[新聞] Gartner公佈2019年五大新興科技趨勢

作者: ynlin1996 (Kennylin)   2019-09-03 17:46:02
Gartner公佈2019年五大新興科技趨勢
http://bit.ly/2luGfFe
國際研究暨顧問機構Gartner於2019年8月29日公布2019年新興技術發展週期報告(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019)公布29項必須關注及觀察的技術,並從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造並提供全新的體驗,這五大重點新興科技趨勢包括感測與行動力、擴增人類能力、後傳統運算及通訊、數位生態系、先進人工智慧與分析技術,並特別標註企業若能善加利用人工智慧(AI)和其他重要概念,便能從新興數位生態系中獲益。
同時,非醫療保健相關保險欺詐所需花費的總成本每年約為400億美元。但是,一種稱為情感人工智慧(AI)的成熟新興技術,使基於音頻分析呼叫者(Caller)可用來檢測保險欺詐而成為可能。甚至,該技術還可以通過跟踪更準確地指導呼叫者,更好地診斷癡呆症、檢測駕駛員的注意力分散,甚至應用於教學依學生情緒狀態適應改善學習體驗。
情感AI是2019年加入Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies的21項新技術之一。
2019年的新興技術分為五大趨勢:感知和移動性(Sensing and mobility)、擴增人類能力(augmented human),後經典計算和通信(postclassical compute and comms),數位生態系統(digital ecosystems)以及先進AI和分析(advanced AI and analytics)。
趨勢一:感知和移動性(Sensing and mobility)
感知和移動性結合了感測技術與人工智慧的機器,除了能更了解四周環境,也有足夠的移動力及操控物件的能力。感測技術將對於物聯網(IoT)與其所蒐集大量資料扮演不可或缺的角色,而人工智慧的機器能洞察多樣化的數據,並將這些資訊應用在各種情境。
例如,未來10年利用AR雲將可繪製3D世界地圖,創造新的互動模式,進一步促生全新的商業模式,使企業得以藉由實體空間獲利。
企業應將下列技術納入考量,包括:3D感測攝影機、AR雲、輕型貨物運送無人機、載客無人機(flying autonomous vehicle),以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。
趨勢二:擴增人類能力(augmented human)
擴增人類能力技術的進展,以提昇人類的感知力和體能。例如:打造具有特殊功能的義肢,超越人類自然的體能極限,提供超人般的能力。
企業應考量納入下列技術,包括:生物晶片(biochip)、擬人化(personification)、擴增智慧(augmented intelligence)、情緒人工智慧(emotion AI)、沉浸式辦公室(immersive workspace)和生物科技(人工組織培養)。
趨勢三:後經典計算和通信(postclassical compute and comms)
過去數十年來,傳統的核心運算、通訊及整合技術已獲得重大進展。正如摩爾定律(Moore’s Law)預測,中央處理器(CPU)速度越來越快、記憶體密度更高且規模量不斷增加。這些技術在未來幾年將採用與目前完全不同的架構,透過漸進式改善帶來重大影響力。
舉例來說,低地球軌道(LEO)衛星可提供遍及全球的低延遲網際網路連線功能。這種由小型衛星組成的星群(constellation),未來可針對目前未能連網的偏遠家庭(全球占比48%)提供連網服務,並帶來經濟成長的新機會。目前衛星數量仍較少,此技術還在發展初期,但未來幾年可能對社會及商業帶來重大影響。
因此,企業應評估的技術,包括:5G、次世代記憶體、低地球軌道衛星系統和奈米級3D列印。
趨勢四:數位生態系
數位生態系為一群相互依存的參與者(企業、人與物件)相互分享數位平台,達成互惠目的。因此,企業可納入考量的關鍵技術,包括:數位營運(DigitalOps)、知識圖譜(knowledge graph)、合成數據(synthetic data)、分散式網路(decentralized web)和分散式自治組織(decentralized autonomous organization)。
趨勢五:先進人工智慧與分析技術
藉由延遲敏感度高(如自動導航)、易受網路中斷影響(如遠端監控、自然語言處理NLP、臉部辨識),和資料密集(如影片分析)等應用,已逐漸提高邊緣人工智慧的採用比例。
例如,值得學習的相關技術,包括:自適應機器學習(ML)、邊緣人工智慧、邊緣分析、可解釋性人工智慧(explainable AI)、人工智慧平台即服務(AI PaaS)、遷移學習(transfer learning)、生成對抗網路(generative adversarial network)和圖形分析(graph analytics)。
作者: soso7885 (YOHO)   2019-09-04 12:26:00
真的很好奇這些屌幹炫炮的名詞是誰想的
作者: kuroro405 (港港剛剛)   2019-09-04 17:15:00
可能有個團隊每天都在想這些名詞吧
作者: a12321a (鳥夢)   2019-09-05 01:12:00
顧問公司寫些名詞凸顯專業才能展現價值gartner 我們業界倒是喜歡看magic quadrant來挑產品

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