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    2021人工智能十大关键词
    2021-07-28

    2021年,人工智能在政策、技术、应用、产业等方面呈现哪些特点,未来产业发展的趋势和研判?本文梳理《2021人工智能十大关键词》,为政产学研用各方提供参考。

    01、可信AI

    可信AI是解决人工智能信任问题的关键。可信人工智能是落实人工智能治理的重要实践,深入到企业内部管理、研发、运营等环节,将相关抽象要求转化为实践所需的具体能力要求,从而提升社会对人工智能的信任程度。


    02、工程化

    AI工程化成为从学术向行业应用的核心环节。工程化让AI应用从小作坊的手工模式走向大工厂的流水线模式的核心支撑。对企业来说,AI工程化成为超越算法研发的更大瓶颈,人工智能工程化主要包括以下环节:完备易用的工具产品体系、高效协作的运维管理实践、全面可控的安全治理、凝聚共识的产业链支撑。

    03、大模型

    超大规模预训练模型在海量通用数据上进行预先学习和训练,能有效缓解AI领域通用数据的激增与专用数据匮乏的矛盾,具备通用智能的雏形。预训练大模型普适性强,可满足垂直行业的共性需求。预训练大模型迁移性好,可满足典型产品的技术要求。大模型承上启下,深刻影响底层技术和上层应用的发展;向下驱动数据技术和计算架构能力的提升,支撑模型训练、部署和优化,向上支撑上层应用的服务转型。此外,大模型多方向问题亟待解决,生态建设不容小觑。未来预训练大模型将重点解决应用、可信、跨学科合作、资源不平衡和开放共享等问题。


    04、人脸安全

    人脸识别需要合理应用以增进社会信任。社会各界对人脸识别的相关风险广泛关注,需要正确、合理的使用人脸识别,并找到安全、泄露隐私等风险,增强社会对人脸识别技术的应用和信任。

    05、治理

    人工智能治理正在从伦理原则走向法律规制。人工智能治理的过程是各主体对人工智能研究、开发、生产和应用中出现的安全、发展、公平和争议等问题,通过运营法律、伦理、技术手段进行协调、处理、监管和规范的过程。目前,人工智能治理已逐步从伦理原则等软性约束,迈向全面具有可操作性的法律规制的新阶段。全球人工智能治理路径包括系统化规制和场景化立法规制同步探索。未来,人工智能规制和数据治理紧密结合将是重要趋势。


    06、超级自动化

    超级自动化加速企业、政务数字化转型。人工智能、云计算、大数据等技术与机器人流程自动化(RPA)技术的深度融合,是企业、政务等各类工作场景实现数字化转型的重点探索方向。人力成本上升,数字化升级需求增高,信息化、数字化、智能化形成联动态势,RPA技术充当起新兴技术落地应用的重要载体,超级自动化未来将成为工作常态。

    07、MLOps

    MLOps开始在大型企业部署实践。机器学习模型管理实践和标准流程,衔接模型的开发、部署和运维,涉及算法、业务及运维团队,旨在提升模型生命流程的开发、部署、运维效率,促进模型规模化落地应用。产业对开发、运维、权限管控、数据隐私、安全性和审计等企业级需求关注度极度提高。据统计,56%的企业在管理、安全和审计等方面存在困难。自2019年起,MLOps连续两年进入Gartner数据科学与机器学习技术成熟度曲线,并被视为AI工程化的重要内容。MLOps将与DevOps、DataOps协调联通、互相赋能。


    08、知识计算

    知识计算解决产业对知识获取和应用需求问题。采用知识驱动+数据驱动的人工智能算法,为新一代人工智能提供解决方案,努力解决人工智能与行业知识结合、从感知智能到认知智能的产业需求。

    09、多模态融合

    多场景下的多模态交互成为提升应用性能的重点。以多模态融合技术为核心的感知、交互和智慧协同能力,不断支撑各类终端和应用的智能化水平提升。


    10、行业融合

    人工智能与金融、医疗等行业深度融合走向深水区。金融和医疗等行业从政策保障、技术储备、生产应用、能力输出、安全合规等方面,全面布局人工智能应用。金融行业:智能化成为金融科技布局的重点方向,2020年银行信息科技投入达到2017亿元,同比增强超过25%。金融机构通过扩大科技团队、建设基础能力、提供基础应用、赋能已有场景、建立促进和保障机制,全方面进行AI体系建设。医疗行业:人工智能在疫情防控与复工复产中发挥重大作用,在新药研发、蛋白质结构预测等生物化学领域应用成果明显。

    来源:币链时空

    内容转发自互联网,仅提供信息交流平台,不为其版权负责。










    2021人工智能十大关键词

    2021年,人工智能在政策、技术、应用、产业等方面呈现哪些特点,未来产业发展的趋势和研判?本文梳理《2021人工智能十大关键词》,为政产学研用各方提供参考。

    01、可信AI

    可信AI是解决人工智能信任问题的关键。可信人工智能是落实人工智能治理的重要实践,深入到企业内部管理、研发、运营等环节,将相关抽象要求转化为实践所需的具体能力要求,从而提升社会对人工智能的信任程度。


    02、工程化

    AI工程化成为从学术向行业应用的核心环节。工程化让AI应用从小作坊的手工模式走向大工厂的流水线模式的核心支撑。对企业来说,AI工程化成为超越算法研发的更大瓶颈,人工智能工程化主要包括以下环节:完备易用的工具产品体系、高效协作的运维管理实践、全面可控的安全治理、凝聚共识的产业链支撑。

    03、大模型

    超大规模预训练模型在海量通用数据上进行预先学习和训练,能有效缓解AI领域通用数据的激增与专用数据匮乏的矛盾,具备通用智能的雏形。预训练大模型普适性强,可满足垂直行业的共性需求。预训练大模型迁移性好,可满足典型产品的技术要求。大模型承上启下,深刻影响底层技术和上层应用的发展;向下驱动数据技术和计算架构能力的提升,支撑模型训练、部署和优化,向上支撑上层应用的服务转型。此外,大模型多方向问题亟待解决,生态建设不容小觑。未来预训练大模型将重点解决应用、可信、跨学科合作、资源不平衡和开放共享等问题。


    04、人脸安全

    人脸识别需要合理应用以增进社会信任。社会各界对人脸识别的相关风险广泛关注,需要正确、合理的使用人脸识别,并找到安全、泄露隐私等风险,增强社会对人脸识别技术的应用和信任。

    05、治理

    人工智能治理正在从伦理原则走向法律规制。人工智能治理的过程是各主体对人工智能研究、开发、生产和应用中出现的安全、发展、公平和争议等问题,通过运营法律、伦理、技术手段进行协调、处理、监管和规范的过程。目前,人工智能治理已逐步从伦理原则等软性约束,迈向全面具有可操作性的法律规制的新阶段。全球人工智能治理路径包括系统化规制和场景化立法规制同步探索。未来,人工智能规制和数据治理紧密结合将是重要趋势。


    06、超级自动化

    超级自动化加速企业、政务数字化转型。人工智能、云计算、大数据等技术与机器人流程自动化(RPA)技术的深度融合,是企业、政务等各类工作场景实现数字化转型的重点探索方向。人力成本上升,数字化升级需求增高,信息化、数字化、智能化形成联动态势,RPA技术充当起新兴技术落地应用的重要载体,超级自动化未来将成为工作常态。

    07、MLOps

    MLOps开始在大型企业部署实践。机器学习模型管理实践和标准流程,衔接模型的开发、部署和运维,涉及算法、业务及运维团队,旨在提升模型生命流程的开发、部署、运维效率,促进模型规模化落地应用。产业对开发、运维、权限管控、数据隐私、安全性和审计等企业级需求关注度极度提高。据统计,56%的企业在管理、安全和审计等方面存在困难。自2019年起,MLOps连续两年进入Gartner数据科学与机器学习技术成熟度曲线,并被视为AI工程化的重要内容。MLOps将与DevOps、DataOps协调联通、互相赋能。


    08、知识计算

    知识计算解决产业对知识获取和应用需求问题。采用知识驱动+数据驱动的人工智能算法,为新一代人工智能提供解决方案,努力解决人工智能与行业知识结合、从感知智能到认知智能的产业需求。

    09、多模态融合

    多场景下的多模态交互成为提升应用性能的重点。以多模态融合技术为核心的感知、交互和智慧协同能力,不断支撑各类终端和应用的智能化水平提升。


    10、行业融合

    人工智能与金融、医疗等行业深度融合走向深水区。金融和医疗等行业从政策保障、技术储备、生产应用、能力输出、安全合规等方面,全面布局人工智能应用。金融行业:智能化成为金融科技布局的重点方向,2020年银行信息科技投入达到2017亿元,同比增强超过25%。金融机构通过扩大科技团队、建设基础能力、提供基础应用、赋能已有场景、建立促进和保障机制,全方面进行AI体系建设。医疗行业:人工智能在疫情防控与复工复产中发挥重大作用,在新药研发、蛋白质结构预测等生物化学领域应用成果明显。

    来源:币链时空

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