在企業(yè)落地AI應(yīng)用的過程中，愛分析提出以下建議：
· 從D層規(guī)劃開始，自上而下推動。管理層盡早規(guī)劃AI應(yīng)用場景的優(yōu)先順序，從潛在價值大小、可行性兩個維度對AI用例進(jìn)行篩選和優(yōu)先J排序，可著眼于核心場景率先收獲成效。
· 在大規(guī)模部署AI應(yīng)用之前，企業(yè)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點和數(shù)據(jù)治理工作，完善數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺等IT基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。
· 構(gòu)建AI中臺，提升人工智能工程化能力。完善的基礎(chǔ)設(shè)施（包括G性能計算資源、運行環(huán)境資源等）是構(gòu)建AI中臺的步，在此基礎(chǔ)之上，企業(yè)應(yīng)部署相應(yīng)的算法能力。
附件：愛分析·2020人工智能廠商全景報告
在不同的生物特征識別方法中，人臉識別技術(shù)有其自身特殊的優(yōu)勢，因而在生物識別中有著重要的地位，(1)非侵?jǐn)_性，(2）便捷性，(3)友好性
中國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場規(guī)模在2020年達(dá)到39.3億美元，IDC預(yù)計，中國人工智能基礎(chǔ)設(shè)施市場將保持高速增長，并將在2024年達(dá)到78.0億美元
梳理了全球主要國家和地區(qū)人工智能最新戰(zhàn)略布局以及合作交流進(jìn)展，分析了當(dāng)前人工智能全球合作所面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，從技術(shù)、人才、基礎(chǔ)設(shè)施以及治理等四個方面倡議加強(qiáng)人工智能全球合作
清華大學(xué)唐杰教授，認(rèn)知圖譜是面向認(rèn)知的AI架構(gòu)，認(rèn)知圖譜智能服務(wù)平臺，認(rèn)知AI不僅會使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來建構(gòu)更好的AI系統(tǒng)
2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告對中國人工智能行業(yè)整體市場和細(xì)分賽道進(jìn)行分析，為AI公司和巨頭企業(yè)進(jìn)行了業(yè)務(wù)發(fā)展分析，旨在將向市場提供更多的參考依據(jù)
聲紋識別，最初大家的關(guān)注點更多是從學(xué)術(shù)端來考慮，較少有人從應(yīng)用端考慮。 從2019年發(fā)布1.0版白皮書至今一年半的時間，人們的關(guān)注點開始向場景側(cè)下沉，更加聚焦，更加落地。
1.1 人機(jī)交互的概念 1.2 人機(jī)交互的發(fā)展歷程 1.3 專家 AI TIME《論道人機(jī)交互 VS 智能》 2 技術(shù)篇 2.1 觸控交互 2.2 聲控交互 2.3 動作交互 2.4 眼動交互
人工智能之認(rèn)知圖譜》以知識圖譜、認(rèn)知推理、邏輯表達(dá)等技術(shù)為支撐的認(rèn)知圖譜是實現(xiàn)機(jī)器認(rèn)知智能的使能器，不僅讓機(jī)器理解數(shù)據(jù)的本質(zhì)，還可以讓機(jī)器解釋現(xiàn)象的本質(zhì)
人工智能是一個很交叉的學(xué)科，戴瓊海院士聚焦算法、算力和交互這三個方面和大家討論
分析了 AI 技術(shù)在學(xué)術(shù)搜索領(lǐng)域的具 體應(yīng)用情況、領(lǐng)域?qū)＜胰瞬努F(xiàn)狀、典型產(chǎn)品的資源覆蓋和功能特色，以及 AI 學(xué)術(shù)搜索領(lǐng)域的未來發(fā)展趨勢
中國對技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)的總支出會超過3.2萬億人民幣，除去通信服務(wù)1.5萬億，IT 硬件、軟件、數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)以及IT服務(wù)相關(guān)的總支出為1.7萬億
人工智能全球最具影響力女性學(xué)者報告對人工智能領(lǐng)域最具影響力的女性學(xué)者（詳見附錄）從國家、性別、年齡、科技成果等多種維度進(jìn)行分析
