01可信人工智能
可信AI是解決人工智能信任問題的關鍵。可信人工智能是實施人工智能治理的重要實踐，深入企業內部管理、研發、運營等環節，將相關抽象需求轉化為實踐所需的具體能力需求，從而提升社會對人工智能的信任度。
02工程
AI工程已經成為從學術到產業應用的核心環節。工程化使AI應用從小作坊的手工模式走向大工廠流水線模式的核心支撐。對於企業來說，AI工程已經成為超越算法研發的更大瓶頸，而人工智能工程主要包括以下環節:完整易用的工具產品體系、高效協同的運維管理實踐、全面可控的安全治理、凝聚知識的產業鏈支撐。
03大模型
超大規模預訓練模型通過對海量通用數據進行預學習和訓練，可以有效緩解AI領域通用數據激增與專用數據匱乏的矛盾，具有通用智能的雛形。
前期培訓大模型通用性強，可以滿足垂直行業的* * *需求。預訓練的大模型具有良好的機動性，能夠滿足典型產品的技術要求。大規模模型是承上啟下的紐帶，深刻影響著底層技術和上層應用的發展；向下驅動數據技術和計算架構能力的提升，支持模型訓練、部署和優化，向上支持上層應用的服務轉型。
此外，大模型多向性問題亟待解決，生態建設不容小覷。未來，預培養模式將著重解決應用性、可信性、跨學科合作、資源不均衡和開放獲取等問題。
04面部安全
人臉識別需要合理的應用來增強社會信任。社會各界廣泛關註人臉識別的相關風險，因此有必要正確合理地使用人臉識別，發現安全、泄露隱私等風險，以增強社會對人臉識別技術的應用和信任。
05治理
人工智能治理正從倫理原則走向法律監管。人工智能治理的過程是各主體通過可操作的法律、倫理和技術手段，對人工智能研究、開發、生產和應用中的安全、發展、公平和糾紛進行協調、處理、監督和規範的過程。目前，人工智能治理已經從倫理原則等軟約束逐步走向全面、可操作的法律規制新階段。全球人工智能治理路徑包括系統化監管和場景化立法監管的同步探索。未來，人工智能監管與數據治理的緊密結合將是壹個重要趨勢。
06超級自動化
超級自動化加速企業和政府事務的數字化轉型。人工智能、雲計算、大數據和機器人流程自動化(RPA)技術的深度融合，是企業、政務等工作場景實現數字化轉型的重點探索方向。隨著人力成本的上升和數字化升級需求的增加，信息化、數字化、智能化已經形成聯動趨勢。RPA技術在新興技術的應用中發揮著重要作用，超級自動化將成為未來的常態工作。
07分鐘
MLOps開始在大型企業中部署。機器學習模型管理實踐和標準流程，連接模型的開發、部署和運維，涉及算法、業務和運維團隊，旨在提高模型生命過程開發、部署和運維的效率，促進模型的大規模應用。業界非常重視開發、運維、權限控制、數據隱私、安全、審計等企業級需求。據統計，56%的企業在管理、安全、審計方面存在困難。自2019起，MLOps連續兩年進入Gartner數據科學和機器學習技術成熟度曲線，被視為AI工程的重要內容。MLOps將與DevOps和DataOps協調，並相互授權。
08知識計算
知識計算解決了產業對知識獲取和應用的需求問題。采用知識驅動和數據驅動的人工智能算法，為新壹代人工智能提供解決方案，努力解決人工智能與行業知識相結合，從感知智能到認知智能的產業需求。
多模態融合
多場景多模態交互成為提升應用性能的重點。以多模態融合技術為核心的感知、交互和智能協同能力，不斷支撐著各類終端和應用智能化水平的提升。
10行業融合
人工智能與金融、醫療等行業深度融合進入深水區。金融、醫療行業在政策保障、技術儲備、生產應用、產能輸出、安全合規等方面全面布局人工智能應用。金融行業:智能化成為金融科技布局的重點方向。2020年，銀行信息科技投入達到2017億元，同比增長25%以上。金融機構通過擴充科技團隊、建設基礎能力、提供基礎應用、賦能現有場景、建立推廣和保障機制，全方位開展AI系統建設。醫療行業:人工智能在疫情防控、復工生產中發揮重要作用，在新藥研發、蛋白質結構預測等生化領域取得顯著成果。
樂天智谷
國際智能科技創新谷
樂天智谷是廣州市重點攻城拔寨項目，2019廣州市提質增效試點園區，廣州市中小企業服務站。該項目位於廣州市海珠區雲柯南路與新滘東路交界處。該區域是廣州人工智能與數字經濟實驗區和琶洲高新區中的琶洲核心區，是粵港澳大灣區科技創新走廊的重要支點。
園區以人工智能、5G技術、數字經濟、物聯網為主導產業，為企業提供全生命周期創新孵化服務和資源協同對接服務，促進相關產業資源共享、交融、互動。
“粵港澳青創灣”創新創業基地(以下簡稱青創灣基地)於2018年9月在海珠區委統戰部、工商局的指導下成立。由澳門青年領袖紂王安先生發起，整合了廣深港澳臺30余家協會，與港澳高校、科研院所、專家團隊建立戰略合作和緊密協作，匯集宏觀經濟政策、科技創新服務等。