AI軟件設施加速新基建的賦能效應。自2018年新基建的概念提出以來，政產學研用多方主體發力建設人工智能基礎設施，AI新基建的內涵也在這個過程中逐步明晰。
AI新基建主要包括數據基礎設施、算力基礎設施和AI軟件設施。數據和算力基礎設施非常重要，但是如果沒有軟件設施作為連接樞紐，則難以充分發揮人工智能的賦能效應，支撐起豐富的AI應用和服務。
因此，AI軟件設施在近兩年成為產業焦點，AI開源框架生態、預訓練大模型體系、AI軟件平臺生態等內容都得到了長足的發展。
AI新基建的愿景是讓AI像水、電一樣成為觸手可得的普惠資源：政策層面，國家以及各行業的“十四五”規劃相繼對人工智能新基建提出指導意見，不斷推動新基建的落地應用；產業層面，頭部科技企業聯合地方政府，積J建設運營區域性基礎設施，不斷加速AI生態的培育。
智能文檔處理、智能會議、知識管理、智能客服等各類企業智能應用不斷發展，多面賦能企業辦公、管理、決策、風控、營銷、服務等各個環節
頭部科技企業先后發布了AI治理戰略和治理體系,成立了相關委員會和工作組,聚焦企業層面的AI治理和風險管理體系,可信AI技術和保障工具也在蓬勃發展
人工智能市場收支規模達850廳美元,預測,2022年該市場規模將同比增長約20%至 1017廳美元,并將于2025年突破2000廳美元大關, CAGR 達24.5%
調度決策外賣調度系統困住騎手;個性化推薦電商場景下的信息繭房和馬太效應;內容治理如何守護清朗健康的網絡環境;人工智能可以放心使用嗎
數據不完備和濫用風險突出而損害用戶的權益;人工智能算法存在固有缺陷在可解釋性魯棒性偏見歧視等方面尚存在局限;企業人工智能管理體系不完善
企業作為落實人工智能治理原則的重要主體,形成覆蓋人工智能產品全生命周期的風險管理機制,提出了面向可持續發展的人工智能治理基本框架
構建面向可持續發展的人工智能技術體系,推動人工智能技術可用、可靠、可信，其內涵包括提升技術安全和構建技術管理機制兩個層面工作
在規劃設計階段機器學習場景中固有的不可預測性,傳達實施偏差會進一步加劇;在研發部署階段模型運行之后的動態更新缺乏足夠驗證等挑戰
G增長:未來五年人工智能市場規模平均增速將超過20%;G集中:軟件占比近40%硬件產品占比接近35%;G壁壘:滲透率還不到4%
我國新一代人工智能治理工作框架應整合社會各界對AI社會技術復合體的離散性認知,突破AI包容審慎實踐的探索,建立基于“邏輯-秩序-監管“的人工智能治理工作框架
多模態數據具有異構性 多模態數據的關聯難度表示較大 多模態知識融合困難 多模態問答大多只能處理簡單的問題 多模態知識問答推理能力弱 可解釋性差
谷歌CVPR 2022擁有18億參數,并使用30億的 標注圖像進行訓練,在ImageNet上取得了新的記錄90.45%,證明了視覺大模型（30億參數）在廣泛視覺問題上的有效性
