AI无处不在，所带来的颠覆性冲击远超过想象，作为科技创新和经济发展的重要驱动力，AI正在进入高速发展期。工业和信息化部公布的测算数据显示，我国核心产业规模已超过4000亿元，企业数量超过3000家。2021年全球人工智能产业规模达3619亿美元，其中中国占576亿美元。从投融资规模来看，2021年全球人工智能产业投融资金额为714.7亿美元，同比增加90.2%，中国人工智能产业投融资金额为201.2亿美元，同比增加40.4%。

积极“拥抱”人工智能，已成为很多企业转型升级的共识。IBM大中华区客户成功事业部总经理朱辉表示，IBM今年进行了全球AI采用指数的调研，结果显示，全球企业对AI的采用稳步增长，而且呈现出更加成熟的、渐进式的趋势。朱辉透露，中国大约有60%的企业已经在业务中开始积极部署人工智能的解决方案;99%的企业认为人工智能的解决方案可随处构建、随处部署及运行，这对于企业至关重要;大概三分之二的企业正在使用或者考虑通过自动化软件和工具，提高IT运营和业务流程效率。朱辉表示，AI的落地为企业的创新提供了有效的支撑，将成为大势所趋。

的方法解决人工智能面对的一系列问题。机器学习通过计算机算法会不断进行训练，从大型数据集中发现模式和相关性，然后根据数据分析结果做出最佳决策和预测。机器学习应用实战经验来改善自身的能力，获得的数据越多，准确性会越高。

在工业领域机器学习是人工智能支撑下的分支深度学习和神经网络都属于人工智能的子类目，其中通过采用深度学习的算法计算数据训练模型，做出预测的准确率和人工判断相差无几。将深度学习算法应用在工业视觉检测机器人上，可大幅提升作业性能，并实现制造流程的自动化利无人化。

机器学习的相关算法和方法具有一定的门槛，在对原理不清楚的情况下进行实验，难以取得理想的效果，所以要求工程师不仅具有工程实现的能力，还需具备线性代数、统计学等娄学基础，并理解数据科学和的常见算法。

Gartner预计，到2026年，实施人工智能透明度、信任和安全性的组织将看到他们的人工智能模型在采用、业务目标和用户接受度方面实现50%的成果改进。Gartner调查结果表明，组织已经部署了成百上千个IT 领导者无法解释的人工智能模型。缺乏知识和理解可能会产生严重的后果。当依赖增加时，人工智能模型表现不佳的影响会被放大。不管理人工智能风险的组织更有可能遇到负面的人工智能结果和违规行为。模型不会按预期运行，并且会出现安全和隐私问题、财务和声誉损失以及对个人的伤害。错误执行的人工智能也可能导致组织做出糟糕的业务决策。

为确保人工智能系统的安全性和合规性，企业应当对人工智能技术的运用进行治理。有效的人工智能治理将包括以下关键控制领域：

法规和政策——了解适用的法律法规，制定人工智能领域的政策

标准和规范——制定人工智能安全要求的标准和规范，以纳入人工智能系统和解决方案

技术方法——实施技术措施以应对人工智能风险

安全评估——评估人工智能系统的安全性、弹性和稳健性，并进行持续监控和审查

人才发展——为负责人工智能开发、部署和管理的员工提供充分的培训

可控环境——确保人工智能解决方案在其整个生命周期内可解释且一致，并保持人工对人工智能系统的监督

随着互联网应用的普及化，所对应的网络威胁数目随之上升，而且其复杂性也相对增加，为此对网络安全也带来了挑战。如今，移动设备、、云计算在企业中的应用日益普及，攻击面也相对增加。此外，黑客可以利用来不断变形病毒/恶意软件，而传统的静态防御解决方案未必能对此有效检测以及阻断。另一个原因是网络攻击服务化(Cyberattack-as-a-Service)，令网络攻击变得普及，攻击者自身不须拥有强大的黑客知识亦可以通过支付加密货币获得攻击工具。