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2018年CIO應該關注的12項技術趨勢

2018-10-18 18:21:27  來源:CIO進化論

摘要:邊緣計算這個與云計算反其道而行之的計算方式,不僅成為云計算的補充,還成為了物聯網的發展基石
關鍵詞: 趨勢 技術
年初,全球權威調研機構Forrester曾告誡CIO說:區塊鏈網絡并不是真理的機器。

這(區塊鏈)的確是炒作。因為區塊鏈是一種分布式賬本技術,用于維護交易數據的防篡改記錄,但它卻被譽為一種將徹底改變從銀行、醫療保健到海鮮產業的方方面面的革命性力量。

 

——Forrester分析師Martha Bennett

然而這并不代表Forrester不認可DLT,因為它最新報告中,把分布式分類帳技術歸在了企業CIO在2018年應該考慮的12項技術趨勢中。

 

這12項技術都是正在被熱捧的,如計算機視覺和深度學習,或者已經“過了氣”的,如3D打印和MR,沒有聞所未聞的新技術上榜。

 

雖然這些數據都是全球范圍內的,但是對于國內的CIO來說,也是非常有借鑒意義的。

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1. 深度學習

 
 
 

 

大數據的火熱成為深度學習受寵的催化劑。它在電子商務、工業控制、智能醫療等領域給深度學習提供了非常巨大的商機。

 

深度學習雖寵極一時,卻也有不少缺點。例如無標記特征數據學習問題,部分訓練集的數據量太少和深度網絡模式的訓練時間過長等。

 

所以,CIO準備使用深度學習時也需要了解這些問題。另外,研究人員針對我國使用和研究深度學習提出了三點建議。

 

國內深度學習相關研究的建議

1

前期應將深度學習應用在能解決實際問題的領域,如醫學影像分析、多任務識別和金融預測等;

2

梯度下降算法的效果并不理想,有能力的企業可以尋找其他訓練算法;

3

CNN和RNN的模型結構也不能很好地達到特征提取和特征學習的效果,有能力的企業可以考慮研究新的深度模型。

 

 

2. 計算機視覺

 
 

 

 

從深度學習中獨立出來的計算機視覺技術,關注程度又不亞于深度學習,可見其火熱程度。

 

計算機視覺的應用非常廣泛,而且還在以迅猛的速度不斷擴展。目前已經應用在以下幾個領域:

 

人臉識別: Snapchat 和 Facebook 使用人臉檢測算法來識別人臉。

圖像檢索:Google Images 使用基于內容的查詢來搜索相關圖片,算法分析查詢圖像中的內容并根據最佳匹配內容返回結果。

游戲和控制:使用立體視覺較為成功的游戲應用產品是:微軟 Kinect。

監測:用于監測可疑行為的監視攝像頭遍布于各大公共場所中。

生物識別技術:指紋、虹膜和人臉匹配仍然是生物識別領域的一些常用方法。

智能汽車:計算機視覺仍然是檢測交通標志、燈光和其他視覺特征的主要信息來源。

 

CIO不僅應該關心計算機視覺的現狀,更需要關注它的發展方向。有專家做出預測,未來10年,計算機視覺將向這8個方向發展。

 

計算機視覺發展的8個方向

1

在深度網絡中如何引入“魯棒外點剔除???rdquo;將是一個探索方向,但短時間內估計很難有實質性進展;

2

基于視覺的定位將更加趨向“應用性研究”,特別是多傳感器融合的視覺定位技術:

3

三維點云重建技術已經比較成熟,如何從“點云”到“語義”是未來研究重點;

4

對室外場景的三維重建,如何重建符合“城市管理規范”的模型是一個有待解決的問題;

5

對物體識別而言,基于深度學習的物體識別估計將從“通用識別”向“特定領域物體的識別”發展;

6

目前基于RCNN 對視頻理解的趨勢將會持續;

7

解析深度網絡機理的工作具有重大的理論意義和挑戰性;

8

具有“反饋機制”的深度網絡結構(architecture)研究必將是下一個研究熱點

 

3. 自然語言生成

 
 

 

 

前幾年,人工智能的發展突飛猛進,也爆出了各種AI將取代人類工作的猜想。

 

新聞編輯成為大部分媒體公認第一個因AI失業的職業,根本原因就在于自然語言生成雨后春筍般的生長態勢。

 

自然語言生成同樣是人工智能的分支,也屬于計算語言學。其發展雖然迅猛,但仍有很多問題待解決。

 

目前還沒有一個自然語言生成器能完全體現自然語言標準生成結構中的所有???。

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自然言語標準生成結構

 

對于大多數企業來說,自然語言生成的應用主要集中在自動生成文件、報告、說明、幫助信息等。尤其是在處理大量文本時會有“奇效”。

 

4. 邊緣計算

 
 

 

 

邊緣計算這個與云計算反其道而行之的計算方式,不僅成為云計算的補充,還成為了物聯網的發展基石。

 

業內預計,到2020年將有超過500億的終端與設備聯網,僅中國就會產生100億以上的物聯網連接數。

 

各行各業都希望部署物聯網,為客戶提供更加智能、便捷的產品和服務。邊緣計算勢必會在未來越來越受到重視。

 

邊緣計算將在下述六類行業有直接的應用。隨著技術成熟,未來還會延展至更多的行業。

 

本地視頻業務:體育賽事、演唱會、博物館、展館AR直播和VR體驗;

工業互聯網:智能工廠、智能生產、智能裝備、智能機器、智能物流等;

無人機VR:無死角視頻直播,360度全方位視頻回溯,在線VR直播;

車聯網應用:車輛安全管理,車輛行駛安全和城市交通擁堵治理;

人工智能:電子圍欄、人臉識別、表情識別、熱點管理等;

移動辦公:用戶接入控制、企業個性化定制、企業業務控制。

 

 

除了以上所述四個技術點之外,還有全業務網絡結構、分布式分類帳技術、量子計算、無服務器計算、3D打印、AR VR和MR、數字孿生和納米技術8項。

 

沒有陌生的名字,大多是之前的技術細分或變向成熟的技術。所以近幾年一直在關注高新科技的CIO,持續關注這些技術也會駕輕就熟。

 

當然近期有改革的動作的還要提前儲備人才,特色好的廠商。


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責編:liyaoqin
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