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2021年技术趋势报告:全球企业加速数字化转型(161页)

行业报告下载 2021年05月03日 07:23 1 管理员

同时,量子技术利用亚原子微粒的特性来 解决当今超级计算机仍无法解决的复杂问 题。宏观力量框架也将有助于直观显示交 互、信息和计算等技术的演化发展路径。 交互:随着人类和技术之间的互动更加深入, 未来交互终将走向简单透明和自然交互。 信息:随着机器管理信息的方式日益进 步,其终极目标是制造能够结合认知和体 会的全知机器,不仅能够识别相关关系, 还能识别因果关系。 计算:随着计算能力扩展,我们的长期目标 是实现计算丰度——无限的处理及获取技术 和信息的能力、和从中获得收益的能力。最终,为了规模化、持续化,新兴技术必须建 立在坚实的基础上,包括:技术业务、IT功能 的演进;信任、风险(涉及网络、监管和技术 道德);以及核心系统现代化,重构企业传统 的核心系统。

精密的机器学习模型能高效地帮助 企业发现模式、揭示异常、做出预 测和决策、以及形成洞察力——这 些都日益成为组织绩效的主要驱动 因素。许多企业现在意识到,有必 要从个人英雄主义转变到注重提升 绩效的模式,要将开发阶段的机器学习模型高效迁入生产和 管理阶段。但是,虽然他们不懈努力,繁冗而脆弱的开发和 部署流程却遇到了重重阻碍,阻碍了生产团队、运营员工和 数据科学家之间的合作。随着人工智能和机器学习技术日趋 成熟,强大的工程和运营体制有助于组织克服这些阻碍, 并高效地实现人工智能技术规模化,从而加速企业转型。 为了扩大人工智能和机器学习的转型优势,人工智能的匠人 时代势必远去,让位于自动化、具有产业化洞察力的人工智 能时代——进入MLOps(又称ML CI/CD、ModelOps和ML  DevOps):应用这种DevOps工具以及模型开发和交付方法, 能够确保模型的开发部署和持续的维护、管理,实现机器学 习的产业化和规模化应用。

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