導讀：
新冠疫情加速了社會的數字化，線下環境的封鎖導致在線活動激增，商業、教育、行政、社交等領域已大量採用人工智慧。
根據2020年麥肯錫全球人工智慧（AI）調查，2020年超過50%的公司已在至少一個業務部門或職能部門採用了人工智慧，我們見證了新的人工智慧趨勢的出現。企業應用人工智慧工具來創造更多價值、增加收入和客戶忠誠度。人工智慧部署率高的公司會將至少20%的息稅前利潤（EBIT）投資於人工智慧。
人工智慧應用程度因行業而異。根據麥肯錫全球人工智慧調查中提到的數據，我們可以發現四個領先行業：高科技、電信、汽車、裝配。
多數企業將人工智慧應用於服務運營、服務或產品設計、廣告和銷售。在投資方面，藥物發現和開發領域獲得的資金最多：2020年，資產總額超過138億美元，比上年增長4.5倍。
在接下來的幾年裡，人工智慧將被用來簡化運營並提高效率。企業應嘗試通過改善IT基礎設施和數據管理，從人工智慧的商業應用中受益。但並非每個部署的AI模型都可以對公司有所幫助並適用於績效監控，我們將關注以下幾種主要的人工智慧技術趨勢。
趨勢 1：用於安全和監控的AI
人工智慧技術已經應用於人臉識別、語音識別和視頻分析，這些技術構成了安全監控的最佳組合。因此，我們可以預見未來幾年人工智慧在視頻監控中的大量利用。
人工智慧有利於安全系統的靈活設置。以前，工程師花費大量時間配置系統，因為它會在屏幕上特定數量的像素髮生變化時被激活，產生了很多誤報。這些誤報多是由落葉或奔跑的動物引起的。人工智慧安全系統可以更精確地識別物體，這有助於更靈活的設置。
視頻監控中的人工智慧可以通過關注異常行為模式而非面部來檢測可疑活動，這種能力可以通過識別潛在威脅來創建更安全的公共和私人空間。這種人工智慧驅動的視頻解決方案也可能有助於物流、零售和製造。
另一個為人工智慧應用提供前景的技術是語音識別，與語音識別相關的技術可以確定身份。身份是指一個人的年齡、性別和情緒狀態。一個適用於安全和監視的功能是內置的反欺騙模型，可檢測合成和錄製的語音。
最關鍵的安全技術之一是生物特徵人臉識別，不同的惡意應用程序試圖通過提供虛假照片而不是真實圖像來欺騙安全系統。為了防範這種情況，目前人們正在開發和大規模使用多種反欺騙技術。
趨勢 2：實時視頻處理中的人工智慧
處理實時視頻流的挑戰是處理數據管道。工程師的目標是確保準確性並最大限度地減少視頻處理的延遲，而人工智慧解決方案可以幫助實現這一目標。
為了在實時視頻處理中實現基於AI的方法，我們需要一個預訓練的神經網路模型、一個雲基礎設施和一個用於應用用戶場景的軟體層。處理速度對於實時流傳輸至關重要，因此所有這些組件都應緊密集成。為了更快的處理，我們可以並行化進程或改進演算法。進程並行化是通過文件拆分或使用管道方法實現的，這種流水線架構是最佳選擇，因為它不會降低模型的準確性，並且允許使用 AI 演算法實時處理視頻。
現代實時流處理與背景去除和模糊的應用密不可分。疫情防控對視頻會議新趨勢的出現和普及做出了貢獻，對這些工具的需求有所增加。實時視頻處理的技術趨勢將得到積極發展，據 GlobeNewswire 稱，全球視頻會議市場預計將從2021年的92億美元增長到2026年的225億美元。
趨勢 3：用於內容創建和聊天機器人的生成式人工智慧
現代AI模型可以生成非常高質量的文本、音頻和圖像，幾乎與非合成的準確數據無法區分。自然語言處理（NLP）的快速發展導致了語言模型的出現，結合NLP和AI工具可以創建聊天機器人。據Business Insider稱，聊天機器人市場預計在2024年將達到94億美元。
聊天機器人試圖了解人們的意圖，而不僅僅是執行標準命令。在不同領域工作的公司使用人工智慧驅動的聊天機器人為其客戶或用戶提供人類級別的交流。聊天機器人的應用廣泛應用於以下業務領域：醫療保健、銀行、營銷、旅遊和酒店。
人工智慧驅動的聊天機器人有助於自動化管理任務。例如，在醫療保健領域，他們減少了體力勞動。在這裡，聊天機器人幫助安排預約，發送與服藥相關的提醒，並為患者提供問題的答案。在其他領域，聊天機器人被引入來傳遞有針對性的信息，提高客戶參與度和支持，並為用戶提供個性化的服務。
趨勢 4：AI 驅動的QA和檢驗
計算機視覺最引人注目的分支是人工智慧檢查。由於應用深度學習模型提高了準確性和性能，這個方向近年來一直在蓬勃發展。企業開始投資計算和財務資源，以更快的速度開發計算機視覺系統。
製造中的自動化檢查意味著對產品是否符合質量標準進行分析，該方法也適用於設備監控。
這是AI檢測的幾個用例：檢測流水線上的產品缺陷、識別機械和車身零件的缺陷、行李檢查和飛機維修、核電站檢查。
趨勢 5：至少三個領域的無代碼AI平台
無代碼AI平台幫助小公司得以使用以前僅應用於大企業的強大技術。從頭開始開發AI模型需要時間、費用和相關經驗。無代碼人工智慧平台幫助小企業簡化了任務，因為它降低了進入門檻。它的優點是：
1.快速實現：與從頭編寫代碼、處理數據和調試相比，節省時間達 90%；
2.更低的開發成本：通過自動化，企業消除了對大型數據科學團隊的需求；
3.易於使用：拖放功能簡化了軟體開發，無需編碼即可創建應用程序。
儘管生成的解決方案無法高度定製，但醫療保健、金融部門和營銷領域都需要無代碼AI平台。企業規模的公司和中型企業利用無代碼平台來開發旨在圖像分類、識別姿勢和聲音以及對象檢測的軟體解決方案。
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