• 祝全国人民新年快乐!

Gartner2021新兴技术和趋势影响力雷达图:四项颇具影响力的技术

IT 来源:中国科技网 2021年02月01日 1077次浏览 扫描二维码

虽然虚拟助理已出现了一段时间并且大多数消费者已习惯了使用虚拟助理,但其应用范围有限,体验也不佳。目前正在开发一种更加高级的虚拟助理,“高级虚拟助理”能作为虚拟收费代理、虚拟人工智能/虚拟现实代理、甚至虚拟司机/汽车代理。

它将对行业、企业机构和消费者互动产生很大的影响。但高级虚拟助理仅仅是Gartner2021新兴技术和趋势影响力雷达图上23项最具影响力的技术之一。

下面将介绍一些我们认为特别有意思的技术,包括几项即将推出的技术(如高级虚拟助理)和一项距离推出还有一段时间的技术(AR云)。这些技术可以分为以下三个类型:

  • 接口和体验:从根本上改变我们与世界互动方式的技术
  • 业务驱动技术:通过改变做法、流程、方法、模式或功能来影响企业的技术
  • 生产力变革:多项技术和趋势的融合,帮助企业快速、准确地对大量人类无法处理的问题进行分类、预测和解决。

您可以在我们的2021新兴技术影响力雷达图上看到这些技术。图中的圆环表示技术或趋势从早期采用发展至早期多数采用所需年数的预测范围。新兴技术(图中的趋势雷达光点)的大小和颜色表示该技术的影响力,换言之就是该技术或趋势对现有产品和市场的影响力有多大。

高级虚拟助理   

Advanced virtual assistants (AVAs)

高级虚拟助理有时也被称为人工智能对话代理。它可以根据人类的输入来进行预测和决策。高级虚拟助理由对话式用户接口、自然语言处理(NLP)、包括深度神经网络(DNN)在内的语义和深度学习技术、预测模型、决策支持以及个性化功能组合而成。

市场时机:1至3年

该预计上市时间基于将当前功能有限的虚拟助理(已存在多年)扩展为适应多种工作和功能的高级虚拟助理所需的时间,这将推动人工智能对话代理向消费者生活、商业互动和运营等各个领域的扩展。

高级虚拟助理的影响潜力极高,这项技术可以运用于几乎每个垂直领域和几乎所有学科。它可能会改变工作者使用应用的方式以及消费者与设备和物联网(IoT)互动的方式,同时还能增强客户体验和参与。

基于变压器的语言模型   

Transformer-based language models

基于变压器的语言模型是将单词作为句子中的序列进行处理的DNN。该方法保留了周围词语的上下文或含义。它还大幅提高了翻译、转录和自然语言生成的能力。此类模型使用包含数十亿条短语的巨大数据集进行训练。

市场时机:1至3年

该上市时间受训练工具的有效性、运行效率和部署便捷性的推动。GPT-3等基于变压器的语言模型能够生成达到受过良好教育者水平的文本段落。

基于变压器的语言模型正在以惊人的速度取代循环神经网络(RNN)系统,因此可能具有极高的影响力。另外,各种新工具为高级文本分析和所有相关应用带来了实质性的改进,比如对话式用户接口、智能虚拟助理和自动文本生成等。

业务功能组合包   

Packaged business capabilities

组合式业务使企业能够将它们所购买或构建的应用组件组合成自定义应用体验。为了支持组合式业务,技术供应商应提供业务功能组合包,其中的业务功能组合应定义明确并且能够被业务用户所识别。

市场时机:3至6年

该上市时间受到大量供应商将产品模块化这一趋势的推动。尽管如此,规模较小的供应商和从旧技术转型的供应商仍处于早期API采用阶段。

业务功能组合包的影响潜力为中等,这是因为这项技术一般是将现有的功能重新打包,而组合式业务的普及将改变传统供应商营销、销售和提供解决方案的方式。

AR云

AR云通过提供重叠在人、物体和位置上的持久、协作式和情境式数字内容,实现现实世界和数字世界的统一,为人们提供直接与物理环境各个方面相关的信息和服务。

例如一个人只要用手机、平板电脑或头戴式显示器(HMD)“看”一下公交车或公交车站,就可以根据自己的情况(个人状态、地理位置、日程安排、出行偏好等)收到公交车的票价、路线、时刻表和路线信息。此外,每个人都可以为其他人提供更多信息,比如提供自己所注意到的近几周公交车迟到频率等。

市场时机:6至8年

该上市时间基于为确保无缝和无处不在的体验而对众多基础要素的要求,如边缘网络、高带宽和低延迟通信、发布到AR云端的标准化工具和内容类型、内容的管理和交付以及互操作性等。

AR云将改变人们与周围世界的互动方式,因此具有极高的影响潜力。AR云将为人、地点和物提供一个数字抽象层,并将覆盖商业和消费者应用,影响任何地点的每一个行业。这项技术将带来新的体验,进而实现在现实世界中互动和盈利的新业务模式和方式。


免责声明:
本网站(www.cennr.com)内容主要来自原创、合作媒体供稿和第三方投稿,凡在本网站出现的信息,均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性,但不保证有关资料的准确性及可靠性,读者在使用前请进一步核实,并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏,概不负任何法律责任。
本网站刊载的所有内容(包括但不仅限文字、图片、LOGO、音频、视频、软件、程序等)版权归原作者所有。任何单位或个人认为本网站中的内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时,请及时通知本站,予以删除。
喜欢 (0)
[]
分享 (0)
发表我的评论
取消评论
表情 贴图 加粗 删除线 居中 斜体 签到

Hi,您需要填写昵称和邮箱!

  • 昵称 (必填)
  • 邮箱 (必填)
  • 网址