AI無處不在，所帶來的顛覆性沖擊遠超過想象，作為科技創(chuàng)新和經濟發(fā)展的重要驅動力，AI正在進入高速發(fā)展期。工業(yè)和信息化部公布的測算數(shù)據(jù)顯示，我國人工智能核心產業(yè)規(guī)模已超過4000億元，企業(yè)數(shù)量超過3000家。2021年全球人工智能產業(yè)規(guī)模達3619億美元，其中中國占576億美元。從投融資規(guī)模來看，2021年全球人工智能產業(yè)投融資金額為714.7億美元，同比增加90.2%，中國人工智能產業(yè)投融資金額為201.2億美元，同比增加40.4%。

積極“擁抱”人工智能，已成為很多企業(yè)轉型升級的共識。IBM大中華區(qū)客戶成功事業(yè)部總經理朱輝表示，IBM今年進行了全球AI采用指數(shù)的調研，結果顯示，全球企業(yè)對AI的采用穩(wěn)步增長，而且呈現(xiàn)出更加成熟的、漸進式的趨勢。朱輝透露，中國大約有60%的企業(yè)已經在業(yè)務中開始積極部署人工智能的解決方案;99%的企業(yè)認為人工智能的解決方案可隨處構建、隨處部署及運行，這對于企業(yè)至關重要;大概三分之二的企業(yè)正在使用或者考慮通過自動化軟件和工具，提高IT運營和業(yè)務流程效率。朱輝表示，AI的落地為企業(yè)的創(chuàng)新提供了有效的支撐，將成為大勢所趨。

機器學習的方法解決人工智能面對的一系列問題。機器學習通過計算機算法會不斷進行訓練，從大型數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式和相關性，然后根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果做出最佳決策和預測。機器學習應用實戰(zhàn)經驗來改善自身的能力，獲得的數(shù)據(jù)越多，準確性會越高。

在工業(yè)領域機器學習是人工智能支撐下的分支深度學習和神經網絡都屬于人工智能的子類目，其中通過采用深度學習的算法計算數(shù)據(jù)訓練模型，做出預測的準確率和人工判斷相差無幾。將深度學習算法應用在工業(yè)視覺檢測機器人上，可大幅提升作業(yè)性能，并實現(xiàn)制造流程的自動化利無人化。

機器學習的相關算法和方法具有一定的門檻，在對原理不清楚的情況下進行實驗，難以取得理想的效果，所以要求工程師不僅具有工程實現(xiàn)的能力，還需具備線性代數(shù)、統(tǒng)計學等婁學基礎，并理解數(shù)據(jù)科學和機器學習的常見算法。

Gartner預計，到2026年，實施人工智能透明度、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)務目標和用戶接受度方面實現(xiàn)50%的成果改進。Gartner調查結果表明，組織已經部署了成百上千個IT 領導者無法解釋的人工智能模型。缺乏知識和理解可能會產生嚴重的后果。當依賴增加時，人工智能模型表現(xiàn)不佳的影響會被放大。不管理人工智能風險的組織更有可能遇到負面的人工智能結果和違規(guī)行為。模型不會按預期運行，并且會出現(xiàn)安全和隱私問題、財務和聲譽損失以及對個人的傷害。錯誤執(zhí)行的人工智能也可能導致組織做出糟糕的業(yè)務決策。

為確保人工智能系統(tǒng)的安全性和合規(guī)性，企業(yè)應當對人工智能技術的運用進行治理。有效的人工智能治理將包括以下關鍵控制領域：

法規(guī)和政策——了解適用的法律法規(guī)，制定人工智能領域的政策

標準和規(guī)范——制定人工智能安全要求的標準和規(guī)范，以納入人工智能系統(tǒng)和解決方案

技術方法——實施技術措施以應對人工智能風險

安全評估——評估人工智能系統(tǒng)的安全性、彈性和穩(wěn)健性，并進行持續(xù)監(jiān)控和審查

人才發(fā)展——為負責人工智能開發(fā)、部署和管理的員工提供充分的培訓

可控環(huán)境——確保人工智能解決方案在其整個生命周期內可解釋且一致，并保持人工對人工智能系統(tǒng)的監(jiān)督

隨著互聯(lián)網應用的普及化，所對應的網絡威脅數(shù)目隨之上升，而且其復雜性也相對增加，為此對網絡安全也帶來了挑戰(zhàn)。如今，移動設備、物聯(lián)網、云計算在企業(yè)中的應用日益普及，攻擊面也相對增加。此外，黑客可以利用人工智能來不斷變形病毒/惡意軟件，而傳統(tǒng)的靜態(tài)防御解決方案未必能對此有效檢測以及阻斷。另一個原因是網絡攻擊服務化(Cyberattack-as-a-Service)，令網絡攻擊變得普及，攻擊者自身不須擁有強大的黑客知識亦可以通過支付加密貨幣獲得攻擊工具。