2022年即將過去，又到了一年一度展望未來發(fā)展的特別時(shí)期。依照慣例Ai時(shí)代前沿組織收集一波關(guān)于未來科技和趨勢(shì)的文章，以饗讀者。

隨著2022年世界形勢(shì)的不斷變化，一些技術(shù)趨勢(shì)被擱置，而另一些則被加速。供應(yīng)鏈挑戰(zhàn)、勞動(dòng)力短缺和經(jīng)濟(jì)不確定性迫使企業(yè)重新評(píng)估新技術(shù)的價(jià)值和預(yù)算。

對(duì)于許多組織來說，人工智能被視為解決許多不確定性的解決方案，從而提高效率、差異化、自動(dòng)化和降低成本。

到目前為止，人工智能幾乎完全在云端運(yùn)行。但是，越來越多樣化的數(shù)據(jù)流正在來從邊緣的全天候傳感器生成。這些都需要實(shí)時(shí)推理，這導(dǎo)致更多的人工智能部署轉(zhuǎn)向邊緣計(jì)算。

對(duì)于機(jī)場(chǎng)、商店、醫(yī)院等場(chǎng)景，人工智能帶來了先進(jìn)的效率、自動(dòng)化，甚至降低了成本，這也是去年邊緣人工智能應(yīng)用加速的原因。

2023年，預(yù)計(jì)會(huì)出現(xiàn)類似的挑戰(zhàn)性環(huán)境，這將推動(dòng)以下前沿人工智能趨勢(shì)。

1、關(guān)注高ROI的AI用例

投資回報(bào)率（ROI）始終是技術(shù)采購(gòu)的重要因素。但隨著公司尋求降低成本和獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的新方法，預(yù)計(jì)人工智能項(xiàng)目將變得更加普遍。

幾年前，人工智能通常被視為實(shí)驗(yàn)性的。但根據(jù)IBM的研究，如今35%的公司報(bào)告在其業(yè)務(wù)中使用人工智能，另有42%的公司報(bào)告他們正在探索人工智能。特別是邊緣人工智能使用案例，可以幫助提高效率和降低成本，使其成為集中新投資的有力場(chǎng)所。

例如，超市和大型商店正在自動(dòng)結(jié)賬機(jī)上投入大量人工智能，以減少盜竊和人為失誤造成的損失。通過能夠以98%的準(zhǔn)確率檢測(cè)錯(cuò)誤的解決方案，公司可以在幾個(gè)月內(nèi)快速看到投資回報(bào)。

人工智能工業(yè)檢查也有立竿見影的回報(bào)，有助于加強(qiáng)工廠線上的人類檢查員。借助合成數(shù)據(jù)，人工智能可以以更高的速度檢測(cè)缺陷，并解決各種無法手動(dòng)捕獲的缺陷，從而產(chǎn)生更多的合格產(chǎn)品，減少次品或正品誤報(bào)。

2、人與機(jī)器協(xié)作的增長(zhǎng)

通常被視為邊緣人工智能的遠(yuǎn)程用例，智能機(jī)器和自主機(jī)器人的使用正在上升。從滿足當(dāng)天配送需求的自動(dòng)化配送設(shè)施，到監(jiān)控雜貨店缺貨的機(jī)器人，再到在生產(chǎn)線上與人類一起工作的機(jī)器人手臂，這些智能機(jī)器正變得越來越普遍。

據(jù)Gartner稱，到本世紀(jì)末，機(jī)器人和智能機(jī)器的使用有望大幅增長(zhǎng)?！暗?030年，由于智能機(jī)器人在智能、社交互動(dòng)和人類增強(qiáng)能力方面的進(jìn)步，80%的人類將每天與智能機(jī)器人接觸，而現(xiàn)在這一比例還不到10%?！?/p>

為了實(shí)現(xiàn)這一未來，2023年需要關(guān)注的一個(gè)重點(diǎn)領(lǐng)域是幫助人類和機(jī)器協(xié)作。自動(dòng)化過程得益于機(jī)器人的力量和可重復(fù)動(dòng)作，讓人類執(zhí)行更適合我們技能的專業(yè)和靈巧任務(wù)。預(yù)計(jì)組織將在2023年對(duì)這種人機(jī)協(xié)作進(jìn)行更多投資，以緩解勞動(dòng)力短缺和供應(yīng)鏈問題。

3、新的AI安全用例

與人機(jī)協(xié)作趨勢(shì)緊密相關(guān)的是AI功能安全。例如出現(xiàn)在自動(dòng)駕駛汽車上的人工智能，越來越多的公司希望利用人工智能為工業(yè)環(huán)境增加主動(dòng)和靈活的安全措施。

歷史上，功能安全以二進(jìn)制方式應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境中，安全功能的主要作用是在觸發(fā)事件時(shí)立即阻止設(shè)備造成任何傷害或損壞。另一方面，人工智能結(jié)合上下文感知來預(yù)測(cè)事件的發(fā)生。這使得人工智能能夠主動(dòng)發(fā)送關(guān)于未來潛在安全事件的警報(bào)，在事件發(fā)生之前預(yù)防事件，這可以大大減少工業(yè)環(huán)境中的安全事件和相關(guān)停機(jī)時(shí)間。

預(yù)計(jì)2023年將發(fā)布新的功能安全標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)將定義人工智能在安全領(lǐng)域的應(yīng)用，并將為工廠、倉(cāng)庫(kù)、農(nóng)業(yè)用例等領(lǐng)域的早期應(yīng)用打開大門。人工智能安全采用的第一個(gè)領(lǐng)域?qū)⒓杏谔岣吖と税踩?，包括工人姿?shì)檢測(cè)、墜落物體預(yù)防和個(gè)人防護(hù)設(shè)備檢測(cè)。

4、關(guān)注邊緣網(wǎng)絡(luò)安全

2021，網(wǎng)絡(luò)攻擊增長(zhǎng)了50%，此后一直沒有放緩，這成為IT組織的首要關(guān)注點(diǎn)。邊緣計(jì)算，尤其是與AI用例相結(jié)合時(shí)，可以通過在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心及其防火墻之外創(chuàng)建更廣泛的攻擊面，增加許多組織的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。

制造、能源和運(yùn)輸?shù)刃袠I(yè)的邊緣人工智能需要IT團(tuán)隊(duì)將其安全足跡擴(kuò)展到傳統(tǒng)上由運(yùn)營(yíng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)管理的環(huán)境中。運(yùn)營(yíng)技術(shù)團(tuán)隊(duì)通常以運(yùn)營(yíng)效率為主要衡量標(biāo)準(zhǔn)，依賴于與外界沒有網(wǎng)絡(luò)連接的系統(tǒng)。Edge AI用例將開始打破這些限制，要求IT部門在保持嚴(yán)格安全標(biāo)準(zhǔn)的同時(shí)啟用云連接。

隨著全球數(shù)十億設(shè)備和傳感器都將連接到互聯(lián)網(wǎng)，IT組織必須保護(hù)邊緣設(shè)備免受直接攻擊，并考慮網(wǎng)絡(luò)和云安全。2023年，預(yù)計(jì)人工智能將應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)安全。從物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)生成的日志數(shù)據(jù)現(xiàn)在可以通過智能安全模型提供，該模型可以標(biāo)記可疑行為并通知安全團(tuán)隊(duì)采取行動(dòng)。

5、將數(shù)字孿生連接到邊緣

數(shù)字孿生指的是真實(shí)世界資產(chǎn)、過程或環(huán)境的完全同步、物理上精確的虛擬表示。去年，NVIDIA與西門子合作推出了工業(yè)元宇宙用例，幫助客戶加速采用工業(yè)自動(dòng)化技術(shù)。橫跨制造業(yè)、零售業(yè)、消費(fèi)包裝品和電信業(yè)的領(lǐng)先公司，如寶馬（BMW）、勞氏（Lowe's）、百事可樂（PepsiCo）和Heavy.AI，也已開始構(gòu)建運(yùn)營(yíng)數(shù)字孿生系統(tǒng)，使其能夠模擬和優(yōu)化生產(chǎn)環(huán)境。

將數(shù)字孿生與物理世界和邊緣計(jì)算聯(lián)系起來的是物聯(lián)網(wǎng)傳感器和數(shù)據(jù)的爆炸，這兩種趨勢(shì)都在推動(dòng)。2023年，我們將看到組織越來越多地將其物理環(huán)境中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接到其虛擬模擬中。他們將從基于歷史數(shù)據(jù)的模擬轉(zhuǎn)向一個(gè)真實(shí)的數(shù)字環(huán)境——一個(gè)真正的數(shù)字孿生。

通過將來自物理世界的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)連接到他們的數(shù)字孿生世界，組織可以實(shí)時(shí)了解他們的環(huán)境，使他們能夠更快、更明智地做出決策。雖然還為時(shí)過早，但預(yù)計(jì)明年生態(tài)系統(tǒng)提供商和客戶采用率將在這一領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)巨大增長(zhǎng)。

邊緣AI年

盡管2023年的經(jīng)濟(jì)環(huán)境仍然不確定，但對(duì)于希望推動(dòng)自動(dòng)化和效率的組織來說，邊緣人工智能無疑將是一個(gè)重要的高價(jià)值投資領(lǐng)域。我們?nèi)ツ昕吹降脑S多趨勢(shì)繼續(xù)加快，新的重點(diǎn)是幫助推動(dòng)銷售、降低成本、提高客戶滿意度和提高運(yùn)營(yíng)效率的舉措。