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IDC FutureScape：2023年中國未來智能市場十大預(yù)測
2023年02月03日 15:51:43來源：IDC中國點擊量：38030
導(dǎo)讀國際數(shù)據(jù)公司(IDC)于近日發(fā)布了《IDC FutureScape: 全球未來智能市場2023 預(yù)測——中國啟示》。
　　【智慧城市網(wǎng) 市場分析】北京，2023年2月3日，國際數(shù)據(jù)公司(IDC)于近日發(fā)布了《IDC FutureScape: 全球未來智能市場2023 預(yù)測——中國啟示》。在報告中，IDC分析師團(tuán)隊描述了影響IT和業(yè)務(wù)決策者負(fù)責(zé)該項支出并有效利用相關(guān)解決方案的主要驅(qū)動因素，并給出了未來五年有關(guān)未來智能市場的十大預(yù)測。
 
　　IDC 2023年中國未來智能市場的十大預(yù)測具體內(nèi)容如下：
 
　　預(yù)測一：未來智能給企業(yè)帶來顛覆性競爭優(yōu)勢
 
　　到2024年，擁有智能技術(shù)的企業(yè)將會有普通企業(yè)近5倍的決策速度，從而在新的領(lǐng)域具有先發(fā)優(yōu)勢。
 
　　預(yù)測二：數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力全面凸顯
 
　　到2025年中旬，擁有數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力的企業(yè)CEO會在未來智能方面增加60%投資，來應(yīng)對經(jīng)濟(jì)衰退，并快速接受市場挑戰(zhàn)。
 
　　預(yù)測三：視頻分析與監(jiān)控深入推廣
 
　　到2024年，60%使用視頻監(jiān)控技術(shù)的企業(yè)也將應(yīng)用視頻數(shù)據(jù)分析技術(shù)，從而使運營決策的整體制定過程更加高效。
 
　　預(yù)測四：未來智能將打破邊界
 
　　到2025年，85%的中國500強(qiáng)企業(yè)將增加對外部威脅(如供應(yīng)鏈中斷)給本地運營帶來的挑戰(zhàn)/機(jī)會的關(guān)注。
 
　　預(yù)測五：AI安全可信
 
　　到2026年，企業(yè)在推動數(shù)據(jù)文化發(fā)展的過程中，需要將“AI安全可信”作為重點建設(shè)推進(jìn)，“AI安全可信”可以更好的幫助企業(yè)完成業(yè)務(wù)目標(biāo)。
 
　　預(yù)測六：實時數(shù)據(jù)決策
 
　　到2025年，90%的中國500強(qiáng)企業(yè)將利用實時數(shù)據(jù)來優(yōu)化產(chǎn)出結(jié)果，如通過使用事件流技術(shù)來改善客戶體驗。
 
　　預(yù)測七：主動的風(fēng)險管理需求全面爆發(fā)
 
　　到2027年，60%的大型企業(yè)將對具備風(fēng)險控制功能的數(shù)據(jù)中臺建設(shè)進(jìn)行重點關(guān)注，以便衡量數(shù)據(jù)中的內(nèi)在風(fēng)險，并通過安全保障和篩選技術(shù)來降低風(fēng)險。
 
　　預(yù)測八：RPA+AI助力數(shù)據(jù)管理
 
　　到2025年，數(shù)據(jù)的復(fù)雜性、波動性和資源稀缺性將增加，一半以上的中國500強(qiáng)企業(yè)將使用人工智能和自動化技術(shù)來檢測和自動處理數(shù)據(jù)。
 
　　預(yù)測九：數(shù)據(jù)素養(yǎng)和AI技能培訓(xùn)
 
　　面對企業(yè)內(nèi)部智能技術(shù)需求的增加，到2027年，65%的中國500強(qiáng)企業(yè)將設(shè)立提升數(shù)據(jù)素養(yǎng)和AI技能的專有培訓(xùn)項目，以滿足人才要求。
 
　　預(yù)測十：AI和HPC融合的高性能計算
 
　　到2027年，25%的中國500強(qiáng)企業(yè)將把其在人工智能基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資，擴(kuò)展到建設(shè)性能密集型的算法設(shè)施，以此來解決復(fù)雜問題，并使用HPC驅(qū)動的模擬模型來改善最終結(jié)果。
 
　　分析師觀點
 
　　IDC中國高級分析師楊雯表示，隨著大模型、數(shù)字孿生以及AI for Science等話題的逐步升溫，AI被推上了前所未有的新高度。IDC觀察到，預(yù)訓(xùn)練大模型在2022年成為了炙手可熱的研究方向，大模型的出現(xiàn)持續(xù)降低AI開發(fā)門檻，增強(qiáng)了模型的泛化性與通用性，推動零樣本、小樣本的訓(xùn)練發(fā)展，為行業(yè)帶來了統(tǒng)一的可行性。另一方面，行業(yè)對于多模態(tài)的研究也持續(xù)火熱，多模態(tài)模型通過對多個模態(tài)感知的融合，能夠充分利用數(shù)據(jù)資源，解決行業(yè)中因為模態(tài)不匹配而無法完成的數(shù)據(jù)分析所造成的數(shù)據(jù)浪費，基于對落地應(yīng)用核心痛點的解決，未來多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展空間廣闊。在應(yīng)用方面，智能決策、智能客服等方向依舊處于發(fā)展期，各個廠商停留在“跑馬圈地”的階段，并未形成統(tǒng)一范式，如何加深場景與AI技術(shù)的融合，打造標(biāo)桿案例，低成本的快速復(fù)制到新場景下依舊是未來需要重點探索的方向。
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