高质量数据、数字孪生和人工智能/机器学习,都将帮助运营商在多云环境中实现端到端自动化。事实证明,管理多云环境的复杂组件对网络运营商来说是一个巨大的挑战,尤其是随着对由人工智能和机器学习驱动的自动化技术的需求不断增长以简化运营。
当前人工智能技术面临的最大风险是大语言模型(LLM)和生成式人工智能技术的发展和应用速度已经远远超过了安全和治理的速度。
人工智能在心理健康市场的主要驱动力之一是人工智能技术的不断发展。人工智能可以实现个性化干预、早期发现精神健康障碍以及实时症状监测。
预测显示,到2025年,物联网设备数量将达到惊人的640亿台,其中人工智能(AI)和物联网(IoT)在IT行业处于领先地位。它们的协同作用彻底改变了传统的工业和企业解决方案。
随着机架开始装满ASICs、GPU、FPGAs和超级计算机,机器学习和人工智能已经进入数据中心,并正在改变超大规模服务器场的外观。
智能家居的本质不仅在于其技术实力,还在于其适应和学习居住者的行为和偏好的能力。通过机器学习算法,家庭可以预测居民的需求,无论是根据一天中的时间调整照明,还是根据烹饪时间表预热烤箱。
在数字创新主导的时代,深度伪造视频的兴起已成为普遍关注的问题。深度伪造(深度伪造s)是一种人工智能生成的视频,可以将图像操纵并叠加到现有的镜头上,其有可能以前所未有的规模欺骗和操纵观众。随着技术的进步,需要强大的解决方案来应对日益严重的错误信息威胁。
物联网在过去15年里取得了巨大进步,而且一直在变得更好。因此,用户可以比以前做更多的事情。现在可以提取数据源,并在更高级别上使用机器学习,这是因为可以与不同的服务进行互操作,而不是依赖SCADA提供的封闭网络。
据相关统计,到2025年全球90%的RPA(Robotic Process Automation机器人流程自动化)供应商,将提供生成式AI辅助的自动化服务。同时在生成式AI加持影响下,RPA市场将继续保持高速增长。
人工智能在边缘变得越来越复杂和普遍,正在进入新的应用领域,甚至承担一些几乎完全在大型数据中心使用大量数据进行的算法训练。
在制造过程中,机器学习算法可以自动做出决策,例如调整工艺参数,优化物料分配等。这有助于减少人工干预,提高生产效率。
对物联网最常见的误解之一是它只是关于连网设备。实际上,“物联网”一词适用于任何可以连接到互联网的东西或事物,包括人和生态系统等。