更智慧/更自動/更串聯五大新興科技引領未來 - 新通訊

2019年Gartner新興技術發展週期報告對此歸類出感測與行動力、擴增人類能力、後傳統運算及通訊、數位生態系、先進人工智慧與分析技術等五大趨勢，供科技 ... 2022年9月27、28日意法半導體STM32線上研討會 >熱賣商品 >迎向5G新未來 >趨勢眺望 技術創新 emotionAI AugmentedHuman 更智慧/更自動/更串聯　五大新興科技引領未來 2019-12-17 BrianBurke 技術創新是企業取得競爭優勢的關鍵。

2019年Gartner新興技術發展週期報告對此歸類出感測與行動力、擴增人類能力、後傳統運算及通訊、數位生態系、先進人工智慧與分析技術等五大趨勢，供科技創新領導人評估影響設定目標。

即使企業結合理賠分析、電腦程式和私家偵探等不同管道來偵測保險詐欺行為，美國聯邦調查局(FBI)估計，每年非醫療保健相關領域的保險詐欺金額總計仍約達400億美元。

但隨著情緒人工智慧(EmotionAI)技術逐漸成熟，未來人們可能藉由分析來電者聲音即可辨識出保險詐欺行為。

除了防詐，此技術還能藉追蹤顧客愉悅程度優化使用者體驗、提升電話轉接精準度、改善失智症診斷、偵測分心駕駛，甚至在課堂上根據學生情緒調整授課內容。

雖然情緒人工智慧的概念相對較新，卻已被納入2019年Gartner新興技術發展週期報告(GartnerHypeCycleforEmergingTechnologies)中二十一種新增的技術之一，該報告列舉未來5到10年將對企業、社會與個人帶來重大影響的新興技術(圖1)。

圖1　2019年新興技術發展週期 技術創新是企業取得競爭優勢的關鍵，且正帶動眾多產業轉型。

2019年新興技術可被歸類為五大趨勢，包括感測與行動力、擴增人類能力(AugmentedHuman)、後傳統(Postclassical)運算及通訊、數位生態系，以及先進人工智慧與分析技術。

五大新興科技趨勢之一：感測與行動力 此趨勢包含日益優化的行動力(Mobility)以及操控周圍物件的能力，如三維(3D)感測攝影機和更先進的自動駕駛技術。

當感測器和人工智慧日益演進，自主機器人(AutonomousRobot)對四周環境的感知力也會隨之上升。

舉例而言，輕型貨物運送無人機(飛行或輪式)將更有能力適應各種狀況並操控物件。

此技術發展進程現因法規限制而稍受阻礙，但其功能性仍在持續發展提升。

不斷演進的感測技術，將替物聯網(IoT)等更多先進科技提供支援。

此外，這些感測器還能收集豐富的資料，提供適用各式情境及產業的洞察。

而與本趨勢相關的其他技術，包括以下幾類： 將現實世界中物件和地點，反映到多重數位內容層的創新技術。

技術開發得更成熟時，除了可提供現實世界的數位分身(DigitalTwin)外，還能在分身上擴增其他資訊及虛擬物件。

儘管Level4自動駕駛技術已大幅躍進，要達到大規模商用仍須再經過幾年的等待期。

各國政府正陸續核發許可，允許Level4自動駕駛技術進行道路實測，例如中國大陸最近剛宣布，一條62公里長的全新高速公路將設立自動駕駛專用車道。

根據美國汽車工程師協會(SAEInternational)定義，完全自動化的Level5自動駕駛技術，是指車輛在任何狀況或條件下，不需人為干預均可自行運作。

Level4自動駕駛技術所需的科技，能進一步發展提供Level5自動駕駛技術使用。

目前已有十幾家公司正開發以人工智慧操控的新型飛行器，以求在非空曠地區提供更敏捷、平價且快速的飛行方式。

雖然此技術有許多潛在應用案例，技術挑戰和法規問題卻將延後載客無人機的普及時間。

五大新興科技趨勢之二：擴增人類能力 藉由結合生物晶片(Biochip)和情緒人工智慧等技術，提升人體的認知及體能。

其中某些技術也將提供超人般的能力，例如力氣大過真人手臂的義肢，或打造對觸碰和人類皮膚一樣敏感的機器人皮膚。

這些技術最終將用來提供更無縫的使用者體驗，增進人類的健康、智慧和體能。

與本趨勢相關的其他技術，說明如下： 此創新技術與個人化(Personalization)技術類似，能提供個人關聯性和行銷價值，且無須利用受法規限制的個人資料即可達成目的。

過去行銷人員考量法規而無法使用個人化相關技術，但擬人化讓企業資料來源從個人轉向非個人，重拾其價值。

以人為中心，在人和人工智慧間建立的合作關係。

擴增智慧被用來強化人的認知能力，亦能將單純使用人工智慧演算法時造成的錯誤影響減至最低，因此有潛力增進人類在認知領域任務的表現。

此協作式的工作環境使用視覺(包含虛擬實境VR、擴增實境AR和混合實境MR)、聽覺、觸覺以及其他感官元素，建構出類似真實世界的感受，促進更自然與多樣化之協作和知識分享，優化到職與培訓流程。

生物科技或生物機器人(Biorobotics)是受生物結構啟發之人工或培養組織、肌肉或機器人，可模仿人類受外部刺激時的部分反應。

雖然此技術仍在初期實驗階段，但拜感測器和軟性致動器(SoftActuator)進展之賜，機器人已能安全地與真人和環境進行互動。

五大新興科技趨勢之三：後傳統運算及通訊 改變了既有的傳統架構之後，二進位制的傳統二元運算已經有所演進，中央處理器(CPU)的速度因此加快，記憶體密度及吞吐量都有顯著提升。

後傳統運算和通訊使用全新架構及各種新興技術，5G就是其中一項。

此次世代蜂巢式標準利用的新架構包含核心切分(CoreSlicing)和無線邊緣(WirelessEdge)。

這些進展讓低地球軌道(LEO)衛星得以在大約1,200哩或更低的海拔高度運轉，遠低於傳統同步衛星系統的22,000哩。

這樣一來，就可以在網路服務不夠周全的地區，提供全球性的寬頻或窄頻語音及資料網路服務。

而與本趨勢相關的其他技術，包括次世代記憶體與奈米級3D列印，以下分別介紹。

儲存級記憶體(Storage-classMemory,SCM)等技術將徹底改變新興應用的效能。

這是全新的記憶體技術，提供存取速度接近傳統動態隨機存取記憶體(DRAM)模組、但成本大幅降低的非揮發性記憶體(位元或區塊定址)。

這對最高效能應用的工作而言十分具有吸引力，例如即時處理的大數據分析、記憶體內建資料庫、人工智慧或機器學習相關任務，以及其他以效能為優先的工作項目。

此創新技術利用專門的積層製造(AdditiveManufacturing)技術以及相關製程，打造以微米(μm)為單位的細小複雜結構或特色。

雖然仍在實驗階段，但未來可望應用於微型化、新藥開發、體內醫療裝置、諜報工具、微型感測器、藝術作品、微型機器人和印刷電子(PrintableElectronics)。

五大新興科技趨勢之四：數位生態系 數位生態系為一群相互依存的參與者(企業、人與物件)藉由分享數位平台達成互惠目的。

數位化浪潮帶動傳統價值鏈轉型，使不同地區和產業中各角色與現實世界有更緊密及多元的連結，未來還將涵蓋僅須仰賴智慧合約即可運作的分散式自治組織(DecentralizedAutonomousOrganization)。

數位生態系正持續演進、串聯，創造新產品與新商機。

與數位生態系趨勢相關的其他技術，還包括： 此技術可快速開發並採用動態、即時的可擴充式商業產品及應用，讓數位商業科技平台得以崛起。

這是商業流程管理(BPM)自動化層面的革命，將敏捷作業方式納入決策管理和事件處理，促進企業應用不斷改善，商業敏捷度大幅躍進。

此種資料結構是將不同的個體資料(包括個人、企業與數位資產)符碼化成為圖譜。

微軟、Google等企業雖已證明知識圖譜的價值，但企業採用進程仍較緩慢。

合成數據是人工生成的一類數據，而非實際情況測量。

過去訓練人工智慧模型時會面臨資料數量少、多樣性低、數據不存在或難以取得等問題，但合成數據能解決上述情況，讓規模較小的人工智慧開發商也有公平競爭的環境。

另外，使用合成資料亦能減少管理個資的風險。

被應用在分散式網路應用的一系列技術，賦予使用者掌控個人資料的能力。

分散式網路承諾達到真正的點對點(Peer-to-peer)互動與交易，不必依賴中心化平台或中介。

五大新興科技趨勢之五：先進人工智慧與分析技術 先進分析技術通常利用傳統商業智慧(BI)以外的技術及工具，自動或半自動檢視資料和內容，藉由新的演算法和資料科學，提供更深入的洞察力、預測和建議。

舉例來說，遷移學習(TransferLearning)即是透過訓練過的機器學習模型作為新技術的進階起點。

接著，說明與先進人工智慧、分析技術相關的其他技術。

即使在機器連線和運轉時，亦可不斷校正機器學習模型，而非僅在開發或測試時進行。

自適應機器學習讓機器學習模組有能力針對環境變化做出反應，對於自駕車和智慧機器人等自動化系統極為有利。

於物聯網端點、閘道器和邊緣裝置嵌入人工智慧技術。

許多對於延遲特別敏感(如自動導航)、易受網路中斷影響(如遠端監控、自然語言處理、臉部辨識)或資料密集(如影片分析)之應用，皆已開始採用邊緣人工智慧。

邊緣分析能讓資料在靠近分散式裝置、伺服器或閘道器的地方就進行決策，而非集中在企業資料中心或雲端伺服器才進行。

此方式有助減少延遲、確定性(Determinism)、資料或頻寬，同時提升隱私及安全，達成局部互動或一定程度之有限自主。

用以解釋人工智慧模型的功能組合，能凸顯其優缺點、預測未來行為並找出任何可能存在之偏差。

並非所有人工智慧輸出都須加以解釋，但那些間接影響關乎眾人決策的模組透明度需求將提升。

人工智慧雲端服務主要聚焦於機器學習、自然語言處理和電腦視覺這三大關鍵領域。

利用雲端服務的人工智慧應用，已逐漸受到市場中資料科學家和開發人員的青睞。

由於雲端服務將更快速地打造並部署人工智慧解決方案，可望推動相關技術進入期望膨脹期(PeakofInflatedExpectations)。

利用人工智慧模型，為影片、圖像、音樂和文字進行原創模擬，不同程度地複製這些真實物件或其模式、類型、組成要素等。

其中最有影響力的概念在於可修改深度神經網路(DNN)分類器來產生同類真實物件，包括產出化合藥物、打造模擬環境來訓練自駕車和機器人，以及產出合成數據來訓練神經網路並保護隱私。

能探索組織、個人或交易等個體間的關聯。

各結點間的關係明確與否，代表不同程度的影響力、互動頻率或機率。

圖形分析對風險評估與回應都十分有效，可用在詐騙分析、路線優化、分組、異常偵測、馬可夫鏈(MarkovChains)、離散事件模擬等用途。

評估新興科技影響　把握自身競爭優勢 科技創新已成為競爭優勢的關鍵，且被視為帶動眾多產業轉型的推手。

隨著科技變革腳步持續加速，突破性技術亦不斷對市場帶來挑戰，即使是最具創新能力的商業和科技決策者，都必須非常努力才能跟上趨勢。

負責數位商業轉型的科技創新領導人須從大量趨勢中看見明確目標，評估新興科技可能對業務帶來的影響。

以上所提到的創新概況，可協助決策者了解新興技術影響範圍，再決定是否利用上述科技發展競爭優勢。

(本文作者為Gartner研究副總裁)   分享 您可能感興趣的文章 推薦文章 FeaturedVideos 精選影音 More→ 解密5GR16/17技術演進與裝置測試心法─是德科技 低軌道衛星天線與電路整合模擬攻略─思渤科技 解密5GR16/17技術演進與裝置測試心法─是德科技 低軌道衛星天線與電路整合模擬攻略─思渤科技 UpcomingEvents 熱門活動 More→ Sep 22 【實體活動】最新高速介面技術與設計開發研討會 新增至行事曆 Google Yahoo Apple Outlook HotKeywords 熱門關鍵字 More→ 5G 智慧城市 MCU AND LoRa V2X 智慧手機 GNSS 智慧穿戴 NB-IoT 意法 智慧家庭 光通訊 傳輸介面 Sigfox 感測器 Ethernet 電源管理 請輸入您的E-mail 分享 ... 確定 × 欲了解最新資訊馬上訂閱電子報 ... 本站使用cookie及相關技術分析來改善使用者體驗。

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