2022年值得关注的消费类科技7大趋势

从消费性高新 科技 的普遍产品与服务，协助大家处理问题或提高平常生活中的体验性，下列是Forbes指出2022年非常值得留意的七新趋势。

家庭机器人的盛行

即使家庭机器人早已在销售市场一阵子，可是全是单一化用处的智能机器人。amazon将要发布的Astra，将是首个通用性家庭机器人。假如取得成功，其它生产商一定会仿效，从而转变家庭机器人销售市场布局。

更智能化的新事物

伴随着机器学习的出现，除去借助智能化借助使智能手机电池续航电池续航，或是应用影象处理问题优化算法拍出更加好的相片以外，还为咱们形成了了解怎样高效化运作的智能化控温器及其自动运转的机器设备，例如无人驾驶 汽车 。将来在智能电视机上，可应用AI来调节影象和声响以适应新环境，并内建自然语言处理识别优化算法，使我们可以用声响 *** 控机器设备。

VR/AR及其感官联网

传统意义上，线上数字化信息和业务多刺激着大家的2种感官—视觉和听觉。展望未来，生产商和信息服务提供商都期望借助触觉、味觉和嗅觉和人互动交流，以打造真正意义上身在其中的用户体验性。在其中，VR/AR将是下个可提升感官局限的机器设备。

加入元宇宙

Meta、辉达和微软等企业早已制订了他们的元宇宙规划，总体目标是建立身在其中的线上自然环境，为工作、人际交往和休闲 娱乐 给予持久性的世界。联通沃卡惠预估这个热潮会在2022年逐渐引向其它行业领域。

5G和其它超高速互联网

2022年5G功能将变成全部价格的智能手机和其它机器设备的基础配置，而不仅仅局限于高级和旗舰级新产品。这代表着更高分辨率和更高带宽的业务将变成逐渐开始，包含8K串流媒体及其云端 游戏 和VR。

智能化家居和物联网

Gartner预测分析，到2022年平均每一个家庭中将会有着500多台智能机器设备。除此之外，2022年由苹果公司、谷歌和amazon联合开发的“智能家庭 *** 作系统”Matter的发布，可以为家庭中的连网机器设备建立一个标准的 *** 作自然环境，届时智能家庭机器设备销售市场预估将发展至530亿美金。。

NFT、区块链技术和数字化分身

区块链技术、NFT和数字化分身将在2022年转变大家与技术互动交流形式，并对消费品市场形成巨大影响。包含：索尼、Asics和可口可乐在其中的消费知名品牌已表明有意向变成NFT行业领域的其中一部分，因而我们可以期待增强现实消费新产品的数字化商品和业务。

管是哪一个专业，只要用心学习，男生也好，女生也好，相对来讲都是非常容易的，如果不担心学习，那不管是男生女生都是相对来讲是难的。

物联网工程专业就业前景

物联网工程的发展前景他是非常不错的，毕竟现在社会是物联网发展的很大的趋势，毕业生就业这个专业，它不像别的专业那样成熟，刚有几届毕业生，也还没有经过社会的长期检验，所以说他的好与坏，这个问题不是十分好回答，因为毕竟实验周期短根。据目前的情况，物联网本科毕业的学生与电子信息通信等，与其他相近专业的毕业生相比，没有太大的优势，原因是物联网专业设计的技术太多了，学习的知识很繁杂，很多人最后可能只是长见识，没有学到什么一技之长。

物联网工程专业课程

第一层，就是利用传感器感受外界的环境信息，我们称之为感知层。感知层，除了各种传感器应用比较广泛之外，还有各种射频标签以及二维码、GPS和摄像头等终端感知。

第二层，就是把收集的数据传输到数据中心，我们称之为传输层。传输层除了三大网络运营商提供的服务之外，还有各种近距离的传输方式，比如广泛应用于移动支付的NFC技术。都为物联网的数据传输提供了技术保证。

第三层，是对收到的数据进行分析，并对物体实行智能控制，我们称之为智能处理层。

进入到2022年，世界依然没有摆脱新冠疫情的困扰，但这并不妨碍安防行业在不断变化、适应和发展，一些趋势甚至加速进行。

除了传统的“物理安全”之外，人工智能、云计算、物联网等技术也在安防领域迅速开拓应用，安防行业正处于重新定义自己的阶段。它正在从单纯的安保和安全防御转变为涵盖更广泛的活动，这些活动将扩大安全性，同时为社区、公司和 社会 带来更高水平的智能体验。

对于2022 年及未来的安防行业，海康威视在此分享一些产业趋势预判和期望。

1、人工智能将无处不在

如今，人工智能在安防行业非常普遍。更多的行业客户已经认识到人工智能的价值，并在各种场景中找到了人工智能应用的新用途。除了 ANPR、自动事件警报和减少误报，人工智能技术正被用于更广泛的应用，例如个人防护设备 (PPE) 检测、老年人跌倒检测、矿井表面检测等等。与此同时，我们也看到整个行业的合作越来越多，安防设备厂商将他们的硬件产品开放给第三方人工智能应用程序，并推出开放平台供客户创建和训练自己的人工智能算法以满足定制化需求。

人工智能一直是重塑安防行业的基础技术之一。受益于算法的优化，以及近年来半导体技术进步带来的计算性能的提升和芯片成本的降低，人工智能应用逐渐形成了行业内各行各业所接受的基础功能和能力，“人工智能将无处不在”正在成为现实。

2、AIoT将数字化并渗透到垂直行业

随着越来越多的安全摄像头和其他安全设备连接到网络，安全行业正在成为物联网世界的重要组成部分，丰富了其视觉能力。很明显，安全行业的界限正在模糊，远远超出了物理安全领域。同时，人工智能技术的普及使互联设备成为物联网世界中的智能“物”。人工智能和物联网的结合，或者我们称之为AIoT，正在将安防行业推向更高的层面，实现企业工作流程和程序的自动化，助力能源、物流、制造、零售、教育、医疗保健等

在我们看来，AIoT 为行业带来了更多的可能性，安全设备和系统的应用迅速扩展。同时，更多的感知能力，如雷达、激光雷达、温度测量、湿度传感和气体泄漏检测，正在被添加到安全设备和系统中，使其更加强大。这些新设备肩负着多项任务，而就在几年前，这些任务还需要几种不同的设备，涵盖安全功能和其他智能功能，以适应不断发展的世界。

3、 融合系统将打破数据孤岛

私营企业和公共服务部门的工人都会抓住机会摆脱阻碍性的“数据孤岛”。分散和隔离在不同系统或组中的数据和信息为信息共享和协作造成障碍，使管理人员无法全面了解其运营情况。在这里，各种信息系统的融合已被证明是一种有效的方法——希望足以打破这些孤岛。

很明显，安防行业的趋势是尽可能地融合系统，包括视频、访问控制、警报、防火和应急管理等等。此外，更多的非安全系统，如人力资源、财务、库存和物流系统，也正在融合到统一的管理平台上，以加强协作并支持管理层基于更全面的数据和分析做出更好的决策。

4、 基于云的解决方案和服务至关重要

与 AI 一样，云在我们的行业中并不是一个新趋势，但它是一个不断扩展的趋势。从小型企业市场到企业级，我们可以看到这种势头推动越来越多的企业利用基于云的安全解决方案和服务。正如我们现在所看到的那样，这种流行病加速了全球个人和企业向基于云的运营的转变。

所有企业都希望平台或服务提供简单性，管理尽可能少的资产，以及尽可能简单的设置。这正是云提供的地方。借助云托管基础架构，无需本地服务器或软件。用户可以方便地实时查看资产和业务状态，快速接收安全事件和警报，并通过移动应用程序完成应急响应。对于安全业务运营商来说，云可以帮助他们远程帮助客户配置设备、修复漏洞、维护和升级安全系统，并提供更好的增值服务。

5、清晰的安全成像在任何天气、任何条件、白天或黑夜的任何时间都是标准的

在任何天气和任何条件下，全天 24 小时保持图像清晰度和捕捉细节对于视频安全摄像头来说始终至关重要。具有微光成像技术的相机在夜间和几乎完全黑暗的环境中呈现高清和全彩色图像，在市场上非常受欢迎。我们看到令人印象深刻的技术应用于更多相机型号，包括 4K、变焦和 PTZ 相机。此外，为了在能见度低的情况下(尤其是在恶劣天气下)更清晰的视频安全成像，正在使用高性能成像传感器、ISP 技术和 AI 算法，使摄像机能够保持清晰和视野细节。

说到成像技术，在新相机中集成多个镜头的趋势不容忽视。单镜头相机在更远距离获取更多细节以及在大范围内获取全图的能力有限。他们只做其中之一。但是，通过在一台相机中使用两个或多个成像镜头，多镜头相机可以同时提供同一大型站点的全景图和详细的放大视图。包括机场、港口、中转站、停车场、 体育 场和广场在内的应用将把这些多镜头相机视为各个层面的福音。

6、生物识别门禁将带来更高的安全性和效率

在过去的几十年里，授权访问控制已经远离钥匙、密码和身份z，正在步入生物识别时代。门禁市场正迅速被生物特征认证所占据，从指纹、掌纹识别到面部、虹膜识别。

生物识别访问控制带来了固有的优势，例如更高的安全性和效率以及高等级防伪。他们在几秒钟内或几分之一秒内验证，并防止不必要的身体接触。虹膜、掌纹和面部识别提供了非接触式访问控制，这种卫生做法由于大流行而越来越受到青睐。

7、 零信任方法将成为网络安全的焦点

随着通过 Internet 连接的安全设备比任何人想象的都要多，网络安全已成为该行业的一项巨大挑战。欧盟GDPR、中国数据安全法等全球主要市场近期出台了更严格的数据安全和隐私保护法规，对网络安全提出了更高的要求。而在 2021 年，针对各种企业的几次具有里程碑意义的勒索软件攻击，毫不含糊地让我们确信，各行各业的公司都必须加强其网络安全架构并加强其在线保护。

那么我们如何解决日益增长的网络安全问题呢？虽然这个概念实际上是在 2010 年发展起来的，但“零信任”这个词最近几年才成为一个热门词。零信任是一项战略举措，旨在通过消除组织网络架构中的信任概念来防止数据泄露，它植根于“从不信任，始终验证”的理念。该概念已在 IT 行业内被广泛接受，现在它也在缓慢而稳步地进入物理安全领域，逐渐成为物联网世界的重要组成部分。

8、绿色制造和低碳举措将大踏步前进

低碳倡议受到世界各地 社会 的重视。在安防市场，我们也看到低功耗产品成为客户的首选，对太阳能摄像头的需求也在增加。

同时，限制制造企业碳排放标准的地方法律法规和政策正在推动行业在日常运营和生产中采取更加环保的做法，包括使用更环保的材料，在产品中采用多种节能设计制造工艺。我们高兴地看到，越来越多的安防行业制造商正在 探索 “绿色”制造，并致力于降低碳排放。虽然这需要时间，但运动已经开始。我们预计 2022 年该领域将取得重大进展。

（本文翻译整理自安防知识网海外版，作者：海康威视国际产品与解决方案中心总裁Frank Zhang）

1 信息技术的发展趋势将继续激发客户和投资者，使全球IT行业的支出在2019年达到5万亿美元。

这是有一个勉强可以算作惊喜的趋势。新兴技术描绘了一个光明的未来，但它们在开发和引入大规模使用方面仍然过于昂贵。在该领域的更多投资应该使我们离这个目标更近一步，这就是为什么56%的大企业预计他们的预算在下一年会增长。

2 美国仍然占 科技 市场的最大部分，份额超过31%。

美国的全球IT支出已经达到16万亿美元，占美国经济的很大一部分。就占GDP的百分比而言， 科技 行业已经超过了零售业、运输业和建筑业。

3 增长最快的 科技 市场并不总是需要一个丰富的经济环境来绽放。2017年，阿根廷报告的行业增长为142%。

即使像德国（131%）和英国（12%）这样的 "常客"仍然高居榜首，我们必须注意到像阿根廷和智利这样规模较小的经济体的进步。这一事实部分是由于拉丁美洲 科技 市场中新技术的整体繁荣。技术的采用在全球范围内是不一致的——中国积极投资于机器人技术，德国在3D打印创新方面创造了奇迹，而印度在移动服务方面花费巨大。

4 在IT技术分配方面，北美和亚洲处于领先地位。这两个大陆占全球 科技 的33%。

虽然 科技 行业逐年增长，但全球的用户并没有享受到同样的创新机会。非洲国家仍然远远落后，只享有全球5%的 科技 行业趋势分布。

非洲内部的进步也不是均匀分布的。这种鸿沟的一个明显例子是尼日利亚。该国的人口增长和智能手机价格的持续下降，预计将帮助尼日利亚在2025年前拥有非洲大陆50%以上的移动技术用户。

5 公司规模很重要! 与规模较小的公司相比，大企业采用一种新兴技术趋势的可能性要大10倍。

当涉及到从最新的信息技术趋势中获得最大利益时，大公司无疑掌握着大部分权力（和金钱）。这种影响跨越了所有的创新。以区块链为例：全球中小型公司对区块链的采用率约为9%，而拥有超过5000名员工的企业对区块链的接受度更高，达到25%。

6 90%的财富500强公司已经将他们的系统转移到微软云。

这个过程使微软成为云计算的顶级玩家之一，这在几年前似乎是很可笑的事情。越来越多的公司试图在早期阶段拥抱最近的信息技术趋势，他们往往从传统的产品中抽身而出。

7 信息技术的发展趋势将不可避免地依赖于安全技术市场。2016年安全方面的投资达到755亿美元，2018年达到921亿美元，预计2022年将达到1337亿美元。

数字化发展带来了很多好处，但我们也要考虑到隐藏的危险。网络攻击是 科技 企业及其客户最迫切关注的问题之一。应对这一增长抑制因素将包括先进的解决方案和严厉的措施。从好的方面看，公司看起来准备为质量付费。

8 让我们来看看这个行业最热门的趋势：一项针对国际公司的调查显示，41%的企业预计IT自动化将在2019年产生最重大的影响。

物联网和ggBit网络是其他热门商品。分别有32%和30%的受访者表示，它们将在未来几年内主导 科技 市场。不过，并不是所有即将到来的技术都会有如此快速的进展——与其他当前的IT趋势相比，只有12%的人认为3D打印将产生深刻的影响。

9 人们和公司将继续在市场提供的任何新鲜事物上花费大量资金。新兴技术，如增强现实/虚拟现实头盔、物联网解决方案、机器人和无人机将在该行业的总支出中捞取约23%。

平台投资将保持在IT支出方面的领先地位。高达70%的支出将用于将云、移动、社交和大数据分析提升到新的水平。

10 为人工智能让路。在深度学习、机器学习和自然语言处理的IT支出增长的协助下，人工智能投资仅在2018年就上升了32%。

人类被人工智能的概念所吸引已经有很长一段时间了。今天，这个概念似乎已经在我们的掌握之中，每个人都想参与到这个交易中来。公司正在逐步实施人工智能驱动的流程，并希望支持人工智能背后的技术。深度学习得到了最多的支持，报告说外部投资增加了16%。

11 到2022年，30%的大企业将使用对话式语音技术进行客户互动。

信息技术的最新技术趋势为企业与客户建立关系的方式带来了令人兴奋的变化。聊天机器人和语音 *** 作技术将在公司的短期计划中积极发挥作用，而人工智能支持的用户界面和流程自动化将在2025年之前统治 游戏 。

原本备受期待的2020新年代，在某些国家并没有出现我们所期望的华丽开局，制造业企业没有看到经济增长和繁荣，反而因为新冠疫情带来的消极影响一直苦苦支撑，尤其是供应链不稳定、运输问题、工人短缺和通货膨胀等问题。

虽然对于大多数制造业企业而言，此次疫情是百年难遇的挑战，但它也迫使许多制造业企业通过加快数字化转型的脚步适应这一挑战。云计算、机器人流程自动化、低代码开发等技术是这一数字化转型的核心，它们给制造业企业创造了无数 探索 新解决方案的机会。

以下列出的2022年全球制造业的七大趋势，或许一定程度上能够反映出当下的真实现状。

1 消费者驱动型制造

正如当今的技术发展速度，消费者的需求日新月异，这使得制造业企业难以迅速提供消费者所需的产品和服务。

如今，客户寄予制造业企业的最低期望是能够当天交付、提供个性化的产品和服务，并实现透明的交付流程。但如果制造业企业想要让自己的业务脱颖而出并保持全球范围内的竞争力，就需要具备高度敏捷性和灵活性，但传统的业务模式显然无法做到这一点。

消费者驱动型制造侧重于预测产品使用者的需求。但如何预测答案是将各种新技术和功能，例如数据分析、物联网(IoT)、人工智能(AI)等集成到现有的系统和软件中。

制造业企业可以实施诸如数字化质量控制、资产位置监控和物料自动补给等策略来提高运营效率并更快地将产品送到消费者手中。这些技术让用户和利益相关者可以自主选择数字互动体验。

2 稳定、可预测的供应链

制造业企业正处于一个市场供需不断波动的时期。德勤(世界四大会计师事务所之一)指出，大多数采购经理将继续面对高消费者需求、材料和运费成本上升以及交货缓慢所引起的系统性问题。

供应中断已成为“家常便饭”，而且代价高昂。但许多制造业企业正在研究使供应链和物流变得更加可预测的模式。使用AI、数据分析和传感器等技术取代人工，可以帮助供应链管理者识别规律、预测采购需求并更好地管理库存。正如德勤所指出，“数字化供应网络和数据分析能够有效帮助制造业企业采取更加灵活的多层措施来应对供应链的意外中断。”

3 互联服务

技术在增强制造业企业经营水平的同时，也在改变它们为客户提供的服务。

互联服务是基于工业产品的可联网设备所提供的额外服务。Capgemini(凯捷咨询)在评估制造业互联服务时表示：“制造业的业务模式正在转向按使用量付费和按生产量付费，客户并不为实际的产品付费，而是为产品所带来的收益付费。”

互联服务带来了无穷的可能性，其中的一些最著名的例子包括：

· 车辆远程信息处理

· 设备和机器远程控制

· 预测性维护

· 智能家居解决方案和自动化

互联服务为客户创造了更好的体验，也使制造业企业能够在竞争中脱颖而出。制造业企业可以在客户业务环节的每一个关键点采集数据，然后使用这些数据不断提高产品及相关服务的质量。互联服务也为制造业企业创造了固定的收入来源和更高的利润率。

4 智能工厂

智能工厂也被称为数字工厂或智慧工厂。智能工厂使用高度自动化和自适应设备与机器来提高工作效率和灵活性，通过传感器追踪产品和库存，并通过支持云计算的机器实时了解维护需求。

阿迪达斯是一家具有前瞻性的制造业企业。为了打造一座未来工厂，阿迪达斯为其“高速工厂”配备了3D打印机、机械臂、激光切割机器人和物联网工具，使这座工厂能够快速创建各种模型并且迅速批量生产。阿迪达斯使用自动化技术和机器人来协助员工快速打印产品模板，通过缩短交货时间满足消费者的需求变化。

5 工业40和数字经济

我们正处于第四次工业革命(工业40)。第三次工业革命给我们带来了数字技术，而工业40将带来超级自动化、物联网、智能工厂和大数据。这些技术的进步使得数字经济实现了质的飞跃。

根据TechTarget的解释：“第四次工业革命建立在数字革命的基础上，目前的技术将不断深化物理世界和网络世界的连接。”技术正在迅速发展，制造业企业需要不断调整业务模式、提高经营水平并比以往更快、更好地完成各项任务。

数字经济催生了一批高度依赖现代数字技术的公司、产品和服务，比如国外的网飞、声田、爱彼迎、优步和来福车等。而随着技术的发展，竞争环境也在发生变化。例如网飞通过提供流媒体服务走在了数字化的前沿，而曾经占据美国影片出租市场龙头位置的百视达，正是在数字化交锋中失利，才落寞“神坛”。试问在当今几乎人人都有网飞账户的时代还有多少人记得百视达

除此之外，医疗设备制造领域也取得了巨大的进步。血糖仪曾经是一种依靠电池供电、不具备联网功能的检测设备。现在，大多数此类设备已经完全与数字世界连接。制造业企业可以获得更好的洞察，用户可以追踪自身的 健康 状况，医疗机构可以更好地满足病人的需求。

6 可持续发展

制造业企业希望能够在全球快速、大规模地交付产品，而这不可避免地给我们的环境造成了压力。根据世界经济论坛的报告，美国制造业占到该国直接碳排放量的23%，欧洲制造业每年排放88亿吨二氧化碳。

这是因为制造业企业过去一直采取“获取-制造-浪费”的线性模式，这种模式依赖于化石燃料、过度生产和过度浪费。但越来越多的制造业企业正在转向循环经济。

循环经济运用AI和机器学习等技术实现流程自动化、简化运营并提高效率。每个制造阶段均遵循回收-翻新-再制造的模式以减少浪费并降低成本，进而减少公司在生产过程中的碳排放。数字化流程能够为制造业企业提供实时洞察，帮助他们快速做出决策，不断朝他们的可持续发展目标迈进。

7 超级自动化

超级自动化是Gartner 2022年重要战略技术趋势之一，指的是“一种规范且业务驱动的方法，可以快速识别、审查和自动执行尽可能多的业务和IT流程。”

超级自动化需要通过协调AI、传感器、机器学习、机器人流程自动化(RPA)、低代码开发平台和业务流程管理(BPM)工具等技术的使用来实现。

制造业在某种程度上处于高度孤立的环境之中，许多企业机构仍然依赖耗时的人工流程。超级自动化能够接替人工任务并使运营过程变得更加透明。制造业企业可以将重复但关键的工作流程交给自动化技术，这样员工就可以全力完成更复杂的任务，例如推动创新。

制造业企业如何加速数字化转型

任何企业都不可能在一夜之间实现超级互连和数字优先。数字化转型对任何企业而言都是一项重要的举措，尤其是有人工流程、遗留系统以及孤立业务和数据的制造业企业。而低代码开发和多重体验平台可以快速推动转型流程。

西门子低代码Manufacturing Industries为制造业企业提供各种工具、服务和支持，帮助制造业企业快速开发自定义应用、门户、核心系统和其他特定领域的解决方案。由于西门子低代码对核心系统产生的影响小于其他解决方案，所以能够迅速加快人、机器、设备、系统和工作流程的连接过程。制造业企业还可以使用西门子低代码平台对遗留系统进行现代化改造并增强自定义软件开发和系统集成项目。

新冠疫情催生了数字孪生、元宇宙、万能宇宙、增强现实、虚拟现实和混合现实的广泛使用。随着人们需求的不断增多以及技术的不断进步，还会有更多新技术涌现。美国《福布斯》杂志网站在近日的报道中，展现了2022年的技术发展趋势。

数据经济

世界已经进入数据经济时代。数据为人工智能提供了基础“养分”，而人工智能则帮助人们从数据中获得有意义的信息，为自己的行为和决策提供参考。这一点在2021年亚马逊云 科技 大会上表现得非常明显。在这场技术盛会上，与会人士讨论的全都围绕数据能够提供什么价值、服务，各式各样的企业也都在想方设法以最大程度地利用好自己的数据。

首席数据官和首席分析官在企业地位与日俱增也证明了这一点。首席数据官负责监督一系列与数据有关的功能，以确保组织得到最有价值的资产，其职责包括提升数据质量、数据治理和主数据管理等项目，还包括制订信息战略、数据科学和业务分析。

无代码/低代码平台

大多数企业意识到数据和人工智能的重要性，然而，要想“变身”为数据驱动型企业可能面临很多问题，比如，将人工智能模型整合到商业应用程序中就需要将近8个月的时间。无代码/低代码平台由此应运而生，帮助包括“平民开发者”等非专业人士在内的更多人迎接数据和人工智能带来的挑战。

平民开发者并非专业程序员，是公司的员工，他们可以在公司内部开发新的业务应用程序，以供其他员工使用。未来，几乎只有一点技术知识的任何人都可以进行软件开发，无代码/低代码工具可以将普通的业务用户积极地转变为平台开发者。

边缘人工智能

5G、人工智能和网络安全需要相互配合才能实现更广泛的渗透。来自工厂和自动驾驶车辆的物联网端点的数据将引发一场数据海啸。

边缘人工智能和联合学习正在奋力迎接这些挑战，在不共享数据集和侵犯隐私的情况下，在本地和集中数据集上训练模型。随着扩展检测和响应、安全信息和事件管理以及安全协调、自动化和响应的兴起，再加上智能运维管理平台，安全将在处理应用程序和数据分布方面发挥至关重要的作用。

超级自动化

超级自动化既是一种思维方式也是一种技术合集：即组织中任何可以自动化的业务都应该自动化；超级自动化是一种创新技术合集，包括机器人流程自动化、人工智能、机器学习等技术，以帮助组织提升运营效率和节省时间。

超级自动化通过快速识别、审核和自动执行尽可能多的流程来实现加速增长和业务韧性。加特纳公司的研究表明，表现最好的超自动化团队专注于三个关键优先事项：提高工作质量、加快业务流程和增强决策敏捷性。

数据编织

数据编织是下一代数据管理，它集成了数据仓库、数据湖、湖仓一体、数据集市等多个数据源的数据。数据湖指各种格式原始数据的存储库。湖仓一体是数据管理领域中的一种新架构范例，结合了数据仓库和数据湖的最佳特性。数据分析师和数据科学家可以在同一个数据存储中对数据进行 *** 作，同时它也能为公司进行数据治理带来更多的便利性。而数据集市指满足特定部门或者用户的需求，按照多维方式进行存储，生成面向决策分析需求的数据立方体。

数据编织不仅能更持久地保存数据，还能利用人工智能实现数据的就地、自助分析、分类和治理。作为一种跨平台和业务用户的灵活、d性数据整合方式，数据编织能够简化企业机构的数据整合基础设施，并创建一个可扩展架构，以此来减少大多数数据和分析团队因整合难度上升而出现的问题。

可解释人工智能

“深度思维”公司最近发布了名为“地鼠”的新的超大型语言模型。“地鼠”可运行2800亿个参数，超越了OpenAI公司此前发布的能运行1750亿个参数的GPT-3，但逊于英伟达-微软公司发布的能运行5300亿参数的“威震天-图灵”。研究结果证实，“威震天-图灵”在一系列自然语言任务，包括文本预测、阅读理解、常识推理、自然语言推理、词义消歧中都获得了前所未有的准确率。

然而，人工智能在克服偏见、保护隐私和获取信任方面存在挑战，这导致了可解释人工智能(XAI)的兴起。XAI是人工智能的一个新兴分支，用于解释人工智能所做出的每一个决策背后的逻辑。XAI可以改善AI模型的性能，因为XAI的解释有助于找到数据和特征行为中的问题，它也可以提供更好的决策部署，因为其解释为中间人提供了额外的信息，使其可以明智而果断地行动等。

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