知识图谱作为人工智能的重要研究领域，其核心理念可追溯到第一次人工智能浪潮。但直至进入人工智能下半场，当具备能理解、会思考、可解释等特征的认知智能成为突破自身天花板的关键，知识图谱才得以蓬勃发展。近年来，知识图谱技术热度不减，作为实现认知智能的核心驱动力，已广泛应用在金融、电商、医疗、政务等诸多领域。
全球人工智能产业体系逐渐成形、产业规模持续扩大。从行业规模看，据IDC预测，2020年全球人工智能市场规模为1565亿美元，同比增长12.3%。中国信通院数据研究中心测算2020年中国人工智能产业规模为3031亿元人民币，同比增长15.1%。
现阶段，国内人工智能应用已经由技术尝试转入规模化应用，主要受到两方面因素驱动：一方面在宏观经济下行的背景下，面对利润下滑和经营成本增加的压力，企业已经普遍意识到数字化转型作为驱动业务增长的新引擎的价值，催生海量智能化应用场景。
对于很多比较传统的行业，信息和连接并不是痛点。拿医疗举例，中国三甲医院的大夫就那么多，你把全国13亿人民都和这些大夫连接上了也没用，因为一个医生一天还是只能看那么多病人。互联网并没有提高医生看诊的效率，帮助是很有限的。
刷脸进站、刷脸进小区、刷脸付款、刷脸逛动物园、刷脸查健康码、刷脸开手机……为了便捷管理、科技赋能生活，人脸识别正在以惊人的速度普及开来。然而，人脸识别火热的背后，人们不再被“黑科技”所吸引，反而更添了一些隐忧，抵制的呼声越来越大。
到2023年，使用自动机器学习（AutoML）技术封装的、从数据准备到模型部署的端到端机器学习平台的数据分析师和数据科学家的数量将增加2倍。
