导读：如果企业想在明年AI/ML实践中取得实质进展，请留意这份调查揭示的2021年十大关键趋势。 如果你对细节不感兴趣，那么不妨记住该份报告最重要发现：企业正在提升AI/ML项目战略高度并赋予优先性，增加相应招聘和开支。不过，收获付出仍面临巨大挑战。 十大关键...
如果企业想在明年AI/ML实践中取得实质进展，请留意这份调查揭示的2021年十大关键趋势。
如果你对细节不感兴趣，那么不妨记住该份报告最重要发现：企业正在提升AI/ML项目战略高度并赋予优先性，增加相应招聘和开支。不过，收获付出仍面临巨大挑战。
十大关键趋势具体如下：
1、各企业增加了了AI/ML的预算和项目优先性；
2、企业正在更广泛的场景案例中采用AI/ML，客户体验和工作流程自动化被认为最能应对经济不稳定，也是最受关注的领域；
3、尽管大多数企业拥有超过25个模型，40%的企业的采纳模型甚至超过50个，但企业之间差距悬殊；
4、企业在部署AI/ML模型时面临的主要挑战是模型治理（Governance）；
5、技术集成与兼容性（technologyintegrationandcompatibility）仍然是实现AI/ML成熟度主要挑战；
6、随着AI/ML项目利害关系和复杂性增加，协作的需求也在增加；
7、组织一致性是实现AI/ML成熟度的最大差距；
8、部署模型所需时间增长了64%;
9、38%的企业将一半以上的数据科学家都用在模型部署上并且，规模越大，情况越糟；
10、购买第三方解决方案的企业每年在基础设施上的花费平均减少了19-21%，并且在生产中实际节约成本可能会更高。
