通信感知一体化(ISAC)技术将所有能力融入一个系统,可以同时收集和传输数据,提高成本效率和硬件效率,并开启新的应用可能。 ISAC使无线网络能够感知环境,支持本地化、环境测绘和基础设施监控等功能。
他们急于学习如何将包括物联网、人工智能、区块链、云计算和数据分析在内的新数字技术整合到其已有业务中,从非传统角度释放商业价值。 简而言之,中国以消费者为中心的互联网正在转变为以企业为导向的互联网,其特点是拥有更先进的数字技术和更快的 ...
通过参与制定和推广有关数字信任的指引、政策和最佳实践,该倡议积极改善针对新兴技术的决策,提高数字经济的包容性和参与度,特别是支持代表性不足群体和弱势群体参与数字经济。
数字化和全球化正在改变范式并带来新的机遇。 数十亿台设备通过物联网连接并实现全新层级的交互。 这些技术正在改变我们生活、沟通和工作的方式,并且时所有产业类别和垂直领域能够发展新的应用和商业模式。
从可以诊断疾病的呼吸传感器到低功率设备的无线充电,今年的顶级新兴技术名单里充满了与环境、健康、基础设施和连接性有关的振奋人心的技术发展。专家们从几十项提名中筛选出了一组有可能颠覆现状,刺激真正进步的新技术发展。
如今在新时代,我们需要对每个人的数字技能进行公共投资,也要建设数字高速公路,使各地区都能把握新的经济机遇。 当我们试想未来新的、未知的工作时,必须全面了解新技术以及它对我们的工作和行业产生的影响。
人工智能、机器人和其他新兴科技正以前所未有的短周期快速更新换代,并以前所未有的速度改变了所需的岗位、技术的本质。 根据 世界经济论坛 的数据,在2020年以前,至少有1.33亿个新岗位将会因为人力、机器和算法的新分工而逐渐在全世界涌现。 同时会对如编程、应用软件开发等技术产生强大的需求,而一些计算机无法轻易掌控的技能如创造性思维、解决问题的能力和谈判能力的需求也会扩张。 Image: 世界经济论坛《2018未来就业报告》 填补这些技术鸿沟的短期解决办法是支付高价获取公司所需的技术人才。 但是,即使他们可以找到具备合适的技能的人才并且乐于承担成本,在几年后,当这些技术遭遇更新换代,也将无济于事。
国际管理咨询公司德勤在其一系列“趋势变化指数”(Shift Index)研究中指出,信息时代的技术发展将显著提高企业生产力和互联网普及程度,而数字技术、信息储存、数据传输等技术的成本大大降低。
如今,数字化转型又掀起了新一轮浪潮,那就是“信任转型”(trust transformation)。 数据 至上 的终结 数字化转型带来了云计算,并最终一步步衍生出机器学习(ML)和物联网(IoT)。
了解技术的既往遗憾有助于明确其未来的潜力。 数字技术在经济增长方面表现平平的一个原因是,技术只能充当燃料。 生产率增长还需要其他火花来点燃有效的技术应用。
最近几年,一系列涉及AI不端行为的新闻频频出现在新闻客户端;面部识别应用程序将非裔美国人标记为大猩猩,将国会议员标记为刑事罪犯;美国法院使用的风险评估工具对非裔美国人有偏见;优步的自动驾驶汽车在亚利桑那州撞死了一名行人;Facebook和其他
分析人工智能不公平结果的共有特征,并将敏感信息放回数据集中,可以帮助我们解决人工智能偏见。 人工智能(AI)可能产生有偏见的结果,这已不是什么新鲜事。
1.基础设施建设. 生成式人工智能模型会利用和产生海量数据,因此需要大量计算资源并配置专用的硬件。 人工智能准备就绪的第一步就是确定密集处理所需的兼容性技术基础设施。 2.数据质量. 生成式人工智能模型需要大量高质量数据进行训练,学习有意义的模式并生成实际的内容。 建立质量数据的坚实基础并持续迭代至关重要,因为它将决定模型的学习结果和成败。 3.劳动力发展状况. 生成式人工智能将对所有行业的劳动力产生影响,可能会改变某些工作的重点,但不会完全取代这些工作。 成功的运用人工智能会增强而不是取代人类劳动。 不过,对掌握人工智能技能的劳动力需求会增大。 政府和企业需要培养强大的人工智能人才队伍,满足经济体内各领域市场对熟练人工智能专业人才的需求。 4.伦理问题.
考虑到人工智能的上述趋势,一些人提出所谓“奇点”,即通过智能的自我改进,人工智能超越人类智能的一点。 无论那一点出现在2030年还是21世纪末,那时机器人都将会全面取代人类,而人工智能将会使得战争、贫穷、疾病,甚至死亡都成为历史。
任何一种具备如此颠覆性的新技术,都必然在人群中引发不安,而人工智能也不例外。 我理解人们为什么会出现这种情绪。 人工智能引发了关于劳动力、法律制度、隐私和偏见等方面的诸多争议。
在该报告所调查的803家公司中,超过四分之三的公司希望在未来五年内采用大数据、云计算和人工智能技术。 《2023年未来就业报告》:未来五年内推动商业转型的宏观趋势 Image: 世界经济论坛
因此,我们都需要对网络安全的“最佳解决方式”做足准备,以保持公司(组织)在数字时代的“可信度”。 您如何看待未来几年的网络安全环境? 有一点很明显,网络攻击的数目只会有增无减。
2022年,这家公司跟踪了320 亿件废弃物的回收过程,涵盖 67 种废物类别,发现平均有86吨可回收的材料被送往垃圾填埋场。 AI正助力应对气候变化,包括识别海洋中的塑料污染。
研究人员正在设计专用硬件,例如新的加速器、性能大幅提升的3D芯片,以及新的芯片冷却技术。 芯片制造商Nvidia声称,其新型“ 超级芯片 ”在运行生成式人工智能服务时,可将性能提升30倍,同时能耗降低25倍。
论坛的报告建议,在进行人工智能创新时,应设置一系列措施保障公平,包括确保教师参与开发教育人工智能、保护敏感信息、以公平和包容为设计方案核心,从而确保人工智能在教育领域的益处得到广泛传播。