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創(chuàng)澤機器人
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人工智能關鍵詞:超級自動化

來源:中國信通院     編輯:創(chuàng)澤   時間:2022/8/18   主題:其他 [加盟]

超級自動化已經(jīng)成為企業(yè)即開即用、敏捷配置的數(shù)字化轉型工具箱。經(jīng)過一年多的發(fā)展,超級自動化有了很多新的價值。在概念深化方面,中國信息通信研究院在今年發(fā)布的《超級自動化技術與應用研究報告(2022)》中首次對其主要概念進行了深入剖析和理解,認為“超級自動化是多種技術能力與軟件工具組合,覆蓋了自動化從需求發(fā)現(xiàn)到應用實踐的全流程”;在技術發(fā)展方面,機器人流程自動化、智能流程管理、低代碼應用平臺、流程挖掘等工具和平臺,銜接起了企業(yè)級各類復雜業(yè)務場景,其綜合應用、交互使能是超級自動化發(fā)揮效能的重要手段。人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等技術作為底座,為超級自動化發(fā)展注入了源源不斷的強大動力;在應用拓展方面,政府和企業(yè)使用超級自動化技術開始呈現(xiàn)出多面爆發(fā)的狀態(tài)。例如,日本多面引入RPA實現(xiàn)政務的數(shù)字化轉型,據(jù)統(tǒng)計各級政府的引入率已經(jīng)超過90%。同時,產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新層面,L先的RPA企業(yè)都不再局限于RPA或流程挖掘等單點能力的輸出,而是圍繞信通院提出的超級自動化技術與工具體系,開始由點及面的建立起立體服務架構。





人工智能關鍵詞:人工智能中臺

規(guī)模化是指整合了豐富的人工智能開發(fā),部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環(huán)境封裝為標準化的界面,可擴展是指可以不斷適配新的技術和工具

人工智能關鍵詞:MLOps

到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好

人工智能關鍵詞:人工智能新基建

AI軟件設施在近兩年成為產(chǎn)業(yè)焦點,AI開源框架生態(tài),預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態(tài)等內(nèi)容都得到了長足的發(fā)展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源

人工智能關鍵詞:企業(yè)智能

智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業(yè)智能應用不斷發(fā)展,多面賦能企業(yè)辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環(huán)節(jié)

人工智能關鍵詞:可信落地

頭部科技企業(yè)先后發(fā)布了AI治理戰(zhàn)略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業(yè)層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發(fā)展

上海數(shù)字大腦研究院發(fā)布《2022上半年度人工智能行業(yè)報告》

人工智能市場收支規(guī)模達850廳美元,預測,2022年該市場規(guī)模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%

六大人工智能的熱點問題

調(diào)度決策外賣調(diào)度系統(tǒng)困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內(nèi)容治理如何守護清朗健康的網(wǎng)絡環(huán)境;人工智能可以放心使用嗎

三大人工智能的風險初步探析

數(shù)據(jù)不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業(yè)人工智能管理體系不完善

可持續(xù)發(fā)展人工智能治理框架:協(xié)同共治 治理實踐 企業(yè)面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能體系

企業(yè)作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產(chǎn)品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能治理基本框架

人工智能安全技術體系包括提升技術安全和構建技術管理機制

構建面向可持續(xù)發(fā)展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信,其內(nèi)涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作

人工智能產(chǎn)品不同階段(規(guī)劃設計,研發(fā)部署,運營使用)的風險挑戰(zhàn)

在規(guī)劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發(fā)部署階段模型運行之后的動態(tài)更新缺乏足夠驗證等挑戰(zhàn)

2022人工智能產(chǎn)業(yè)市場規(guī)模和發(fā)展特點

G增長:未來五年人工智能市場規(guī)模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產(chǎn)品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
資料獲取
人工智能
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