人工智能技術有望為企業帶來巨大價值。這篇文章將涵蓋2020年市場需要的十大人工智能趨勢和創新。在當今的數字環境中，人工智能技術已經在行業中廣泛應用。這些技術不僅影響了軟件，而且還極大地影響了其他垂直領域，例如醫療保健，製造業，汽車和農業。
根據Gartner的最新預測，到2020年，人工智能將成為至少30％的CEO的五大投資重點之一。此外，德勤的最新研究發現，已經投資AI技術的公司中有82％獲得了投資回報。積極的投資回報。對於所有行業中的公司而言，基於人工智能的認知技術的平均投資回報率為17％，這意味著人工智能正在改變日常生活和業務流程。
基於這一點，我們看到了人工智能的急劇增長。 人工智能的最新創新是什麼？ 2020年市場將需要什麼樣的人工智能未來趨勢？ 在這裡，我們將揭示人工智能發展的最新趨勢以及它們如何影響各個領域。
2020年市場將需要的9大AI趨勢，讓我們來看看人工智能的最新創新！
1.人工智能驅動的勞動力轉移
許多企業和個人樂觀地認為，這種由人工智能驅動的工作場所轉移將導致創造的工作多於失去的工作。但是，人工智能很可能很快將取代涉及重複性或基本問題解決任務的工作。而且，由人工智能驅動的系統將代替工業環境，客戶服務角色以及金融機構內部的人來做出決策。
此外，當前的人工智能技術還將幫助人們更好地完成工作。例如，呼叫中心員工可以即時瞭解呼叫者的需求，並更快更好地完成工作。
2. NLP和語音識別
憑藉出色的語音識別和NLP解決方案，企業可以使用可提供業務價值的可用信息來支持。 根據市場報告，客戶更喜歡與聊天機器人交談，從而使聊天機器人成為第二首選的溝通渠道。 它們全天候可用，並迅速響應。
此外，NLP還應用於另一種人工智能趨勢-虛擬助手。 Juniper Research預測，到2022年，聊天機器人每年將為公司節省80億美元。
根據德勤的說法，有64％的智能手機用戶更喜歡與虛擬助手（例如 Siri，TM精靈，小愛同學）進行聊天。 此外，Gartner預測，到2020年，多達25％的公司將在其客戶服務中集成虛擬客戶助理或聊天機器人。
上面提到的基於智能AI的聊天機器人應用程序可以幫助企業完成許多任務。
3.計算機視覺監測功能
人工智能已添加到監測網絡的計算機視覺處理中，這些監測網絡可幫助“感知”系統保護財產，管理交通流，甚至提高電子商務，銀行業等的運營效率。事實是，視覺處理非常重要改變行業運作方式。不僅可以使計算機視覺更智能地部署人員和其他資源，而且還可以增強態勢感知能力。
基本上，它包括視覺算法和應用程序。 MarketsandMarkets報道稱，到2023年，計算機視覺市場預計將超過10億美元，在2018年至2023年之間的複合年增長率為7.80％。
市場的增長主要是由於以下設備中越來越多地採用計算機視覺所致：
自動駕駛汽車；
高級相機；
圖像傳感器等。
4.深度學習
作為人工智能的當前趨勢，深度學習也是無人駕駛汽車，語音控制以及圖像識別背後的技術。 隨著亞馬遜的Alexa和Google Home的推出，我們可以找到大量應用了深度學習功能的語音應用程序-自然語言處理（NLP）算法。因此，隨著人們對能夠解決最複雜問題的下一代深度學習算法的興趣日益濃厚，公司將專注於將深度學習解決方案實施到其業務中。上面列出的應用場景可加速業務流程，幫助更有效地應用數據見解。他們的主要目標是使用客戶和策略數據來幫助公司推動更多的增長。
5.專注於語音搜索和智能音箱
在當今世界，越來越多的人開始習慣使用語音助手來執行諸如搜索網絡之類的任務。根據最近的報告，到2020年，大約30％的搜索將通過智能音箱完成。此外，根據國家公共媒體的報告，僅在美國，就有超過4000萬智能音箱用戶。
如你所見，人們越來越習慣於與語音驅動的設備進行交互。這意味著智能音箱的銷售將繼續增長，並且語音搜索的使用將相應增加。
這種向完美語音技術發展的全球運動意味著企業應專注於語音搜索，以保持競爭優勢並利用語音搜索。
6.人工智能用於醫療
在醫療保健領域，AI不僅可以執行管理任務，而且還可以完成臨床醫療保健功能。你可能已經聽說過IBM Watson-Oncology，該公司以比人類專家同等或更佳的效率選擇用於治療癌症患者的藥物。最近的報告指出，到2021年，人工智能健康市場的增長預計將達到66億美元。此外，利用人工智能的最新技術，研究人員也開始研究和衡量以前難以量化的未知風險因素。
7.在AI幫助下精心製作的內容
事實上，創建引人入勝的內容並執行其他業務任務既費時又乏味。 當前越來越多的解決方案是當前採用的人工智能技術。Salesforce最近的一項調查顯示，有27％的營銷人員計劃在2019年底之前採用AI工具，而51％的營銷人員已經定期使用基於AI的工具。
聽起來令人印象深刻，對不對？ 這意味著AI在內容創作行業具有巨大的潛力-工作人員將更快地生成內容並更有效地進行推廣。
8.量子計算
通過使量子計算變得可訪問，可以加速人工智能技術的進步。事實是，如果你加快計算速度，將會增強深度學習的性能。例如，GPU（圖形處理單元）的並行處理能力通過提供比串行處理CPU（中央處理單元）更大的計算能力來處理TB級的機器學習大數據，從而幫助加速了AI深度學習。量子計算可通過實現更高的計算速度和能力來極大地加速AI深度學習。結果，我們可以解決幾乎無法解決的問題，例如氣候變化，銀河系中類似地球的行星存在或我們人體消滅癌症的能力。
9.人工智能在物流中的預測能力
物流和供應鏈中的預測分析解決方案正在上升。埃森哲揭示了以下幾點：
在任何規模的組織中，有36％的組織已成功將AI用於物流和供應鏈流程；
28％的調查受訪者處於在該領域部署AI的門檻。
人工智能的功能正在極大地提高公司的效率。擁有AI驅動的工具來進行準確的需求預測和容量計劃，可使物流公司變得更加主動-他們肯定知道會發生什麼。
考慮到這些信息，他們可以執行以下操作：
減少運輸所需的車輛總數；將車輛引至需求量大的地方等等。
綜上所述，2020年，人工智能的發展趨勢將顛覆許多行業。到2030年，AI核心產業規模將超過1萬億元，帶動相關產業規模超過10萬億元。受益匪淺的是，許多公司已經開始採用人工智能。 人工智能的獨特功能之一是它非常靈活，可用於幾乎所有業務需求。 未來沒有任何一家企業可以與AI無關。
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