2020年，人工智能（AI）技術開始進入后深度學習時代。
以深度學習為代表的AI技術在感知層面突破后開始演進。
應用仍在追趕技術的步伐，并深入挖掘深度學習技術體系紅利。投資規模降低、商業模式轉變等多方面因素導致產業發展放緩。
雖然AI已經廣泛用于日常生活中，但當前仍然處于弱AI階段，強AI“道艱且長”。認知AI是實現強AI的必經之路，但缺乏突破，融合不同機器學習流派開始活躍。
在2019年，基于深度學習的視覺、語音、自然語言處理等研究仍占據主流，人們開始聚焦技術的“理解”。
軟件訓練框架開始收斂，用于推斷的專用芯片日益增多。
AI應用門檻將不斷降低，人人可用的AI技術將深刻改變人類生產生活。目前，AI研究持續火熱態勢，新技術和新算法百花齊放，我國學術界及產業界貢獻巨大。以深度學習為代表的AI技術將對傳統ICT技術產業體系帶來深遠影響。應用L域不斷擴大，弱AI服務應用大放異彩，但強AI技術突破還需時日。
腦機融合技術，就是通過芯片和傳感器，用大腦控制各種設備能治療大腦損傷和缺陷，還能大大增強人類的認知與行為能力。
機器人避障是機器人技術中一項最基礎也是關鍵的功能，在讓機器人行動過程中保證不發生碰撞，避免結構的過度老化、脫落
魯政辦字〔2020〕34號，山東省人民政府辦公廳關于山東省數字基礎設施建設的指導意見
浙江省城市大腦為全國“城市大腦”建設與應用提供浙江樣板,實現城市運行的生命體征感知、公共資源配置、宏觀決策指揮、事件預測預警、“城市病”治理等功能
編制依據《城市市容環境衛生管理條例》 《全國文明城市測評體系》《國家衛生城市標準》《國家園林城市系列標準》 《城市容貌標準》(GB 50449) 《計算機軟件文檔編制規范》(GB/T 8567) 《電子政務業務流程設計方法通用規范》
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2020年3月3日國家衛生健康委員會發布了《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第七版）》
國衛辦醫函〔2020〕184號:新冠肺炎診療方案第七版pdf
機器人廣泛應用于疫情防控促使國智能產業的迅速發展，還需通過機器學習等提高機器人的智能化程度，帶動更多場景化的應用。
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