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 隨著移動設備、智能設備和物聯(lián)網產品的數(shù)據(jù)涌入我們的家庭和企業(yè)，在確保隱私和機密性的同時處理和收集數(shù)據(jù)的需求將變得更加關鍵和復雜。

與此同時，5G網絡的擴展將帶來物聯(lián)網與人工智能的結合，形成“AIoT”。這種數(shù)據(jù)爆炸雖然令人生畏，但將用于預測行為轉變，幫助企業(yè)了解客戶如何適應新的現(xiàn)實。

在新冠肺炎發(fā)生之前，人工智能就已經加速發(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，預計年復合增長率為42.2%。

企業(yè)需要更高效地獲取信息，以更好的見解來補充這些信息，并有能力對這些見解的影響作出快速反應。這將導致更智能的云、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自動化。

2021年，企業(yè)將更加依賴人工智能來自動化和增強其核心業(yè)務流程，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測，并為數(shù)據(jù)分析師提供實時更新。2021年，許多公司將引入遞歸神經網絡來獲取高度精確的預測信息，并嵌入深度學習解決方案來獲取隱藏的模式和實際預測。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測下一個最佳行動或完美的報價。

二、網絡安全

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)控只是設備上的人工智能正在實現(xiàn)根本性轉變的一個領域，新的分析技術使醫(yī)療保健、零售和航空等領域實現(xiàn)了更大的洞見和更個性化。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)網與人工智能相結合

物聯(lián)網將繼續(xù)快速擴張，TransformaInsights預測，到2030年，全球物聯(lián)網市場將增長至241億部設備，產生1.5萬億美元的收入。人工智能將與物聯(lián)網一起生產新技術，這些新技術有可能在軟件和CRM程序中提供實時信息，以及為智能建筑、智能城市、零售環(huán)境等提供無數(shù)應用。

四、自動化

數(shù)字商業(yè)的加速需要效率。Gartner預測，我們將看到更多的智能自動化舉措，以提高生產率、降低成本、提高準確性和增強客戶體驗。機器人過程自動化、機器視覺和自然語言處理是這方面的關鍵工具，并將應用于各種應用和過程。

五、智能的云

公司需要應對指數(shù)級數(shù)據(jù)增長帶來的挑戰(zhàn)，同時也要積極應對隱私、安全和合規(guī)等問題。可能的解決方案包括：

(1)混合云數(shù)據(jù)架構

根據(jù)Forrester的數(shù)據(jù)，到2021年，全球公共云基礎設施市場將增長35%，達到1200億美元，其中云系統(tǒng)基礎設施服務(IaaS)支出預計將增長26.9%，達到653億美元。然而，未來幾年，混合云數(shù)據(jù)架構將占據(jù)主導地位。混合云意味著一定程度的工作負載可移植性和跨這些環(huán)境的管理集成。隨著成本和計算需求的變化，它允許工作負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)部署選項和更大的靈活性。

(2)邊緣計算

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

(3)安全性

數(shù)據(jù)可以在通過互聯(lián)網連接的不同分布式節(jié)點之間傳輸，可能需要獨立于云的特殊加密機制，以確保隱私和機密計算。公司將對整個計算過程進行加密，而不僅僅是對數(shù)據(jù)進行加密，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的數(shù)字化轉型，推動人工智能與數(shù)據(jù)管理、網絡安全、分析、物聯(lián)網、自動化和IT運營等現(xiàn)有技術相結合。在這種情況下，這些技術都在規(guī)模、速度、生產率和成本方面得到了增強。