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IDC:預(yù)計(jì) 2024 年近 20% 的 IoT 系統(tǒng)將支持人工智能

2022/1/20 12:43:00 來源:愛集微 作者:Sara 責(zé)編:沐泉

1 月 20 日,據(jù) IDC 近日發(fā)布的《IDC FutureScape: 全球人工智能(AI)及自動(dòng)化市場(chǎng) 2022 預(yù)測(cè) —— 中國(guó)啟示》報(bào)告顯示,到 2024 年,近 20% 的 IoT(物聯(lián)網(wǎng))系統(tǒng)將支持人工智能,而近 30% 的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)、超過 35% 的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)和近 90% 的 IT 客戶端系統(tǒng)也將支持人工智能。

十大預(yù)測(cè)展示圖,彩色文字條帶圍繞球形

以下為 IDC 2022 年中國(guó)人工智能及自動(dòng)化市場(chǎng)的十大預(yù)測(cè)具體內(nèi)容:

預(yù)測(cè)一

到 2023 年,歐洲、美國(guó)和亞洲等地區(qū)會(huì)相繼出現(xiàn)不同的人工智能監(jiān)管法規(guī),這些地區(qū)一方面將鼓勵(lì)區(qū)域性的人工智能解決方案和能力的提出,另一方面也在思索如何將監(jiān)管、創(chuàng)新和商業(yè)化之間取得平衡。中國(guó)目前將 AI 的應(yīng)用視為戰(zhàn)略機(jī)遇而非公共問題,AI 監(jiān)管可能在 2025 年出現(xiàn),屆時(shí)對(duì)于 40% 的中國(guó) 1000 強(qiáng)企業(yè)來說,AI 的推廣因監(jiān)管將被推遲,并變得復(fù)雜。

預(yù)測(cè)二

到 2025 年,超過 60% 的中國(guó)企業(yè)將把人類專業(yè)知識(shí)與人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP 和模式識(shí)別相結(jié)合,做智能預(yù)測(cè)與決策,增強(qiáng)整個(gè)企業(yè)的遠(yuǎn)見卓識(shí),并使員工的工作效率和生產(chǎn)力提高 25%。

預(yù)測(cè)三

到 2024 年,50% 的中國(guó) 1000 強(qiáng)公司在業(yè)務(wù)自動(dòng)化方面的投資將會(huì)用于多模態(tài)無代碼自動(dòng)化平臺(tái),以支持專業(yè)開發(fā)人員和業(yè)務(wù)用戶的數(shù)字賦能。

預(yù)測(cè)四

到 2022 年,60% 的中國(guó) 1000 強(qiáng)公司將在所有關(guān)鍵業(yè)務(wù)的橫向職能中擴(kuò)大使用 AI / ML,如營(yíng)銷、法務(wù)、人力資源、采購(gòu)和供應(yīng)鏈、物流等。

預(yù)測(cè)五

到 2025 年,有 20% 的中國(guó) 1000 強(qiáng)企業(yè)將采用流程挖掘作為端到端業(yè)務(wù)流程的控制層,并將比沒有采用的企業(yè)至少多出 20% 的利潤(rùn)。

預(yù)測(cè)六

到 2024 年,60% 的中國(guó)企業(yè)將通過 MLOps / ModelOps 來運(yùn)作其 ML 工作流程,并通過 AlOps 功能將 AI 注入 IT 基礎(chǔ)設(shè)施運(yùn)營(yíng)過程。

預(yù)測(cè)七

到 2022 年,60% 的中國(guó) 1000 強(qiáng)企業(yè)將在多種語(yǔ)言的廣泛使用案例中部署對(duì)話式人工智能應(yīng)用,并且其中 10% 是基于先進(jìn)的語(yǔ)言模型,如 BERT 和 GPT-3。

預(yù)測(cè)八

到 2026 年,50% 的中國(guó) 1000 強(qiáng)企業(yè)將投資于以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)技術(shù)的氣候?yàn)?zāi)害評(píng)估、適應(yīng)和識(shí)別,并帶來 25% 的利潤(rùn)增長(zhǎng)。

預(yù)測(cè)九

到 2024 年,近 20% 的 IoT 系統(tǒng)將支持人工智能,而近 30% 的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)、超過 35% 的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)和近 90% 的 IT 客戶端系統(tǒng)將支持人工智能。

預(yù)測(cè)十

到 2024 年,50% 的使用計(jì)算機(jī)視覺的公司將在低代碼環(huán)境中使用符合其需求的預(yù)訓(xùn)練模型,或基于稀疏數(shù)據(jù)集進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)來采用。

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