值得关注的五大人工智能趋势

度的预测，并为数据分析师提供实时更新。2021年，许多公司将引入递归神经网络来获取高度精确的预测信息，并嵌入深度学习解决方案来获取隐藏的模式和实际预测。这样的分析将有助于发现可能的欺诈案例，而人工智能可以帮助营销人员预测下一个最佳行动或完美的报价。

2. 网络安全

人工智能支持的系统将越来越多地发现遵循犯罪模式的虚假数字活动或交易。视频监控只是设备上的人工智能正在实现根本性转变的一个领域，新的分析技术使医疗保健、零售和航空等领域实现了更大的洞见和更个性化。在未来的几年里，人脸识别系统将变得更加敏感和精确。

3. 物联网与人工智能相结合

物联网将继续快速扩张，Transforma Insights预测，到2030年，全球物联网市场将增长至241亿部设备，产生1.5万亿美元的收入。人工智能将与物联网一起生产新技术，这些新技术有可能在软件和CRM程序中提供实时信息，以及为智能建筑、智能城市、零售环境等提供无数应用。

4. 自动化

数字商业的加速需要效率。Gartner预测，我们将看到更多的智能自动化举措，以提高生产率、降低成本、提高准确性和增强客户体验。机器人过程自动化、机器视觉和自然语言处理是这方面的关键工具，并将应用于各种应用和过程。

5. 智能的云

公司需要应对指数级数据增长带来的挑战，同时也要积极应对隐私、安全和合规等问题。可能的解决方案包括：

(1)混合云数据架构：根据Forrester的数据，到2021年，全球公共云基础设施市场将增长35%，达到1200亿美元，其中云系统基础设施服务(IaaS)支出预计将增长26.9%，达到653亿美元。然而，未来几年，混合云数据架构将占据主导地位。混合云意味着一定程度的工作负载可移植性和跨这些环境的管理集成。随着成本和计算需求的变化，它允许工作负载在公共和私有云之间移动，从而为企业提供了更多的数据部署选项和更大的灵活性。

(2)边缘计算：智能手机、智能手表和物联网设备传输大量数据。处理和收集这些数据是一个复杂的过程，需要所有信息与云计算设备共享。如果没有互联网连接，这将变得更加具有挑战性。一种解决方案是边缘计算，它将计算和数据存储带到更接近需要的位置，从而改善响应时间和节省带宽。这提供了实时数据处理，比云计算服务更高效。而且成本更低，节省时间。

(3)安全性：数据可以在通过互联网连接的不同分布式节点之间传输，可能需要独立于云的特殊加密机制，以确保隐私和机密计算。公司将对整个计算过程进行加密，而不仅仅是对数据进行加密，在敏感信息周围创建额外的安全层。

新冠肺炎疫情加速了全球范围内的数字化转型，推动人工智能与数据管理、网络安全、分析、物联网、自动化和IT运营等现有技术相结合。在这种情况下，这些技术都在规模、速度、生产率和成本方面得到了增强。

（编辑：云计算网_泰州站长网）

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