AI仍然是重要的
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-06
每个人的头等大事技术是人工智能（包括机器学习）
在过去的一年中，人们对AI有了更深入的了解，这正在就如何使用AI以及如何与工作场所进行交互达成新的共识，这种理解将影响其他几个趋势，例如车辆和机器人的自主权，自动化和分析-并对工作产生影响，我们开始理解人与机器智能之间的差异，可能存在的界限以及如何地将两者结合以实现预期的结果，在2020年期间，人工智能和对认知的理解都将继续发展，但是关于通用人工智能的讨论将减少，这实质上是在重新创造人类的思想，而对我们已经着手进行长期过程的认可会更高，人工智能的部署规模和复杂性将继续增长，关键数据科学家和新领域专利的竞争将继续。
诸如数据质量之类的阻碍AI发展的问题将变得更加明显
诸如面部识别，音频识别和其他模式匹配之类的传感器数据用例将越来越多地用于人口控制，监视和商业中，自动驾驶汽车也将继续发展，但期望会有所降低，半自动车辆的范围将不断扩大，包括交付单元，机器人，无人机以及不断扩展的物联网（IoT）的其他元素。
物联网，网络和云
至于物联网本身，我们已经看到了它的开始和潜力，到2020年物联网将开始呈指数级增长-特别是在美国和推出5G网络时，随着智能设备以合理成本的争夺开始加速，到今年年底，这将引发激烈的竞争以及设备协调和功能的快速改进，它还将增加数据网络和存储要求，一个可能的结果是设备之间的自主合作的进一步发展，例如微型机器人和无人机群，有了更多的设备，更多的数据存储和改进的网络。
在线数据管理也将不可避免地发生变化
我们在2019年看到的趋势，例如对数据管理即服务和流程自动化的新兴趣将在今年继续发展，从2019年初开始，向更加异构和分布式云环境发展的趋势将随着新形式的计算被添加到混合中而继续。这些已经包括神经形态引擎和量子计算的开始，它们是从公共云作为可调用资产添加的，随着一切转移到云中并添加了更新的设备，数据管理必须在云中可用，并且我们将看到数据即服务管理的高潮。
随着AI逐渐深入竞争和出现新角色
专家流程（包括分析和ML）将继续朝着民主化的方向发展，自动化和VR，机器人过程自动化（RPA）达到了中等水平的发展，并开始扩展到其他技术中。到2020年，这一趋势将开始盛行，如果RPA可以执行人工任务，则可以通过基于AI的RPA系统学习和管理更多此类任务，但是这种自动化将需要认真的集成和混合，从而在人机之间产生新的协同作用。流程脚本可以做的事情的界限将进一步扩展到人类领域，人类将更加依赖基于AI的系统来有效地执行工作。对过程挖掘的需求将更大，以确保复杂的过程在这种环境下能够继续正常运行，VR和AR技术的进展很小，而2020年的变化不太可能，该技术将得到发展，但是广泛采用将继续等待更好的用户界面和更低的成本，当成本下降时，采用率将上升，大量的设备和用例终将产生关键的数量，以释放广泛使用的创造力。
隐私权，安全性和网络战争
隐私开始成为主要问题。可以肯定的是，到2020年，控制数据和确保有益使用的工作将越来越多。年底的美国大选可能会引起人们对该领域的更多关注，数据来源可能是一个相当大的问题，这很可能会促进区块链的发展，以作为创建分布式，可验证且不可更改的数据流的一种手段，随着所有这些技术的兴起，将为网络犯罪分子创造新的媒介，并且安全问题在2020年的重要性可能会进一步提高（如果可能！），在即将来临的冷战网络战争的迷雾中，很难看到下一个威胁将发生的地方，当然人工智能将同时参与威胁创建和威胁缓解，量子计算也可能开始在未来五年内造成数据安全破坏。
在过去的一年中，人们对AI有了更深入的了解，这正在就如何使用AI以及如何与工作场所进行交互达成新的共识，这种理解将影响其他几个趋势，例如车辆和机器人的自主权，自动化和分析-并对工作产生影响，我们开始理解人与机器智能之间的差异，可能存在的界限以及如何地将两者结合以实现预期的结果，在2020年期间，人工智能和对认知的理解都将继续发展，但是关于通用人工智能的讨论将减少，这实质上是在重新创造人类的思想，而对我们已经着手进行长期过程的认可会更高，人工智能的部署规模和复杂性将继续增长，关键数据科学家和新领域专利的竞争将继续。
诸如数据质量之类的阻碍AI发展的问题将变得更加明显
诸如面部识别，音频识别和其他模式匹配之类的传感器数据用例将越来越多地用于人口控制，监视和商业中，自动驾驶汽车也将继续发展，但期望会有所降低，半自动车辆的范围将不断扩大，包括交付单元，机器人，无人机以及不断扩展的物联网（IoT）的其他元素。
物联网，网络和云
至于物联网本身，我们已经看到了它的开始和潜力，到2020年物联网将开始呈指数级增长-特别是在美国和推出5G网络时，随着智能设备以合理成本的争夺开始加速，到今年年底，这将引发激烈的竞争以及设备协调和功能的快速改进，它还将增加数据网络和存储要求，一个可能的结果是设备之间的自主合作的进一步发展，例如微型机器人和无人机群，有了更多的设备，更多的数据存储和改进的网络。
在线数据管理也将不可避免地发生变化
我们在2019年看到的趋势，例如对数据管理即服务和流程自动化的新兴趣将在今年继续发展，从2019年初开始，向更加异构和分布式云环境发展的趋势将随着新形式的计算被添加到混合中而继续。这些已经包括神经形态引擎和量子计算的开始，它们是从公共云作为可调用资产添加的，随着一切转移到云中并添加了更新的设备，数据管理必须在云中可用，并且我们将看到数据即服务管理的高潮。
随着AI逐渐深入竞争和出现新角色
专家流程（包括分析和ML）将继续朝着民主化的方向发展，自动化和VR，机器人过程自动化（RPA）达到了中等水平的发展，并开始扩展到其他技术中。到2020年，这一趋势将开始盛行，如果RPA可以执行人工任务，则可以通过基于AI的RPA系统学习和管理更多此类任务，但是这种自动化将需要认真的集成和混合，从而在人机之间产生新的协同作用。流程脚本可以做的事情的界限将进一步扩展到人类领域，人类将更加依赖基于AI的系统来有效地执行工作。对过程挖掘的需求将更大，以确保复杂的过程在这种环境下能够继续正常运行，VR和AR技术的进展很小，而2020年的变化不太可能，该技术将得到发展，但是广泛采用将继续等待更好的用户界面和更低的成本，当成本下降时，采用率将上升，大量的设备和用例终将产生关键的数量，以释放广泛使用的创造力。
隐私权，安全性和网络战争
隐私开始成为主要问题。可以肯定的是，到2020年，控制数据和确保有益使用的工作将越来越多。年底的美国大选可能会引起人们对该领域的更多关注，数据来源可能是一个相当大的问题，这很可能会促进区块链的发展，以作为创建分布式，可验证且不可更改的数据流的一种手段，随着所有这些技术的兴起，将为网络犯罪分子创造新的媒介，并且安全问题在2020年的重要性可能会进一步提高（如果可能！），在即将来临的冷战网络战争的迷雾中，很难看到下一个威胁将发生的地方，当然人工智能将同时参与威胁创建和威胁缓解，量子计算也可能开始在未来五年内造成数据安全破坏。
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