Gartner AI技术成熟度曲线（2023-2024）

（版权归Gartner所有，仅供学习使用）

核心趋势

• 生成式AI的现状与未来：生成式AI（GenAI）已经超越了期望膨胀期，但围绕它的炒作依然存在。2024年，更多价值将来自于基于其他AI技术的项目，无论是独立应用还是与生成式AI的结合，这些项目将受益于标准化的流程以促进实施。未来的系统架构应该基于复合AI技术，这意味着AI领导者应整合处于技术成熟度曲线各个阶段的创新方法，以最大化收益。
• AI工程与知识图谱的崛起：AI工程（AI Engineering）和知识图谱（Knowledge Graphs）在2024年的技术成熟度曲线上取得了显著进展，凸显了在大规模处理AI模型时对稳健方法的需求。AI工程是企业级AI解决方案交付的基础，而知识图谱提供了可靠的逻辑和可解释的推理，与生成式AI使用的深度学习技术形成了对比。
• 复合AI的广泛应用：复合AI将在两年内成为开发AI系统的标准方法，并被广泛采用。这一方法结合了多种AI技术，以增强学习效率并扩展知识表示的范围，从而有效解决更广泛的业务问题。
• 自主系统的未来：自主系统（Autonomic Systems）正成为重要的趋势，因为它们能够实现传统AI技术难以单独实现的业务适应性、灵活性和敏捷性。在操作环境不可预测且实时监控和控制不可行的情况下，这些系统的学习能力尤为宝贵。

建议

1. 制定AI治理框架：

   鉴于负责任AI和AI TRISM的重要性上升，企业应尽快建立全面的AI治理框架，确保AI应用符合伦理和法规要求。

2. 投资边缘AI和复合AI：

   企业应关注边缘AI和复合AI(Composite AI)技术，以提升AI系统的性能、适应性和隐私保护能力。

3. 重塑数据战略：

   合成数据(Synthetic Data)的重要性提升，建议企业将其纳入数据战略，特别是在隐私敏感或数据稀缺的场景中。

4. 加强AI工程能力：

   企业应投资AI工程和ModelOps相关技能，建立端到端的AI生命周期管理流程，为大规模AI部署做好准备。

5. 探索垂直领域应用：

   随着智能应用进入稳步爬升复苏期，企业应在自身垂直领域积极探索AI的深度应用，如计算机视觉、自动驾驶等。

2024年Gartner AI技术成熟度曲线

技术萌芽期（Innovation Trigger）

自适应系统 (Autonomic Systems)

自适应系统是指能够自动管理和优化自身操作的系统。这些系统利用人工智能和机器学习技术，能够在没有人为干预的情况下，自动调整其行为以适应环境变化。它们通常用于复杂的IT基础设施管理、网络安全和智能交通系统中。自适应系统具备以下关键特性：

• 自主性：能够自主地做出决策并执行任务，无需外部援助。

• 学习能力：能够根据经验、变化的条件或目标调整其行为和内部操作。

代理性：具备对自身内部状态和目标的感知，指导其学习方式和行为，使其能够独立行动。

代表厂商：IBM的Watson系统通过自适应算法优化数据处理和决策支持。

量子人工智能 (Quantum AI)

量子人工智能结合了量子计算和人工智能技术，利用量子计算的强大计算能力来加速机器学习和数据处理。量子AI能够处理传统计算机无法高效解决的复杂问题，特别是在优化、模拟和大数据分析等领域。其关键特性包括：

• 超高并行性：利用量子位的叠加和纠缠特性，实现比经典计算更快的计算速度。
• 解决复杂问题的能力：能够高效处理传统计算无法解决的复杂优化和模拟问题。

代表厂商：Google的量子计算平台致力于开发量子算法以提升机器学习性能。

基于第一性原理的人工智能 (First-Principles AI，FPAI)

基于第一性原理的人工智能是一种从基本原理出发构建AI模型的方法。这种方法强调理解问题的根本原因，而不是依赖于经验或现有的模型。通过这种方式，AI系统能够更好地推理和解决复杂问题。其关键特性包括：

• 根本原因分析：聚焦于问题的基本原理而非表面现象。
• 模型泛化能力：在未经过训练的场景中，能够更有效地应用知识。

代表厂商：DeepMind通过基于物理原理的模型推动AI在科学研究中的应用。

具身人工智能 (Embodied AI)

具身人工智能是指具有物理形态的AI系统，这些系统能够在真实世界中感知、互动和学习。具身AI通常应用于机器人、自动驾驶汽车和智能家居设备等领域，强调与物理环境的直接交互。其关键特性包括：

• 物理交互能力：能够与真实世界进行直接互动。
• 环境适应性：根据环境变化调整行为和决策。

代表厂商：Boston Dynamics的机器人系统展现了具身AI在复杂环境中的应用能力。

多智能体系统 (Multiagent Systems)

多智能体系统是由多个智能体组成的分布式系统，这些智能体能够相互感知、学习和自主行动，以实现各自和共同的目标。多智能体系统在灵活性、可扩展性和鲁棒性方面表现出色，广泛应用于交通管理、环境监测和智能制造等领域。其关键特性包括：

• 协作能力：多个智能体能够协同工作以实现共同目标。
• 自主决策：每个智能体能够独立做出决策并采取行动。

代表厂商：IBM的多智能体平台用于优化供应链管理。

人工智能仿真 (AI Simulation)

人工智能仿真是指通过计算机模型模拟现实世界中的系统和过程，以便进行分析和预测。AI仿真可以用于训练机器学习模型、测试算法的有效性以及进行决策支持。其关键特性包括：

• 高效性：利用AI技术提高仿真的效率和准确性。
• 多样性：支持多种仿真模型以适应不同的应用场景。

代表厂商：AnyLogic提供强大的仿真工具，支持多种行业的建模需求。

因果人工智能 (Causal AI)

因果人工智能是一种专注于识别和理解数据中因果关系的AI形式。与传统的相关性分析不同，因果AI通过因果推理技术揭示变量之间的根本原因，从而提供更深层次的解释和优化能力，适用于决策分析和政策制定。其关键特性包括：

• 因果推理能力：能够识别和利用因果关系进行预测。
• 决策优化：基于因果关系提供更有效的行动建议。

代表厂商：Causal AI的代表性公司如Causalens，专注于因果推理技术的应用。

人工智能数据适用性 (AI-Ready Data)

人工智能数据适用性是指证明数据适用于特定人工智能用例的能力。适用性证明来自于通过评估其与用例的对齐度，持续满足人工智能需求，从而实现数据资格认证和数据治理。其关键特性包括：

• 数据治理能力：确保数据在使用过程中的合规性和有效性。
• 用例适配性：能够根据不同的AI应用场景调整数据管理策略。

代表厂商：Databricks提供全面的数据管理平台，以支持AI数据的适用性。

决策智能 (Decision Intelligence)

决策智能是指结合数据分析、人工智能和人类判断来优化决策过程的能力。它不仅关注数据的分析，还强调如何利用这些数据进行有效的决策，广泛应用于商业、医疗和政府等领域。其关键特性包括：

• 综合决策支持：结合多种数据源和分析方法提供决策建议。
• 反馈优化：通过持续的反馈机制改进决策过程。

代表厂商：Microsoft的Azure决策智能平台集成了多种数据分析和AI工具。

神经符号人工智能 (Neuro-Symbolic AI)

神经符号人工智能是一种结合神经网络和符号推理的AI架构，旨在克服各自的局限性。通过结合深度学习的模式识别能力和符号推理的逻辑推理能力，神经符号AI能够更好地理解和处理复杂的认知任务。其关键特性包括：

• 融合能力：将符号推理与神经网络的学习能力结合。
• 增强推理：在复杂任务中提供更强的推理和泛化能力。

代表厂商：Google的DeepMind在神经符号AI的研究中处于领先地位。

复合人工智能 (Composite AI)

复合人工智能是指将多种AI技术整合在一起，以创建更复杂和灵活的智能系统。通过结合机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，复合AI能够更有效地解决复杂问题并提供更全面的解决方案。其关键特性包括：

• 技术整合能力：将不同AI技术结合以增强系统能力。
• 灵活性：能够根据不同需求快速调整和优化。

代表厂商：SAP的AI平台通过复合AI技术支持企业数字化转型。

人工通用智能 (Artificial General Intelligence)

人工通用智能（AGI）是指一种能够理解、学习和应用知识以解决各种问题的智能系统，类似于人类的智能。AGI的目标是实现一种能够在多种任务和领域中表现出人类水平的智能。其关键特性包括：

• 广泛适应性：能够在多种任务和环境中表现出色。
• 自主学习能力：具备从经验中学习和自我改进的能力。

代表厂商：虽然AGI仍处于研究阶段，但OpenAI和DeepMind等公司在此领域的探索备受关注。

主权人工智能 (Sovereign AI)

主权人工智能是指一个国家在人工智能开发和应用中能够自给自足的能力。这种能力使国家能够独立利用自身资源、数据和技术，推动本国的数字经济和技术创新。其关键特性包括：

• 自主性：国家能够独立制定和实施AI战略。
• 资源利用：有效利用本国的数据和技术资源以推动发展。

代表厂商：各国政府与本土科技公司合作，推动主权AI的发展。

期望膨胀期（Peak of Inflated Expectations）

人工智能信任、风险和安全管理 (AI TRiSM)

AI TRiSM是一个由Gartner提出的框架，旨在帮助组织识别和减轻与人工智能相关的可靠性、安全性和信任风险。该框架包括四个支柱：可解释性和模型监控、模型运营、AI应用安全和隐私，确保AI系统的透明性和合规性。AI TRiSM确保人工智能的治理、可信度、公平性、可靠性、稳健性、有效性和数据保护。其关键特性包括：

• 透明度：确保模型和应用的操作过程可被理解和审查。

• 异常检测：及时识别和处理内容异常，以维护系统的安全性和合规性。

• 数据保护：确保数据在使用过程中的安全性和隐私保护。

代表厂商：Lasso Security在AI TRiSM领域提供全面的安全解决方案，专注于内容异常检测和隐私保护。

提示工程 (Prompt Engineering)

提示工程是指设计和优化输入提示，以提高生成式AI模型（如GPT-3）的输出质量和相关性的过程。通过精确的提示，用户可以引导AI生成更符合预期的内容，广泛应用于自然语言处理和生成任务中。提示工程也被称为“上下文学习”，其关键特性包括：

• 输入优化：通过精确设计输入提示来引导模型生成期望的输出。
• 示例引导：利用示例来进一步引导模型的生成过程。

代表厂商：OpenAI在提示工程方面的应用广泛，尤其是在其GPT系列模型中。

负责任的人工智能 (Responsible AI)

负责任的人工智能强调在开发和应用AI技术时遵循伦理原则和社会责任。这包括确保算法的公平性、透明性和可解释性，以避免偏见和不当使用。负责任的人工智能涵盖了确保积极、负责任和伦理的人工智能开发与运营的组织责任和实践，其关键特性包括：

• 伦理考量：在AI系统设计和应用中融入伦理和社会责任。
• 偏见缓解：采取措施减少算法中的偏见，确保公平性。

代表厂商：IBM在负责任的人工智能方面的实践和政策受到广泛认可。

AI工程 (AI Engineering)

AI工程是指将软件工程原则应用于人工智能系统的开发和部署。它涵盖模型构建、测试、部署和维护的全过程，确保AI解决方案的可靠性和可扩展性。AI工程统一了DataOps、MLOps和DevOps流程，其关键特性包括：

• 全生命周期管理：从模型构建到部署和监控的全面治理。
• 可扩展性：确保AI系统能够根据需求快速扩展。

代表厂商：Microsoft在AI工程领域提供强大的工具和平台，支持企业大规模部署AI解决方案。

边缘人工智能 (Edge AI)

边缘人工智能是指在数据源附近（如设备或传感器）处理和分析数据的AI技术。这种方法减少了延迟，提高了数据处理的效率，适用于实时应用，如智能家居和自动驾驶汽车。其关键特性包括：

• 实时处理：在数据产生地点进行处理，降低延迟。
• 本地推理：支持在边缘设备上进行AI推理，减少对云的依赖。

代表厂商：NVIDIA在边缘AI硬件和软件解决方案方面处于领先地位。

基础模型 (Foundation Models)

基础模型是指在大规模数据集上预训练的深度学习模型，这些模型可以通过微调适应多种任务。基础模型在自然语言处理和计算机视觉等领域展现出强大的迁移学习能力，其关键特性包括：

• 自监督学习：通过自监督方式进行预训练，提升模型的泛化能力。
• 多模态适应：能够处理多种类型的数据和任务。

代表厂商：OpenAI的GPT系列和Meta的Llama模型都是基础模型的典型代表。

合成数据 (Synthetic Data)

合成数据是通过算法生成的人工数据，它模拟真实数据的特征。合成数据可以用于训练AI模型，特别是在隐私保护和数据稀缺的情况下，帮助提高模型的泛化能力。其关键特性包括：

• 数据匿名化：通过生成合成数据保护真实数据的隐私。
• 增强模型训练：在数据稀缺时提供额外的训练数据来源。

代表厂商：Hazy专注于合成数据生成，为各种应用提供数据解决方案。

模型运营 (ModelOps)

模型运营是指对AI模型的管理和优化过程，确保模型在生产环境中的持续性能和可靠性。它涉及模型的监控、更新和版本控制，以适应不断变化的需求。其关键特性包括：

• 端到端治理：对模型生命周期的全面管理。
• 动态更新：根据实时反馈持续优化模型性能。

代表厂商：DataRobot在模型运营方面提供全面的解决方案，支持企业的AI模型管理。

生成式人工智能 (Generative AI)

生成式人工智能是指能够生成新内容（如文本、图像或音频）的AI技术。这类技术利用深度学习模型，能够创造出具有高度真实性的内容，广泛应用于艺术创作、内容生成等领域。其关键特性包括：

• 内容创造能力：能够生成多种类型的内容，满足不同需求。
• 高真实性：生成的内容具有较高的真实性和相关性。

代表厂商：OpenAI的DALL-E和ChatGPT在生成式AI领域具有重要影响力。

泡沫破裂低谷期（Trough of Disillusionment）

神经形态计算 (Neuromorphic Computing)

神经形态计算是一种模仿人脑结构和功能的计算技术，旨在提高计算效率和处理速度。它通过模拟神经元和突触的工作原理，优化AI算法的执行。神经形态计算提供了使用数字或模拟处理技术更准确地模拟生物大脑运作的机制。其关键特性包括：

• 高效能：通过模拟生物神经网络的结构，实现高性能和低功耗的计算。
• 自适应学习：具备动态学习的能力，能够根据环境变化调整计算策略。

代表厂商：英特尔的Loihi芯片是神经形态计算的重要实例，采用尖峰神经网络（SNNs）架构，显著提高了能效。

智能机器人 (Smart Robots)

智能机器人是指能够自主感知、决策和执行任务的机器人。这些机器人通常结合了机器学习和传感器技术，广泛应用于制造、医疗和服务行业。智能机器人旨在自主执行一个或多个物理任务，其关键特性包括：

• 自主决策能力：能够在复杂环境中独立做出决策。
• 任务适应性：根据不同的任务和环境条件调整其行为。

代表厂商：Boston Dynamics的机器人系统展示了在复杂环境中执行多种任务的能力。

云人工智能服务 (Cloud AI Services)

云人工智能服务是指通过云计算平台提供的AI工具和服务，允许企业快速部署和扩展AI解决方案。这些服务通常包括机器学习模型、数据分析和自然语言处理功能。云人工智能服务的关键特性包括：

• 便捷性：通过云平台快速构建和部署AI模型，降低技术门槛。
• 可扩展性：根据需求灵活调整资源，支持大规模应用。

代表厂商：Amazon Web Services (AWS) 提供全面的云人工智能服务，包括机器学习和数据分析工具。

稳步爬升复苏期（Slope of Enlightenment）

自动驾驶车辆 (Autonomous Vehicles)

自动驾驶车辆是指能够在没有人类干预的情况下自主导航和驾驶的车辆。这些车辆利用传感器、AI算法和实时数据处理技术，旨在提高交通安全和效率。自动驾驶车辆使用各种车载传感和定位技术，如激光雷达（LiDAR）、雷达、摄像头、全球导航卫星系统（GNSS）和地图数据，结合基于人工智能的决策制定，实现无人驾驶。其关键特性包括：

• 自主导航能力：能够在复杂环境中自主识别和处理交通情况。
• 多传感器融合：通过多种传感器的协同工作，提供360度的环境感知。

代表厂商：特斯拉的Autopilot系统展示了在多种驾驶条件下的自动驾驶能力。

知识图谱 (Knowledge Graphs)

知识图谱是用于表示实体及其关系的数据结构，能够帮助AI系统理解和推理复杂的信息。它们在搜索引擎、推荐系统和自然语言处理等领域发挥重要作用。知识图谱是对物理世界和数字世界的机器可读表示，其关键特性包括：

• 关系建模：通过节点（实体）和边（关系）表示复杂的信息网络。
• 推理能力：支持对实体间关系的推理，提升信息检索和理解的效果。

代表厂商：Google的知识图谱为其搜索引擎提供了强大的信息组织和推理能力。

智能应用 (Intelligent Applications)

智能应用是指集成了AI技术的应用程序，能够提供个性化和智能化的用户体验。这些应用通常利用机器学习和数据分析来优化用户交互和服务。智能应用利用学习到的适应能力自主响应人类和机器，其关键特性包括：

• 个性化体验：根据用户行为和偏好提供定制化的服务。
• 自适应能力：能够在不同场景中自动调整响应策略。

代表厂商：Salesforce的智能应用通过数据分析和机器学习提升客户关系管理的效率和效果。

生产成熟期（Plateau of Productivity）

计算机视觉 (Computer Vision)

计算机视觉是指使计算机能够理解和解释视觉信息（如图像和视频）的技术。它广泛应用于自动驾驶、医疗成像和安防监控等领域，推动了智能设备的发展。计算机视觉是一组技术，涉及捕捉、处理和分析现实世界图像和视频，以从物理世界中提取有意义的、具有上下文的信息。其关键特性包括：

• 图像识别能力：能够识别和分类图像中的物体、场景和活动。
• 实时处理：支持对视频流的实时分析，适用于动态环境中的应用。
• 深度学习集成：利用深度学习算法提升图像处理的准确性和效率。

代表厂商：NVIDIA在计算机视觉领域提供强大的硬件和软件解决方案，支持各种应用场景，包括自动驾驶和智能监控。

2023年Gartner AI技术成熟度曲线

技术萌芽期（Innovation Trigger）

自动化系统 (Automatic Systems)

自动化系统是指通过技术、程序、机器人或流程实现的，能够在最小人力输入的情况下完成任务的系统。这些系统通常集成了传感器、控制器和执行器，以实现自我管理和优化，广泛应用于工业、商业和日常生活中。

基于第一性原理的人工智能 (First-Principles AI)

基于第一性原理的人工智能是一种从基本原理出发构建AI模型的方法，强调对问题的根本理解，而不是依赖于经验或现有模型。这种方法有助于开发更具创新性和有效性的AI解决方案。

多智能体系统 (Multiagent Systems)

多智能体系统是由多个智能体组成的分布式系统，这些智能体能够相互感知、学习和自主行动，以实现各自和共同的目标。它们在复杂环境中表现出色，适用于协作任务和动态系统。

神经符号人工智能 (Neuro-Symbolic AI)

神经符号人工智能结合了神经网络的深度学习能力和符号推理的逻辑推理能力，旨在提高AI系统的理解和推理能力。这种方法能够更好地处理复杂的认知任务。

因果人工智能 (Causal AI)

因果人工智能专注于识别和理解数据中的因果关系，超越传统的相关性分析。通过因果推理，因果AI能够提供更深层次的解释和优化能力，适用于决策分析和政策制定。

人工智能仿真 (AI Simulation)

人工智能仿真是通过计算机模型模拟现实世界中的系统和过程，以进行分析和预测。这种技术可用于训练机器学习模型、测试算法的有效性以及进行决策支持。

AI工程 (AI Engineering)

AI工程是将软件工程原则应用于人工智能系统的开发和部署，涵盖模型构建、测试、部署和维护的全过程，确保AI解决方案的可靠性和可扩展性。

数据中心人工智能 (Data-Centric AI)

数据中心人工智能强调数据在AI系统中的核心作用，关注数据的质量、可用性和管理，以优化模型的性能和有效性。通过数据驱动的方法，AI系统能够更好地适应不同的应用场景。

复合人工智能 (Composite AI)

复合人工智能是将多种AI技术整合在一起，以创建更复杂和灵活的智能系统。通过结合不同的技术，复合AI能够更有效地解决复杂问题并提供更全面的解决方案。

操作性人工智能系统 (Operational AI Systems)

操作性人工智能系统指的是能够在实际操作中进行实时决策和优化的AI系统。这些系统通常集成了机器学习和自动化技术，以提高业务流程的效率和灵活性。

AI信任、风险和安全管理 (AI TRiSM)

AI TRiSM是一个框架，旨在帮助组织识别和减轻与人工智能相关的信任、风险和安全问题。它包括可解释性、模型监控和合规性等方面，确保AI系统的透明性和合规性。

决策智能 (Decision Intelligence)

决策智能结合数据分析、人工智能和人类判断，旨在优化决策过程。它强调如何利用数据进行有效的决策，广泛应用于商业、医疗和政府等领域。

人工通用智能 (Artificial General Intelligence)

人工通用智能（AGI）是指一种能够理解、学习和应用知识以解决各种问题的智能系统，类似于人类的智能。AGI的目标是实现能够在多种任务和领域中表现出人类水平的智能。

期望膨胀期（Peak of Inflated Expectations）

提示工程 (Prompt Engineering)

提示工程是指设计和优化输入提示，以提高生成式AI模型（如GPT-3）的输出质量和相关性的过程。通过精确的提示，用户可以引导AI生成更符合预期的内容，广泛应用于自然语言处理和生成任务中。

神经形态计算 (Neuromorphic Computing)

神经形态计算是一种模仿人脑结构和功能的计算技术，旨在提高计算效率和处理速度。它通过模拟神经元和突触的工作原理，优化AI算法的执行。

负责任的人工智能 (Responsible AI)

负责任的人工智能强调在开发和应用AI技术时遵循伦理原则和社会责任。这包括确保算法的公平性、透明性和可解释性，以避免偏见和不当使用。

智能机器人 (Smart Robots)

智能机器人是指能够自主感知、决策和执行任务的机器人，通常结合机器学习和传感器技术，广泛应用于制造、医疗和服务行业。

基础模型 (Foundation Models)

基础模型是在大规模数据集上预训练的深度学习模型，可以通过微调适应多种任务。这类模型在自然语言处理和计算机视觉等领域展现出强大的迁移学习能力。

生成式人工智能 (Generative AI)

生成式人工智能是指能够生成新内容（如文本、图像或音频）的AI技术，利用深度学习模型创造出具有高度真实性的内容，广泛应用于艺术创作和内容生成等领域。

合成数据 (Synthetic Data)

合成数据是通过算法生成的人工数据，模拟真实数据的特征，通常用于训练AI模型，特别是在隐私保护和数据稀缺的情况下。

泡沫破裂低谷期（Trough of Disillusionment）

模型运营 (ModelOps)

模型运营（ModelOps）是一种关注人工智能和决策模型的治理和生命周期管理的实践。它旨在确保模型从开发到生产的顺利过渡，涵盖模型的部署、监控、更新和合规性。ModelOps类似于DevOps，但专注于数据分析和AI模型的管理，帮助企业实现模型的持续交付和高效运营.

边缘人工智能 (Edge AI)

边缘人工智能是指在近数据源的位置（如设备或传感器）进行数据处理和分析的AI技术。这种方法减少了延迟，提高了实时数据处理的效率，适用于智能家居、自动驾驶和工业物联网等应用场景。

知识图谱 (Knowledge Graphs)

知识图谱是一种用于表示实体及其之间关系的数据结构，能够帮助AI系统理解和推理复杂的信息。它们在搜索引擎、推荐系统和自然语言处理等领域发挥重要作用，通过提供语义上下文来增强数据的可用性和理解能力。

AI制作和教学工具包 (AI Maker and Teaching Kits)

AI制作和教学工具包是为教育和开发者设计的工具和资源，旨在帮助用户学习和构建AI应用。这些工具包通常包括编程环境、示例项目和教学材料，适用于学校、培训机构和个人开发者，促进AI技术的普及和应用。

自动驾驶车辆 (Autonomous Vehicles)

自动驾驶车辆是指能够在没有人类干预的情况下自主导航和驾驶的车辆。这些车辆利用传感器、AI算法和实时数据处理技术，旨在提高交通安全和效率，正在逐渐成为未来交通的重要组成部分。

稳步爬升复苏期（Slope of Enlightenment）

智能应用 (Intelligent Applications)

智能应用是指集成了AI技术的应用程序，能够提供个性化和智能化的用户体验。这些应用通常利用机器学习和数据分析来优化用户交互和服务，广泛应用于商业、医疗和客户服务等领域。

云人工智能服务 (Cloud AI Services)

云人工智能服务是通过云计算平台提供的AI工具和服务，允许企业快速部署和扩展AI解决方案。这些服务通常包括机器学习模型、数据分析和自然语言处理功能，降低了AI技术的使用门槛。

数据标记和注释 (Data Labeling and Annotation)

数据标记和注释是为训练机器学习模型而对数据进行分类和注释的过程。高质量的数据标记是确保AI模型准确性和有效性的关键，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。

计算机视觉 (Computer Vision)

计算机视觉是使计算机能够理解和解释视觉信息（如图像和视频）的技术。它在自动驾驶、医疗成像和安防监控等领域发挥着重要作用，推动了智能设备的发展。

生产成熟期（Plateau of Productivity）

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---【本文完】---

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