面对利润下滑和经营成本增加的压力，L先的企业已经进入智能化阶段。企业价值链的每个环节都存在可利用AI改善盈利的空间。企业在推进智能化应用落地过程中，面临技术能力不足、资源重复建设、业务敏捷响应度低和投入产出比低四大难题。
随着场景经验积累，AI中台行业化趋势凸显。大型企业已经入平台规模化阶段，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。
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
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
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L域的动态和进展
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G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
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，智能电视占比大达55%，智能空调、智能洗衣机、智能冰箱，分别占比24%
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
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
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
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。
AI与传统科学L域的深度融合,J大拓展该L域解决问题的能力;传统科学L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L域
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
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
