超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。
超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
据中研产业研究院《2024-2029年中国人工智能行业发展前景分析与深度调查研究报告》分析:
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
据中研产业研究院《2024-2029年中国人工智能行业发展前景分析与深度调查研究报告》分析:
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。
超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
据中研产业研究院《2024-2029年中国人工智能行业发展前景分析与深度调查研究报告》分析:
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
据中研产业研究院《2024-2029年中国人工智能行业发展前景分析与深度调查研究报告》分析:
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
据中研产业研究院《2024-2029年中国人工智能行业发展前景分析与深度调查研究报告》分析:
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
据中研产业研究院《2024-2029年中国人工智能行业发展前景分析与深度调查研究报告》分析:
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。超半数世界500强视AI为风险
据英国《金融时报》、研究机构 Arize AI 18 日报道,最新调查数据显示,56% 的《财富》世界 500 强公司将人工智能列为“风险因素”,这一数据与 2022 年仅 9% 的比例相比有了巨幅提升。
世界500强企业里,有108家的最新年度报告专门提到了能够仿照人类创造文本和图像的生成式AI,但其中只有33家将这种技术视为机遇,剩下超过三分之二的企业都将生成式AI技术视为风险。
报道称,《财富》500 强公司今年在年度财务报告中提到的 AI 风险包括竞争加剧,董事会担心他们可能无法跟上那些更好利用这项技术的竞争对手。
进入21世纪,人工智能迎来了快速发展的新时期。大数据的出现为人工智能提供了丰富的燃料。深度学习技术,特别是卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)的发展,在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的突破。例如,谷歌的 AlphaGo 在围棋比赛中战胜了人类顶尖选手,引起了全球的关注。
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指通过计算机程序或机器来模拟、实现人类智能的技术和方法。它让计算机具备了感知、理解、判断、推理、学习、识别、生成、交互等类人智能的能力,从而能够执行各种任务,甚至在某些方面超越人类的智能表现。
人工智能技术的核心是机器学习和深度学习等算法,这些算法通过大量数据和训练,使计算机能够自动发现数据中的规律,并进行模式识别、分类、预测等操作。
人工智能行业发展现状调查分析
世界知识产权组织2024年7月3日发布的报告显示,2014年到2023年的10年间,全球生成式人工智能相关专利申请量达5.4万件,其中逾25%的专利于2023年公布。
中国在2014-2023十年间的生成式人工智能(genAI)专利申请量超3.8万件,居世界第一,是排名第二美国的6倍。
随着技术的成熟,人工智能的应用场景也日益丰富。在医疗健康领域,人工智能可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案制定;在金融领域,人工智能可以优化风险评估和投资决策;在制造业领域,人工智能可以实现生产线的智能化改造和效率提升。此外,人工智能还在教育、交通、农业等多个领域展现出巨大的应用潜力。
《广东省关于人工智能赋能千行百业的若干措施》此前正式公布。《措施》从5方面提出45条措施,为人工智能赋能千行百业提质增效。
《措施》提出,到2025年,广东全省算力规模超过40EFLOPS(EFLOPS是指每秒百亿亿次浮点运算次数),人工智能核心产业规模超过3000亿元。到2027年,全省人工智能产业底座进一步夯实,算力规模超过60EFLOPS,全国领先的算法体系和算力网络体系基本形成;智能终端产品供给丰富,在手机、计算机、家居、机器人等8大门类,打造100款以上大规模使用的智能终端产品,人工智能核心产业规模超过4400亿元;聚焦制造、教育、养老等领域,打造500个以上应用场景,各行各业劳动生产率显著提升。
随着AI技术的广泛应用,如何保障AI健康、可持续、负责任地发展,成为当今社会面临的重大挑战。AI的运作方式必须极度透明和公平,以确保其决策过程的公正性。各国政府和企业都在努力制定相关法规和标准,以规范AI的发展和应用。
人工智能领域在未来将继续保持强劲的发展势头,技术创新与融合加速、应用场景不断拓展、市场规模持续增长、伦理与合规问题受到关注以及技术与社会深度融合等趋势将共同推动人工智能技术的健康发展,为人类社会的进步和发展贡献更多力量。
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