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新冠疫情、经济增长放缓、竞争加剧等多重挑战下，企业加速应用人工智能进行智能化建设，但仍面临诸多挑战。2020年，人工智能被列入新基建的范畴，新基建为人工智能发展提供数据、算力和算法三个层面的基础设施支撑；同时，新基建将拓展人工智能的应用场景。
2021-07-01阅读(579)
然而正如所有新技术一样，人脸识别也开始呈现出“双刃剑”效应，在提高社会效率、增加便利性的同时，在隐私、安全、公平等方面亦引发了诸多争议。一些企业因安全措施不到位导致用户的人脸、行踪轨迹等个人敏感信息泄露，更是有媒体曝出人脸信息买卖黑色产业链，5000多张人脸照片仅标价10元。
2021-03-19阅读(734)
自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。采用路测来优化自动驾驶算法耗费的时间和成本太高，且开放道路测试仍受到法规限制，极端交通条件和场景复现困难，测试安全存在隐患。世界各国交通环境也大相径庭，形成全球通用的产业链体系比较困难。以上种种问题使得自动驾驶产业链的全球化发展和技术交流面临众多实际问题。因此，基于场景库的仿真测试是解决自动驾驶研发测试挑战的主要路线。自动驾驶仿真测试已经被行业广泛接受。
2021-03-08阅读(935)
在经历了一段时期的野蛮生长之后，人工智能基础数据服务行业进入成长期，行业格局逐渐清晰。人工智能基础数据服务方的上游是数据生产和外包提供者，下游是AI算法研发单位，人工智能基础数据服务方通过数据处理能力和项目管理能力为其提供整体的数据资源服务，不过AI算法研发单位和AI中台也可提供一些数据处理工具，产业上下游普遍存在交叉。
2020-03-29阅读(763)
在人工智能技术的基础层和技术层， 深度学习算法和大数据本身具有的间题， 提高了人工智能技术应用的风险系数。 大 数据在采集、 处理、 存储和交易四个阶段均面临不同的问题。 其中大数据存储风险将严重威胁个人隐私和财产安全。
2019-10-08阅读(832)
人工智能自诞生以来， 经历了从早期的专家系统、 机器学习， 到当前持续火热的深度学习等多次技术变革与规模化应用的浪潮 。 随着硬件计算能力、 软件算法、 解决方案的快速进步与不断成熟， 工业生产逐渐成为了人工智能的重点探索方向，工业智能应运而生。
2019-10-10阅读(869)
广义人工智能指通过计算机实现人的头脑思维所产生的效果，是对能够从环境中获取感知并执行行动的智能体的描述和构建；相对狭义的人工智能包括人工智能产业（包含技术、算法、应用等多方面的价值体系）、人工智能技术（包括凡是使用机器帮助、代替甚至部分超越人类实现认知、识别、分析、决策等功能）。
2019-09-29阅读(846)
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