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为了在明年的AI/ML应用中取得显著进展，企业应关注这份报告所揭示的2021年度十大关键趋势。如果你对细节不感兴趣，记住报告的核心发现：企业正在提升AI/ML项目的战略地位，加大投资并增加预算。然而，尽管投入增加，企业依然面临诸多挑战。

以下是十大关键趋势的概述：

1. 预算与项目优先级提升：各公司正在增加AI/ML项目的资金投入和优先级设定。
2. 广泛应用场景：AI/ML技术被更广泛地应用于企业，其中客户体验与工作流程自动化被视为最能抵御经济波动的关键领域。
3. 模型数量激增：多数企业拥有超过25个模型，而部分企业的模型数量高达50个以上，但企业间存在显著差异。
4. 模型治理的挑战：部署AI/ML模型时，最大的挑战在于如何有效管理模型。
5. 技术集成与兼容性：实现AI/ML成熟度过程中，技术集成与兼容性成为重要障碍。
6. 增强协作需求：随着AI/ML项目的影响扩大与复杂性的增加，团队间的协作变得至关重要。
7. 组织一致性的重要性：实现AI/ML成熟度的最大障碍是组织内部的一致性问题。
8. 模型部署时间延长：部署AI/ML模型所需的时间增加了64%，显示出过程中的效率问题。
9. 数据科学家的集中使用：38%的企业将大量数据科学家投入到模型部署工作中，尤其在大型企业中，这一现象更为普遍。
10. 第三方解决方案的价值：采用第三方解决方案的企业在基础设施上的年度支出平均减少了19%-21%，且在实际运营中可能实现更高的成本节约。

此报告提供了企业优化AI/ML实践的重要指导，帮助企业识别关键挑战并采取有效措施，以实现预期的业务成果。