人工智能

随着人工智能工程化应用的全面爆发，智能化转型企业的关注从完备易用的工具和平台体系，逐渐转化为数据、算法和模型等AI资产的研发运营和管理。MLOps和ModelOps技术被誉为实现人工智能规模化应用的最佳路径，受到了产业界和人工智能技术应用方的广泛关注。

随着谷歌的开源TensorFlow Lite嵌入式机器学习架构和类似产品的推出，以及诸如Imagination公司的PowerVR神经网络加速器（NNA）等硬件加速器在移动设备或嵌入式设备上商用，各种功耗和成本更低的，以及更加小巧的嵌入式AI/ML功能解决方案不断涌现。

了解2022年可以采用的人工智能的一些突出的用途。

今年的主要数据和分析趋势主要关注以下三大主题：激活多样性和活力；增强人员能力和决策；将信任制度化。

如今，处于人工智能成熟曲线前沿的公司正在大规模使用人工智能。

近日，中国信息通信研究院正式发布《人工智能白皮书（2022年）》，全面回顾了2021年以来全球人工智能在政策、技术、应用和治理等方面的最新动向。

该报告不仅详解了未来18到24个月或将深远影响企业的重要技术趋势，还展示了全球诸多领先企业的数字化创新实践与心得。

2022年3月16日，美国国家标准与技术研究院（NIST）发布了《迈向识别和管理人工智能偏见的标准》，为NIST正在开发的AI风险管理框架（AI RMF）提供了相关的指导。

本文以人工智能创新链竞争为研究主题，在构建人工智能创新链理论模型基础上，研判全球人工智能创新链竞争态势，分析我国人工智能创新链存在的问题与挑战，最后提出了相应的对策建议。

当前，人工智能技术已经应用在我们日常生活中的方方面面，比如人脸识别、语音识别、虚拟数字人等。