[VIP第1年] 指数:3
在产业应用方面，将进一步提升企业、产业中新技术、新产品和新模式的影响力。例如，依图将利用人工智能提升产业深度社会关系，为人工智能引入情感智能，云南人工智能医学成像。2019年以来，我国人工智能产业持续保持较快增长势头，全国人工智能产业企业超过500家，企业平均利润率超过50%。其中，软件、芯片等中心业务领域获得快速发展，推动新兴应用场景形成大规模落地；智能医疗、智能金融、智能制造、智能教育等应用场景加速布局。不断完善产业发展所必备的新技术、新产品，依图具备丰富的创新经验，在人工智能研发与产业化、新模式、新产品开发等方面已取得积累，具备了较强的人工智能技术和产品研发能力。汤道生说，在人工智能产业高速发展阶段，人工智能技术仍面临较大难度。但汤道生认为，云南人工智能医学成像，产业发展较大的挑战之一在于投入产出比不高。人工智能带来的改变终将是人与人的互动方式，云南人工智能医学成像、企业与人之间的互动方式、企业与企业之间的互动方式。云南人工智能医学成像
80年代符号人工智能停滞不前，许多人认为符号系统永远不可能模仿人类所有的认知过程，特别是感知，机器人，机器学习和模式识别。许多研究者开始关注子符号方法解决特定的人工智能问题。自下而上，接口AGENT，嵌入环境（机器人），行为主义，新式AI机器人领域相关的研究者，如RODNEYBROOKS，否定符号人工智能而专注于机器人移动和求生等基本的工程问题。他们的工作再次关注早期控制论研究者的观点，同时提出了在人工智能中使用控制理论。这与认知科学领域中的表征感知论点是一致的：更高的智能需要个体的表征(如移动，感知和形象)。计算智能80年代中DAVIDRUMELHART等再次提出神经网络和联结主义.这和其他的子符号方法，如模糊控制和进化计算，都属于计算智能学科研究范畴。云南人工智能医学成像创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。
对于科技创新与产业变革而言，重视创新并落地应用，缺一不可。当前人工智能的落地应用，体现在物联网技术、云计算与大数据、人工智能在安防、健康医疗和老龄化社会等诸多领域的应用等方面。近年来，人工智能落地应用有望进一步提速。德勤数据显示，今年至2021年，中国人工智能产业规模将突破1000亿元。这在一定程度上反映出，在全球科技创新与产业变革潮流的率领下，中国人工智能产业在全球的高速增长期已经到来。以创新驱动力进行产业发展，推动科技创新和产业变革，是当前人工智能落地应用必备的条件之一。德勤认为，人工智能作为信息基础设施，为产业创新与应用提供必要的科技支撑。通过发展人工智能，可以改变传统产业结构，助力产业升级与消费升级，为实现小康社会做出有力支撑。
人工智能产业将蓬勃发展。随着人工智能技术的进一步成熟以及机构和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。例如，2016年9月，咨询公司埃森哲发布报告指出，人工智能技术的应用将为经济发展注入新动力，可在现有基础上将劳动生产率提高40%;到2035年，美、日、英、德、法等12个发达国家的年均经济增长率可以翻一番。2018年麦肯锡公司的研究报告预测，到2030年，约70%的公司将采用至少一种形式的人工智能，人工智能新增经济规模将达到13万亿美元。由于AI在科技和工程中的应用，能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，会造成社会结构的剧烈变化。
企业在实施人工智能策略之前，需要考虑采用一些新技术以帮助保护隐私，并确保符合安全标准。如果企业参与了下一代数字产品工程，那么尝试采用人工智能将帮助企业构建新的业务模型、收入流和体验。但是企业应该了解有关人工智能技术创新的头条新闻。例如AlphaFold解决了具有50年历史的蛋白质折叠问题，还有也许更具影响力的一些人工智能技术，这些进步使人工智能变得更加负责任和更加注重隐私。随着算法在训练和部署中吸收和采用了越来越庞大的数据集，特别是随着GDPR、CCPA、HIPAA等新隐私法规的发布，与人工智能机器学习机器学习相关的数据隐私只会变得越来越重要。事实上，美国食品药品监督管理局（FDA）较近发布了一项新的行动计划来规范医疗设备中采用的人工智能。不断扩大的监管框架部分地解释了数据隐私是这十年较重要问题之一的原因。人工智能的研究往往涉及对人的智能本身的研究。云南人工智能医学成像
逻辑推理是人工智能研究中较持久的领域之一。云南人工智能医学成像
可解释的人工智能（XAI）许多人工智能/机器学习模型（特别是/神经网络/'神经网络）都是黑盒模型。在经过大量数据的训练之后，由于难以确定如何以及为何做出某些决定，这些模型通常是不负责任的。为了使它们更具责任感和透明度，需要使它们更具解释性。一个新兴的研究领域称为“可解释性”，它使用复杂的技术来帮助为诸如决策树之类的简单系统以及诸如神经网络之类的复杂系统带来透明度。解释有助于建立对系统的信任，也可以帮助研究人员了解为什么会犯错误以及如何快速纠正错误。在医疗、银行、金融服务和保险等敏感领域，不能盲目相信人工智能决策。例如，在批准银行借款时，需要理解为什么有人被拒绝，特别是当考虑到种族偏见潜入其他人工智能系统的例子时。随着人工智能变得越来越复杂，将这些黑盒模型变得更加清晰将变得越来越重要，可解释的人工智能（XAI）应该成为未来开发人工智能系统的组织关注的主要领域。云南人工智能医学成像
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