可信AI由理论研究迈向工程化落地。随着人工智能技术的快速发展，社会各界对可信AI研究已经从理论探索逐步走向工程化落地实践。政府与研究机构相关政策和规范从宏观指导，开始向可操作、可落地的规范演进。在法律监管层面，各政府部门的法规政策愈发重视实施和操作。例如新加坡于5月出台世界AI治理测试框架及工具包；英国6月宣布人工智能伦理和监管的重大研究计划。
在行业可信实践层面，各国研究机构纷纷开展可信AI技术研究及标准制定工作，为业界提供评估准则并聚焦准入落地。如英国BSI与艾伦图灵实验室合作开发技术标准改善人工智能治理，美国NIST发布《人工智能偏差识别和管理标准》和《AI风险管理框架(草案)》，为企业和机构的AI风险管理提供了大量可参考的要求和指导。
在企业可信实践层面，产业界从企业战略管理和技术工具研发创新双线并进，加速了可信AI在企业的落地实践。如头部科技企业先后发布了AI治理战略和治理体系，成立了相关委员会和工作组，聚焦企业层面的AI治理和风险管理体系。同时可信AI技术和保障工具也在蓬勃发展，各大企业积J研发可信产品应用，也开源了一批聚焦隐私性、鲁棒性、安全性、可解释性、公平性等可信能力的测试工具。
智能文档处理、智能会议、知识管理、智能客服等各类企业智能应用不断发展，全面赋能企业办公、管理、决策、风控、营销、服务等各个环节
AI软件设施在近两年成为产业焦点,AI开源框架生态,预训练大模型体系,AI软件平台生态等内容都得到了长足的发展,像水电一样成为触手可得的普惠资源
到端的MLOps一体化工具和细分场景的专项工具都非常火热,端到端工具追求大而全的功能集,专项工具在局部或某些场景下功能和性能较好
规模化是指整合了丰富的人工智能开发,部署,测试,运维等能力,标准化是指将异构的软硬件环境封装为标准化的界面,可扩展是指可以不断适配新的技术和工具
器人流程自动化,智能流程管理,低代码应用平台,流程挖掘等工具和平台,衔接起了企业级各类复杂业务场景,其综合应用,互使能是超级自动化发挥效能的重要手段
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
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%
