实现“产品系列化、运营集团化、通路国际化、服务本地化、办公智能化”
的目标，打造世界一流的智能应用及运营管理平台。
作为人工智能的重要研究和应用领域，模式识别是连接并打通人工智能与现实世界的桥梁，是智能系统进行决策和问题求解的基础。随着数据量的爆炸式增长和计算能力的提升，模式识别技术也在不断演进，已经从理论研究走向了行业落地，应用领域也在不断拓展。
6月22日至24日，2024全球人工智能技术大会（GAITC 2024）将在杭州盛大举行。大会期间，2024全球人工智能技术大会——模式识别前沿技术与应用将从理论成果到实际应用，交流探讨模式识别技术的重要研究方向和关键技术路径，呈现本领域的前沿趋势。
目前，深度学习是模式识别领域的主流技术之一，其基于人工神经网络的结构，可以有效地从大规模数据中学习特征和模式。除了深度学习，还有统计决策、支持向量机等经典方法，以及自监督学习、迁移学习等，都在不同场景下展现出了强大的模式识别能力。当前模式识别与大模型结合，呈现出越来越强的复杂数据感知和学习能力。
在社会经济和服务、行业领域，模式识别技术在自动驾驶、安全监控、网络大数据、医疗健康、文档处理、智慧教育、金融、智能交通、遥感和空间探测等场景获得了广泛的成功应用。
不过模式识别技术还存在一些挑战，比如模型泛化能力的有效提升，要求模型需要能够在不同的环境和条件下稳定工作，而不是仅限于特定的数据集；结合大模型时，如何克服可解释性、置信度、持续学习能力不足等问题。
未来，随着计算能力的提升和算法的优化，模式识别技术将更加普及、稳定、精准，在物联网、智能制造、智慧城市等各行各业发挥更大的作用。同时，通过对模型通用性、可解释性和泛化能力的持续提升，模式识别技术将更加透明和可靠，更好地服务于行业和社会。
论坛上，通过技术交流和案例分享，专家们将为学术界、产业界、教育界的相关从业者和学习者全面解析模式识别技术的研究热点和关键挑战，启迪技术创新，促进行业应用。