2021 年和未來幾年的主要人工智能技術趨勢

人工智能技術趨勢都是最近的炒作。 令人著迷的是，人工智能如何影響不同行業的眾多領域。

自從人工智能出現以來，工業的基本面開始變得更好。 現在，所有其他人工智能開發公司，無論其行業類型如何，都希望參與這一技術奇蹟。

人工智能的普及程度在於，根據 SemRush 的預測，未來幾年全球人工智能市場預計將增長，到2025 年將達到 1906.1 億美元的市值。

Gartner 顯示的另一項 AI 2021 預測統計數據表明，到 2021 年，全球多達15% 的客戶服務交互將完全由 AI 提供支持。

根據人工智能增長統計，到2030 年，全球 GDP 將增長15.7 萬億美元。

這就是為什麼公司正在整合人工智能技術來實現他們的業務目標。

為了見證醫療和醫療保健、銀行和金融、運輸、零售和商業、社交媒體、製造和商業等行業的指數增長和最新的 AI 發展，我們剖析了特定行業的最新 AI趨勢。

為什麼人工智能是一種顛覆性技術？

人工智能的範圍很廣，這就是為什麼它是顛覆性創新的關鍵賦能者，它促使改變遊戲規則的產品和服務準備好為低端或未服務的購買者提供服務，並重新定位到主流市場。

隨著自動化逐漸變得複雜，毫無疑問，人工智能目前正在顛覆行業和市場。

這種顛覆性的人工智能技術是我們目前正在見證的顛覆性創新背後的主要推動力。

例如，人工智能使共享經濟成為一種新的商業模式，人們可以與他人共享自己的資源，作為管理部門，利用這些資源並創造利益。 該模型有效地應用於各個領域，例如拼車、智能原型、智能電網等。

人工智能中的新興技術有哪些？

生成式人工智能

人工智能的最新創新使眾多組織能夠創建算法和儀器來自動生成 3D 和 2D 圖片。 這些計算基本上構成了生成人工智能，它使機器能夠利用內容、聲音和圖像等內容來製作內容。

生成式 AI 是人工智能的最新創新，當通過 3D 打印、CRISPR 和其他其他潛在進展激活時，通過從頭開始渲染假肢、有機分子和不同的東西，同樣可以幫助醫療保健。 它還可以為更有效的治療計劃提供早期區分可能惡性腫瘤的證據。

例如，由於糖尿病視網膜病變，生成 AI 提供了基於模式的理論以及構建掃描和創建內容，這可以幫助告知醫生的下一步。

聯邦學習

正如穀歌的名為“從分散數據中進行深度網絡的通信高效學習”的研究論文所指出的那樣，聯邦學習的特點是一種學習方法，它允許用戶完全獲得從豐富信息準備的共享模型的好處，而無需集中存儲它。 在更技術性的演講中，它將 ML 過程傳播到邊緣。

由於隱私限制，大多數醫學協會無法共享信息。 聯合學習可以通過去中心化幫助解決這一問題，無需將信息集中到單個區域並在各個站點以不同的周期進行準備。

神經網絡壓縮

通常，神經網絡包含更多的權重，其表示的精度比特定任務所需的要高，它們被訓練執行。 如果我們希望帶來實時智能或提升邊緣應用，神經網絡模型必須更小。 為了壓縮模型，研究人員依賴以下方法：參數修剪和共享、量化、低秩分解、轉移或緊湊卷積濾波器以及知識蒸餾。

隨著承載複雜計算的深度神經網絡規模越來越大，存儲需求也在不斷上升。 為了解決這些問題，研究人員提出了一種人工智能未來的想法和技術，稱為神經網絡壓縮。

不可否認，一個神經組織包含更多的負載，其處理的精度高於特定任務所需的精度，它們被訓練執行。 如果我們希望帶來實時智能或提升邊緣應用，神經組織模型應該更小。 為了壓縮模型，研究人員依賴於伴隨的策略：邊界修剪和共享、低秩分解和知識提煉等。

因此，這裡有一些令人驚嘆的人工智能技術趨勢，見證了它為這些行業帶來的機遇，以及人工智能在 2021 年的影響。

與人工智能一起使用的技術

1.物聯網

物聯網中的人工智能有利於實時和事後處理。 在前者中，人工智能有助於識別數據集中的模式並運行預測分析。 在實時處理中，它有助於對條件做出快速響應並收集有關這些事件的決策知識，例如，遠程攝像機捕獲車牌圖像以支付停車費。

有一個完整的世界，將人工智能集成到物聯網中，將每個設備相互連接起來，使它們能夠執行額外的功能。

2.區塊鏈

區塊鍊是另一種被炒作的技術，它在所有行業都創造了動力。 現在，帶有區塊鏈的 AI 簡直就是兩全其美。 正是這樣，讓您獲得區塊鏈應用程序開發提供的更好的交易、高質量的數據、去中心化智能、更低的市場准入門檻、更高的透明度、改進的人工信任等好處。

人工智能對區塊鏈的影響是如此之大，我們只希望這種夥伴關係能夠為我們提供更卓越的技術和功能。

3.增強現實

由於人工智能的深度神經網絡，現在可以檢測垂直和水平平面，估計和分析深度和分割圖像以實現真實的遮擋，此外，甚至可以實時推斷物體的 3D 位置。 正是由於這些特性和功能，人工智能模型正在取代一些阻礙令人驚嘆的 AR 體驗的傳統計算機視覺方法。

使用 AI 進行醫療和保健

4.醫學影像與診斷

人工智能在醫療保健中的優勢之一是醫學成像； 通過非侵入性成像過程顯示身體內部圖像的過程。 這有助於診斷和治療疾病。 智能手機的普及以及先進的圖像識別技術正在使手機成為家庭診斷的一體化工具。 我們也期待 FDA 批准醫療保健中的人工智能作為醫療設備。

5.臨床試驗註冊

招募合適的人群對於任何臨床試驗的成功都至關重要，而且無論如何這都不是一個簡單的過程。 然而，在人工智能技術的幫助下，可以從醫療記錄中獲取和提取信息，然後將其與正在進行的研究進行比較。 這樣，研究向醫生和患者提出的建議將更加相關和可靠。

6.改進的醫療保健生物識別技術

借助人工智能的神經網絡，科學家們正在分析過於復雜而無法量化的典型風險因素。 醫療保健中的人工智能以多種方式發揮著發展該行業的力量，例如通過啟用視網膜掃描、檢查和記錄膚色變化等等。 人工智能技術在發現模式方面的熟練程度將使解鎖新的診斷方法和預測未知的風險因素成為可能。

7.高效的藥物發現

為了結束冗長乏味的藥物發現週期，傳統製藥組織現在將希望和信心寄託在新的人工智能生物技術初創公司身上。 儘管許多初創公司還處於初級融資階段，但它們仍然被無數客戶所淹沒。 我們可以看到，製藥企業對人工智能生物技術的投資趨勢將持續到 2020 年。

零售/電子商務和人工智能

8.搜索技術

人工智能搜索技術的最大好處之一，對任何企業來說都是一個福音，也許這就是許多行業老牌企業開始投資它的原因。 既然對搜索詞的上下文理解不再處於實驗階段，其在全球範圍內的採用還有很長的路要走。 儘管如此，眾多SaaS 機構正在向第三方零售商提供搜索技術，而對這一特定技術堆棧的投資使其成為2021 年最新的人工智能趨勢。

9.零售——免結賬

Standard Cognition和AmazonGo等公司是 Check-out 免費 AI 系統的首批參與者。 這意味著，客戶無需檢查或掃描產品即可購物。 預計這將密切關注盜竊和其他問題。 這種基於人工智能的系統的採用將取決於其部署和由於技術故障導致的其他庫存損失成本。 截至2019 年年中，有 11 家 AmazonGo 商店在運營，沒有收銀員。

10.倉庫物流

物流被認為是人工智能的發展分支和最新趨勢。 在未來的倉庫中，物流將發揮重要作用，因為倉庫將被開發為容納的不是人類，而是高度熟練的機器人，它們將能夠 24X7 全天候工作，甚至不需要照明等基本設施。

{獎金閱讀：按需物流應用程序開發成本是多少？}

11.點對點網絡

人工智能機器學習需要大量數據才能使機器做出明智的決定。 點對點網絡，如加密貨幣部署的網絡，通過引導聯網個人計算機的力量，為各種規模的組織提供運行人工智能程序的優勢。 這個與人工智能融合的網絡將提高搜索引擎的透明度。

全球人工智能市場規模，即 在 2019-2025 年的預測期內，零售和電子商務市場規模的人工智能預計將以 42.8% 的複合年增長率增長，到 2025 年將獲得 193.7 億美元的收入。

政府/公共部門和人工智能

12.面部識別

面部識別是生物特徵認證的主要形式。 由於在這方面的廣泛研究，這個人工智能應用程序的可讀性和準確率正在迅速提高。 人工智能面部識別功能的優勢之一是，它將幫助安全機構識別和清除社會中的流氓元素。 不僅如此，根據他們的商業模式，企業正在迅速將這一人工智能功能集成到他們的應用程序和流程中使用的其他解決方案中。

13.網絡威脅搜尋

網絡威脅搜尋是一種結合高安全性功能的主動方法，用於檢測隱形攻擊者並阻止此類黑客發起的惡意活動。 人工智能與這項技術集成的好處之一是，通過使用機器學習，檢測此類外來元素和安全漏洞將變得輕而易舉。

14.通過計算機視覺進行監控

計算機視覺是基於算法的人工智能研究領域。 在日本機器學習算法 AI Guardman中可以看到該設施的一個突出用例，它可以檢測購物者的可疑行為並在移動設備上提醒店主。 同樣，添加到無人機中的計算機視覺將有助於監視擁擠的地方。 隨著新方法的探索，政府部門的人工智能預計將在未來興起。

交通與人工智能

15.自動駕駛汽車

根據聯合市場研究公司的一份報告，自動駕駛技術將使人工智能市場規模從2019 年的 540 億美元增加到 2026 年的 5560 億美元，複合年增長率為 39% 。 此外，到 2025 年，交通領域的人工智能預計將在整個汽車 OEM 供應鏈中節省 1730 億美元的成本。

16.交通管理

2021 年的人工智能技術趨勢還包括借助預測和檢測可能的交通事故的應用程序進行交通管理。 這是通過使用攝像頭將交通傳感器轉變為“智能”代理來實現的。 一個成功的用例是 Rapid Flow Technologies。

17.智能軌道

智能軌道是中國發起的一項倡議，名為ART-自主軌道快速交通。 這不需要任何軌道，因為火車遵循由虛線繪製的虛擬軌道。 預計這種驚人的人工智能趨勢將在未來幾年內蔓延至全球。

18.車輛數字車牌

有趣的是，人工智能的最新趨勢將使智能技術改造能夠運輸車牌。 當然，使用人工智能技術創建的數字車牌將在多個層面幫助運輸當局，從在發生事故時向當局發出警報或使用 GPS 進行位置檢測。

製造與人工智能

19.預測性維護和算法

使用人工智能算法，製造商將能夠更好地預測意外的機器故障。 這將為現有企業節省數百萬美元。 預測性維護算法部署持續的數據收集以在設備故障發生之前對其進行預測。 由於傳感器成本下降，邊緣計算、人工智能進步和預測性維護現在可以更廣泛地使用。

20.用於缺陷檢測的計算機視覺

我們已經討論了計算機視覺將如何幫助監控。 以類似的方式，它將被證明是製造業的聖杯，以監督其生產過程，並在不包含人為因素的情況下指出產品中最細微的差異。 計算機視覺中的相機在捕捉頭髮寬度一半的缺陷方面非常精確。

21.人機協作

雖然這聽起來非常具有未來感，但事實並非如此。 據一些報導稱，到 2020 年，全球工廠將部署超過 170 萬台機器人。 他們很快將與人類工人一起工作並提高生產力水平。 人工智能驅動的機器人將被設計為接管製造任務，而人類工人將接受培訓，以從事設計、編程和維護方面的更高職位。

22.質量 4.0 的到來

質量4.0是人工智能與製造業融合的產物。 這涉及人工智能算法來通知製造團隊檢測到的生產故障，以便採取適當的措施來停止生產有缺陷的產品並節省大量資金。 所述故障可能是與預設配方的偏差、機器行為的變化、原材料的變化等等。

遊戲和人工智能

23.改進的可視化技術

人工智能的最新趨勢是遊戲領域。 借助深度學習和不斷增長的可用數據，人工智能可以提高視頻遊戲的視覺質量。 遊戲環境和角色將變得更加逼真，看起來前所未有的自然。 AI 具有高度改進角色移動和表達自己的方式的品質，從而使整個遊戲體驗更加逼真。

24.語音助手的真實體驗

語音助手是人工智能的一個重要分支，現在已添加到命運 2 等遊戲中，它可以幫助玩家訪問某些遊戲功能，而無需每次都訪問遊戲菜單。 不僅如此，它還提供了廣泛的互動遊戲，讓玩家不再被動。

25.每個玩家的個性化遊戲

在獲取個人遊戲玩家的數據後，人工智能算法將使開發人員能夠創建更個性化的遊戲世界，並對遊戲中的個人玩家做出反應。 借助未來的 AI 技術，我們可以訪問 MMORPG，引導玩家完成任務以及其他符合他們風格的玩家。 在這個領域有很多可能，我們很高興看到2021 年的人工智能技術趨勢將包含哪些內容。

商業和人工智能

26.提升客戶體驗

隨著客戶要求更便利和更發達的服務，企業正在尋求提升自己的競爭力，因為他們當然不想失去客戶。 現在，人工智能被視為一種有效的技術，正在幫助多家企業擺脫困境。

通過使用聊天機器人、24X7 支持、虛擬輔助和自助 VR 系統，人工智能在客戶體驗中的未來正在得到改善，因為自然語言處理即興發揮並從過去經驗的不斷擴大的數據池中學習更多。

27.高級招聘流程

X.ai和ClearFit等人工智能技術解決方案可以幫助招聘人員安排面試，並找到最理想的工作候選人。 現在，招聘過程不是機械的，這就是為什麼通過添加人的因素來開發人工智能的原因，例如同理心、個性和其他人類特徵，這將有助於人工智能算法像我們人類一樣分析然後選擇候選人。 人工智能對商業的影響是顯而易見的，預計到 2020 年才會上升。

28.商業模式轉型

商業人工智能的未來正在改變商業功能的基礎。 該領域的轉型相當於數據分析、性能預測、計算機視覺等人工智能功能的集成。 有了這些令人難以置信的功能，商業組織很快就會找到新的和創新的方法來將這項技術開發成新的東西，並設定無與倫比的未來人工智能技術趨勢。

金融與人工智能

29.信用風險評估

在金融領域，保留客戶數據記錄是一種第二天性。 現在，如果我們可以使用所有這些數據來檢查客戶的記錄以及償還他們已經擁有的貸款和信用卡的能力，那不是很神奇嗎？ 金融領域的人工智能將做到這一點，甚至更多。 機器學習和人工智能正在取代人類分析師來確定金融部門所涉及的風險，並為他們提供金融發展解決方案。

30.輕鬆檢測欺詐

欺詐成分是銀行和金融業的主要關注點之一。 為了消除此類風險，金融領域的人工智能使用其機器學習和算法來識別模式，如果發生奇怪的事情，它可以很容易地檢測到差異。 例如，假設信用卡已在另一個國家/地區使用，在其他國家/地區使用後，它會提醒該機構採取行動。 此外，它可以被開發成一種識別什麼可以被認為是欺詐，什麼不能被認為是欺詐的方式。

31.有預測的安全交易

與其他所有領域一樣，人工智能的機器學習和算法與其他分支相結合，也將促進交易。 通過從雲中過去的數據分析人工智能市場規模和狀況，組織和個人將能夠克服意料之外的風險，無論是買賣股票還是股票。

32.汽車索賠處理

很多時候，金融公司都面臨著必須向客戶支付保險費的困境。 為了打擊欺詐問題並確保情況的真實性，保險公司和初創公司正在使用人工智能來計算車主的“風險評分”，檢查事故圖像，並密切關注駕駛員的行為。

社交媒體和人工智能

33.改善社交網絡

人工智能在打造社交媒體平台方面發揮著關鍵作用。 自 2013 年 Facebook 採用人工智能以來，社交媒體中的人工智能已經塑造了整個行業。現在，無論是通過學習標記圖像識別的神經網絡尋找朋友，還是識別不正確的新聞，人工智能都能做到。

34.授權營銷人員

營銷人員正在利用人工智能在社交媒體中的優勢，來了解和分析客戶的購買角色及其偏好。 這將幫助他們根據他們的購買習慣以及促使他們做出決定的因素來個性化產品建議。

35.有效的受眾定位

營銷人員還獲得了 AI 的另一個優勢，即將他們的營銷活動擴展到線性細分之外，並針對與您當前的客戶群相似的目標受眾。 此外，有效定位是所有社交媒體平台上付費廣告活動的王牌，因為人們的活動都存儲在網上。 利用人工智能技術訪問這些數據將為他們提供有關社交媒體使用、在線用戶行為等方面的有用見解。

36.人工智能支持的內容設計

內容是社交媒體營銷的王者已經不是什麼新聞了，用人工智能對其進行優化是這個行業可能發生的最好的事情。 通過人工智能工具研究品牌發佈內容的模式及其類型，它可以建議需要什麼樣的內容以及需要優化哪些內容。

37.人工智能芯片開始流行

如果你想過人工智能的未來，那麼你已經進入了它。 人工智能在很大程度上依賴於專門的處理器。 鑑於人工智能的當前需求，正在製造芯片並與人工智能技術集成以執行我們目前需要單獨設備的功能。 這些芯片將通過在其中啟用人工智能工具來使用，例如計算機視覺、語音識別和自然語言處理。

人工智能的未來是什麼？

在見證了這些令人難以置信的AI 行業趨勢之後，我們幾乎可以推測這項 AI 技術將有多麼巨大，以及它浸入各行各業的必然性。 迄今為止，企業仍在使用人工智能開發下一代移動應用程序，以增強客戶參與度並最終擴展業務。

考慮到迄今為止已經出現的保證，組織願意大力投資的顛覆性 AI 技術和人工智能未來理念！ 在 Appinventiv，我們通過在其現有的技術結構中實施 AI 來幫助組織與我們在美國的 AI 開發公司走在最前沿，以獲得它帶來的好處和優勢。

在這一點上，很難想像沒有人工智能的未來。 隨著 2022 年的臨近，我們很高興看到它將帶來怎樣的震撼。

常見問題 (FAQ)

Q.未來人工智能的範圍是什麼？

人工智能行業趨勢是公司正在努力的最新趨勢，它肯定在我們的未來中發揮著重要作用。 這項技術將在很多層面和多種方式上為我們提供便利，從啟用人工智能驅動的芯片（使旅行令牌免費）到無收銀員的購物市場。 你想像它，人工智能會在幾年內完成它。

問：哪些行業會受到人工智能的影響？

由於人工智能具有的特性，幾乎所有行業都在以自己的節奏和方式採用這項技術。 醫療保健、金融、商業、製造、零售和電子商務、政府和公共部門、社交媒體、交通和遊戲等行業正在從人工智能與物聯網、區塊鏈、增強現實和雲等技術的集成中獲益。

問：人工智能如何改變業務？

隨著人工智能在商業中的出現，其核心基礎發生了變化。 現在，通過使用聊天機器人和其他人工智能功能，可以在沒有人工參與的情況下有效地僱用人員，提供更好的客戶服務並增強客戶體驗。 此外，計算機視覺、性能預測和數據分析等技術已添加到人工智能的未來列表中，以及企業通過結合人工智能技術獲得的好處。