1.1 政策:支持人工智能走向“泛在” 2
1.2 需求:智能应用场景持续涌现 3
1.3 供给:智能产业生态不断丰富 4
1.4 AI 走向泛在智能 6
一、动力:学术研究与社会需求的高关联度 8
二、进展:不断拓展深度和广度,打造虚拟世界试验场 8
三、方向:从虚拟走向现实,助力传统行业实现智能化 10
一、动力:多年的投资热点正加快寻找技术变现 10
二、进展:从“精度”到“安全”,技术应用日渐成熟 10
三、方向:提升技术可靠性,促进与社会的融合 12
一、动力:语音交互成为智能时代应用的新入口 13
二、进展:不断逼近“自然交流”的三大变革实践 13
三、方向:探索产业与技术相互促进的发展模式 14
一、动力:重点基础技术底座上的高频次需求 15
二、进展:从“用、学、传”三方面推进技术进步 15
三、方向:在变化中探索如何突破质量、场景和表达限制 16
3.1 AI+ 医疗:抗击疫情一线,缓解医疗资源压力 19
3.2 AI+ 城市:基础设施升级,融入城市治理体系 21
3.3 AI+ 复工:智能化转型助力复工复产 23
3.4 AI+ 数字内容:多点开花,赋能内容行业生产力 26
3.5 小结 28
4.1 新模式:AI 助力零售向无接触经济转型 30
4.2 新场景:加快自动驾驶的商业化进程 31
4.3 新融合:深度合成为数字内容注入新动能 33
4.4 新交互:互动感加倍,多模态虚拟人融入更多场景 34
4.5 新目标:为地球思考,AI for FEW 挑战资源难题 36
5.1 构建多层次的治理体系,采取敏捷灵活的治理方式 39
5.2 立法和监管需充分考虑国际竞争、技术的经济社会价值等视角,推动先行先试 39
5.3 推动人工智能治理的跨学科参与和国际合作 39
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