来源 | 千家网
导读
新冠疫情加速了社会的数字化，线下环境的封锁导致在线活动激增，商业、教育、行政、社交等领域已大量采用人工智能。
根据2020 年麦肯锡全球人工智能 (AI) 调查，2020年，超过50%的公司已在至少一个业务部门或职能部门采用了人工智能，我们见证了新的人工智能趋势的出现。企业应用人工智能工具来创造更多价值、增加收入和客户忠诚度。人工智能部署率高的公司会将至少 20% 的息税前利润 (EBIT) 投资于人工智能。
人工智能应用趋势
人工智能应用程度因行业而异。根据麦肯锡全球人工智能调查中提到的数据，我们可以发现四个领先行业：高科技、电信、汽车、装配。
多数企业将人工智能应用于服务运营、服务或产品设计、广告和销售。在投资方面，药物发现和开发领域获得的资金最多：2020年，资产总额超过138亿美元，比上年增长4.5倍。
人工智能技术趋势
在接下来的几年里，人工智能将被用来简化运营并提高效率。企业应尝试通过改善IT基础设施和数据管理，从人工智能的商业应用中受益。但并非每个部署的 AI 模型都可以对公司有所帮助并适用于绩效监控，我们将关注以下几种主要的人工智能技术趋势。
趋势 1：用于安全和监控的AI
人工智能技术已经应用于人脸识别、语音识别和视频分析。这些技术构成了安全监控的最佳组合。因此，我们可以预见未来几年人工智能在视频监控中的大量利用。
人工智能有利于安全系统的灵活设置。以前，工程师花费大量时间配置系统，因为它会在屏幕上特定数量的像素发生变化时被激活，产生了很多误报。这些误报多是由落叶或奔跑的动物引起的。人工智能安全系统可以更精确地识别物体，这有助于更灵活的设置。
视频监控中的人工智能可以通过关注异常行为模式而非面部来检测可疑活动。这种能力可以通过识别潜在威胁来创建更安全的公共和私人空间。这种人工智能驱动的视频解决方案也可能有助于物流、零售和制造。
另一个为人工智能应用提供前景的技术是语音识别。与语音识别相关的技术可以确定身份。身份是指一个人的年龄、性别和情绪状态。一个适用于安全和监视的功能是内置的反欺骗模型，可检测合成和录制的语音。
最关键的安全技术之一是生物特征人脸识别。不同的恶意应用程序试图通过提供虚假照片而不是真实图像来欺骗安全系统。为了防范这种情况，目前人们正在开发和大规模使用多种反欺骗技术。
趋势 2：实时视频处理中的人工智能
处理实时视频流的挑战是处理数据管道。工程师的目标是确保准确性并最大限度地减少视频处理的延迟。而人工智能解决方案可以帮助实现这一目标。
为了在实时视频处理中实现基于 AI 的方法，我们需要一个预训练的神经网络模型、一个云基础设施和一个用于应用用户场景的软件层。处理速度对于实时流传输至关重要，因此所有这些组件都应紧密集成。为了更快的处理，我们可以并行化进程或改进算法。进程并行化是通过文件拆分或使用管道方法实现的。这种流水线架构是最佳选择，因为它不会降低模型的准确性，并且允许使用 AI 算法实时处理视频。
现代实时流处理与背景去除和模糊的应用密不可分。疫情防控对视频会议新趋势的出现和普及做出了贡献，对这些工具的需求有所增加。实时视频处理的技术趋势将得到积极发展，据 GlobeNewswire 称，全球视频会议市场预计将从 2021 年的 92 亿美元增长到 2026 年的 225 亿美元。
趋势 3：用于内容创建和聊天机器人的生成式人工智能
现代AI模型可以生成非常高质量的文本、音频和图像，几乎与非合成的准确数据无法区分。文本的核心是自然语言处理 (NLP)。NLP的快速发展导致了语言模型的出现。结合NLP和AI工具可以创建聊天机器人。据 Business Insider 称，聊天机器人市场预计在 2024 年将达到 94 亿美元。
聊天机器人试图了解人们的意图，而不仅仅是执行标准命令。在不同领域工作的公司使用人工智能驱动的聊天机器人为其客户或用户提供人类级别的交流。聊天机器人的应用广泛应用于以下业务领域：医疗保舰银行、营销、旅游和酒店。
人工智能驱动的聊天机器人有助于自动化管理任务。例如，在医疗保健领域，他们减少了体力劳动。在这里，聊天机器人帮助安排预约，发送与服药相关的提醒，并为患者提供问题的答案。在其他领域，聊天机器人被引入来传递有针对性的信息，提高客户参与度和支持，并为用户提供个性化的服务。
趋势 4：AI 驱动的 QA 和检验
计算机视觉最引人注目的分支是人工智能检查。由于应用深度学习模型提高了准确性和性能，这个方向近年来一直在蓬勃发展。企业开始投资计算和财务资源，以更快的速度开发计算机视觉系统。
制造中的自动化检查意味着对产品是否符合质量标准进行分析。该方法也适用于设备监控。
以下是AI检测的几个用例：
检测流水线上的产品缺陷
识别机械和车身零件的缺陷
行李检查和飞机维修
核电站检查
趋势 5：至少三个领域的无代码AI平台
无代码AI平台帮助小公司得以使用以前仅应用于大企业的强大技术。从头开始开发AI模型需要时间、费用和相关经验。无代码人工智能平台帮助小企业简化了任务，因为它降低了进入门槛。它的优点是：
1.快速实现：与从头编写代码、处理数据和调试相比，节省时间达 90%；
2.更低的开发成本：通过自动化，企业消除了对大型数据科学团队的需求；
3.易于使用：拖放功能简化了软件开发，无需编码即可创建应用程序。
尽管生成的解决方案无法高度定制，但医疗保舰金融部门和营销领域都需要无代码AI平台。企业规模的公司和中型企业利用无代码平台来开发旨在图像分类、识别姿势和声音以及对象检测的软件解决方案。
