從技術(shù)上看，人工智能應(yīng)用呈現(xiàn)工程化趨勢(shì)，加速AI應(yīng)用的落地速度。

人工智能工程化是人工智能落地的必經(jīng)之路，也正在成為人工智能行業(yè)廠商的工作重心。

AI工程化意味著技術(shù)的成熟和良好的使用體驗(yàn)，對(duì)希望借助人工智能實(shí)現(xiàn)智能化的企業(yè)而言，能顯著降低技術(shù)遷移成本，更容易組建所需的人才隊(duì)伍。

因此，在AI工程化的技術(shù)和應(yīng)用方向中，既要集成傳統(tǒng)軟件行業(yè)可持續(xù)交付和研發(fā)的DevOps體系，也要集成AI研發(fā)、落地的MLOps，只有兩者融合才能解決AI工程化問題。

另一方面，人工智能工程化必然帶來應(yīng)用開發(fā)的低代碼趨勢(shì)。

Gartner在《2021年十大數(shù)據(jù)和分析趨勢(shì)》中預(yù)測(cè)，到2025年，70%的新應(yīng)用將由低代碼/無代碼技術(shù)開發(fā)。

人工智能應(yīng)用的場(chǎng)景呈現(xiàn)出場(chǎng)景多元日益增長(zhǎng)、用戶體驗(yàn)要求高、迭代迅速等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的開發(fā)方式已經(jīng)無法滿足企業(yè)客戶的需求。因此，低代碼化的人工智能開發(fā)平臺(tái)幾乎成為了必然選擇。

適應(yīng)AI工程化需求，人工智能和大數(shù)據(jù)的合作將更加緊密。數(shù)據(jù)，尤其是大數(shù)據(jù)和算法、算力的融合，現(xiàn)在正成為人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)等行業(yè)的主要發(fā)展方向。

在AI與應(yīng)用結(jié)合的趨勢(shì)下，AI與大數(shù)據(jù)融合，帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化、合規(guī)化，提升產(chǎn)業(yè)效率，開拓產(chǎn)業(yè)邊界，創(chuàng)造產(chǎn)業(yè)價(jià)值，提升公平性，并返哺行業(yè)獲得更高生產(chǎn)力（算法、算力）、生產(chǎn)要素（數(shù)據(jù)）提升。

同樣，數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、AI可信等涉及到隱私和合規(guī)的要求越來越高。目前《數(shù)據(jù)安全法》、《個(gè)人信息保護(hù)法》等陸續(xù)推出，數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)隱私、AI可信等問題日益受到重視。