隨著移動設(shè)備、智能設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的數(shù)據(jù)涌入我們的家庭和企業(yè)，在確保隱私和機(jī)密性的同時(shí)處理和收集數(shù)據(jù)的需求將變得更加關(guān)鍵和復(fù)雜。

與此同時(shí)，5G網(wǎng)絡(luò)的擴(kuò)展將帶來物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的結(jié)合，形成“AIoT”。這種數(shù)據(jù)爆炸雖然令人生畏，但將用于預(yù)測行為轉(zhuǎn)變，幫助企業(yè)了解客戶如何適應(yīng)新的現(xiàn)實(shí)。

在新冠肺炎發(fā)生之前，人工智能就已經(jīng)加速發(fā)展。根據(jù)GrandViewResearch的數(shù)據(jù)，2019年全球人工智能市場規(guī)模為399億美元;2020年至2027年，預(yù)計(jì)年復(fù)合增長率為42.2%。

企業(yè)需要更高效地獲取信息，以更好的見解來補(bǔ)充這些信息，并有能力對這些見解的影響作出快速反應(yīng)。這將導(dǎo)致更智能的云、更智能的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，并推動任何可以自動化的任務(wù)自動化。

2021年，企業(yè)將更加依賴人工智能來自動化和增強(qiáng)其核心業(yè)務(wù)流程，具體來說：

一、更智能的數(shù)據(jù)分析和洞察

人工智能工具可以提供高精度的預(yù)測，并為數(shù)據(jù)分析師提供實(shí)時(shí)更新。2021年，許多公司將引入遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲取高度精確的預(yù)測信息，并嵌入深度學(xué)習(xí)解決方案來獲取隱藏的模式和實(shí)際預(yù)測。這樣的分析將有助于發(fā)現(xiàn)可能的欺詐案例，而人工智能可以幫助營銷人員預(yù)測下一個(gè)最佳行動或完美的報(bào)價(jià)。

二、網(wǎng)絡(luò)安全

人工智能支持的系統(tǒng)將越來越多地發(fā)現(xiàn)遵循犯罪模式的虛假數(shù)字活動或交易。視頻監(jiān)控只是設(shè)備上的人工智能正在實(shí)現(xiàn)根本性轉(zhuǎn)變的一個(gè)領(lǐng)域，新的分析技術(shù)使醫(yī)療保健、零售和航空等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了更大的洞見和更個(gè)性化。在未來的幾年里，人臉識別系統(tǒng)將變得更加敏感和精確。

三、物聯(lián)網(wǎng)與人工智能相結(jié)合

物聯(lián)網(wǎng)將繼續(xù)快速擴(kuò)張，TransformaInsights預(yù)測，到2030年，全球物聯(lián)網(wǎng)市場將增長至241億部設(shè)備，產(chǎn)生1.5萬億美元的收入。人工智能將與物聯(lián)網(wǎng)一起生產(chǎn)新技術(shù)，這些新技術(shù)有可能在軟件和CRM程序中提供實(shí)時(shí)信息，以及為智能建筑、智能城市、零售環(huán)境等提供無數(shù)應(yīng)用。

四、自動化

數(shù)字商業(yè)的加速需要效率。Gartner預(yù)測，我們將看到更多的智能自動化舉措，以提高生產(chǎn)率、降低成本、提高準(zhǔn)確性和增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。機(jī)器人過程自動化、機(jī)器視覺和自然語言處理是這方面的關(guān)鍵工具，并將應(yīng)用于各種應(yīng)用和過程。

五、智能的云

公司需要應(yīng)對指數(shù)級數(shù)據(jù)增長帶來的挑戰(zhàn)，同時(shí)也要積極應(yīng)對隱私、安全和合規(guī)等問題?？赡艿慕鉀Q方案包括：

（1）混合云數(shù)據(jù)架構(gòu)

根據(jù)Forrester的數(shù)據(jù)，到2021年，全球公共云基礎(chǔ)設(shè)施市場將增長35%，達(dá)到1200億美元，其中云系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)（IaaS）支出預(yù)計(jì)將增長26.9%，達(dá)到653億美元。然而，未來幾年，混合云數(shù)據(jù)架構(gòu)將占據(jù)主導(dǎo)地位。混合云意味著一定程度的工作負(fù)載可移植性和跨這些環(huán)境的管理集成。隨著成本和計(jì)算需求的變化，它允許工作負(fù)載在公共和私有云之間移動，從而為企業(yè)提供了更多的數(shù)據(jù)部署選項(xiàng)和更大的靈活性。

（2）邊緣計(jì)算

智能手機(jī)、智能手表和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備傳輸大量數(shù)據(jù)。處理和收集這些數(shù)據(jù)是一個(gè)復(fù)雜的過程，需要所有信息與云計(jì)算設(shè)備共享。如果沒有互聯(lián)網(wǎng)連接，這將變得更加具有挑戰(zhàn)性。一種解決方案是邊緣計(jì)算，它將計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲帶到更接近需要的位置，從而改善響應(yīng)時(shí)間和節(jié)省帶寬。這提供了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，比云計(jì)算服務(wù)更高效。而且成本更低，節(jié)省時(shí)間。

（3）安全性

數(shù)據(jù)可以在通過互聯(lián)網(wǎng)連接的不同分布式節(jié)點(diǎn)之間傳輸，可能需要獨(dú)立于云的特殊加密機(jī)制，以確保隱私和機(jī)密計(jì)算。公司將對整個(gè)計(jì)算過程進(jìn)行加密，而不僅僅是對數(shù)據(jù)進(jìn)行加密，在敏感信息周圍創(chuàng)建額外的安全層。

新冠肺炎疫情加速了全球范圍內(nèi)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，推動人工智能與數(shù)據(jù)管理、網(wǎng)絡(luò)安全、分析、物聯(lián)網(wǎng)、自動化和IT運(yùn)營等現(xiàn)有技術(shù)相結(jié)合。在這種情況下，這些技術(shù)都在規(guī)模、速度、生產(chǎn)率和成本方面得到了增強(qiáng)。
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