新冠疫情爆發后，AI 成為了特殊的“逆行者”，日漸成熟的應用端在救治病人和防控工作中的作用愈發凸顯出來。

智能送藥機器人、智能消殺機器人、無人快遞配送車的投入使用，一定程度上保障了前線工作者的安全和健康，運用了 AI 技術的非配合式熱成像測溫儀保證了公共場所的快速實時測溫，AI+大數據成功回溯了武漢封城前夕 500 萬人口去向，助力著疫情防控工作的順利開展。正如美國著名作家約瑟夫·克魯奇所說，技術讓龐大的人口成為可能，而如今，龐大的人口則讓技術變得不可或缺。

在應對突發衛生事件時 AI 展現出的突出表現助力其晉升為風口中的風口，成為眾多在疫情中遭受到嚴重影響的中小企業突圍的關鍵點之一，可以預見，疫情結束后 AI 將迎來更加高速的發展，一波創新浪潮正在涌來。

AI 在疫情中能夠“修成正果”，離不開眾多技術人的付出與努力，AI 未來的發展也將得益于他們的探索與研究。從硬件層、數據層、算法層，再到感知層與認知層，最終到達應用和服務層，一個成熟的 AI 應用在演進過程中所面臨的困難和曲折程度可見一斑，而問題永遠伴隨著發展而生。

以 AI 中臺為例，AI 模型訓練的復雜性導致大多數中臺開發慢、效率低，嚴重影響了業務的靈活性，行業想要進步，就少不了提出問題和解決問題。如何從海量的文檔和數據中迅速挖掘知識？如何讓開發部署和實施軟件變得更加簡單易行？如何實現機器學習全生命周期端到端的全流程簡化？由此衍生出的一系列問題能否解決關乎到企業未來的發展，值得行業從業者思索。

與此同時，AI 助力下的 IoT 發展迅速，智能物聯網時代似乎即將到來，但諸多問題也開始顯露，很多物聯網設備由于安全性不強而被黑客入侵遭到勒索和破壞，還有一些設備甚至能用來組建僵尸網絡進而引起大范圍的網絡攻擊，甚至會導致用戶隱私外泄。安全問題是物聯網項目的重中之重，一部分企業將物聯網方案的復雜性和技術難度視為深入部署的最大障礙，另一部分企業則認為缺少專業人才和技能培訓才是最大的挑戰。

雖說成功沒有捷徑，但站在巨人的肩膀上變相來說就是成功的捷徑。

4 月 17-18 日，為期兩天的Microsoft Online Tech Forum 微軟在線技術峰會將會在 18 日當天特地設置整天的 AI&IoT 專場課程分享，屆時將以微軟自身技術發展和數字化轉型實踐為引，通過技術實現到場景應用，從單點應用效果到行業實踐全貌，集中介紹微軟 IoT 安全物聯網能力以及微軟基于 AI 的端到端安全保護能力，助力企業及個人提升自身技術實力。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的特殊时期之下的 AI 成功“逆行”，技术繁荣生长之下的“AI隐疾”的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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