2023年五大前沿AI趋势值得关注
随着2022年世界的不断变化，一些技术趋势被搁置，而另一些则被加速。供应链挑战、劳动力短缺和经济不确定性迫使企业重新评估新技术的预算。
对于许多组织来说，人工智能被视为解决许多不确定性的解决方案，可以提高效率、差异化、自动化和降低成本。
到目前为止，人工智能几乎完全在云端运行。但越来越多样化的数据流正在24小时从边缘的传感器产生。这些需要实时推断，这导致更多AI部署转向边缘计算。
对于机场、商店、医院等，人工智能带来了先进的效率、自动化甚至成本降低，这就是为什么边缘人工智能的采用在去年加速了。
在2023年，预计将看到一个同样具有挑战性的环境，这将推动以下边缘人工智能趋势。
- 专注于高ROI的AI用例
投资回报一直是技术购买的重要因素。但随着企业寻求降低成本和获得竞争优势的新方法，预计人工智能项目将变得更加普遍。
几年前，人工智能通常被视为实验性的，但根据IBM的研究，如今有35%的公司报告在他们的业务中使用人工智能，另有42%的公司报告他们正在探索人工智能。特别是，边缘AI用例可以帮助提高效率和降低成本，使其成为专注于新投资的引人注目的地方。
例如，超市和大卖场正在大力投资自动结账机的人工智能技术，以减少盗窃和人为失误造成的损失。有了可以98%准确率检测错误的解决方案，企业可以在几个月内迅速看到投资回报。
人工智能工业检查也有立竿见影的回报，有助于增加工厂线上的人类检查员。在合成数据的引导下，人工智能可以以更高的速度检测缺陷，并解决人工无法捕获的各种缺陷，从而产生更多的产品，而假阴性或阳性检测更少。
- 人与机器协作的发展
智能机器和自主机器人的使用通常被视为边缘人工智能的一个遥远的用例，但它的使用正在上升。从满足当日配送需求的自动化配送设施，到监控杂货店溢货和缺货的机器人，再到在生产线上与人类并肩工作的机械臂，这些智能机器正变得越来越普遍。
据高德纳(Gartner)称，到2020年，机器人和智能机器的使用预计将大幅增长。“到2030年，由于智能机器人在智能、社交互动和人类增强能力方面的进步，80%的人类将每天与智能机器人打交道，而目前这一比例不到10%。(Gartner，“新兴技术:智能机器人的AI路线图-超级智能类人机器人之旅”，G00761328, 2022年6月)
为了实现这样的未来，2023年需要关注的一个重点领域是帮助人类和机器协作。自动化流程受益于机器人执行的力量和可重复的动作，让人类执行更适合我们技能的专业和灵巧的任务。预计到2023年，企业将在这种人机协作上投入更多资金，以缓解劳动力短缺和供应链问题。
3.新的人工智能安全用例
与人机协作趋势相关的是人工智能功能安全。人工智能首先出现在自动驾驶汽车上，越来越多的公司正在寻求利用人工智能为工业环境增加主动而灵活的安全措施。
历史上，功能安全以二元方式应用于工业环境中，安全功能的主要作用是在触发事件时立即阻止设备造成任何伤害或损坏。另一方面，人工智能与上下文感知相结合，预测事件的发生。这使得人工智能能够主动发送有关未来潜在安全事件的警报，在事件发生前预防，这可以大大减少工业环境中的安全事故和相关停机时间。
定义人工智能安全使用的新功能安全标准预计将于2023年发布，并将为工厂、仓库、农业用例等领域的早期采用打开大门。人工智能安全应用的首批领域之一将集中于改善工人安全，包括工人姿势检测、防止坠落物体和个人防护设备检测。
- IT关注前沿的网络安全
网络攻击在2021年增长了50%，此后一直没有放缓，这使其成为IT组织的首要关注焦点。边缘计算，特别是当与AI用例结合使用时，通过在传统数据中心及其防火墙之外创建更广泛的攻击面，可以增加许多组织的网络安全风险。
制造业、能源和运输等行业的边缘AI要求IT团队将其安全足迹扩展到传统上由运营技术团队管理的环境中。运营技术团队通常将运营效率作为主要衡量标准，依赖于与外部世界没有网络连接的气隙系统。边缘AI用例将开始打破这些限制，要求IT在保持严格安全标准的同时启用云连接。
随着全球数十亿设备和传感器都将连接到互联网，IT组织必须保护边缘设备免受直接攻击，并考虑网络和云安全。2023年，人工智能有望应用于网络安全领域。物联网生成的日志数据现在可以通过智能安全模型进行传输，该模型可以标记可疑行为，并通知安全团队采取行动。
- 将数字双胞胎连接到边缘
数字孪生指的是现实世界资产、流程或环境的完美同步、物理准确的虚拟表示。去年，NVIDIA与西门子合作，实现了工业元宇宙用例，帮助客户加速采用工业自动化技术。横跨制造业、零售业、消费品包装和电信行业的领先公司，如宝马、劳氏、百事可乐和Heavy。人工智能公司也开始构建可操作的数字双胞胎，使他们能够模拟和优化生产环境。
将数字双胞胎与物理世界和边缘计算连接起来的是物联网传感器和数据的爆炸，它们正在推动这两种趋势。2023年，我们将看到越来越多的组织将物理环境中的实时数据连接到虚拟模拟中。他们将从基于历史数据的模拟转向一个实时的数字环境——一个真正的数字双胞胎。
通过将现实世界的实时数据与数字孪生体连接起来，企业可以实时洞察环境，从而做出更快、更明智的决策。虽然现在还为时过早，但预计明年生态系统提供商和客户采用这一领域将出现巨大增长。
边缘人工智能年
虽然2023年的经济环境仍然不确定，但边缘人工智能肯定会成为希望推动自动化和提高效率的组织的投资领域。去年看到的许多趋势都在继续加速，新的重点是帮助推动销售、降低成本、提高客户满意度和提高运营效率。
