人工智能中台重塑企業智能化轉型的能力底座。隨著企業從重視人工智能的“研發”，到“研發-運營”並重，AI開發平台也逐漸向AI中台演進。
理念層麵，AI中台更加重視管理和運營，技術層麵，AI中台高度集約了AI能力，具有規模化、標準化、可擴展等特點。其中，規模化是指整合了豐富的人工智能開發、部署、測試、運維等能力，標準化是指將異構的軟硬件環境封裝為標準化的界麵，可擴展是指可以不斷適配新的技術和工具，保證AI技術的動態演進。
通過與數據中台、雲平台、業務中台、運營平台的打通，AI中台正在加速融入企業的技術平台體係中。當前階段，大型的行業企業正在積極構建AI中台體係，通過高效的組織管理實踐，推動全場景全領域的AI賦能。
到端的MLOps一體化工具和細分場景的專項工具都非常火熱,端到端工具追求大而全的功能集,專項工具在局部或某些場景下功能和性能較好
AI軟件設施在近兩年成為產業焦點,AI開源框架生態,預訓練大模型體係,AI軟件平台生態等內容都得到了長足的發展,像水電一樣成為觸手可得的普惠資源
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業智能應用不斷發展，全麵賦能企業辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環節
頭部科技企業先後發布了AI治理戰略和治理體係,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業層麵的AI治理和風險管理體係,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發展
全球人工智能市場收支規模達850廳美元,預測,2022年該市場規模將同比增長約20%至 1017廳美元,並將於2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%
調度決策外賣調度係統困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環境;人工智能可以放心使用嗎
數據不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方麵尚存在局限;企業人工智能管理體係不完善
企業作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產品全生命周期的風險管理機製,提出了麵向可持續發展的人工智能治理基本框架
構建麵向可持續發展的人工智能技術體係,推動人工智能技術可用、可靠、可信，其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機製兩個層麵工作
在規劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發部署階段模型運行之後的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰
高增長:未來五年全球人工智能市場規模平均增速將超過20%;高集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;高壁壘:滲透率還不到4%
我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術複合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基於“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架
