模型、孟子大模型等均尝试利用知识增强技术路线提升效果。在应用方面，知识与人工智能的融合拓展了人工智能的应用范围，促进形成知识凝练、知识流转、知识赋能闭环，推动数字化发展下行业与企业各类知识的沉淀、流转，显著提升实际场景的智能应用水平。
AI与传统科学领域的深度融合,极大拓展该领域解决问题的能力;传统科学领域的进步和对AI技术的需求加速了AI本身的发展;AI4S的研究范围也扩展到了更多基础问题领域
生成式AI借助生成对抗学习等技术,能够生成更加真实,更有创意,更有趣味的内容,生成式AI既是生产要素,也是生产工具,在写作和编程等方面也取得进展。
大模型的更新迭代速度不断加快,开始从“可用”的基础大模型转向为“好用”的行业大模型,为支撑应用方更便捷地开发和部署大模型,多家头部企业发布了行业大模型及开发工具
AI创新的步伐正在加速;AI研发工具传播更加广泛;AI正在改变人机关系;AI带来的颠覆性创新;机器与人的关系方面都将面临现实的伦理挑战
发展和应用人工智能首先要体现出四大价值,即尊重,保护和提升人权及人类尊严,构建和平,公正与相互依存的人类社会
随着人工智能时代的到来，智能化也成为家电业发展的一大趋势，智能电视占比最大达55%，智能空调、智能洗衣机、智能冰箱，分别占比24%
不断强化无监督/弱监督学习由量变到质变，将助推企业从前期的迅速扩张到稳定期高效化运作的新阶段；AI与数字内容产业的深度耦合，构筑数字内容生成新范式
覆盖了百年以来人工智能的总体情况，目标是基于数据来推动人工智能的广泛交流和有效对话，从多个角度观察和解读了人工智能领域的动态和进展
报告从数据和技术进展、业务场景、行业应用、未来趋势四个方面梳理数据智能产业近期的发展情况，为业界了解数据智能行业发展情况提供一份有价值的借鉴
探究了人工智能基础设施的内涵及范围；梳理并总结全 球主要国家及地区人工智能基础设施发展战略及特点；加快我国人工智能基础设施发展提 出了一些思考
未来将过采购平台扩容授权方式自建AI应用。中长尾企业仍处于“烟囱式”应用开发阶段，更倾向于与平台供应商、软件集成商等合作伙伴合作，共同搭建AI中台应用
企业已认识到人工智能的巨大潜能，并在过去十几年间大幅投资各类人工智能领域的创新与开发，而招聘合适的人才正是转型的重要一环。
