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智能城市的空间：用例和商业应用
智慧城市正在通过利用尖端技术来提高生活质量并优化城市运营，从而改变城市发展。这种转变的基础是三个主要支柱：移动性，连通性和可持续性。在这三个领域中，目前正在解决诸如如何监测城市地区的环境影响，增强基础设施计划或提高能源效率之类的问题。例如，通过部署物联网（IoT）传感器，城市可以实时监视空气污染物，从而实现数据驱动的政策决策并及时对居民发出警报。此外，还采用了数字双胞胎（物理城市的虚拟复制品）进行高级城市规划和有效的交通管理。5G/6G网络和人工智能（AI）系统的推出，可以通过促进快速数据传输和分析来进一步加速这些进步。这种基础设施为创新技术（例如自动驾驶汽车和远程手术）铺平了道路，这有望改变公民的福祉。
GAO-24-106946，可访问版本，人工智能：生成AI技术及其商业应用
创建或生成新颖的内容的能力将生成的AI与其他AI区分开。相比之下，常规AI执行分类和预测任务，例如识别照片中的对象或预测风暴。一方面，创建新颖的内容会增加产出不良输出的风险，例如潜在的版权内容，进攻性文本，有偏见的输出，错误信息和明确的图像。另一方面，它在可以执行的任务广度上具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是，生成AI通常需要更大的数据集来培训 - 从数百万到数万亿个数据点。生成的AI模型性能通常会随着培训数据的大小或质量的增加而增加。此外，开发人员必须考虑是否将用户提示合并到培训中，以及与其他AI一样，何时以及多久更新培训数据和模型。
美国政府问责局人工智能：生成式人工智能技术及其商业应用
创造或生成新颖内容的能力使生成式人工智能有别于其他人工智能。相比之下，传统人工智能执行分类和预测任务，例如识别照片中的物体或预测风暴。一方面，创造新颖内容会增加不良输出的风险，例如可能受版权保护的内容、令人反感的文字、有偏见的输出、错误信息和露骨的图像。另一方面，它在可执行的任务范围方面具有广泛的灵活性和适用性。另一个区别是，生成式人工智能通常需要更大的数据集进行训练——从数百万到数万亿个数据点。生成式人工智能模型的性能通常会随着训练数据的大小或质量的提高而提高。此外，开发人员必须考虑是否在训练中加入用户提示，以及与其他人工智能一样，何时以及多久更新一次训练数据和模型。
生成式人工智能：商业应用的潜力与挑战
交流伊始，Antonio Novo 详细介绍了集群 IDiA 在人工智能领域的经验。该集群与人工智能的具体接触始于 2016 年左右，当时他们组建了一个由汽车和航天公司牵头的小组，探索大数据和人工智能在先进制造业中的应用。该集群已经执行了几个重大项目，包括在现实环境中集成 4000 多个机器人，以及将人工智能应用于工业，特别是用于产品和组件质量验证、信息分类和理解工业过程中的语义关系。他们还探索基于人工智能的维护策略。在生成式人工智能方面，集群 IDiA 成立了一个工作组，与大学合作并会见高级专家，以了解该技术的潜力和局限性。该组织已经在集群层面启动了一个沙箱来试验这项人工智能技术。
名称 一带一路人工智能及商业应用研讨会
项目背景：人工智能作为面向未来的新兴战略技术，是推动新一轮科技革命和产业变革的重要力量。近年来，人工智能相关技术不断发展，产业化、商业化进程不断加快，加速了与各行业、各专业的深度融合。在科技革命和产业变革的大背景下，人工智能与各行业的深度融合势在必行，释放数字化叠加乘数效应，加速新兴战略产业发展，打造综合竞争优势。如今，人工智能在各行业的应用，正推动新兴产业之间、新兴产业与传统产业、技术与社会之间的跨行业融合发展。