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在新冠肺炎疫情期间，人工智能的采用率飙升。某间全球决策情报公司在2021年对5,000多家企业进行的一项全球调查结果显示，43%的企业报告称，由于新冠疫情，他们的公司加速了人工智能的推出。

其次，云服务加速了人工智能的采用。Tractica预测，到2025年，人工智能在公共云服务总收入中的占比将高达50%。该研究公司还预计，全球人工智能市场收入将以每年57%的速度增长。

另外，O"Reilly出版的一项于2021年对3,000多名参与者进行全球调查显示，人工智能应用第二重要的行业是技术、金融和医疗保健行业。

企业在大规模应用人工智能的同时，仍普遍存在若干忧虑，其中包括人工智能的安全性和合规性。

Gartner预计，到2026年，实施人工智能透明度、信任和安全性的组织将看到他们的人工智能模型在采用、业务目标和用户接受度方面实现50%的成果改进。Gartner调查结果表明，组织已经部署了成百上千个IT 领导者无法解释的人工智能模型。缺乏知识和理解可能会产生严重的后果。当依赖增加时，人工智能模型表现不佳的影响会被放大。不管理人工智能风险的组织更有可能遇到负面的人工智能结果和违规行为。模型不会按预期运行，并且会出现安全和隐私问题、财务和声誉损失以及对个人的伤害。错误执行的人工智能也可能导致组织做出糟糕的业务决策。

积极“拥抱”人工智能，已成为很多企业转型升级的共识。IBM大中华区客户成功事业部总经理朱辉表示，IBM今年进行了全球AI采用指数的调研，结果显示，全球企业对AI的采用稳步增长，而且呈现出更加成熟的、渐进式的趋势。朱辉透露，中国大约有60%的企业已经在业务中开始积极部署人工智能的解决方案;99%的企业认为人工智能的解决方案可随处构建、随处部署及运行，这对于企业至关重要;大概三分之二的企业正在使用或者考虑通过自动化软件和工具，提高IT运营和业务流程效率。朱辉表示，AI的落地为企业的创新提供了有效的支撑，将成为大势所趋。

深圳市人工智能行业协会发布的《2022年人工智能发展白皮书》显示，截至2021年底，深圳市人工智能核心产业规模达到312 亿元，人工智能相关企业数量已达到1432家，位居全国第三。深圳市人工智能领域发明专利总授权量达到 4.1 万件。已授权人工智能发明专利申请量为 6586 件，位居全国第二。《深圳经济特区人工智能产业促进条例》已从11月1日起开始实施。随着有利于产业发展的政策法规接连出台，AI相关科技成果将不断落地并与实体经济加速融合，助推传统产业转型升级。

机器学习的方法解决人工智能面对的问题。机器学习是通过一些让计算机可以自动“学习”的算法，从数据中分析获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。

机器学习的方法解决人工智能面对的一系列问题。机器学习通过计算机算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。机器学习应用实战经验来改善自身的能力，获得的数据越多，准确性会越高。

在工业领域机器学习是人工智能支撑下的分支深度学习和神经网络都属于人工智能的子类目，其中通过采用深度学习的算法计算数据训练模型，做出预测的准确率和人工判断相差无几。将深度学习算法应用在工业视觉检测机器人上，可大幅提升作业性能，并实现制造流程的自动化利无人化。

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