2020年37个人工智能技术发展趋势

人工智能技术的发展趋势无法阻挡。人工智能将影响我们生活中的不同行业,人们充满期待。

自从出现人工智能,工业的基础开始向好的方向改变。现在,众多的企业,不管他们的行业类型,都想参与这个技术奇迹中。

人工智能的普及程度是,到2025年,预计全球人工智能市场价值将接近600亿美元。

这项技术已经变得无处不在,目前有33%的消费者意识到在使用人工智能,其余的人仍然没有意识到它的存在。

为了见证人工智能在医疗保健、银行与金融、交通、零售与商业、社交媒体、制造业和商业等行业的指数级增长,我们将趋势分解为特定的行业。

因此,以下是一些令人惊叹的人工智能技术趋势,见证了它给这些行业带来的机遇,以及人工智能在2020年的影响。

人工智能技术


1. 物联网

物联网中的人工智能有利于实时和事后处理。在前者中,人工智能帮助识别数据集中的模式并运行预测分析。在实时处理过程中,它可以帮助对情况做出快速响应,并收集关于这些事件的决策的知识,例如,为支付停车费而拍摄车牌图像的远程摄像机。

将人工智能集成到物联网中,将每个设备彼此连接起来,使它们能够执行额外的功能,这是一个广阔的世界。

2. 区块链

区块链是另一项被大肆宣传的技术,它在所有行业都创造了优势。现在人工智能与区块链可以说是两个世界中最好的搭档。的确如此,因为你可以获得更好的交易、高质量的数据、分散的情报、更低的市场准入门槛、更高的透明度、更好的人工信任等等好处。

人工智能对区块链的影响是如此之大,以至于我们只希望这次合作能带给我们更多卓越的技术和特性。

3. 增强现实

由于人工智能的深度神经网络,现在可以检测垂直和水平平面,估计和分析深度和分割图像的真实遮挡,甚至实时推断物体的三维位置。正是由于这些特点和功能,人工智能模型正在取代一些传统的计算机视觉方法,可以获得令人惊叹的AR体验。

医疗保健行业的人工智能


4. 医学影像与诊断

人工智能在医疗保健方面的优势之一是医学成像;通过非侵入性成像过程显示身体内部各方面图像的过程。这有助于诊断和治疗疾病。随着智能手机的普及和图像识别技术的进步,手机正成为家庭诊断的一种多功能工具。我们也期待FDA批准人工智能作为医疗设备用于医疗保健。

5. 临床试验登记

招募合适的人是任何临床试验成功的关键,无论如何,这都不是一个简单的过程。然而,在人工智能技术的帮助下,将有可能访问和提取医疗记录中的信息,然后将其与正在进行的研究进行比较。通过这种方式,研究表明,医生和病人将更相关和可靠。

6. 改善医疗生物识别技术

利用人工智能的神经网络,科学家们正在分析那些过于复杂而无法量化的非典型风险因素。医疗领域的人工智能以多种方式推动着这个行业的发展,比如通过视网膜扫描、检测和记录皮肤颜色变化等等。人工智能技术对模式的熟练掌握,将使新的诊断方法得以解锁,并预测未知的风险因素。

7. 有效的药物发现

为了给漫长而乏味的药物研发周期画上句号,传统制药公司现在正把希望和信心寄托在新的人工智能生物技术初创企业上。尽管许多初创企业还处于初级融资阶段,但它们已经被无数客户淹没了。我们可以看到,制药企业对人工智能生物技术的投资趋势将持续到2020年。

零售/电子商务和人工智能


8. 搜索技术

人工智能搜索技术的最大好处之一,对任何企业来说都是一个福音,或许这就是为什么许多行业巨头已经开始投资于它。现在,对搜索词的上下文理解已经不再处于实验阶段,它的全球采用仍然任重而道远。尽管如此,许多SaaS机构正在向第三方零售商提供搜索技术,而对这一特定技术堆栈的投资使其成为2019年人工智能技术的趋势。

9. Retail-Checkout-Free

标准认知(Standard Cognition)和亚马逊(AmazonGo)等公司是退房免费人工智能系统的首批参与者。这意味着,顾客可以在没有结账或扫描商品的情况下购物。预计这将密切关注盗窃和其他问题。采用这种基于人工智能的系统将取决于其部署和其他库存损失成本,由于技术故障。截至2019年年中,亚马逊共有11家门店在运营,没有收银员。

10. 物流仓库

物流据说是人工智能的一个新兴和发展的分支。在未来的仓库中,物流将发挥突出的作用,因为这些仓库将不是为人类而开发的,而是为高度熟练的机器人而开发的,这些机器人将能够全天候工作,甚至不需要基本的照明设施。

11. 对等网络

人工智能机器学习需要大量的数据,使机器能够做出明智的决定。与加密货币部署的网络类似,点对点网络通过引导联网个人电脑的力量,为各种规模的组织提供了运行人工智能程序的优势。这个与人工智能结合的网络将提高搜索引擎的透明度。

预计在2019-2025年期间,全球零售和电子商务市场规模的人工智能将以42.8%的CAGR增长,到2025年实现收入193.7亿美元。

政府/公营机构的人工智能


12.面部识别

人脸识别是生物特征识别的主要形式。由于在这方面的广泛研究,该人工智能应用程序的可读性和准确率正在迅速提高。人工智能面部识别功能的优势之一是,它将帮助安全机构识别和清除社会中的流氓分子。不仅如此,根据他们的商业模式,企业正迅速将这一人工智能功能集成到他们的应用程序和其他流程中使用的解决方案中。

13. 网络威胁搜索

网络威胁搜索是一种结合高安全功能的主动出击的方法,它可以检测到隐形攻击者并阻止这些黑客发起的恶意活动。与该技术集成的人工智能的好处之一是,通过使用机器学习,检测这些外来元素和安全漏洞将是小菜一碟。

14. 通过计算机视觉监控

计算机视觉是基于算法的人工智能研究领域。在日本机器学习算法AI Guardman中,可以看到该设施的一个突出用例。AI Guardman可以检测购物者的可疑行为,并在移动设备上向店主发出警报。类似地,这种添加到无人机上的计算机视觉将有助于监视拥挤的地方。随着新方法的探索,政府部门的人工智能预计在未来将会上升。

运输行业的人工智能


15. 无人驾驶车辆

根据联合市场研究公司(Allied market Research)的一份报告,到2026年,自动驾驶技术的市场规模将从2019年的540亿美元增至5560亿美元,年复合增长率为39%。此外,到2025年,交通领域的人工智能预计将为整个汽车OEM供应链节省1730亿美元的成本。

16. 交通管理

2019年的人工智能技术趋势还包括借助预测和检测可能发生的交通事故的应用程序进行交通管理。这是通过将交通传感器转换成使用摄像头的“智能”代理来实现的。一个成功的用例是快速流技术。

17. 智能跟踪

智能轨道是中国发起的一项名为“智能轨道快运系统”的项目。这并不需要任何轨道,因为火车沿着虚线绘制的虚拟轨道运行。这一令人震惊的人工智能技术趋势预计将在未来几年在全球范围内蔓延。

18.车辆数字车牌

有趣的是,到2020年,人工智能将使智能技术改头换面,能够运输车牌。这些数字车牌,当然是用人工智能技术创造的,将在很多层面上帮助交通部门,从事故报警到使用GPS定位检测。

制造业的人工智能


19. 预测维护与算法

使用人工智能算法,制造商将能够更好地预测意料之外的机器故障。这将为在职者节省数百万美元。预测维修算法在设备发生故障之前,部署常数数据收集来预测故障。由于传感器成本下降,边缘计算、人工智能的进步和预测维护现在更广泛地可用。

20. 用于缺陷检测的计算机视觉

我们已经讨论过计算机视觉将如何帮助监视。以类似的方式,它将被证明是一个圣杯,为制造业监督他们的生产过程,并指出即使是微小的差异,在产品中不包括人为因素。计算机视觉中的摄像机在捕捉只有头发一半宽度的缺陷时非常精确。

21. 人类和机器人的合作

虽然这听起来很有未来感,但并没有那么多。据一些报道,到2020年,全球工厂将部署170多万台机器人。他们将很快与人类工人一起工作,提高生产力水平。人工智能驱动的机器人将被设计来接管制造任务,而人类工人将接受设计、编程和维护等更高职位的培训。

22. 质量4.0的到来

质量4.0是人工智能融入制造业的产物。这包括人工智能算法,将检测到的生产故障通知制造团队,以便采取适当的行动停止生产有缺陷的产品,并节省大量资金。所述故障可能是偏离预先设定的配方、机器行为的变化、原材料的变化等。

游戏行业的人工智能

23. 改进的可视化技术

通过深度学习和不断增长的可用数据,AI可以提高视频游戏的视觉质量。游戏环境和角色将变得更加真实,看起来比以往任何时候都更加自然。人工智能能够极大地改善角色的移动和表达方式,使整个游戏体验更加真实。

24. 语音助理的实际经验

语音助手是人工智能的一个重要分支,现在被添加到诸如Destiny 2等游戏中,它可以帮助玩家在不每次都访问游戏菜单的情况下访问某些游戏功能。不仅如此,它还提供了广泛的互动游戏,玩家将不再被动。

25. 为每个玩家提供个性化的游戏

在获得单个游戏玩家的数据后,AI算法将使开发者能够创造出更个性化的游戏世界,并对游戏中的单个玩家做出反应。有了人工智能技术,我们可以访问mmorpg,它可以引导玩家向任务的方向前进,而其他玩家也可以称赞他们的风格。在这个领域有很多可能,我们很高兴看到什么将构成2020年的人工智能技术趋势。

商用与人工智能

26. 提升客户体验

由于客户要求更便利和更完善的服务,企业希望提高自己的竞争力,因为它们当然不希望失去客户。现在,人工智能被认为是一种有效的技术,它可以帮助一些企业摆脱困境。

通过使用聊天机器人、24X7支持、虚拟帮助和自助VR系统,客户体验正在得到改善,因为自然语言处理可以从不断扩大的过去经验的数据池中改进和学习更多。

27. 先进的招聘过程

AI技术解决方案,如X。ai和ClearFit可以帮助招聘人员安排面试,并找到最理想的求职者。现在,招聘过程不是机械的,这就是为什么人工智能是通过添加人类因素来开发的,比如同情心、个性和其他人类特征,这将帮助人工智能算法分析并选择候选人,就像我们人类一样。人工智能对商业的影响是显而易见的,预计到2020年才会上升。

28. 商业模式转型

商业中的人工智能正在改变商业功能的基本原理。这一领域的变革意味着人工智能功能的集成,如数据分析、性能预测、计算机视觉等等。有了这些令人难以置信的功能,商业组织很快就会找到新的和创新的方法,将这项技术开发成一些新的东西,并设置无与伦比的人工智能技术趋势。

金融行业的人工智能

29. 信用风险评估

在金融领域,记录客户数据是一种第二天性。现在,如果我们可以使用所有这些数据来检查客户的记录和偿还贷款的能力,以及他们已经拥有的信用卡,这难道不令人惊讶吗?金融领域的人工智能将做得更多。机器学习和人工智能正在取代人类分析师,以确定金融领域所涉及的风险,并为它们提供解决方案。

30. 进行欺诈检测

欺诈因素是银行业和金融业关注的主要问题之一。为了消除这些风险,金融领域的人工智能使用机器学习和算法来识别一种模式,如果发生奇怪的事情,它可以非常容易地检测出这种差异。例如,假设信用卡在另一个国家使用过,就在它在其他地方使用之后,它会警告该机构采取行动。此外,它可以发展成一种方式来识别什么可以被认为是欺诈,什么不可以。

31. 预测交易安全

与其它所有领域一样,人工智能的机器学习和算法与其它分支机构的结合,也将促进交易。通过分析过去云数据中的市场状况,组织和个人将能够克服无法预料的风险,无论是股票和股票的买卖。

32. 汽车索赔处理

很多时候,金融公司都面临着一个困难的局面,他们必须为客户支付保险费用。为了打击欺诈问题,确保情况的真实性,保险公司和初创公司正在使用人工智能计算车主的“风险评分”,检查事故图像,并密切关注司机的行为。

社交媒体与人工智能

33. 改善社交网络

人工智能在打造社交媒体平台方面扮演着关键角色。自2013年Facebook采用人工智能以来,社交媒体中的人工智能塑造了整个行业。现在,无论是通过学习图像识别的神经网络找到一个朋友,还是识别不正确的新闻,人工智能都能做到。

34. 优化营销决策

营销人员正在利用人工智能在社交媒体中的优势,了解和分析客户的购买个性和偏好。这将帮助他们根据自己的购买习惯和促使他们做出决定的因素来个性化产品建议。

35. 有效的目标定位

营销人员利用人工智能的另一个优势是,它可以将营销活动扩展到线性细分和目标受众(类似于您当前的客户群)之外。此外,有效的定位是所有社交媒体平台付费广告活动的王牌,因为人们的活动都存储在网上。利用人工智能技术访问这些数据将为他们提供关于社交媒体使用、在线用户行为等方面的有用见解。

36. 人工智能支持的内容设计

内容是社交媒体营销的王,这不是什么新闻,用人工智能优化内容是这个行业能发生的最好的事情。通过人工智能工具研究品牌发布内容的模式及其类型,它可以提出需要什么样的内容以及哪些内容需要优化。

37. 人工智能芯片开始流行

如果你认为这是未来,那么你就进入了未来。人工智能在很大程度上依赖于专门的处理器。鉴于目前对人工智能的需求,芯片正在被制造出来,并与人工智能技术集成,以实现我们目前需要的独立设备的功能。这些芯片将被用来实现人工智能工具,如计算机视觉、语音识别和自然语言处理。

在目睹了这些令人难以置信的趋势之后,我们几乎可以推测出这种人工智能技术将会有多大,以及它渗透到所有行业的每个行业的必然性。即使到目前为止,企业仍在使用人工智能开发下一代移动应用程序,以增强客户参与度,并最终扩大业务。

在这一点上,很难想象没有人工智能的未来。随着2020年的临近,我们很高兴看到它将带来多么令人敬畏的结果。

常见问题(FAQs)

问:未来人工智能的范围是什么?

人工智能是几十年来的热门趋势,它在我们的未来肯定会发挥突出的作用。这项技术将在很多层面和很多方面为我们提供便利,从使旅行代币免费的人工智能芯片,到无收银员的购物市场。你想象一下,人工智能将在几年的时间跨度内做到这一点。

问:哪些行业会受到人工智能的影响?

由于人工智能所具有的特性,几乎所有行业都在以自己的速度和方式采用这项技术。医疗、金融、商业、制造、零售和电子商务、政府和公共部门、社交媒体、交通和游戏等行业,正从人工智能与物联网、区块链、AR和云等技术的融合中获益。

问:人工智能是如何改变商业的?

随着人工智能在商业领域的出现,其核心基础发生了变化。现在,在没有人工参与的情况下,可以有效地招聘人员,通过使用聊天机器人和其他人工智能功能,提供更好的客户服务和增强客户体验已经真正得到了发展。此外,计算机视觉、性能预测和数据分析等技术也加入了人工智能技术带来的好处。

本文转自:新图视觉 - 新机器视觉(vision263com),转载此文目的在于传递更多信息,版权归原作者所有。

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