根據(jù)美國(guó)科技巨頭IBM公司和市場(chǎng)研究公司Morning Consult發(fā)布的一份報(bào)告，隨著人工智能的不斷成熟，人工智能技術(shù)的采用有望加速，變得更加容易獲得和實(shí)施。

這份名為《2022年全球人工智能采用指數(shù)》(Global AI Adoption Index 2022)的報(bào)告發(fā)現(xiàn)，中國(guó)和印度公司正在引領(lǐng)潮流，這些國(guó)家接受調(diào)查的IT專(zhuān)業(yè)人士中有近60%表示，他們的組織已經(jīng)積極使用人工智能。

該報(bào)告稱(chēng)，與韓國(guó)(22%)，澳大利亞(24%)，美國(guó)(25%)和英國(guó)(26%)等落后市場(chǎng)相比，該報(bào)告調(diào)查了2022年全球7，502家企業(yè)，其中包括中國(guó)的500家企業(yè)。

該報(bào)告發(fā)現(xiàn)，人工智能增長(zhǎng)的加快是由于企業(yè)認(rèn)識(shí)到人工智能的價(jià)值，因?yàn)樗麄儚腃OVID-19大流行的挑戰(zhàn)中走出來(lái)，并投資于數(shù)字化轉(zhuǎn)型，同時(shí)還要解決人才和技能短缺問(wèn)題。事實(shí)上，該研究表明，與2021年相比，人工智能的采用率上升了4個(gè)百分點(diǎn)。

“軟件和傳統(tǒng)電子產(chǎn)品在研發(fā)方法方面存在巨大差異。軟件開(kāi)發(fā)側(cè)重于敏捷迭代和實(shí)踐，這對(duì)傳統(tǒng)汽車(chē)工廠(chǎng)的研發(fā)組織構(gòu)成了巨大挑戰(zhàn)，“金說(shuō)。

一汽-大眾旨在改變研發(fā)范式，專(zhuān)注于云原生開(kāi)發(fā)和集成。云原生是一種構(gòu)建和運(yùn)行應(yīng)用程序的方法，可利用云計(jì)算交付模型的優(yōu)勢(shì)。

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，IBM幫助一汽-大眾建立并培養(yǎng)了一支由150多人組成的數(shù)字化創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)，以推動(dòng)以客戶(hù)為中心的轉(zhuǎn)型。隨著客戶(hù)體驗(yàn)的增強(qiáng)，該公司已為其大眾和捷達(dá)品牌應(yīng)用程序注冊(cè)了300多萬(wàn)新用戶(hù)。

學(xué)校為全面落實(shí)“雙減”政策，提高課后服務(wù)質(zhì)量，拓寬課后服務(wù)資源，滿(mǎn)足課后服務(wù)需求，培養(yǎng)學(xué)生探索精神、創(chuàng)造性思維和創(chuàng)新能力，于3月16日正式啟動(dòng)北關(guān)小學(xué)2022年人工智能社團(tuán)專(zhuān)項(xiàng)培訓(xùn)活動(dòng)。此次培訓(xùn)由學(xué)校信息中心統(tǒng)籌部署，利用每周一至周四下午4∶20至5∶20的課后延時(shí)服務(wù)時(shí)段開(kāi)設(shè)人工智能“小威奇挑戰(zhàn)賽——賡續(xù)紅色百年”和“無(wú)人機(jī)專(zhuān)項(xiàng)賽”兩個(gè)社團(tuán)活動(dòng)。

在“小威奇挑戰(zhàn)賽——賡續(xù)紅色百年”人工智能社團(tuán)上，學(xué)生可以體驗(yàn)如何搭建人工智能模型及編程，大家在課堂上互動(dòng)交流、認(rèn)真拼接、動(dòng)手操作，濃厚的學(xué)習(xí)氛圍讓同學(xué)們樂(lè)在其中。通過(guò)學(xué)習(xí)，同學(xué)們掌握了人工智能的內(nèi)涵、人工智能的來(lái)源及作用，初步學(xué)會(huì)了機(jī)器人搭建、編程與機(jī)器人的聯(lián)系。

“無(wú)人機(jī)專(zhuān)項(xiàng)賽”社團(tuán)課程涵蓋了無(wú)人機(jī)發(fā)展史、無(wú)人機(jī)構(gòu)造講解、無(wú)人機(jī)飛行理論知識(shí)、無(wú)人機(jī)組裝、無(wú)人機(jī)的用途、無(wú)人機(jī)模擬器飛行練習(xí)，無(wú)人機(jī)實(shí)際飛行動(dòng)作練習(xí)等。這些課程通過(guò)講、玩、賽等多種形式，既可以激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)科學(xué)知識(shí)的興趣，又可以普及科學(xué)知識(shí)，整個(gè)校園洋溢著“快樂(lè)科普”的濃厚氛圍。

人工智能如何徹底改變胚胎分析

胚胎分類(lèi)工作是由胚胎學(xué)家來(lái)完成的。他們會(huì)手工檢查圖片，尋找一組視覺(jué)上可檢測(cè)到的特征。相比之下，F(xiàn)airtility利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法來(lái)強(qiáng)化這個(gè)過(guò)程，并預(yù)測(cè)胚胎植入后的可能效果。

其采用的人工智能算法是根據(jù)20多萬(wàn)段胚胎視頻和500多萬(wàn)個(gè)臨床數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行訓(xùn)練后得出的。這些數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)自不同的患者群體，使得人工智能模型能夠?qū)词故亲钣薪?jīng)驗(yàn)的胚胎學(xué)家也常常無(wú)法察覺(jué)的細(xì)微特征進(jìn)行分析。

Fairtility的解決方案，CHLOE，是一個(gè)基于云的系統(tǒng)，能對(duì)人工智能的胚胎選擇決策提供支持。該工具集成了延時(shí)成像(TLI)系統(tǒng)，可提供從受精到囊胚期的連續(xù)預(yù)測(cè)。當(dāng)TLI捕獲不同發(fā)育階段的胚胎圖像時(shí)，它們會(huì)被自動(dòng)識(shí)別、分割和分析。

除了實(shí)現(xiàn)這一過(guò)程的自動(dòng)化，人工智能模型還有助于對(duì)胚胎的大小、面積、形狀、比例和對(duì)稱(chēng)性等屬性進(jìn)行精確量化?！斑@不是人類(lèi)能做到的，所以在某種意義上，我們?yōu)檫@個(gè)過(guò)程帶來(lái)了更多的智能?！盓ran Eshed表示。這種精確的信息，再加上植入概率，使得胚胎學(xué)家能夠?qū)υ赥LI設(shè)備中培養(yǎng)的每個(gè)胚胎做出由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決定。