2025年人工智能芯片在自然語言處理領域的應用分析報告參考模板一、2025年人工智能芯片在自然語言處理領域的應用分析報告

1.1人工智能芯片的發展背景

1.1.1計算能力的提升

1.1.2算法的優化

1.2人工智能芯片在自然語言處理領域的應用現狀

1.2.1語音識別

1.2.2機器翻譯

1.2.3情感分析

1.2.4文本分類

1.3人工智能芯片在自然語言處理領域的未來發展趨勢

1.3.1計算能力的進一步提升

1.3.2算法的不斷創新

1.3.3跨領域應用

1.3.4邊緣計算的發展

二、人工智能芯片在自然語言處理領域的應用挑戰

2.1芯片性能與功耗的平衡

2.1.1性能優化

2.1.2功耗管理

2.2數據安全與隱私保護

2.2.1數據加密

2.2.2隱私保護

2.3算法與硬件的協同優化

2.3.1算法優化

2.3.2硬件設計

2.4生態系統建設

2.4.1產業鏈協同

2.4.2人才培養

2.4.3政策支持

三、人工智能芯片在自然語言處理領域的應用案例

3.1語音助手與智能客服

3.1.1語音識別技術

3.1.2自然語言理解

3.2智能翻譯與跨語言交流

3.2.1機器翻譯技術

3.2.2多語言支持

3.3情感分析與用戶行為研究

3.3.1情感識別技術

3.3.2用戶行為研究

3.4自動內容生成與個性化推薦

3.4.1自動內容生成

3.4.2個性化推薦

3.5文本分類與信息檢索

3.5.1文本分類技術

3.5.2信息檢索優化

四、人工智能芯片在自然語言處理領域的未來展望

4.1芯片性能的持續提升

4.1.1新型計算架構

4.1.2定制化設計

4.2算法與硬件的深度融合

4.2.1算法優化

4.2.2硬件加速

4.3應用場景的拓展

4.3.1邊緣計算

4.3.2跨領域應用

4.4生態系統的完善

4.4.1產業鏈協同

4.4.2人才培養

4.4.3政策支持

4.5數據安全與隱私保護

4.5.1數據加密

4.5.2隱私保護

4.6技術標準與法規的制定

4.6.1技術標準

4.6.2法規政策

五、人工智能芯片在自然語言處理領域的發展策略

5.1技術研發與創新

5.1.1基礎理論研究

5.1.2技術創新

5.2產業生態建設

5.2.1產業鏈協同

5.2.2政策支持

5.3人才培養與引進

5.3.1人才培養

5.3.2引進人才

5.4標準化與規范化

5.4.1技術標準

5.4.2法規政策

5.5跨領域合作與開放共享

5.5.1跨領域合作

5.5.2開放共享

5.6國際合作與競爭

5.6.1國際合作

5.6.2競爭策略

六、人工智能芯片在自然語言處理領域的政策與法規環境

6.1政策支持

6.1.1財政補貼與稅收優惠

6.1.2人才培養計劃

6.1.3國際合作與交流

6.2法規監管

6.2.1數據安全與隱私保護

6.2.2知識產權保護

6.2.3行業規范與標準制定

6.3政策與法規的協同效應

6.3.1政策引導與法規保障

6.3.2市場調節與政府監管

6.3.3技術創新與產業升級

七、人工智能芯片在自然語言處理領域的國際合作與競爭態勢

7.1國際合作

7.1.1技術交流與合作

7.1.2人才培養與交流

7.1.3產業鏈協同

7.2競爭態勢

7.2.1企業競爭

7.2.2區域競爭

7.2.3技術競爭

7.3國際合作與競爭的平衡

7.3.1合作共贏

7.3.2技術創新

7.3.3市場拓展

7.3.4法規遵守

八、人工智能芯片在自然語言處理領域的市場前景與風險

8.1市場前景

8.1.1需求增長

8.1.2技術創新

8.1.3產業協同

8.2市場驅動因素

8.2.1政策支持

8.2.2技術進步

8.2.3市場需求

8.3市場風險與挑戰

8.3.1技術風險

8.3.2市場競爭

8.3.3數據安全與隱私保護

8.3.4人才短缺

九、人工智能芯片在自然語言處理領域的可持續發展策略

9.1技術研發的持續投入

9.1.1基礎研究

9.1.2技術創新

9.1.3跨學科融合

9.2產業鏈的綠色化發展

9.2.1資源優化配置

9.2.2環保材料應用

9.2.3廢棄物處理

9.3人才培養與知識傳播

9.3.1教育體系改革

9.3.2知識傳播平臺

9.3.3國際交流與合作

9.4數據安全和隱私保護

9.4.1法律法規完善

9.4.2技術手段保障

9.4.3行業自律

9.5社會責任與倫理考量

9.5.1社會責任

9.5.2倫理考量

十、人工智能芯片在自然語言處理領域的倫理與法律問題

10.1倫理問題

10.1.1算法偏見

10.1.2隱私泄露

10.1.3技術濫用

10.2法律問題

10.2.1數據保護

10.2.2知識產權

10.2.3責任歸屬

10.3倫理與法律的應對策略

10.3.1倫理規范

10.3.2法律完善

10.3.3行業自律

10.3.4公眾教育

10.3.5國際合作

十一、人工智能芯片在自然語言處理領域的國際合作與競爭策略

11.1國際合作策略

11.1.1技術交流與合作

11.1.2人才培養與交流

11.1.3產業鏈協同

11.2競爭策略

11.2.1技術創新

11.2.2市場拓展

11.2.3品牌建設

11.3國際合作與競爭的平衡

11.3.1公平競爭

11.3.2合作共贏

11.3.3風險防范

11.4國際合作與競爭的具體措施

11.4.1政策支持

11.4.2資金支持

11.4.3人才培養

11.4.4技術引進與輸出

11.4.5知識產權保護

十二、結論與建議

12.1結論

12.1.1人工智能芯片在自然語言處理領域的應用具有廣闊的市場前景

12.1.2技術創新是推動人工智能芯片在自然語言處理領域發展的關鍵

12.1.3產業鏈協同、人才培養、政策支持等因素對人工智能芯片在自然語言處理領域的發展具有重要作用

12.2建議

12.2.1加大技術研發投入

12.2.2加強產業鏈協同

12.2.3加強人才培養

12.2.4政府出臺相關政策

12.2.5加強國際合作

12.2.6關注數據安全和隱私保護

12.2.7推動人工智能芯片在自然語言處理領域的可持續發展

12.2.8加強行業自律

12.2.9提升公眾對人工智能芯片在自然語言處理領域應用的認知一、2025年人工智能芯片在自然語言處理領域的應用分析報告隨著人工智能技術的飛速發展，自然語言處理（NLP）作為人工智能的核心領域之一，已經取得了顯著的進展。人工智能芯片作為推動NLP技術發展的關鍵，其在自然語言處理領域的應用前景廣闊。本報告將從以下幾個方面對2025年人工智能芯片在自然語言處理領域的應用進行分析。1.1人工智能芯片的發展背景近年來，隨著計算能力的提升和算法的優化，人工智能芯片逐漸成為推動人工智能技術發展的關鍵。特別是在自然語言處理領域，人工智能芯片的應用使得NLP算法的運行速度和效率得到了極大的提升。以下將從兩個方面闡述人工智能芯片的發展背景。計算能力的提升：隨著半導體技術的進步，人工智能芯片的計算能力得到了顯著提升。這使得NLP算法在處理大規模語料庫時，能夠更加高效地完成各項任務。算法的優化：在NLP領域，深度學習算法的廣泛應用使得人工智能芯片的應用更加廣泛。通過優化算法，人工智能芯片在自然語言處理領域的性能得到了進一步提升。1.2人工智能芯片在自然語言處理領域的應用現狀目前，人工智能芯片在自然語言處理領域的應用主要體現在以下幾個方面。語音識別：語音識別是NLP領域的一個重要應用場景。人工智能芯片在語音識別領域的應用，使得語音識別系統的準確率和實時性得到了顯著提高。機器翻譯：機器翻譯是NLP領域的一個重要研究方向。人工智能芯片的應用使得機器翻譯系統的翻譯質量得到了顯著提升。情感分析：情感分析是NLP領域的一個重要應用。人工智能芯片在情感分析領域的應用，使得情感分析系統的準確性和實時性得到了提高。文本分類：文本分類是NLP領域的一個重要應用。人工智能芯片的應用使得文本分類系統的準確率和處理速度得到了提升。1.3人工智能芯片在自然語言處理領域的未來發展趨勢展望未來，人工智能芯片在自然語言處理領域的應用將呈現以下發展趨勢。計算能力的進一步提升：隨著半導體技術的不斷進步，人工智能芯片的計算能力將得到進一步提升，從而推動NLP算法的進一步優化。算法的不斷創新：在人工智能芯片的推動下，NLP算法將不斷創新，以適應更多應用場景的需求。跨領域應用：人工智能芯片在自然語言處理領域的應用將逐漸擴展到其他領域，如教育、醫療、金融等。邊緣計算的發展：隨著物聯網的普及，人工智能芯片在自然語言處理領域的應用將向邊緣計算方向發展，以實現更低的延遲和更高的實時性。二、人工智能芯片在自然語言處理領域的應用挑戰隨著人工智能芯片技術的不斷進步，其在自然語言處理領域的應用雖然取得了顯著的成果，但同時也面臨著一系列挑戰。2.1芯片性能與功耗的平衡性能優化：通過采用新型計算架構、優化算法和提升芯片制造工藝，可以提升芯片的性能。例如，采用多核架構和流水線設計可以提高數據處理速度。功耗管理：通過動態電壓和頻率調整（DVFS）、低功耗設計技術和電源管理策略，可以有效降低芯片的功耗。此外，采用先進的封裝技術如SiP（系統級封裝）也有助于降低功耗。2.2數據安全與隱私保護自然語言處理應用中涉及大量用戶數據，包括語音、文本等敏感信息。如何保障數據的安全和用戶隱私成為人工智能芯片在自然語言處理領域應用的重要問題。數據加密：采用端到端加密技術，確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性。隱私保護：通過差分隱私、聯邦學習等技術，在不泄露用戶隱私的前提下，實現數據分析和模型訓練。2.3算法與硬件的協同優化算法優化：針對自然語言處理的特點，優化算法結構和計算方式，降低對硬件資源的需求。硬件設計：根據算法特點，設計相應的硬件架構，提高芯片的執行效率。2.4生態系統建設產業鏈協同：加強產業鏈上下游企業之間的合作，形成完整的產業鏈。人才培養：培養具備人工智能芯片設計、開發和應用能力的人才，為產業發展提供智力支持。政策支持：政府出臺相關政策，鼓勵和支持人工智能芯片產業的發展。三、人工智能芯片在自然語言處理領域的應用案例3.1語音助手與智能客服語音助手和智能客服是人工智能芯片在自然語言處理領域最典型的應用之一。通過集成人工智能芯片，這些系統可以實現快速、準確的語音識別和自然語言理解，為用戶提供便捷的服務。語音識別技術：人工智能芯片在語音識別方面的應用，使得語音助手能夠準確地將語音信號轉換為文字，實現語音輸入功能。自然語言理解：通過深度學習算法，人工智能芯片能夠理解用戶的語音指令，實現智能客服的自動回復和問題解答。3.2智能翻譯與跨語言交流智能翻譯是人工智能芯片在自然語言處理領域的另一個重要應用。通過集成人工智能芯片，智能翻譯系統能夠實現實時、準確的翻譯，促進跨語言交流。機器翻譯技術：人工智能芯片在機器翻譯方面的應用，使得翻譯系統的準確率和速度得到了顯著提升。多語言支持：隨著人工智能芯片性能的提升，智能翻譯系統逐漸支持更多語言，滿足不同用戶的需求。3.3情感分析與用戶行為研究情感分析是人工智能芯片在自然語言處理領域的又一重要應用。通過對用戶評論、社交媒體內容等進行分析，企業可以了解用戶情感，優化產品和服務。情感識別技術：人工智能芯片在情感識別方面的應用，使得情感分析系統能夠準確識別用戶的情感狀態。用戶行為研究：通過分析用戶情感，企業可以了解用戶需求，為產品研發和市場推廣提供依據。3.4自動內容生成與個性化推薦自動內容生成：通過人工智能芯片，自動內容生成系統可以根據用戶需求，生成高質量的文本內容。個性化推薦：基于用戶興趣和情感分析，人工智能芯片可以推薦個性化的內容，提升用戶體驗。3.5文本分類與信息檢索文本分類和信息檢索是人工智能芯片在自然語言處理領域的傳統應用，通過集成人工智能芯片，這些系統可以實現更高效的信息處理。文本分類技術：人工智能芯片在文本分類方面的應用，使得信息檢索系統能夠快速、準確地分類和處理大量文本數據。信息檢索優化：通過人工智能芯片，信息檢索系統可以優化檢索結果，提高用戶滿意度。四、人工智能芯片在自然語言處理領域的未來展望隨著人工智能技術的不斷發展和成熟，人工智能芯片在自然語言處理領域的應用前景廣闊。以下是未來人工智能芯片在自然語言處理領域的一些可能發展趨勢。4.1芯片性能的持續提升新型計算架構：未來的芯片設計將更加注重新型計算架構的研發，如神經形態計算、量子計算等，以進一步提高芯片的處理速度和能效比。定制化設計：針對自然語言處理領域的特定需求，芯片設計將更加注重定制化，以優化算法與硬件的協同，提升處理效率。4.2算法與硬件的深度融合算法優化：隨著算法的不斷優化，將進一步提高人工智能芯片在自然語言處理領域的應用效果。硬件加速：通過硬件加速，降低算法的復雜度，實現更高效率的處理。4.3應用場景的拓展邊緣計算：隨著物聯網的快速發展，人工智能芯片在自然語言處理領域的應用將向邊緣計算方向發展，實現更低的延遲和更高的實時性。跨領域應用：人工智能芯片在自然語言處理領域的應用將逐漸拓展到教育、醫療、金融等其他領域，為這些領域提供智能化解決方案。4.4生態系統的完善產業鏈協同：未來，產業鏈上下游企業將加強合作，共同推動人工智能芯片在自然語言處理領域的應用發展。人才培養：加強人工智能芯片相關人才的培養，為產業發展提供人才支持。4.5數據安全與隱私保護數據加密：隨著數據安全意識的提高，人工智能芯片在自然語言處理領域的應用將更加注重數據加密技術，確保數據安全。隱私保護：通過差分隱私、聯邦學習等技術，實現用戶隱私保護與數據利用的平衡。4.6技術標準與法規的制定技術標準：隨著人工智能芯片在自然語言處理領域的應用日益廣泛，制定相關技術標準將成為推動產業發展的關鍵。法規政策：政府將出臺相關政策，規范人工智能芯片在自然語言處理領域的應用，保障國家安全和社會公共利益。五、人工智能芯片在自然語言處理領域的發展策略為了推動人工智能芯片在自然語言處理領域的應用，我們需要制定一系列的發展策略，以應對挑戰、抓住機遇。5.1技術研發與創新基礎理論研究：加大對自然語言處理領域基礎理論的研究投入，推動新理論、新算法的研發，為芯片設計提供理論支撐。技術創新：鼓勵企業、高校和科研機構開展技術創新，探索新型計算架構和硬件設計，提高芯片的性能和能效比。5.2產業生態建設產業鏈協同：加強產業鏈上下游企業的合作，推動芯片、算法、軟件等環節的協同發展，構建完善的產業生態。政策支持：政府出臺相關政策，鼓勵和支持人工智能芯片在自然語言處理領域的應用，降低企業研發成本。5.3人才培養與引進人才培養：加強人工智能芯片相關人才的培養，設立相關專業，開展校企合作，為產業發展提供人才儲備。引進人才：通過政策吸引國內外優秀人才，充實人工智能芯片研發團隊，提升整體研發水平。5.4標準化與規范化技術標準：制定人工智能芯片在自然語言處理領域的相關技術標準，規范行業發展。法規政策：制定相關法規政策，保障數據安全、隱私保護，促進產業發展。5.5跨領域合作與開放共享跨領域合作：鼓勵企業、高校和科研機構開展跨領域合作，推動自然語言處理技術在教育、醫療、金融等領域的應用。開放共享：建立開放共享平臺，促進技術、數據、資源的交流與合作，提升產業整體競爭力。5.6國際合作與競爭國際合作：積極參與國際合作，學習借鑒國際先進技術，提升我國在人工智能芯片領域的國際地位。競爭策略：制定有針對性的競爭策略，應對國際競爭對手的挑戰，保持我國在人工智能芯片領域的優勢。六、人工智能芯片在自然語言處理領域的政策與法規環境政策與法規環境對于人工智能芯片在自然語言處理領域的應用和發展具有重要意義。以下將從政策支持和法規監管兩個方面進行分析。6.1政策支持財政補貼與稅收優惠：政府通過財政補貼和稅收優惠政策，鼓勵企業投入人工智能芯片的研發和生產，降低企業成本，提高產業競爭力。人才培養計劃：政府實施人才培養計劃，支持高校和研究機構開設相關課程，培養人工智能芯片領域的人才，為產業發展提供智力支持。國際合作與交流：政府推動與國際先進企業的合作與交流，引進國外先進技術和管理經驗，提升我國人工智能芯片產業的國際地位。6.2法規監管數據安全與隱私保護：針對人工智能芯片在自然語言處理領域涉及的大量用戶數據，政府制定相關法規，確保數據安全和個人隱私保護。知識產權保護：加強知識產權保護，鼓勵企業創新，防止技術泄露和侵權行為，維護市場秩序。行業規范與標準制定：政府推動行業規范和標準的制定，規范人工智能芯片在自然語言處理領域的應用，保障產業發展質量。6.3政策與法規的協同效應政策引導與法規保障：政策與法規的協同作用，為人工智能芯片在自然語言處理領域的應用提供有力支持，推動產業健康發展。市場調節與政府監管：在市場調節的基礎上，政府通過法規監管，規范市場秩序，防止市場失靈，保障消費者權益。技術創新與產業升級：政策與法規的協同，有助于推動技術創新和產業升級，提升我國在人工智能芯片領域的國際競爭力。七、人工智能芯片在自然語言處理領域的國際合作與競爭態勢在全球化的背景下，人工智能芯片在自然語言處理領域的國際合作與競爭態勢日益明顯。以下將從國際合作與競爭態勢兩個方面進行分析。7.1國際合作技術交流與合作：各國科研機構和企業在自然語言處理領域的技術交流與合作日益頻繁，共同推動技術創新和產業發展。人才培養與交流：通過國際學術會議、研討會等形式，各國學者和工程師相互學習，提升自身技術水平，為產業發展提供人才支持。產業鏈協同：全球產業鏈的協同發展，使得各國企業在自然語言處理領域的合作更加緊密，共同推動產業升級。7.2競爭態勢企業競爭：在全球范圍內，眾多企業紛紛布局人工智能芯片領域，競爭激烈。各大企業通過技術創新、產品升級、市場拓展等手段，爭奪市場份額。區域競爭：美國、歐洲、亞洲等地區在人工智能芯片領域具有明顯優勢，形成區域競爭格局。各國政府和企業紛紛加大投入，爭奪國際話語權。技術競爭：在自然語言處理領域，各國企業紛紛投入研發，爭奪技術制高點。具有自主知識產權的技術成為企業競爭的核心競爭力。7.3國際合作與競爭的平衡合作共贏：在國際合作與競爭中，各國應秉持合作共贏的原則，加強技術交流和人才培養，共同推動產業發展。技術創新：企業應加大研發投入，提升自主創新能力，以技術優勢應對國際競爭。市場拓展：企業應積極拓展國際市場，提高產品競爭力，提升國際市場份額。法規遵守：在國際合作與競爭中，各國企業應遵守相關法規，確保公平競爭，維護市場秩序。八、人工智能芯片在自然語言處理領域的市場前景與風險隨著人工智能技術的不斷進步，人工智能芯片在自然語言處理領域的市場前景廣闊，但也面臨著一定的風險。8.1市場前景需求增長：隨著自然語言處理技術的應用越來越廣泛，市場需求不斷增長。尤其是在金融、醫療、教育、客服等行業，對自然語言處理技術的需求日益旺盛。技術創新：人工智能芯片在自然語言處理領域的應用推動了技術創新，使得芯片性能不斷提升，應用范圍不斷擴大。產業協同：產業鏈上下游企業之間的協同發展，為人工智能芯片在自然語言處理領域的市場提供了有力支持。8.2市場驅動因素政策支持：政府對人工智能產業的扶持政策，為市場發展提供了良好的政策環境。技術進步：人工智能芯片技術的不斷進步，推動自然語言處理應用的創新和升級。市場需求：隨著社會對智能化需求的提高，自然語言處理技術逐漸成為各行各業的重要應用。8.3市場風險與挑戰技術風險：自然語言處理技術仍處于發展階段，存在一定的技術風險，如算法準確率、數據處理能力等。市場競爭：全球范圍內，眾多企業布局人工智能芯片領域，市場競爭激烈，企業面臨較大的市場壓力。數據安全與隱私保護：自然語言處理應用涉及大量用戶數據，數據安全和隱私保護成為市場關注的焦點。人才短缺：人工智能芯片領域的人才短缺，制約了產業發展。九、人工智能芯片在自然語言處理領域的可持續發展策略在人工智能芯片推動自然語言處理領域快速發展的同時，我們也需要關注其可持續發展，以確保長期、穩定地推動行業發展。9.1技術研發的持續投入基礎研究：持續投入基礎研究，探索新的計算架構、算法和材料，為人工智能芯片提供技術儲備。技術創新：鼓勵企業、高校和科研機構進行技術創新，推動現有技術的迭代升級，提高芯片的性能和能效。跨學科融合：促進人工智能、計算機科學、材料科學等學科的交叉融合，為人工智能芯片的發展提供新的思路和解決方案。9.2產業鏈的綠色化發展資源優化配置：推動產業鏈上下游企業進行資源優化配置，降低資源消耗，提高資源利用效率。環保材料應用：在芯片制造過程中，推廣使用環保材料，減少對環境的影響。廢棄物處理：建立健全廢棄物處理體系，確保芯片生產過程中的廢棄物得到妥善處理。9.3人才培養與知識傳播教育體系改革：改革教育體系，加強人工智能芯片相關課程設置，培養更多專業人才。知識傳播平臺：搭建知識傳播平臺，促進行業內部的知識交流和共享，提升整體技術水平。國際交流與合作：積極參與國際交流與合作，引進國外先進技術和理念，推動我國人工智能芯片領域的國際化發展。9.4數據安全和隱私保護法律法規完善：完善相關法律法規，明確數據安全和隱私保護的責任和義務。技術手段保障：采用加密、匿名化等技術手段，確保數據安全和用戶隱私。行業自律：加強行業自律，引導企業遵守數據安全和隱私保護的相關規定。9.5社會責任與倫理考量社會責任：企業應承擔社會責任，關注人工智能芯片在自然語言處理領域的應用對社會的影響，確保技術應用符合社會價值觀。倫理考量：在人工智能芯片的研發和應用過程中，充分考慮倫理問題，避免技術濫用。十、人工智能芯片在自然語言處理領域的倫理與法律問題隨著人工智能芯片在自然語言處理領域的廣泛應用，倫理與法律問題逐漸成為社會關注的焦點。以下將從倫理和法律兩個方面進行分析。10.1倫理問題算法偏見：人工智能芯片在自然語言處理過程中，可能存在算法偏見，導致不公平的決策結果。例如，招聘過程中的性別歧視、種族歧視等。隱私泄露：自然語言處理應用涉及大量用戶數據，如何確保用戶隱私不被泄露，是亟待解決的問題。技術濫用：人工智能芯片在自然語言處理領域的應用可能被濫用，如網絡詐騙、虛假信息傳播等。10.2法律問題數據保護：針對自然語言處理應用中的數據收集、存儲、使用等環節，需要明確數據保護的法律責任。知識產權：人工智能芯片在自然語言處理領域的應用涉及眾多專利技術，如何保護知識產權成為法律問題。責任歸屬：在人工智能芯片在自然語言處理領域的應用過程中，若出現意外事件，如何確定責任歸屬，是法律需要明確的問題。10.3倫理與法律的應對策略倫理規范：制定人工智能芯片在自然語言處理領域的倫理規范，明確算法設計、應用過程中的道德底線。法律完善：完善相關法律法規，明確人工智能芯片在自然語言處理領域的法律責任，為產業發展提供法律保障。行業自律：加強行業自律，引導企業遵守倫理規范和法律法規，推動行業健康發展。公眾教育：加強對公眾的人工智能知識普及，提高公眾對人工智能芯片在自然語言處理領域應用的認知，降低倫理和法律風險。國際合作：加強國際合作，共同應對人工智能芯片在自然語言處理領域的倫理與法律問題，推動全球人工智能產業的健康發展。十一、人工智能芯片在自然語言處理領域的國際合作與競爭策略在全球化的背景下，人工智能