媒体报道 | 刘译璟:未来3-5年,数据智能技术应用五大趋势
【媒体报道 | 刘译璟:未来3-5年,数据智能技术应用五大趋势】编者按
2021开年 , 美国硅谷专业媒体APACCIOOutlook特别策划行业技术趋势专题 , 邀请了行业领军企业分享在大数据、云计算等领域的技术发展趋势等相关看法 。 百分点科技CTO刘译璟博士受邀并发表署名文章《未来3-5年 , 数据智能技术应用五大趋势》 。
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全球范围内的企业都在加速进行数智化转型 , 越来越多地把IT战略重点聚焦于业务智能 , 促使CIO走向前台 , 及时找出企业业务流程和运营中存在的弊端 , 并通过数字化的顶层设计和IT技术解决问题 。 我们认为 , 未来3-5年 , 数据智能技术应用将呈现五大趋势:
第一 , 数据、技术和场景融合 。
企业在数字化和智能化转型的过程中 , 需要用新一代信息技术优化业务流程、分析业务问题、洞察业务趋势、辅助业务决策并最终带来行动 , 这是一个复杂的场景闭环 。 与此同时 , 应用的复杂性导致了数据需求的复杂性 , 必须将业务数据、日志数据(机器数据)、IoT数据(传感器数据)、标注数据(人工经验)、模拟数据和知识数据融合使用 , 才能有效达成数字化转型和智能化转型的目标 。
可以看出 , 这一趋势是由应用驱动的 。 并且 , 融合性不仅体现在多种数据的融合 , 还在于多种技术的融合及多种应用场景的融合 , 需要整合上下游技术 , 涉及IoT、边缘计算、云、隐私保护、大数据、商业智能、人工智能和AR/VR/MR等一系列技术 。
第二 , 应用会越来越强调实时性 。
数字化转型的加速 , 使越来越多的应用场景需要及时甚至即时的响应 , 从以往的T+1转变到T+0 , 这就对基础设施和数据技术都提出了很高的要求 。
因此 , 实时性是未来数据智能应用的大趋势 , 伴随实时性的要求越来越高、数据处理量越来越大 , 实时计算相关的技术也会变得越来越热门 , 未来Spark、Streaming、Flink等技术会应用得越来越广泛 , 甚至会替代掉Hadoop、MapReduce等技术 。
第三 , 交互式AI全面渗透 。
目前来看 , 自助客服已在逐步替代人的重复性的劳动 , 以机器问答的方式就可以快速回复人们想要的答案 。 可以想象 , 当数据智能技术逐渐运用到各领域之中 , 即使是非专业人士 , 也要能够应用数据智能来辅助决策 。
不过 , 要使人机之间、人与组织之间、组织与组织之间的交互越来越自然、灵活和高效 , 这就要求技术能创造性地克服时间、空间、语言 , 甚至视觉、听觉、触觉和嗅觉等感官方面的障碍 。
第四 , 机器自动化和自主性 。
对比以往的数据智能技术 , 只能执行精确定义的任务 , 现在消毒机器人、配药机器人、送餐机器人被越来越多的应用起来 , 在特定的任务领域和路线上已经具备一定的自主性 。
实际上 , AI本质上就是要不断地总结规律 , 随着数据越来越多地沉淀 , 机器已经呈现出自主性演进的趋势 , 帮人做出更多选择和判断 。 此外 , 自主性还体现在系统可以在被适当授权后 , 自行开展感知、认知、决策和行动闭环中的某些任务 。
第五 , 边缘计算赋能数据隐私保护 。
数据的安全和隐私问题是未来3-5年仍需要努力解决的问题 。 以往传统的方式是将数据汇聚到云端 , 进行集中式的处理、分析、建模和应用 。 随着边缘节点和设备能力的加强 , 企业将在边缘运行不同的预测分析及AI模型 , 实现在终端或者边缘节点上进行更多的运算 , 而不需要把隐私数据上传 。
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