㈠ 技術角度看人工智慧的挑戰包括什麼
技術角度看人工智慧的挑戰包括如下。
1.能否保證人工智慧的應用開發被用於正確的目標。
2.智能系統開發時存在嚴重的缺陷,會產生不可預測的後果。
3.人工智慧設計者在製作機器人時,會將自己的想法加入到機器人的思維系統中。
㈡ 邊緣計算有哪些應用場景
邊緣計算有許多的應用場景，概括起來主要有以下十點，應用一：改進醫療設備性能和數據管理
在醫療場景下，邊緣計算主要幫助醫療保健體系的IT基礎架構，具體來說，是防止醫療設備管理的應用程序發生延遲。在邊緣計算的支持下，無需構建集中的數據中心，可對關鍵數據進行本地化，在安全性、響應速度和有效性上有更佳表現。
應用二：本地零售的實時數據分析
邊緣計算的主要目的，是讓運算盡可能接近數據源。在零售場景中，以往企業都是將各分支的數據匯總到中心位置進行分析，再進行決策和行動。而通過邊緣計算，零售店鋪可以在本地就進行數據處理和優化，這樣組織的行動反饋就能更快更及時。
應用三：讓虛擬現實更生動
在技術支持下，本地設備可以大大提升用戶的參與程度，用戶也可以有更生動、更即時的增強現實體驗。在這個前提下，越來越多的企業將進行轉型。
應用四：加速數據分析
在這一場景下，通過本地計算能力，在數據分析早期就引入較高智能水平的運算。這樣可以使得數據更為清晰，從而加快企業的分析和決策速度。在雲計算場景中，運算對智能化和精準度的要求較低，主要是在後期應用中使用，故而分析數據需要花費更多時間。
應用五：智能製造
其實邊緣計算在智能製造方面屬於基礎層面的構架。在生產車間采進行「近實時」分析，可以提升運營效率，並增加邊際效益從而提高利潤。此外，通過邊緣計算系統來收集數據、製造智能化工具過程中，可以及時識別異常情況，盡量避免產線停頓。
應用六：消除過剩數據
傳統的雲計算架構不可避免地會導致多餘數據堆積在雲存儲里，比如物聯網的感應數據等。這些數據大多都是無用的，對企業來說花費成本區儲存這項數據基本上是沒有必要的。邊緣計算可以做到只向雲端傳輸有效數據，讓流程更為優化。
應用七：讓安保系統響應更快速
對於那些建有龐大又復雜的安保系統的企業來說，邊緣計算非常實用，它可以有效篩選出關鍵信息防止帶寬的浪費。舉例來說，動作捕捉攝像機如具備運算能力，就可以只上傳有價值的信息。
應用八：現實數據收集
在零售環境下，物聯網、數字標簽、IP光纖都是實現邊緣計算的基礎配置。未來我們的業務將依賴規模在萬億級別的數據挖掘和集成。邊緣計算通過本地設備和感測器，協同雲端一起收集現實數據，能夠做到這個量級的數據聚合。
應用九：降低運營成本減少存儲需求
在邊緣計算加成下，收集到的數據無需在本地和中央伺服器之間穿梭，就可以讓本地設備知道要執行哪個功能。這樣就可以節省運營成本和存儲設備的投入了。
應用十：讓診斷與治療更有針對性
這雖然也是醫療場景的應用，但這里的邊緣計算更專注提升病患的康復體驗。醫療物聯網設備在邊緣計算應用下，可以更快更早地檢測出病人的異常健康數據。這就可以讓醫生的診斷措施和醫療干預來得更及時。此外，隨著可穿戴系統的普及，存儲設備及感測器的成本也會不斷下降。在邊緣計算技術的幫助下，看病就醫將從「被動治療」轉變為AI輔助下的實時的、預測性的保健式醫療。
㈢ 邊緣計算不屬於ABCDE五大新技術
邊緣計算屬於ABCDE五大新技術。
ABCDE（AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing）——人工智慧、區塊鏈、雲計算、數據科技和邊緣計算。它們，正代表著最先進而實在的技術生產力，重塑人們生活、工作和學習的每一方面。
邊緣計算是雲計算的重要補充，也是各種終端能力進化以支撐創新應用的關鍵。當前，安防監控、自動駕駛、智能製造等是邊緣計算常見的場景，這些場景需要考慮在有限的空間和功耗下具備強勁的算力，以實現層出不窮的創新功能，比如全面向自動化、智能化邁進。同時，邊緣計算與物聯網緊密相關，先進的邊緣計算技術可以讓IoT更加智能和強大。
㈣ 人工智慧技術應用面臨的挑戰包括哪些方面
眾所周知目前的人工智慧技術廣泛應用與各行各業當中，並且對這些行業產生了一定的改善作用。想要更加深入的應用人工智慧技術，還需要對 人工智慧技術 有更透徹的了解。
由於AI能處理大量數據，讓目前的AI技術對於零售業、需要進行因果驅動因素預測的應用，以及銀行業的風險評估應用重要性高。目前的AI系統其實仍然面臨許多挑戰，這些挑戰也深深影響AI的應用市場推廣。
目前AI技術應用面臨的挑戰，包含標注訓練數據、大量全面的數據獲取、輸出結果的解釋，以及學習的普遍性等。
在標注訓練數據方面， 由於目前AI系統主要都是採用監督學習模式，必須事先耗費大量時間、人力或資金進行數據標注，因此成為AI系統推廣導入的劣勢所在。目前針對此劣勢，已有許多研究學者陸陸續續推出新的演算模型，希望能逐步達成讓數據能自動被標注的目標，以大幅縮減人力與時間的投入。
在大量全面的數據獲取方面， 由於對許多產業而言，要獲取數量與質量都足夠的數據並不容易，因此對於這類數據較不易取得的產業而言，導入AI系統的難度也會較高。
而輸出結果的解釋部份， 目前AI系統還難以達到。原因在於，目前AI系統雖然能算出結果，但卻無法一步一步地解釋這個結果是如何獲得的，因此面臨這類需要針對運算結果進行解釋的需求，目前為止都還無法達到。
至於學習的普遍性部分， 是因為目前AI模型在將學習經驗自A類移轉至B類時，經常會遇到困難。這意謂著企業需要投入大量資金訓練新的模型，即便是A類與B類兩者間有部分相似性也難以避免。
㈤ 智慧城市建設中「智慧」面臨哪些挑戰
當前中國「智慧城市」建設面臨四大挑戰。
信息技術挑戰。楊學山說，信息技術快速發展和變化使「智慧城市」在技術、平台選擇面臨嚴峻挑戰：一方面，未來雲計算、物聯網、大數據、移動互聯網和智慧城市等各種新興技術，將完全改變各種應用模式，提出新的挑戰；另一方面，隨著技術成熟、應用深化，城市發展將從技術驅動轉向需求驅動，將是全面的戰略挑戰。
能力亟待提升的挑戰。目前中國政府機構、企業對於建設「智慧城市」的引領駕馭能力需要提升。「智慧城市」是在綜合平台上應用，目前政府、企業把握如此復雜系統和新技術的能力還有欠缺。
認識、習慣、制度需要適應智慧城市的應用。楊學山說，很多城市管理者雖然看到「智慧城市」重要性，但缺乏遠見性，必須將技術力量與城市發展目標結合起來。而且民眾的習慣也有待改變，包括網路行為能力、道德習慣都應該適應新發展。
法律環境需要調整。「智慧城市」搜集了許多企業和個人信息，如何保密、利用、公開，本質上要有法律的調整。
楊學山說，中國城市進入目前的發展階段，經濟增長的要素投入要從量的增長轉向質的增長，必須關注經濟發展帶來資源環境剛性約束，「智慧城市」建設就是要做出具體的可操作的實施方案，譬如解決城市安全、城市污染監控等難題，對改善民生有直接效益。
此外，「智慧城市」發展還應該關注改善教育、醫療、養老均等化服務，真正提升中國城市現代化水平。
交通治堵、環境控污、教育醫療均等化，這些城市化進程中面臨的課題，利用「智慧城市」路徑來解決已是全球性的趨勢。