IDC FutureScape:2023年中國未來智能市場十大預(yù)測

到2026年,企業(yè)在推動數(shù)據(jù)文化發(fā)展的過程中,需要將“AI安全可信”作為重點建設(shè)推進,“AI安全可信”可以更好的幫助企業(yè)完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。

本文來自微信公眾號“IDC咨詢”。

國際數(shù)據(jù)公司(IDC)于近日發(fā)布了《IDC FutureScape:全球未來智能市場2023預(yù)測——中國啟示》。在報告中,IDC分析師團隊描述了影響IT和業(yè)務(wù)決策者負(fù)責(zé)該項支出并有效利用相關(guān)解決方案的主要驅(qū)動因素,并給出了未來五年有關(guān)未來智能市場的十大預(yù)測。

IDC 2023年中國未來智能市場的十大預(yù)測具體內(nèi)容如下:

預(yù)測一:未來智能給企業(yè)帶來顛覆性競爭優(yōu)勢

到2024年,擁有智能技術(shù)的企業(yè)將會有普通企業(yè)近5倍的決策速度,從而在新的領(lǐng)域具有先發(fā)優(yōu)勢。

預(yù)測二:數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力全面凸顯

到2025年中旬,擁有數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力的企業(yè)CEO會在未來智能方面增加60%投資,來應(yīng)對經(jīng)濟衰退,并快速接受市場挑戰(zhàn)。

預(yù)測三:視頻分析與監(jiān)控深入推廣

到2024年,60%使用視頻監(jiān)控技術(shù)的企業(yè)也將應(yīng)用視頻數(shù)據(jù)分析技術(shù),從而使運營決策的整體制定過程更加高效。

預(yù)測四:未來智能將打破邊界

到2025年,85%的中國500強企業(yè)將增加對外部威脅(如供應(yīng)鏈中斷)給本地運營帶來的挑戰(zhàn)/機會的關(guān)注。

預(yù)測五:AI安全可信

到2026年,企業(yè)在推動數(shù)據(jù)文化發(fā)展的過程中,需要將“AI安全可信”作為重點建設(shè)推進,“AI安全可信”可以更好的幫助企業(yè)完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。

預(yù)測六:實時數(shù)據(jù)決策

到2025年,90%的中國500強企業(yè)將利用實時數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)出結(jié)果,如通過使用事件流技術(shù)來改善客戶體驗。

預(yù)測七:主動的風(fēng)險管理需求全面爆發(fā)

到2027年,60%的大型企業(yè)將對具備風(fēng)險控制功能的數(shù)據(jù)中臺建設(shè)進行重點關(guān)注,以便衡量數(shù)據(jù)中的內(nèi)在風(fēng)險,并通過安全保障和篩選技術(shù)來降低風(fēng)險。

預(yù)測八:RPA+AI助力數(shù)據(jù)管理

到2025年,數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、波動性和資源稀缺性將增加,一半以上的中國500強企業(yè)將使用人工智能和自動化技術(shù)來檢測和自動處理數(shù)據(jù)。

預(yù)測九:數(shù)據(jù)素養(yǎng)和AI技能培訓(xùn)

面對企業(yè)內(nèi)部智能技術(shù)需求的增加,到2027年,65%的中國500強企業(yè)將設(shè)立提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)和AI技能的專有培訓(xùn)項目,以滿足人才要求。

預(yù)測十:AI和HPC融合的高性能計算

到2027年,25%的中國500強企業(yè)將把其在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資,擴展到建設(shè)性能密集型的算法設(shè)施,以此來解決復(fù)雜問題,并使用HPC驅(qū)動的模擬模型來改善最終結(jié)果。

分析師觀點

IDC中國高級分析師楊雯表示,隨著大模型、數(shù)字孿生以及AI for Science等話題的逐步升溫,AI被推上了前所未有的新高度。IDC觀察到,預(yù)訓(xùn)練大模型在2022年成為了炙手可熱的研究方向,大模型的出現(xiàn)持續(xù)降低AI開發(fā)門檻,增強了模型的泛化性與通用性,推動零樣本、小樣本的訓(xùn)練發(fā)展,為行業(yè)帶來了統(tǒng)一的可行性。另一方面,行業(yè)對于多模態(tài)的研究也持續(xù)火熱,多模態(tài)模型通過對多個模態(tài)感知的融合,能夠充分利用數(shù)據(jù)資源,解決行業(yè)中因為模態(tài)不匹配而無法完成的數(shù)據(jù)分析所造成的數(shù)據(jù)浪費,基于對落地應(yīng)用核心痛點的解決,未來多模態(tài)機器學(xué)習(xí)的發(fā)展空間廣闊。在應(yīng)用方面,智能決策、智能客服等方向依舊處于發(fā)展期,各個廠商停留在“跑馬圈地”的階段,并未形成統(tǒng)一范式,如何加深場景與AI技術(shù)的融合,打造標(biāo)桿案例,低成本的快速復(fù)制到新場景下依舊是未來需要重點探索的方向。

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