人工智能和机器学习已经达到了关键的临界点,并将逐渐扩大和延伸至几乎是所有的技术支持服务、事物或应用中。如何能开发出一个可以自主学习、自适应、并且有可能进行自主操作而不是被动地执行预定义指令的智能系统将会是各大技术厂商之间竞争的重点。
1. 虚拟现实和增强现实(公众号： 幻眼增强现实 )
虚拟现实和增强现实改变了人类之间,以及人类与软件系统进行交互的方式,营造出一个沉浸式的环境。例如,VR可用于培训和远程体验。AR可以混合真实世界和虚拟世界,这意味着企业可以把数字影像叠加在真实世界中,例如显示隐藏在墙体内部的电线。AR和VR的沉浸式体验在价格和性能表现上正逼近一个临界点,但这个两个技术不会取代其他的人机界面模型。随着时间的推移,AR和VR不会只局限于视觉沉浸,还将包括人类所有的感官。企业在2020年应该能发掘出VR和AR的针对性应用。
2. 智能应用
像虚拟个人助手这样的智能应用有可能让日常任务变得更容易(例如:对电子邮件进行优先排序),以及提高用户效率(突出最重要的内容和交互)。不过,智能应用不仅只局限于全新的数字助手。从安全工具到企业应用程序(如市场营销或企业资源规划(ERP)),现在所有类别的软件都将添加AI功能。借助AI,技术提供商将专注于三个领域:高级分析;由人工智能驱动和日益自主化的业务流程;以及基于AI的沉浸式、对话式和持续性人机界面。Gartner预测,世界上最大的200家公司中的大多数在2018年都会使用智能应用,并通过包括大数据和分析工具的完整工具包来优化他们的业务并改善用户体验。
3. 智能物件
新的智能物件通常分为三个类别:机器人、无人机和自动驾驶汽车。每个领域都将起来并对整体市场产生更多的影响力,以及支持数字业务的新阶段。但这仅代表智能物件的一个方面。包括物联网设备在内的现有产品将成为智能物件,为各个地方提供AI系统支持,包括家庭、办公室、工厂车间和医疗设施等等。 随着智能物件的发展,以及受欢迎程度的增加,智能物件将从独立运作模式转变为协作模式,能彼此进行通信并协同完成任务。然而,一些非技术性问题将会减缓智能物件的扩张步伐(如责任和隐私,以及创建高度专业化助理的挑战)。 数字世界和物理世界之间的界线将会变得越来越模糊,这为数字业务创造了新的机会。相信数字世界的细节将会越来越丰富,而数字世界将会成为物理世界的一部分,为新的商业模式和数字化生态系统创造一片沃土。
4. 人工智能&高级机器学习
人工智能和高级机器学习包括许多的技术,如:深度学习、神经网络和自然语言处理,同时也包括更先进的系统,可以理解、学习、预测、适应,甚至是进行自主操作。这个系统可以学习,并改变未来的行为,从而带来更为智能的设备和程序。强大的并行处理能力、先进的算法、以及通过海量数据集来馈送算法的结合已经出现在这个新时代之中。 在金融业,你可以通过AI和机器学习技术来为当前的实时交易进行建模,以及建立一个基于交易欺诈可能性的交易预测模型。旨在通过这种趋势来推动数字创新的组织机构可以评估不同的商业场景,其中AI和机器学习可以为他们带来明确和具体的业务价值,并能考虑实验一个或两个极具影响力的场景。
5. 数字孪生(Digital Twin)
数字孪生(Digital Twin)是物理事物或系统的动态软件模型。在三到五年内,数以亿计的物件将会通过数字孪生呈现。借助操作物件和响应环境的物理数据,以及真实传感器所提供的数据,数字孪生可以分析和模拟真实世界的条件、响应变化、优化操作并增加价值。
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