工业场景ai怎么落地

㈠ 乱花渐欲迷人眼,AI如何才能真正落地

人工智能历史上经历过数次沉浮，如今再次被引爆。

从政府、学术界、企业界、投资界到创业者们，无一不将人工智能视为未来方向;而分析师和媒体从业者们的海量分析报道，更是让人工智能快速占领了每一个普通人的视听。

于是，正如历史上每一个产业的兴起，人工智能在歌舞升平的同时，也逐渐变得有些“乱花渐欲迷人眼”。

从积极的一面来看，人工智能催生了大量新技术、新企业和新业态，为个人、企业、国家乃至全球提供了新的经济增长点，甚至将驱动第四次技术革命，创造巨大的价值。

IDC预计，全球人工智能支出到2020年将达到2758亿人民币，未来五年复合年增长率将超过50%。中国人工智能技术支出将达到325亿元，占全球整体支出的12%。

从消极的一面来看，尽管人工智能揭开了一个全新的时代，但也在不断滋生着“泡沫”，吹捧有之，跟风有之，噱头有之，近两年，数十家中美AI创业企业密集倒闭，大量AI创业项目中途夭折，不免让人感慨，人工智能是否只是“看上去很美”？

那么，人工智能的未来到底会发展成怎样？如何才能真正落地？如何才能实现规模商业化？尽管人工智能的概念的提出已经有六十余年，但理论、技术和应用、商业的结合并没有太多前人的足迹。

故而，在人工智能产业的发展中，“拓荒者”和“领头羊”的角色就显得尤为重要。

“场景驱动”是AI落地关键

在人工智能的诸多玩家中，阿里巴巴已经正在努力成为这一角色。对于AI的未来，阿里已经有了清晰的认知，以及与众不同的AI发展路径。

12月20日，在云栖大会·北京峰会上，阿里云总裁胡晓明提出了“AI for Instries”(产业AI)的理念：人工智能不应仅仅是实验室里的、PPT里的“概念上的AI”，更应是“产业AI”。

胡晓明表示，“产业AI”的提出，是基于阿里巴巴对人工智能的三个判断：

“第一，必须要有场景驱动，我们在解决什么问题，为这个社会的成本降低了多少，效率提高了多少;第二，在人工智能背后是否是有足够的数据来驱动AI能力的提升;第三，是否有足够的计算能力支撑我们的算法、深度学习;只有三个场景同时具备的前提下，人工智能才会有价值”。

阿里将“场景驱动”放在了首位，这正是阿里“产业AI”战略的核心，也是阿里独特的AI发展路径，更是阿里能够将AI实现落地的独家秘笈。

和很多企业和机构的做法不同，阿里的AI旅程并不是从实验室中的研究和讨论开始，而是反其道行之，从基础业务部门开始推动，让AI从日常场景中“长出来”。

例如，手机淘宝中能够让用户通过拍照的方式实现“以图搜图”的“拍立淘”功能，就是源于电商场景，之后通过解决一个个的技术问题，最终形成成熟的AI解决方案。

电商平台为阿里提供了AI生长的优良土壤。大量消费者普遍的、或者个性化的需求造就了不同的应用场景;海量数据为AI提供了充足的“原料”;而阿里云强大的计算能力则成为了AI实现的加速器。三要素齐备，阿里得以让人工智能快速发挥出价值。

事实证明，阿里选择的这条“自下而上”、“从场景中来”、“再到场景中去”的产业AI路径方向正确，并行之有效，推动了AI技术在行业应用场景中的真正落地。

“双11”当天，机器人客服“阿里小蜜”承担了95%的客服咨询;机器智能推荐系统生成了超过567亿个专属货架;AI设计师“鲁班”在双11期间设计了4.1亿张商品海报;而阿里华北数据中心运维机器人接替了运维人员30%的重复性工作。

不仅在零售领域，阿里“产业AI”布局已经覆盖城市、金融、司法、农业、教育、航空、工业、安全、环境、医疗十大垂直领域，并已相继开花结果，目标以AI技术对垂直产业进行全局重塑。

例如，在金融领域，阿里通过云计算和智能算法，将南京银行申请贷款过程中的人工视频验证减少54%;在工业领域，阿里云ET工业大脑帮助天合光能将电池A品率提升7%;在智慧城市领域，阿里云ET城市大脑在杭州接管了128个路口的红绿灯，通过对视频等数据的全量分析来优化道路运营速度和效率，在试点区域的道路上通行时间减少了15.3%。

在胡晓明看来，过去每一次产业革命都是技术与产业的深度融合，从而引发经济和社会变革，AI也不例外。未来AI要深入各行各业，去解决生活、生产和社会环境中遇到的棘手问题，这样才能引领真正的产业革命。

通过“产业AI”布局，阿里正在这条“产业与AI深度结合”的路上渐行渐远。

“ET大脑”让行业共享AI红利

一年前，阿里云发布了人工智能ET，全面整合了阿里巴巴的语音、图像、人脸、自然语言理解等能力。在12月20日的云栖大会·北京峰会上，阿里云正式推出整合城市管理、工业优化、辅助医疗、环境治理、航空调度等全局能力为一体的ET大脑，将ET从单点的技能升级为具备全局智能的ET大脑，全面布局产业AI。

ET大脑LOGO

据阿里云机器智能首席科学家闵万里介绍，ET大脑的核心能力是“量子拓扑”，其诞生主线要追溯到1905年爱因斯坦发布的关于布朗运动的论文：“从一个巨大的网络上，怎么样从这些传播的表象上找到它最核心的路径？而这一点恰恰是ET大脑最核心的一个能力，也是与众不同的能力。”

闵万里表示，相较于其他AI产品，阿里云ET大脑将AI技术、云计算大数据能力与垂直领域行业知识相结合，基于类脑神经元网络物理架构及模糊认知反演理论，实现从单点智能到多体智能的技术跨越，打造出具备多维感知、全局洞察、实时决策、持续进化等类脑认知能力的超级智能体。

ET大脑的发布，意味着阿里云的AI能力已经从单点技术进化到面向垂直行业的全局能力，在过去的一年中，ET大脑在城市、工业、医疗等领域获得大量实践，量变引发质变，进而能够升级为各行业的“大脑”。闵万里表示，ET大脑将被设定为一个开放的生态，让创业公司、开发者和行业公司一起来分享技术的红利。

除了ET大脑，阿里云在云栖大会·北京峰会上还发布了ET航空大脑，用运筹优化、机器学习等人工智能方法分配停机位，预计每天调度1700架次航班，帮助乘客节省5000个小时，大大提高航班中转效率，从而降低延误率。

据闵万里介绍，为机场提供停机位的智能调度只是ET航空大脑的功能之一，航空大脑还希望深入航空的其他场景。此前，阿里云天池平台曾联合厦门航空、白云机场启动智慧航空AI大赛，向全球工程师发出邀请，用智能算法解决航空场景下的问题。未来，ET航空大脑将继续为航班智能恢复、机场地勤人员调度、航空公司航线规划等提供人工智能解决方案，打造智慧航空。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云还宣布推出具备智能风控、千人千面、关系网络、智能客服等能力的智能决策金融方案——ET金融大脑。

据阿里云金融事业部总经理徐敏介绍，ET金融大脑可辅助银行、证券、保险等金融机构实现对贷款、征信、保险等业务的智能决策及风控监管，可大幅降低资损率，提高信用卡等预测准确率，促进金融机构在互联网消费金融、中小微企业金融服务等普惠金融方面的探索。

如今，ET金融大脑已经在南京银行、浙商银行、广发银行等金融机构得到应用，在智能风控、“千人千面”的金融服务、开拓“新金融”商业模式中大显身手。

推落地促生态，让AI“普惠”大众

从《终结者》、《黑客帝国》到《西部世界》，人类表达了对于人工智能的隐忧，未来，人工智能是否将代替人类？MIT人类动力学实验室主任、《智慧社会》的作者Alex Pentland曾经指出，其实我们要忧虑的并非是全球化人工智能本身，而是它的幕后操纵者。

人工智能是人类创造的工具。如今，业界更乐于将人工智能定位于“增强智能”，其目标不是为了代替人类，而是增强人类的能力，为人类生产生活服务。故而，人工智能不应被封闭在实验室之中，而是要与人类生产生活紧密结合，普惠大众。

阿里所提倡的“产业AI”，正是一种将其AI能力开放，普惠大众的做法。阿里AI能力相继在城市、工业、汽车、零售、金融、家居、航空等领域落地，在破解行业难题的同时，也切实为普通消费者的生活带来了改变，让消费者切实能够从AI中获益。

阿里也正在通过开放合作，让AI能力惠及更多的行业和消费者。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云和中国电信在安全领域展开合作，双方将于明年共同推出定制化DDoS防护服务，为中小企业提供普惠安全;新华书店携手阿里云，布局智慧书店，在消费侧与顾客建立紧密连接，打造全新的“悦读生活”理念，满足消费者多元化、个性化的需求。

同时，阿里云同隆平高科、中信云宣布达成战略合作，计划将ET大脑推进到农业领域，主要用于筛选育种、基建数据化、农事管理、基地选址及农作物生产预测。阿里云与宝马中国正式对外宣布，双方将基于物联网，为宝马车主提供从家到车的一站式无缝连接的远程服务，实现查询汽车实时状态以及远程控制车辆的智能生活。

除了将AI技术和行业深入结合，普惠大众，阿里还在积极参与人工智能生态的建设和人才的培养，推动人工智能在中国的加速落地。

在云栖大会·北京峰会上，阿里云联合掌通家园、贝聊、智慧树、小蚁科技、得图等厂商发布了“AI视觉守护联盟”，希望将人工智能、视频技术和工业、农业、教育等行业深度结合。

阿里云深度融入了国家大数据战略，包括深度参与两个由政府发起的大数据国家工程实验室;阿里云“天池”大数据平台已经聚集了超过11万名开发者;阿里亦已和307所中国大学开启了普惠计划，将云计算、大数据、人工智能等新技术带进高校，培养人才。

综上，中国人工智能的发展和落地，既需要“拓荒者”和“领头羊”，也需要整个生态的繁荣和健康发展。在这个过程中，阿里及其所布局的“产业AI”，都扮演了关键的角色。

㈡ 人工智能进入工业化大声产，为什么我们还没有见到

这个主要就是因为它的发展还是要一些时间的呀。人工智能正在推动新一轮科技革命和产业变革，与5G等新兴技术结合，必将促进更广泛更深入的技术创新和产业应用，从而改变人类的生产生活、甚至思维方式。10月21日，第六届世界互联网大会进入第二天，网络首席技术官王海峰出席AI论坛及5G论坛。

王海峰表示，驱动历次工业革命的核心技术都表现出很强的通用性。如今，第四次工业革命正在发生，人工智能技术趋向标准化、自动化和模块化，进入工业大生产的阶段。

以网络大脑为核心，以飞桨为基础，以网络智能云为载体，网络AI技术已经在各行各业广泛应用。

在当天举办的5G论坛中，王海峰谈到5G为AI带来的新机遇：“AI和5G是相互赋能的关系，AI会让5G变得更加智能，更有用武之地，而5G更快速度、更大带宽的特点，也将让人工智能无处不在。”他认为，当前的人工智能技术不是孤立的，需要基于大数据，需要庞大的模型和很大的计算量，5G可以使云到边缘、到端的连接更近、更紧密，AI将更顺畅、更广泛的落地，AI与5G“双剑合璧”可以优化现有应用、催生更多可能性，推进智能化进程，服务于我们的生活。

㈢ 2020年人工智能落地发展趋势

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

转眼间，2019年只剩下不到两个月了。人工智能的热度依旧，只是在资本市场，看空的投资人也越来越多了。从当年大数据的发展趋势看，这种情况反而对产业发展是有利的。因为这意味着，进入赛道的野蛮竞争玩家会越来越少。

对于已经拿到赛道入场券的选手来说，如何合理配置手中的资源成为生死存亡的关键，同时细分市场上的领头羊可能在这样焦灼的市场竞争中成长为独角兽。

对于从事大数据与人工智能相关领域多年的人来说，其最终目标还是“从数据中挖掘价值”。在挖掘价值时，具体某类技术只是整个过程中某个阶段的辅助工具，单纯某类技术解决不了所有问题。因此，我们基于“最终目标”划分三大类场景去运用“大数据”和“人工智能”构建整体解决方案：

一、寻找业务增长点：数据建模能力成为核心，当前Fintech/Regtech领域需求广泛

核心要素：帮助企业解决经营决策中遇到的数据支撑问题。无论是营销还是风控，最终都是通过一些报表、模型去辅助业务人员做决策。 解决方案：机器学习类产品已经成为金融行业寻求业务增长点的标配工具，同时越来越多的传统行业也开始使用大数据、人工智能等技术做辅助决策。 解决方案难点：由于跟业务结合紧密，虽然已经在不同行业开始落地，但实际进展缓慢。由于业务的特殊性，往往不能够单单通过算法本身去解决所有业务问题。这同时也意味着，交付目标以及实施周期的不确定性。

二、加深业务壁垒：知识中枢成为重要工具，当前金融/安全等行业试点较多

核心要素：对现有业务实现优化。 解决方案：在这一场景中，知识中枢运用较多。我们将三大块技术：知识图谱、搜索引擎、深度图谱糅合进知识中枢的概念中。首先通过搜索引擎进行行业知识检索，再通过知识图谱进行概念串联，最后通过深度图谱进行行业知识推理。 解决方案难点：如何将行业知识抽象出来，形成公司内部的知识系统，从而有针对性地对现有业务流程、具体业务点进行整体优化。

三、降低业务成本：自动化成为基础要素，当前能源/交通等行业突破开始

核心要素：如何减少人工干预。 解决方案：现有的场景中，偏业务性质的自动化可以通过RPA等技术实现。RPA本身技术门槛不高，但在NLP、OCR、CV等AI技术带领下，已逐步被用在越来越多的场景中。另一方面，由于图像识别以及5G、边缘计算的推动，越来越多的安防监控、无人巡检等AIOT场景开始落地。相对于RPA，AIOT的场景给客户业务带来的颠覆跟价值更大。 解决方案难点：现实场景中的有效样本较少，影响模型的准确率和落地。

下面我们将结合三种不同的场景来阐述六大AI趋势。

趋势一：Fintech/Regtech AI落地过程中，AI平台逐步成为事实标准

AI平台，在很多地方又称为AI中台/数据科学平台/机器学习平台/人工智能平台，主要涵盖的功能除了传统统计分析软件包含的功能以外，还包括大数据、分布式计算平台、NLP、CV等能力。

行业先行者在探索AI落地过程中，逐步意识到AI平台的重要性。从一开始只针对几个小的业务线进行试点，到后续在更多的场景中推动落地，大家达成共识：与数据中台类似，烟囱式的各自为政只会使得后续AI的落地愈加艰难。

AI平台在Fintech市场的爆发，验证了一个基本事实：只要业务领域有足够通用的需求，就会出现足够通用的平台。数据库本身是上一个数据的事实标准，而AI平台则没有一个明确的定位。由于这个想象空间，AI平台便成了各大玩家的必争之地。

趋势二：数据建模开始在非金融行业的龙头企业流行，国产化趋势明显

AI平台在其他行业的试点也如同星星之火。虽然其他传统行业的信息化水平普遍比金融略低，但也在迎头赶上。往往这些行业取得的成果比金融要多，这是因为满地都是顺手可摘的果子，成果落地比金融行业相对容易。

这些企业原本可能使用的是SAS、SPSS或者Matlab等国外产品，现在可能在试用国产AI平台。一方面是因为SAS等产品不足以支撑最新流行的框架算法，另一方面也有国产化层面的考量。

AI平台作为人工智能基础平台，本身需要对各领域专业算法具备深入理解以及实现的能力。同时作为平台，也有通用性、高性能以及安全可靠等各方面的平台需求，对相关研发人员有极高的技术要求。当前，国产平台跟SAS等比较，整体还是略占劣势，但是在某些细分领域已经实现了超越。

趋势三：图谱应用开始在全行业推广，伪需求略多，注意辨别

图谱类的应用，主要对应于上面提到的“知识中枢”。基于“知识中枢”去做特定行业的图谱类应用已经在市场上流行了一段时间。

只是，一方面由于客户对这块有不切实际的要求，另一方面，大多数实施图谱应用的厂商能力参差不齐，实际项目也没办法最终落地。

2020年对大多数图谱类应用，客户会有一个更清醒的认识：做什么它擅长，做什么它不行，应该怎样做，都会有一定的经验。这也对图谱应用有更高的技术层面的要求，同时也对NLP算法以及图谱算法有更多落地层面的考量，包括性能、实施周期、最终效果等。

趋势四：深度图谱在反欺诈、反洗钱、犯罪团伙分析等场景开始落地

由于深度学习自身相关技术的停滞，将深度学习与图谱结合成为了学术界的主攻方向。而在反欺诈、反洗钱、犯罪团队分析等场景下，复杂网络分析已经成为主流的分析手段。通过深度学习与图谱的融合，深度图谱给传统的图谱分析带来了图谱推理的能力，从而将原有的模型精度提升到另一个高度。

然而，一旦涉及到落地，故事并没有那么简单。一方面，同大多数AI应用一样，落地过程是比较曲折和复杂的。本身模型精度需要不断迭代，同时也需要对业务非常熟悉的人员进行及时反馈，这就导致对业务跟算法的要求都非常高，一旦实施过程中出现偏差，容易有挫败感。另外，在一些对实时性要求比较高的场景中，对底层图数据库的性能也有要求。而当前的市场上，图数据库厂商虽然多，但大多数时候没有懂技术的人员去调优，使得真正能同时满足性能要求和算法要求的图数据库凤毛麟角。

趋势五：视频图像类应用的碎片化与场景化成为AI快速落地推广的拦路虎

CV类场景是引爆AI大火的导火索，同时，由于大多图像场景偏识别类，跟业务离得比较远，可以大规模地在市场上扩张。

不过，我们可以惊奇地看到，CV类的需求还在不停地膨胀。这是因为，当前市场的CV巨头在人脸、车辆等通用需求方面进行了大规模落地，而对于一些偏碎片化的场景，比如设备故障识别、异常识别，甚至特殊场景的人脸识别，都缺乏足够的技术支撑与耐心去推动落地。

因此，怎样提升CV场景落地的效率成为大多数CV从业者的主要工作方向，这里面包括多个维度：第一，从科研层面去革新算法，第二，从工具层面去落实标注、训练、部署等的一体化平台，第三，从市场角度定义行业通用化的场景，第四，从技术角度去优化模型，从而降低实施成本。

在这个大背景下，四大CV独角兽也好，互联网巨头也好，都试图去推动平台的落地。然而，在这样的“四维”要求下，要踏踏实实地在细分场景中打磨通用模型、平台，谈何容易。但这也让耕耘细分行业的小CV厂商有足够的空间去摸索。

趋势六：AIOT物联网场景没有大规模的需求爆发，细分行业开始出现落地

我们看到，所谓的AIOT场景，主要还是CV类场景带动，但一些深入需求(如需要传感器数据参与的预测性维护类场景)落地较少。

这跟“智能制造”的特点比较相关。客户在车间现场通常需要一个开箱即用的产品，而大多数AI类场景需要足够多的时间去打磨。另外，大多数工业场景需要的不仅仅是大量有价值的数据，还需要对工业场景有深刻的理解。

首先，“大量有价值”的数据本身不大可能获得。比如，在预测性维护的场景下，所谓“有价值”，就是指相同或者类似的设备历史上出现故障的时候对应的数据，这种数据当然很少。其次，在部分异常数据的加持下，一般的统计分析算法可能分析不出什么。这跟金融类的风控场景不同，风控场景考验的是人性，从人性的角度去做一定深度的分析，并结合算法就可以取得不错的效果。而对于设备，这里需要的是一个深刻理解机械原理的算法专家。

即使面对这样的困境，我们还是看到了一些制造业企业开始摩拳擦掌，虽然深入的AI算法用不上，简单的BI也能提供价值嘛。

只是感叹，Predix还是出来太早了，那2020年会有突破吗?还是得看“智能制造”的内生动力多大，期望一些细分场景会有落地。

人工智能的2019年注定是平静的一年，因为技术爆发以及投资引导时期已过，避免不了被冷清。然而，正如大多数技术周期一样，当技术本身有价值且具备落地能力的时候，技术落地的过程逐步展开。

我们相信对于大多数在探索人工智能落地过程的从业人员来说，故事才刚刚开始。而对于参与炒作概念的玩家来说，也找到了新的方向：区块链。

从更宏观的数字化转型的角度来看，还有太多的事情值得大家去落实。抓紧2019年的尾巴好好做几个落地项目吧。

㈣ 人工智能在工业领域有哪些作用

在制造流水线上，有大量的工业机器人。如果其中一个机器人出现了故障，当人感知到这个故障时，可能已经造成大量的不合格品，从而带来不小的损失。如果能在故障发生以前就检知的话，可以有效做出预防，减少损失。

㈤ 人工智能的发展很快，未来它会在哪些领域被应用

安全方案在IT基础设施、数据质量、环境驱动力等基于AI开发的条件下表现优异。该场景主要以视觉识别技术为主，与摄像机、传感器等硬件设施相结合，边缘计算和三维结构光学视觉识别技术也将促进人工智能在安全领域的发展。数据收集主要依靠相机技术，现有安全的累积为安全行业奠定基础，图像数据占用高带宽和内存，增加数据积累成本。随着安全行业的智能上升，从云智能增加到终端智能，互联网公司和云服务公司也参与了市长/市场竞争，但上游成本高是当前安全行业智能化的主要瓶颈。

从目前人工智能技术的行业落地应用情况来看，人工智能领域的自然语言处理和计算机视觉这两个方向不断扩大自己的行业应用场景，其中自动驾驶被寄予更大的期望，很多行业专家也认为自动驾驶将成为人工智能技术全面落地应用的突破口，因此，目前很多企业也纷纷部署自动驾驶领域，目前自动驾驶也确实取得了一定的发展。

㈥ 随着AI产业落地成为主旋律，对于数据标注行业提出了怎样的需求

1. 需求方对垂直场景的定制化数据采标需求成为主流；

2. 行业洗牌期来临，会淘汰大量中小数据标注服务商；

3. AI在数据标注的过程中将扮演更加重要的角色。
   

㈦ 从垃圾分类到千行百业，华为云如何打响“AI落地站”

自7月垃圾分类进入“硬约束”时代,处于先行先试城市方阵下的市民们纷纷感慨垃圾分类的难易程度堪比高数试卷。随着政策的实行,这场垃圾分类大战,陆续将登陆全国46个重点城市。

8月的最后一天,华为云宣布携手“社会主义先行示范区”——深圳,在南方都市报上的大版面给全深圳市民发了一封信:向深圳市的每位市民征集垃圾图片,市民每在华为云公众号上传一张垃圾照片,标上垃圾名称和种类,都将为垃圾分类AI模型准确率的提升做出贡献。

面向行业,华为云持续提升模型算法,实现工业生产环境的“工作”优秀,而不仅仅是各种比拼环境的“考试”优秀,同时实现模型的闭环、实时更新,保证企业AI应用始终处于最佳状态。截至2019年Q1,华为云可提供59种AI服务、159项功能,已在城市、制造、物流、互联网、医疗、园区等10大行业的300+个项目进行探索,助力众多企业构建AI核心能力。

事实上, 不仅仅是AI,华为云正在做的,是将云、AI与5G、物联网、边缘计算、区块链、大数据、数据库等技术充分协同。AI、5G、IoT在云平台聚合后,将使云成为行业数字化进程中重要的推动力,驱动各行各业实现数字化和智能化,实现质的飞跃。

㈧ AI企业在研发、训练和落地三个阶段，对于数据标注服务有什么差异化的需求

研发需求是新算法研发时产生的数据需求，一般量级较大，初期多采用标准数据集产品训练，中后期则需要专业的数据定制服务;
训练需求是通过标注数据对已有算法的准确率进行优化，以定制化服务为主，对算法的准确性有较高要求;
落地场景的业务需求中算法较为成熟，涉及的数据采集和标注更贴合具体业务，对于标注能力和供应商主动提出优化意见的服务意识有较强要求。

㈨ 人工智能如何在应用场景中落地

“真正的AI赋能，是立足于特定场景，真的为用户创造价值。创造完价值以后，还能基于数据的驱动不断地自我净化，掌握制高点。”专家强调。

“此外，人工智能确实可以改变我们和机器交流的方式，它会直接影响到我们的手机、汽车、电视、机器人、玩具、智能家居、智能家电，穿戴式设备等，所以面向消费者的2C业务，人工智能在解决这些产品的智能化方面也有巨大的市场空间。”任萍萍指出，这些行业和面向个人消费者产品的巨大市场空间和潜力，是科大讯飞的人工智能正在并且继续着力以期能够取得巨大成功的方向。

㈩ AI如何落地怎样体现出的经济效益和社会效益

AI 指的是人工智能。我们国家的企业经营要坚持经济效益和社会效益的统一，履行自己的社会责任。
人工智能的发展更应该彰显出以人为本的理念，满足人们的美好生活需求。