受监管合规与商业内驱的合力推进,可信AI已然成为人工智能产业

时间：2022-06-24 10:13:00

同时在AI服务上，客户可以通过该产品自主开发AI类虚拟人常规的内容需求，例如新闻播报类视频及AI交互问答程序内容的自动化生成，八点八数字集各家算法之长，充分保证客户体验，AI类虚拟人支持本地化私有部署和公有云端部署，下面是AI编辑时界面运行图：

受监管合规与商业内驱的合力推进，可信AI已然成为人工智能产业的发展趋势与研究重点。此外，尽管大模型的研发取得了较大进展，各家厂商纷纷入局加码，但大模型实际落地应用面临诸多卡点，未来或呈现大小模型云-边-端协同发展模式。同时，继AI民主化之后，AI工程化走入大众视野，旨在提升从算力、数据、模型到上层应用的普惠性、兼容性、敏捷性、经济性和高效性，打通AI全链路管理能力，助力AI企业实现落地赋能与商业变现的双赢。艾瑞认为，未来AI技术的多项突破与基础层建设的进步可进一步促使人工智能产业的规模化落地与健康发展。

目前人工智能之所以处于"弱人工智能"至"强人工智能"阶段的过渡期，是因为AI更多的是针对特定环境及特定场景。而真正的产业化,则需要AI模型"铺天盖地"的能力。任何一个行业在全面数字化升级的过程中，都存在大量碎片化的需求和碎片化的场景，长尾的场景数量大量，而这些场景的AI模型开发成本高，耗费大量的数据、算力及人力。

说到大芯片，首先必提的是AI芯片。自从2017年在政府工作报告里首次提到了人工智能的重要性后，AI也逐渐成为我国的发展重心。AI的方兴未艾不仅带动了对算力更大的需求，也驱使芯片行业再度涌动起创新的热潮。从广义上说，一般只要能够运行人工智能算法的芯片都叫作AI芯片。

趋势展望：受监管合规与商业内驱的合力推进，可信AI已然成为人工智能产业的发展趋势与研究重点。此外，尽管大模型的研发取得了较大进展，各家厂商纷纷入局加码，但大模型实际落地应用面临诸多卡点，未来或呈现大小模型云-边-端协同发展模式。同时，继AI民主化之后，AI工程化走入大众视野，旨在提升从算力、数据、模型到上层应用的普惠性、兼容性、敏捷性、经济性和高效性，打通AI全链路管理能力，助力AI企业实现落地赋能与商业变现的双赢。艾瑞认为，未来AI技术的多项突破与基础层建设的进步可进一步促使人工智能产业的规模化落地与健康发展。

因此，曾经的热潮到现在，剩下的玩家已经不多，并且都是已经在领域内有所成就的公司。比如商汤科技自研设计AI专用算力芯片STPU已经量产，边缘端AI芯片、用于服务器的AI推理芯片和传感器ISP芯片都在研究中，而其上市前招股书就透露，募资的10%将用于加强AI芯片的设计能力及开发自有的AI芯片解决方案。

目前百度已经形成了全方位的人工智能生态体系，以百度大脑为底层技术核心引擎，在飞桨深度学习平台、百度昆仑芯片、DuerOS平台与智能硬件的加持下，不断深化AI技术在B端客户侧的商业化，并通过AI赋能云服务，以百度智能云为载体，加速AI在各行业的商业化。具体来看如下：

标签：ai 合规 智能 监管