面部识别系统使用生物识别技术从照片或视频中映射面部特征，然后将这些信息与已知人脸数据库进行比对，以找到匹配项。面部识别可以帮助验证一个人的身份，但它也会引发隐私问题。
面对供应链环境不确定性的增加、人力等运营成本的逐渐攀升、“双碳”战略之下能源转型的迫切要求等情况，制造业想要实现高质量发展，迈向中高端水平，不仅需要从低附加价值领域向高附加价值领域两端延伸，更重要是需要加快人工智能等核心技术规模化应用落地。
我们对人工智能的期望在学术背景下完全是另一码事。在学术背景下，我们为了结果可以等待几个小时甚至几天；而在现实环境中，我们要求系统立即做出反应。特别是对于对话式人工智能机器人来说，每一项潜在的改进都必须考虑到降低延迟的目标来进行权衡。
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。
