據IDC估算，2022年Al市場規模達到4328億美元，按同比增長近20%推算，2030年人工智能市場規模將超過1.8萬億美元。
一 G增長
•未來五年人工智能市場規模平均增速將超過20%；
•算力基礎設施、個人終端、物聯網芯片均是增長的重點;
•亞太市場為近幾年增長快的市場。
二 G集中
•市場份額分布來看，被幾大科技巨頭企業（Big Tech）瓜分；
•從區域分布來看，AI市場的分布J不均衡，北美市場占比接近一半，其次為歐洲 市場（占比接近25%）和亞太市場（占比接近20%）；
•從產品所屬L域來看，軟件占比G，接近40%,其次為硬件產品，占比接近35%,其 他服務占比約25%。
三 G壁壘
•AI企業創業成功概率不足10%；
•目前AI在全行業的滲透率還不到4%,只有互聯網、金融、政府等少數行業在真正在使用人工智能；
AI企業的成長以G研發投入、G人才密度作為支撐。
我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架
多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差
谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數）在廣泛視覺問題上的有效性
OpenAI提出DALLE模型,可以根據用戶輸入的文本生成對應的圖像,Imagen模型,CogView,VQ-Diffusion 模型以及 NUWA-infinity 等效果同樣出色
告立足于算法的技術趨勢和行業應用現狀,從法律監管,倫理治理,技術治理三個層面梳理總結國內外在算法治理方面的實踐做法,保障算法技術創新與應用健康
受基層影像醫師學歷偏低和經驗不足等因素影響,基層影像設備診療能力并未被完全釋放,為人工智能醫學影像產品在基層落地提供巨大市場機遇
D一級銀行業金融機構未在任何業務建立模型分級方法/流程;D二級銀行業金融機構從業務和技術層面;第三級銀行業金融機構明確模型分級原則方法和操作要求
在規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;在研發部署階段模型運行之后的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰
構建面向可持續發展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信，其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作
企業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品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續發展的人工智能治理基本框架
數據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;企業人工智能管理體系不完善
調度決策外賣調度系統困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環境;人工智能可以放心使用嗎
人工智能市場收支規模達850廳美元,預測,2022年該市場規模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%
頭部科技企業先后發布了AI治理戰略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業層面的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展
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業智能應用不斷發展，多面賦能企業辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環節
AI軟件設施在近兩年成為產業焦點,AI開源框架生態,預訓練大模型體系,AI軟件平臺生態等內容都得到了長足的發展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
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
規模化是指整合了豐富的人工智能開發,部署,測試,運維等能力,標準化是指將異構的軟硬件環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
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,銜接起了企業級各類復雜業務場景,其綜合應用,互使能是超級自動化發揮效能的重要手段
