人工智能

算法、算力与场景，是AI研究的关键要素。AI 对数据要求量极大，否则无法达到人类正确识别的程度。自 AlphaGo 一鸣惊人后,越来越多AI 研究团队意识到，游戏是 AI 的绝佳训练场之一。

机器学习 (ML) 方法已证明能够以传统理论化学方法的计算成本的一小部分来预测分子光谱，同时保持高精度。图神经网络（GNN）在这方面特别有前景，但尚未对不同类型的 GNN 进行系统比较。

未来RPA将成为跨行业人工智能自动化的重要趋势

人工智能偏见是一个严重的问题，可能对个人产生各种后果。

2021年全年中国人工智能软件及应用市场规模达52.8亿美元（约330.3亿元人民币），相比2020年涨幅为43.1%。

人工智能帮助学生简化教育过程，提供合适的课程，改善与导师的沟通，并让他们有更多的时间关注生活的其他方面。

机器人技术是一个多元化的行业，有很多变数。它的未来充满了不确定性：没有人能预测它未来几年的发展方向。

人工智能算力中心主要包括人工智能计算中心和人工智能超算中心。

边缘计算可以为物联网网络增加大量的灵活性、速度和智能，但重要的是要了解边缘人工智能设备并不能解决智能网络应用面临的所有挑战。

在我国“十四五”规划中，多次提到要推动人工智能产业发展。当前产业现状如何？正在走向何方？哪些领域最有可能取得突破？