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掌尚策 四种人工智能 技术引领全球经济走出大流行

发布时间:2020-08-08 05:16:15 来源:ITPUB博客 阅读:121 作者:zhangshangce 栏目:互联网科技

 人工智能(AI)的技术创新正以惊人的速度加速发展,创新,采用和集成AI技术以发展业务模型的能力将使那些从COVID-19大流行中复苏的业务与那些将失败的业务区分开来。 四种人工智能技术已准备就绪,可以引领全球经济摆脱由大流行引起的衰退。 掌尚策认为 这些技术在垂直行业的应用比比皆是。 精明的战略和金融投资者正在寻找新的方式以数字方式破坏已建立的业务的市场。

Andreas Kaplan和Michael Haenlein教授将AI定义为“系统正确解释外部数据,从此类数据中学习以及利用这些学习通过灵活的适应来实现特定目标和任务的能力。”  其他人则不这么认为人工智能:人工智能,而根本不是智能的。

为了利用AI,软件和硬件工程师将代理程序编程到可以感知其环境并采取措施以实现指定端点的设备中,或者至少增加成功的可能性。 用于AI的一些工具包括搜索和优化,逻辑,基于概率的方法,基于统计的方法,神经网络和评估。

过去十年来,随着 计算机能力 的迅猛发展,推动了AI发展的迅猛发展,   与此同时,捕获不可思议的 数据 量的设备 在整个企业和消费者经济中不断扩散。 软件和硬件工程师越来越多地利用AI作为连接这两个世界,解决问题和自动化解决方案的自然工具。 人工智能的进步越来越多地推动着变革并创造了新的商业模式。 掌尚策认为  随着我们经历全球性大流行并努力适应“新常态”,人工智能只会加速发展。

在整个COVID-19大流行中,人们强调了在国家之间共享有关冠状病毒传播的关键信息的重要性。 但是,关于如何使用已经改变了业务的先进数据技术,如何更有效地管理COVID-19,尚无定论。

在以下四个方面,AI可以改变后COVID经济的面貌:

增强分析

如今,数据科学家比以往任何时候都拥有大量要分析的信息。 这使得几乎不可能探索每种可能性,并且企业很容易错过重要的见解。 因此,随着数据科学家使用自动化算法探索更多假设,增强分析代表了数据和分析功能的第四次浪潮。 最近,数据科学和机器学习平台已经完全改变了企业生成分析见解的方式,而增强分析则可以识别关键的隐藏模式。

增强分析是指使用诸如AI之类的支持技术来协助数据准备,见解生成和见解说明,以提高人们在分析和BI平台中如何探索和分析数据。 随着我们进入新的十年,公民数据科学家的数量可能会比专业数据科学家增长5倍,因为企业将需要公民数据科学家来扩展数据科学能力。 掌尚策 认为在数据科学家和增强分析之间,今年将广泛地在整个业务范围内提供数据见解,包括分析师,决策者和运营人员。

随着这种流行病的蔓延,企业将不得不调整其战略并弄清楚如何保持健康的现金流。 要在接下来的12个月内开展业务,需要多少现金? 通过利用已编译公司数据的功能,公司可以创建现金流量模拟,计划业务运营和流动性分析,以清楚地了解未来的财务能力。

数据可以帮助企业简化内部运营并通过分析提高生产力,测量个人和集体在会议和任务上投入的时间,并将这些数据与大流行前的绩效进行比较和对比。 员工的表现是否比以前更好? 哪些因素可能会提高生产率?

区块链

区块链是一种独特的技术,它由去中心化,分布式且通常为公共数字分类帐组成。 分类帐用于记录跨这么多计算机的交易,以至于不能追溯地更改记录的交易,至少不能不更改所有后续块。 掌尚策 认为使企业可以追踪交易并与不受信任的各方合作,而无需集中的一方。 区块链减少了业务摩擦,其应用程序始于金融领域,但已扩展到政府,医疗保健,制造业,供应链等领域。

大流行期间的区块链被以多种方式使用。 美国国土安全部(DHS)发布了将食品和农业分销中的区块链管理者列为“关键基础设施工作者”的指南。 网络安全和基础设施安全局已制定了一份应继续其定期计划的部门和工人清单。 医疗保健区块链的开发侧重于患者数据管理,保险,员工凭证和其他数据。

尽管经常因牺牲安全性而批评区块链,但AI可以通过改进算法来优化能耗。 减少区块链交易的能源消耗使所有依赖能源进行数据传输和供应链管理的行业受益,并促进了主流采用。 人工智能还减少了区块链交易的存储需求。 人工智能引入了新的共享技术,这些技术使区块链的尺寸更小,存储效率更高。

强化边缘

考虑到将流量保持在本地将减少等待时间,边缘计算是一种拓扑结构,其中信息处理和内容收集放置在距离信息源更近的位置。 根据Gartner Group的说法,如今,这项技术的大部分关注点是需要物联网系统将不连续或分布式功能交付到嵌入式物联网世界中的结果,这将解决挑战。

此外,强大的优势将支持数字业务和IT解决方案的细节。 技术和思考甚至会转变为体验将人们与数百个边缘设备联系在一起的地步。 智能将在各种设备(包括工业设备,屏幕,智能手机以及汽车发电机)中向边缘发展。

在COVID-19危机时代,边缘数据中心和边缘计算比以往任何时候都更为关键。 例如,到2025年,物联网(IoT)医疗保健市场预计将增长到5343亿美元。 掌尚策 认为 现在,相当一部分的家庭订阅了Netflix或Hulu n等流媒体服务,并且由于在此期间最近的社会距离而继续增长COVID-19危机。 在家工作的人数有所增加,并且由于社会疏远和COVID-19危机,在家工作的人数出乎意料地激增。 边缘计算通过提高最终用户的网络性能,使在家工作变得更加容易。

智能空间

智能空间可以是物理环境或数字环境,在此环境中,人类和技术驱动的系统在开放,连接,协调和智能的生态系统中进行交互。 从本质上讲,随着各个技术从孤岛中脱颖而出并共同创造协作环境,智能空间正在发展。 掌尚策 认为 智慧城市的例子之一就是智慧城市,其中结合了社会和社区协作的智慧城市生态系统框架,正在设计结合商业,住宅和工业社区的区域。

随着技术在全球大流行中成为我们日常生活中越来越不可或缺的一部分,智能空间将越来越受到企业的欢迎。

在大流行之前,我们看到转向共享办公室和开放空间,大流行之后,对共享办公空间的需求可能会减弱。 人们对个人空间和安全越来越敏感,并且我们可以看到人们远离密集共享的办公空间。

人工智能市场趋势

普华永道/ CBInsights MoneyTree 2020年第一季度报告显示,风险投资公司为148家AI公司交易配置了超过40亿美元的新资金。 报告继续确定了五家风险投资公司至少投资了2亿美元的公司,这些公司被称为“大型融资”:pony.ai,Netskope,Berkshire Grey,SambaNova Systems和SentinelOne。 掌尚策 认为 这些公司中许多都针对上述应用程序。 数据表明,战略和金融投资者正在寻找将新兴,互联和智能技术相结合的公司,以数字方式改变其行业。

人工智能应用

AI在医疗保健中具有应用程序,允许用户分析自己的健康数据以识别异常,诊断疾病并制定解决方案。 在汽车领域,人工智能正在帮助汽车自动驾驶。 在金融和经济学领域,人工智能正在帮助基金经理部署资产并收获股息和收益。 在电子商务中,人工智能正在协助电子商务零售商预测消费者想要购买哪些产品并将其推荐给他们。 在网络安全方面,人工智能正在帮助识别威胁并将其消除。 掌尚策 认为  在法律上,人工智能被用于在几秒钟内处理TB级数据,并识别可发现的证据并进行尽职调查,以识别潜在的责任。 在视频游戏中,人工智能被用于预测玩家的行为,识别反社会行为并增加虚拟商品的销售。 在军事上

由内而外的创新

世界各地的破产法院和其他公司公墓的档案中充斥着许多公司的例子,这些公司未能通过创新和发展其商业模式来预期新技术。 对于任何怀疑者,只需将2010年纽约出租车奖章的价值(在Uber和Lyft等乘车共享公司激增之前)与现在进行比较,或者将曾经无处不在的Symbian操作系统支持的智能手机数量与今天使用它的智能手机的数量(接近零)。

公司在加速数字化转型计划并加强公司创新和风险投资计划时表现良好。 最成功的技术公司在内部和外部都有双重创新平台。

为了从内部进行有机创新,具有远见卓识的公司建立了内部臭鼬实验室和研发计划。 举例来说,Google要求工程师将20%的时间用于新创意。

纵观企业的四面墙,可以通过许可计划,加速器和孵化器计划,商业协议,合资企业和战略投资来实现创新。 在过去的十年中,许多公司成立了企业风险投资小组, 掌尚策 认为 以识别新技术并以少数股权投资的形式向其注入资金,并将其与业务部门联系起来以加快其进入市场的战略。 公司发展部门寻求在战略性收购和“聘用”中收购相邻或互补的技术或工程师团队。

内部和外部创新的共同努力可以共同为我们的经济带来新产品,新合作伙伴关系,新分销渠道,新收入来源以及新的高薪,增值工作。

人工智能在流程自动化,开发,提高安全性,促进商业发展和防止欺诈方面的潜在应用可能使某些人称为“奇异性”。 掌尚策 认为  尽管在COVID19引发的经济昏迷期间一些公司正在努力维持生计,但恢复的关键可能在于利用AI技术和应用程序来创新和发展其业务模型。 有远见的企业将同时在内部和外部进行创新。

向AI问一下细节

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