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　　今天分享的是：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）

　　《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）》由国际电信联盟（ITU）发布，旨在通过分析不同领域的案例，确定人工智能（AI）就绪的关键因素，构建评估框架，以衡量各领域利用AI的准备程度，推动AI的有效整合与应用。

　　- 数据可用性：开放数据对AI训练和应用至关重要，如沙特阿拉伯的开放数据平台提供多领域数据集，交通领域利用各类数据保障安全。但数据收集、清理和预处理面临挑战，需确保数据质量以支持AI发展。

　　- 研究资源获取：领域特定研究与AI模型应用相结合意义重大，如交通安全中结合生物数据监测驾驶行为，ITU等发起的合作倡议促进了相关研究与交流。

　　- 部署能力与基础设施：网络、传感器等基础设施影响AI应用，如农业中土壤和水传感器部署影响数据收集与模型训练。实际部署与实验验证不可或缺，边缘计算、云计算等提供后端支持，卫星数据等协调应用创造价值。

　　- 利益相关者认可与标准：标准确保互操作性与合规性，赢得利益相关者信任。如农业领域农民对新技术的采用，先进驾驶辅助系统需统一标准避免用户锁定，同时应关注数据隐私等问题。

　　- 开发者生态系统：开源项目助力AI快速发展，提供算法参考实现、工具集等，如通过云API实现数据交互，推动创新应用开发，提升AI/ML解决方案通用性。

　　- 数据收集与模型验证：沙盒实验环境用于训练和验证模型，如交通管理中利用AI/ML反馈循环优化策略，无人机在灾害场景中基于反馈学习调整操作，部分案例通过试点部署验证模型并服务社区。

　　- 环境监测：如“Net - Peat - Zero”项目，利用LoRa - IoT系统监测泥炭地森林环境参数，预测森林火灾，部署于马来西亚森林保护区，实现数据实时监测与共享。

　　- 数据聚合：“AI - Based Chat Box for Farmers”整合多源数据，为农业决策提供支持，提升农民收入，其成功依赖于政府数据整合与模型应用。

　　- 多智能体协作：伊斯坦布尔技术大学等的项目，运用强化学习等技术优化无人机在灾害场景中的部署与协作，提高救援效率，体现了自组网等技术优势。

　　- 社区赋能：“Embrace the Forest”项目结合摄像头与卫星图像检测野火，保护社区与环境，涉及巴西等地电力线相关案例，体现对当地社区和经济的积极影响。

　　- 区域定制：Neak Pean HealthTech的Khmer语医疗聊天机器人，解决柬埔寨医疗资源分布不均问题，通过自然语言处理等技术实现远程医疗服务，注重本地语言和口音处理。

　　- 工作进展：通过分析AI就绪因素和案例，明确了当前研究成果，为构bibo必博官网建评估框架奠定基础。

　　- 未来步骤：计划建立开放bibo必博官网数据存储库，创建实验沙盒，推导开放指标和参考工具集，并举办试点AI就绪插件节，以评估AI就绪度，促进利益相关者参与和决策。

　　- 报告发布：下版报告及插件节结果将于2025年7月AI for Good峰会上发布，推动AI就绪研究进一步发展。