近几年，随着智能技术的发展成熟、成本价格的不断下降，智能家居产品的普及率持续上升，而作为智能家居产品刚需保障的售后服务，已成为许多商家争夺消费者心智的重要领地。
近几年随着AI的快速发展，业务的快速落地，GPU、AI专用加速卡作为一种通用资源出现在数据中心。为了提高业务对它们的利用率、提高它们的运维效率，它们同样需要进行资源池化。
当下经济社会最大的特征就是变化快，整个社会在转型升级，新技术不断涌现，千行百业都在通过数字化对传统的模式进行升级。在这样的大环境下，任何企业和组织都面临一个共性需求：将激增的数据、信息有效转化、沉淀为企业知识，并真正流动应用起来。
AI的应用竟然可以如此接地气，大家讨论的声音也多集中在AI应用的广泛普及上。AI经过近些年的飞速发展，经过了初始的技术探索期与应用推广期，从高高在上的产业应用，如智慧城市、自动驾驶、黑灯工厂等高端应用走下了高精尖的“神坛”，走向了牧区，深入到了产业的最底层，在我们想不到的一些地方扎根落地。
人工智能的发展从初期的概念时期，到广泛的场景切入，再到融合在各个行业的业务中的全面落地阶段——智能家居、智能金融，自动驾驶、智慧医疗、智能零售、智能制造、智能交通等行业都在广泛应用深度学习和机器学习技术。
物联网、人工智能，智能驾驶，智慧医疗这类应用的终端设备都面临着长续航、低功耗的需求。如何对器件的功耗进行测试并优化是一个不小的挑战。
由于人工智能的神经网络过分依赖数据，从而引导了神经网络的犯错，一些错误对人类来说似乎是完全不合逻辑甚至是愚蠢的，人工智能也由此变成了人工智障。
医疗被认为是人工智能最有应用前景的行业之一。医学中的诊断、治疗都高度依赖医生的经验，但同时，医疗过程本身产生了大量可标准化的数据，包括门诊、住院、影像、手术、临床症状、患者特征等等。这意味着，相关数据一旦由AI整合，就有加快服务效率的空间。
目前，对于自动驾驶技术的底层之争，更多是聚焦在两个领域，一是芯片，二是软件算法，其中又以后者最具市场话题度。特斯拉NOA，蔚来NOP、小鹏NGP以及毫末智行NOH等自动辅助驾驶功能的实现，都离不开软件算法的支持。
巡检机器人通过高精度定位，以及AI语音、图像等识别技术，能够在恶劣环境下完成人工很难完成的作业，通过规模化作业，大幅度提高作业效率，甚至通过深度学习技术，能够针对台风等自然灾害进行电网灾害风险动态评估。
听过炒菜机器人，听过上菜机器人，人们却似乎很少听到试菜机器人。不过，如果想要把一道菜做得更好吃，试菜的过程却是不可缺少的。在人工智能的世界里，如何试菜使得菜品更好吃，就是像是在进行一种算法的推演。每一道菜品皆可量化，皆为数据。
如今，大众选择牵手高通来发展L4级别的自动驾驶，这一决定或许有望帮助公司在软件业务方面取得新的进展。
