人工智能（AI）的应用如今无处不在，为智能助理、垃圾邮件过滤、搜索引擎等应用程序提供愈发强大的驱动力，带来更加个性化的体验，提升业务效率，以及提高安全性。但实践表明，AI技术带来了多重好处的同时，随之而来的数据隐私风险也与日俱增。
数据驱动是一个不断变化的追求。在过去的几十年里，我们可以访问的数据量以及分析这些数据的工具一直在扩大和改进，这既是福也是祸。企业现在有大量的数据，今天先进的人工智能和机器学习使得分析它比以往任何时候都更容易。
南京、武汉、长沙三地人工智能产业基础扎实、科教创新资源丰富、应用场景多样典型，已经集聚了大量优势企业和用户单位。工业和信息化部将与相关省市加强协同，在人工智能政策引导、产业链协同、赋能应用、要素共享、安全治理和国际合作等方面加大引导和支持力度。
未来，在人工智能的赋能下，智能监控产品的迭代更新将成为安防监控行业在全球发达城市的主要增长点。中商产业研究院预测，2022年全球安防视频监控设备市场规模将达233亿美元。
运营商通过东数西算工程，将构建起数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导到西部，可以充分发挥西部地区气候、能源、环境等优势，扩大可再生能源供给和就近消纳，有利于缓解东部地区能源供给。
医疗机构的非结构化数据是指从临床医生手写处方表到患者呼叫中心日志的任何内容。这些信息的数量正在增加，需要新的方法来捕获和分析这些数据。
数字化、智能化转型持续深入，人工智能产业发展再提速。9月22日，《上海市促进人工智能产业发展条例》表决通过，并将于2022年10月1日起施行。该条例旨在推动人工智能与经济、生活、城市治理等领域深度融合，打造人工智能世界级产业集群。
人工智能的落地应用正给城市的方方面面带来改变，深度赋能城市经济、生活、社会治理进行数字化转型，已成为公认的引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术。但是随之而来的潜在风险和社会伦理问题也引发了热议，如何进一步完善人工智能治理，成为国际学界普遍关心的问题。
研究报告显示，对供应链管理者来说，可持续性既是挑战，也是变革的动力。受访首席供应链官把可持续性列为他们未来几年的第三大挑战，仅次于供应链中断和技术基础设施。
人工智能和数据已经达成了这样的关系：“没有数据的算法是盲目的，而没有算法的数据是愚蠢的。”但采用人工智能技术可能面临风险，并不是每个人都想分享自己的信息或数据，至少在当前的数字参与规则下是这样。因此，需要采取一些数字自我防御措施。
自动驾驶技术已成为各国竞争的重点领域，从更宏观的角度来看，也是人工智能技术在国际竞争中的具体表现。在各项政策的支持下，我国在无人驾驶技术研发和应用方面均位居世界前列。
人工智能数据企业云测数据发布了面向AI工程化的新一代数据解决方案，其价值设定为“高度支持企业所需数据的高效流转、持续进行数据处理任务，提高规模化生产效率”。
