2024人工智能就绪度分析报告：向标准化就绪框架迈进（英文版）
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《2024人工智能就绪度分析报告：向标准化就绪框架迈进》由国际电信联盟电信标准化部门（ITU）发布，旨在开发一个评估人工智能（AI）就绪度的框架。
1. AI就绪度因素分析
- 主要因素
- 开放数据可用性：数据对AI训练和应用至关重要，需考虑数据的隐私、清洗和预处理等问题。
- 研究获取途径：领域特定研究和AI研究需平衡，促进不同领域专家协作。
- 部署能力与基础设施：包括物理和通信基础设施，影响AI数据收集、训练和应用。
- 利益相关者认同（由标准保障）：标准确保互操作性和合规性，建立信任，促进AI应用。
- 开源开发者生态系统：激发第三方开发者活力，加速AI应用，通过参考实现和工具集提升解决方案通用性。
- 通过沙箱试点进行数据收集和模型验证：创建实验沙箱，验证模型，解决现实数据不足问题。
- 案例研究
- 物联网环境监测：利用传感器监测环境参数，结合多种技术预测森林火灾，展示了基础设施部署、数据验证等多个就绪度因素。
- AI前端与多模态后端数据聚合：为农民整合多源数据，提供决策支持，体现了研究获取、基础设施部署等因素的应用。
- 协同多智能体系统：应用于灾害响应，如无人机协作，涉及开放数据、研究协作、基础设施部署等多个方面。
- 赋能本地社区：结合多种技术应对森林火灾，保护社区和环境，强调了利益相关者认同和开源生态系统的重要性。
- 区域定制：如Khmer远程医疗聊天机器人，根据当地需求定制AI解决方案，涉及数据可用性、研究、部署和利益相关者认同等因素。
2. 用例分析与数据策略
- 用例分析：涵盖交通安全、智能农业、医疗保健、公共服务、防灾、气候与清洁能源、未来网络与通信、无障碍等多个领域，分析各领域AI应用的具体情况和面临的问题。
- 数据策略：针对每个AI就绪度因素，从数据特征、开发者生态系统、研究获取、利益相关者认同、沙箱验证和基础设施部署等方面提出可量化的特征和潜在测量方法。
3. 未来工作与结论
- 未来步骤
- 建立开放数据存储库。
- 创建实验沙箱，研究就绪度因素影响。
- 推导开放指标和开源参考工具集，促进AI就绪度生态系统发展。
- 决策影响：宏观决策关注区域因素的整合，微观决策涉及技术选择和提供商特征的匹配。
以下为报告节选内容
