在企業(yè)落地AI應用的過程中，愛分析提出以下建議：
· 從D層規(guī)劃開始，自上而下推動。管理層盡早規(guī)劃AI應用場景的優(yōu)先順序，從潛在價值大小、可行性兩個維度對AI用例進行篩選和優(yōu)先J排序，可著眼于核心場景率先收獲成效。
· 在大規(guī)模部署AI應用之前，企業(yè)需要進行數(shù)據(jù)資產(chǎn)盤點和數(shù)據(jù)治理工作，完善數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)平臺等IT基礎設施建設。
· 構建AI中臺，提升人工智能工程化能力。完善的基礎設施（包括G性能計算資源、運行環(huán)境資源等）是構建AI中臺的步，在此基礎之上，企業(yè)應部署相應的算法能力。
附件：愛分析·2020人工智能廠商全景報告
在不同的生物特征識別方法中，人臉識別技術有其自身特殊的優(yōu)勢，因而在生物識別中有著重要的地位，(1)非侵擾性，(2）便捷性，(3)友好性
中國人工智能基礎設施市場規(guī)模在2020年達到39.3億美元，IDC預計，中國人工智能基礎設施市場將保持高速增長，并將在2024年達到78.0億美元
梳理了全球主要國家和地區(qū)人工智能最新戰(zhàn)略布局以及合作交流進展，分析了當前人工智能全球合作所面臨的機遇與挑戰(zhàn)，從技術、人才、基礎設施以及治理等四個方面倡議加強人工智能全球合作
清華大學唐杰教授，認知圖譜是面向認知的AI架構，認知圖譜智能服務平臺，認知AI不僅會使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來建構更好的AI系統(tǒng)
2020年中國人工智能產(chǎn)業(yè)研究報告對中國人工智能行業(yè)整體市場和細分賽道進行分析，為AI公司和巨頭企業(yè)進行了業(yè)務發(fā)展分析，旨在將向市場提供更多的參考依據(jù)
聲紋識別，最初大家的關注點更多是從學術端來考慮，較少有人從應用端考慮。 從2019年發(fā)布1.0版白皮書至今一年半的時間，人們的關注點開始向場景側(cè)下沉，更加聚焦，更加落地。
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人工智能是一個很交叉的學科，戴瓊海院士聚焦算法、算力和交互這三個方面和大家討論
分析了 AI 技術在學術搜索領域的具 體應用情況、領域?qū)＜胰瞬努F(xiàn)狀、典型產(chǎn)品的資源覆蓋和功能特色，以及 AI 學術搜索領域的未來發(fā)展趨勢
中國對技術產(chǎn)品和服務的總支出會超過3.2萬億人民幣，除去通信服務1.5萬億，IT 硬件、軟件、數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)以及IT服務相關的總支出為1.7萬億
人工智能全球最具影響力女性學者報告對人工智能領域最具影響力的女性學者（詳見附錄）從國家、性別、年齡、科技成果等多種維度進行分析
