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2022年人工智能趋势

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2022年人工智能趋势Tag内容描述：

1、2019.07 人工智能商业化研究报告（2019） 36Kr研究院杜玉 2 报告摘要宏观环境、政策、数据和技术是人工智能商业化的四大驱动力商业化是相对于实验室产品而言。
人工智能商业化，即：企业利用人工智能技术来解决实际的问题，并通过市场进行规模化变现的行为。
目前，七类人工智能技术已经进入商业化阶段，商业化路径大致可分为两种。
一种是人工智能技术公司主动去探索并推动产品和技术在实际场景中的。

2、2019 annual report ar intelligence index Raymond Perrault (report coordinator) SRI International Yoav Shoham (chair) Stanford University Erik Brynjolfsson MIT Jack Clark OpenAI John Etchemendy Stanfor。

3、2019年人工智能发展白皮书风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立各领风骚：全球人工智能公司一览目录 01 02 03 04 前言人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服。

4、2019年人工智能发展白皮书风起云涌：人工智能关键技术不断取得突破相得益彰：人工智能赋能产业与应用场景百川归海：人工智能开放创新平台逐步建立各领风骚：全球人工智能公司一览目录 01 02 03 04 前言人工智能是一个很宽泛的概念，概括而言是对人的意识和思维过程的模拟，利用机器学习和数据分析方法赋予机器类人的能力。
人工智能将提升社会劳动生产率，特别是在有效降低劳动成本、优化产品和服。

5、工智能赋能实体经济产业规模接近570亿元。
本报告对安防、金融、客服、医疗健康、零售、广告营销、教育、城市交通、制造、农业等十大传统产业应用人工智能的现状进行了梳理。
整体来看，过去AI企业单纯向传统企业技术输出的模式已悄然改变，全产业链都已参与进来，随之而来的是AI应用的快速渗透和对相应场景的革新优化。
具体应用场景、使用价值及市场规模推算请详见报告第二章论述。
通往智能世界探索的路径存在多种可能，基于部署思路、建设架构、同其他数字化技术联动等方面的差异，业内已有与IoT结合的AIoT、与云平台能力结合的AI PaSS、与产业全面联通相结合的AI+产业互联网等发展路径，将共促人工智能与实体经济的深度融合。
从市场角度看，对人工智能产业的未来发展思考集中于玩家角色变化、落地场景的探索与评估和技术能力的强化提升，因为上述因素会对业务布局、商业模式、可持续发展产生重要影响。
艾瑞认为未来认知智能的推进将带来传统意义上客户方的AI化，AI技术将进一步向其他实体产业渗透，同时市场环境的压力敦促国内AI行业形成自主可控的产业链，这些变化都将促使我国人工智能产业的长期健康发展。

6、高管都对人工智能的长期影响持乐观态度，而且结果清楚地表明，技术高管更是如此。
但是也有一些担忧。
例如，两个群体中的大多数人都认为，人工智能将消除的就业机会比创造的更多，并会导致更大的收入不平等。
绝大多数人相信富人会从人工智能中获益，而近一半的人预计穷人会受到伤害。
此外，还有人担心人工智能的阴暗面。
近70%的受访者担心人工智能的应用程序越来越多地为我们做出决定，可能会使人类丧失智力能力。
此外，7/10的人担心社会对智能设备日益依赖。
这项调查揭示了许多积极的好处，同时也揭示了人工智能可能成为一个强大工具的潜力。
近70%的受访者认为人工智能能以数字的方式增强“群体思维”，从而减少创造力和思想自由。
人工智能依靠大量集中的信息而蓬勃发展。
由于专制权力能够获取和利用这些内容，他们可以越来越多地控制虚假信息的杠杆，从而进一步操纵其他人。
近一半的受访者预计人工智能生成的“深度伪造（Deepfake）”音频和视频将进一步削弱公众对真实事物的信任，1/3的人认为这可能导致战争。
如果用一个词来描述人们对人工智能的感觉，“好奇”胜过“恐惧”，这就是驱使我们前进的原因，尽管存在明显的风险。

7、全国 70%以上的人工智能企业和超过 80%的人工智能相关投资机构。
5、技术层面，智能语音和语言领域迎来技术快速部署的发展期。
企业相关核心技术能力的突破将重塑现有市场结构。
边缘计算和 5G 与人工智能的融合能够为产业发展推波助澜。
基于新技术融合的创新应用将成为下一个人工智能产业机会点。
6、从投资布局来看，人工智能领域年度 A 轮和天使轮投资数量及金额均有缩减，资本投资轮次开始后移。
多家人工智能独角兽企业筹备 IPO 进程，产业发展逐渐呈现规模化。

8、显示了AI已经如何破坏健康和护理。
随后，报告提出了一个路线图，以帮助各国使用人工智能，并将各国的卫生系统从被动转变为主动，进而对健康情况进行预测甚至预防。
低收入和中等收入国家（LMIC）应对系统性卫生挑战，例如卫生工作者短缺，人口服务不足，城市化进程迅速和信息虚假等，从人工智能中受益最大，但也遭受了最大的损失。
对COVID-19大流行的反应只是一个例子，这个例子也说明了全球健康状况现在如何依赖数据。
但是，大多数国家仍需要建立这些数据的可使用性和可操作性，并且不投资风险的政府会进一步扩大其人口中的医疗不平等现象。
低收入和中等收入国家的许多案例已经将人工智能用于健康方面处于世界领先地位。
例如，卢旺达的虚拟健康咨询服务已经覆盖了三分之一的成年人口，并且印度的医院正在使用人工智能来预测心脏病发作的风险，即可以提前七年。
高收入国家在健康方面也可以从人工智能中受益匪浅。
例如，医护人员短缺是一项全球性挑战，到2030年，全球缺口预计将达到1800万。
这增加了对支持性人工智能工具的投资的必要性，该工具可以帮助护士和社区医护人员诊断和治疗传统上被认为有疾病的人。
人工智能不应取代人类，而应通过执行诸如处理大数据的任务来增强人类的能力，以加速和使健康问题的诊断更加准确。
“除了现有的传染病负担和不断增加的慢性病潮流之外，许多国家还没有做好应对新出现的疾病的准备，例如COVID-。

9、入至少10亿美元、正在进行的人工智能计划的企业，并对相关高管进行了广泛、深入的采访。
调查发现：扩张人工智能并不容易。
尽管越来越多的组织已经通过了试点，但只有13%的企业在众多团队中推出了多个人工智能应用程序，而COVID-19危机阻碍了这些开展人工智能企业的前进。
但这仍然是值得的。
97%规模化人工智能的领导者已经从他们的部署中看到了可量化的好处，在创造收入、降低风险、与客户接触和优化成本方面，人工智能更有可能实现或超过他们的预期。
制定计划会有帮助。
高绩效组织遵循四个原则：授权、运作、培育、监督和扩大。
为了成功地规模化人工智能，领先的企业需要通过正确的工具、技术平台和敏捷实践来打下坚实的数据基础。
他们建立了平衡的运作模式、创造了合乎道德的人工智能算法、培养了丰富的人才和合作伙伴。
最后，为了扩大规模化的成果，企业需要不断检查人工智能模型的准确性和影响。
人工智能的好处是显而易见的，企业只需要拨开天平就能触及它们所带来的利益。

10、了自己的作用随着金融犯罪领域的不断发展，人工智能正在为银行提供一种更快、更智能的方法，以减少误报，获得对客户行为更全面的认识，并在此过程中降低成本。
全球研究发现，金融服务机构每年在金融犯罪调查上的支出为180.9亿美元，其中62% 用于欧洲、中东和非洲地区的劳动力支出。
根据联合国的数据，所有这些只能追回不到1% 的犯罪所得。
尽管银行一直在寻求通过简单在现有系统上加倍下注，来更有效地采用这种技术，但反洗钱过程往往保持着严重的“孤立”状态，系统和部门之间缺乏凝聚力。
人工智能遗留技术是一种很好的抑制剂，在开放源码技术使罪犯能够更快地适应和发展的时候，减缓了银行的速度。
银行必须找到更广泛、更智能地寻找系统脆弱性的方法，同时促进各部门之间更密切的协调。
文本由木子日青原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：Raconteur：2020年人工智能商业报告。
点击下载PDF报告。

11、年，北美人工智能博士毕业生中有65%进入了产业，高于2010年的44.4%，凸显了产业已开始在人工智能发展中发挥更大的作用。
3.创造一切：人工智能系统现在可以以足够高的标准合成文本、音频和图像，以至于人类很难分辨出合成和非合成输出的区别，因为这项技术的某些应用受到限制。
4.人工智能面临着多样化的挑战：相比之下，2019年，45%的美国居民人工智能博士毕业生是白人，2.4%是非裔美国人，3.2%是西班牙裔。
5. 中国在人工智能期刊引文方面超过了美国：几年前，中国在期刊出版物总数上超过了美国，现在在期刊引文方面也领先于美国；然而，过去十年，美国的人工智能会议论文(也被大量引用)一直显著多于中国。
6.大多数美国人工智能博士毕业生来自国外，且留在美国：2019年，北美新的人工智能博士中，国际学生的比例继续上升，达到64.3%比2018年增加了4.3%。
在外国毕业生中，81.8%留在美国，8.6%在国外工作。
7.监视技术快速、廉价，而且越来越普遍：大规模监视所需的技术正在迅速成熟，图像分类、人脸识别、视频分析和语音识别等技术都在2020年取得重大进展。
8. 人工智能伦理缺乏基准和共识：尽管许多团体在人工智能伦理领域产生了一系列定性或规范性的产出，但该领域通常缺乏可用于衡量或评估关于技术发展的更广泛社会讨论与技术发展之间关系的基准它自己。
此外，研究人员和民间。

12、由诺华基金会和微软牵头的一份重要新报告显示，对数据和人工智能的投资对于推动应对和应对COVID-19大流行以及全球其他最大医疗挑战所必需的卫生系统改进至关重要。
2020年9月由Broadband Commission健康数字和AI工作组发布人工智能重塑全球健康：人工智能成熟度路线图，该委员会由诺华基金会和微软共同主持。
这个报告基于对300多个现有的AI在健康方面的使用案例的综述，报告中显示了AI。

13、智能会议上提出的与伦理学相关的研究，以及世界各地大学的计算机科学(CS)系正在提供什么样的伦理学课程。
报告关键摘要自2015年以来，提交给人工智能会议的标题中包含伦理相关关键词的论文数量有所增长，尽管在主要人工智能会议上匹配伦理相关关键词的论文标题平均数量多年来仍然较低。
2000-19年在人工智能会议上提及伦理关键词的论文标题数量2020年，与人工智能的道德使用相关的五个最受关注的新闻话题是：欧盟委员会关于人工智能的白皮书的发布、谷歌解雇道德研究人员蒂姆尼特盖布鲁、联合国成立的人工智能道德委员会、梵蒂冈的人工智能道德计划以及IBM退出面部识别企业。
按主题分列的2020年人工智能伦理新闻报道(占总数的%)文本由云闲原创发布于三个皮匠报告网站，未经授权禁止转载。
数据来源：人工智能研究所(HAI)：2021年人工智能指数报告。

14、2017.2 36氪研究院人工智能行业研究报告关注【三个皮匠】微信公众号获取更多行业报告 2 36Kr-人工智能行业研究报告 2017年2月定义与研究范围涵盖AI基础技术及终端产品研究范围：人工智能是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。
作为一种基础技术，人工智能在很多行业都有用武之地。
既。

15、人工智能行业发展研究报告白皮书 2017年一、AI行业概况五、焦点问题解读三、大公司战略布局二、创投趋势盘点目录四、行业应用案例 2017年人工智能新闻舆情 AIAI行业概况行业概况 PART I 深度学习的崛起与AI的第三次热潮 20062006年深度学习（深度神经网络）基本理年深度学习（深度神经网络）基本理论框架得到了验证，得益于海量数据处理计算论框架得到了验证，得益于海量。

16、人工智能行业发展研究报告白皮书 2017年一、AI行业概况五、焦点问题解读三、大公司战略布局二、创投趋势盘点目录四、行业应用案例 2017年人工智能新闻舆情 AIAI行业概况行业概况 PART I 深度学习的崛起与AI的第三次热潮 20062006年深度学习（深度神经网络）基本理年深度学习（深度神经网络）基本理论框架得到了验证，得益于海量数据处理计算论框架得到了验证，得益于海量。

17、人工智能影响力报告人工智能影响力报告 AlphaGo一战成名后，越来越多国民的目光聚焦向了人工智能。
人工智能（AI）是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。
凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。
当你用苹果的Siri助手、用今日头条看资讯时，你都用到了人工智能技术。
这个已经存在了60年度的技术领域，经过两起两落后，再次受到追捧。
作为一家正。

18、人工智能产业创新评估白皮书目录Contents 人工智能产业创新评估体系 1人工智能产业综述前言主要发现 2使能技术就绪度指数 3应用场景融合度指数 4总结与展望附录：研究方法与数据说明前言 1 随着高性能计算、大数据和深度学习技术的快速发展，人工智能迎来第三次发展浪潮。
在全球主要国家的积极推动下，人工智能与众多领域的融合不断深入，涌现出一系列的新技术、新业态、新模式。
在市场对人工。

19、德勤人工智能研究所帮助各组织将强大动态快速发展的人工智能生态系统的所有不同维度联系起来。
艾尔研究所主导了关于苹果艾尔的对话在产业创新,利用尖端的见解优惠已复制到粘贴板演说在与TM的时代。
德勤人工智能研究所旨在促进关于人工智能的对话和发展，刺。

20、清华大学人工智能研究院知识智能研究中心北京智谱华章科技有限公司 2021 年第 5 期 2020 年人工智能几个重点领域顶级国际学术会议分析报告 2002 年人工智能几个重点领域顶级国际学术会议分析报告摘要本报告依托 AMine。

22、人工智能硬件安全白皮书联合出品人工智能安全白皮书 2 目录前言. 3 1范围 . 4 2术语定义与缩略语 . 4 3概述 . 5 4总体安全框架 . 6 5DuerOS 生态安全规范 . 7 6DuerOS 生态的安全问题 . 1。

23、 18C20C Now 知识经济 Michael Hardt，The Common in Communism 性经济 From Knowledge Economy to Human Economy，哈佛商业周刊 Initiative kic。

24、人工智能应用需求报告新冠抗疫篇人工智能应用需求报告新冠抗疫篇中国人工智能产业发展联盟产学研融合与应用工作组2020 年 5 月目录目录1.前言1.前言. 12.大数据智能分析医疗大数据大数据智能分析医疗大数据.42.1应用的背景.42.2在。

25、但人工智能的进步正在改变品牌收集和激活消费者洞察的方式，以及社交数据的整体作用。
在本文中，我们将探讨人工智能如何为企业带来新的解决方案和新的见解，并挑战现状Ai符合消费者洞察。

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