隨著人工智能帶來的好處，例如提高生產(chǎn)力、降低運(yùn)營成本和加快產(chǎn)品上市速度等，越來越多企業(yè)正在廣泛應(yīng)用人工智能。

在新冠肺炎疫情期間，人工智能的采用率飆升。某間全球決策情報(bào)公司在2021年對(duì)5,000多家企業(yè)進(jìn)行的一項(xiàng)全球調(diào)查結(jié)果顯示，43%的企業(yè)報(bào)告稱，由于新冠疫情，他們的公司加速了人工智能的推出。

其次，云服務(wù)加速了人工智能的采用。Tractica預(yù)測(cè)，到2025年，人工智能在公共云服務(wù)總收入中的占比將高達(dá)50%。該研究公司還預(yù)計(jì)，全球人工智能市場(chǎng)收入將以每年57%的速度增長(zhǎng)。

另外，O'Reilly出版的一項(xiàng)于2021年對(duì)3,000多名參與者進(jìn)行全球調(diào)查顯示，人工智能應(yīng)用第二重要的行業(yè)是技術(shù)、金融和醫(yī)療保健行業(yè)。

企業(yè)在大規(guī)模應(yīng)用人工智能的同時(shí)，仍普遍存在若干憂慮，其中包括人工智能的安全性和合規(guī)性。

Gartner預(yù)計(jì)，到2026年，實(shí)施人工智能透明度、信任和安全性的組織將看到他們的人工智能模型在采用、業(yè)務(wù)目標(biāo)和用戶接受度方面實(shí)現(xiàn)50%的成果改進(jìn)。Gartner調(diào)查結(jié)果表明，組織已經(jīng)部署了成百上千個(gè)IT 領(lǐng)導(dǎo)者無法解釋的人工智能模型。缺乏知識(shí)和理解可能會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的后果。當(dāng)依賴增加時(shí)，人工智能模型表現(xiàn)不佳的影響會(huì)被放大。不管理人工智能風(fēng)險(xiǎn)的組織更有可能遇到負(fù)面的人工智能結(jié)果和違規(guī)行為。模型不會(huì)按預(yù)期運(yùn)行，并且會(huì)出現(xiàn)安全和隱私問題、財(cái)務(wù)和聲譽(yù)損失以及對(duì)個(gè)人的傷害。錯(cuò)誤執(zhí)行的人工智能也可能導(dǎo)致組織做出糟糕的業(yè)務(wù)決策。

積極“擁抱”人工智能，已成為很多企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的共識(shí)。IBM大中華區(qū)客戶成功事業(yè)部總經(jīng)理朱輝表示，IBM今年進(jìn)行了全球AI采用指數(shù)的調(diào)研，結(jié)果顯示，全球企業(yè)對(duì)AI的采用穩(wěn)步增長(zhǎng)，而且呈現(xiàn)出更加成熟的、漸進(jìn)式的趨勢(shì)。朱輝透露，中國大約有60%的企業(yè)已經(jīng)在業(yè)務(wù)中開始積極部署人工智能的解決方案;99%的企業(yè)認(rèn)為人工智能的解決方案可隨處構(gòu)建、隨處部署及運(yùn)行，這對(duì)于企業(yè)至關(guān)重要;大概三分之二的企業(yè)正在使用或者考慮通過自動(dòng)化軟件和工具，提高IT運(yùn)營和業(yè)務(wù)流程效率。朱輝表示，AI的落地為企業(yè)的創(chuàng)新提供了有效的支撐，將成為大勢(shì)所趨。

深圳市人工智能行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的《2022年人工智能發(fā)展白皮書》顯示，截至2021年底，深圳市人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到312 億元，人工智能相關(guān)企業(yè)數(shù)量已達(dá)到1432家，位居全國第三。深圳市人工智能領(lǐng)域發(fā)明專利總授權(quán)量達(dá)到 4.1 萬件。已授權(quán)人工智能發(fā)明專利申請(qǐng)量為 6586 件，位居全國第二?！渡钲诮?jīng)濟(jì)特區(qū)人工智能產(chǎn)業(yè)促進(jìn)條例》已從11月1日起開始實(shí)施。隨著有利于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策法規(guī)接連出臺(tái)，AI相關(guān)科技成果將不斷落地并與實(shí)體經(jīng)濟(jì)加速融合，助推傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對(duì)的問題。機(jī)器學(xué)習(xí)是通過一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法，從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律，然后利用規(guī)律對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對(duì)的一系列問題。機(jī)器學(xué)習(xí)通過計(jì)算機(jī)算法會(huì)不斷進(jìn)行訓(xùn)練，從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和相關(guān)性，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果做出最佳決策和預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)來改善自身的能力，獲得的數(shù)據(jù)越多，準(zhǔn)確性會(huì)越高。

在工業(yè)領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能支撐下的分支深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于人工智能的子類目，其中通過采用深度學(xué)習(xí)的算法計(jì)算數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，做出預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率和人工判斷相差無幾。將深度學(xué)習(xí)算法應(yīng)用在工業(yè)視覺檢測(cè)機(jī)器人上，可大幅提升作業(yè)性能，并實(shí)現(xiàn)制造流程的自動(dòng)化利無人化。