上帝预言,2024 年最具颠覆性的 10 大技术中的每一个都是惊人的!

小夏 社会 更新 2024-01-31

回首2024年,我们见证了数据智能领域的重要变革:数据智能的三大核心要素——数据、算法、算力——已经演化为大数据、大模型、大计算的新范式。

在这个变革的十字路口,展望 2024 年,我们概述了 10 个值得关注的关键词,这些关键词标志着数据智能的未来。

关键词1:大模型原生应用(AIGC、AI代理、具身智能)。

正如云计算的发展催生了云原生应用一样,大模型的发展也催生了一些大模型原生应用。 其中,三个典型领域是AIGC、AI代理和具体智能。

目前的发展:

随着大规模模型技术的快速发展,AIGC、AI智能体、具身智能等领域正在迅速拓展。 AIGC利用大模型在文本、图像、音频等多种媒介上生成高质量的内容,在内容创作、广告、娱乐等行业展现出潜力。 人工智能代理是指可以模拟人类行为和决策过程的智能系统,它们在客户服务、个人助理甚至决策支持系统中发挥作用。 尽管人工智能能够在现实世界中实现,例如通过机器人或其他界面与人类互动,但具体智能正在制造业、医疗保健和零售等领域逐渐成为现实。

需要解决的问题:

这些领域的发展也面临着诸多挑战,对于AIGC来说,内容的原创性、准确性和版权问题是需要解决的关键问题。 人工智能代理面临的挑战包括提高交互的自然性和人性化,以及提高决策的准确性和可靠性。 具身智能的挑战在于如何更有效地将人工智能技术与物理世界相结合,包括机器人的灵活性、安全性和成本效益等问题。

** 2024年:

到 2024 年,这些大型模型原生应用程序预计将在技术和业务实践方面取得重大进展。 在AIGC方面,可以预见,技术将更加成熟,内容生成将变得更加智能和个性化,同时,解决版权和道德问题的机制将得到加强。 人工智能代理在理解和处理复杂任务方面将变得更加高效,并有望在客户服务和个人助理领域得到更广泛的应用。 在具身智能方面,随着技术的进步,机器人等界面将变得更加智能化和互动化,应用范围将从特定领域扩展到日常生活的多个方面。

关键词二:域大模型+多模态大模型

目前的发展:

域大模型和多模态大模型是大模型领域的两个重要发展方向。 领域大模型专注于特定行业或应用领域,如医疗、法律、金融等,通过定制化的模型结构和专业的数据训练,提供更高的准确性和相关性。 另一方面,多模态大模型结合了文本、图像、**、音频等多种类型的数据处理能力,提供更全面、更精细的洞察,特别是在内容理解、情感分析和复杂的决策支持系统中。

需要解决的问题:

尽管这些模型在各自领域取得了进展,但它们仍然面临一些挑战。 领域模型需要针对特定行业的大量专业化数据,并且难以获取和处理数据。 同时,这些模型需要不断更新和优化,以保持高精度。 对于多模态大型模型来说,处理和融合不同来源的数据是一个技术难题,如何在保证处理效率的同时提高模型的精度和可靠性也是一个挑战。

** 2024年:

预计到2024年,域大模型和多模态大模型将在技术成熟度和应用范围方面取得重大进展。 在领域大模型方面,随着大模型技术的进一步发展和专业数据集的丰富,这些模型在提供行业特定解决方案方面将变得更加高效和准确。 在多模态大模型方面,有望看到更先进的数据融合技术和更智能的上下文理解能力,使这些模型在复杂环境中的应用更加可靠和广泛,例如在自动驾驶、医疗辅助诊断、个性化教育等领域。

关键词3:高级自动驾驶

目前的发展:

L4和L5级自动驾驶等高级自动驾驶技术目前正处于快速发展阶段。 这些技术使车辆能够在大多数或所有路况下安全行驶,而无需驾驶员干预。 这些系统的核心是先进的传感器技术,如雷达、激光雷达和摄像头、复杂的数据处理能力和强大的人工智能算法,它们共同为车辆提供了感知环境、做出决策和精确控制环境的能力。

需要解决的问题:

尽管取得了重大进展,但高级自动驾驶技术仍面临一些挑战。 主要挑战之一是确保系统的安全性和可靠性,尤其是在复杂和不良的路况下。 此外,这些系统需要解决法律和监管框架的适应性问题,包括如何处理事故责任和隐私保护。 从技术上讲,提高传感器的精度和降低系统成本仍然是关键任务。 同时,公众对自动驾驶汽车的接受度和信任度也是推动这项技术的障碍。

** 2024年:

到 2024 年,先进的自动驾驶技术有望在安全性、可靠性和成本效益方面取得重大进展。 随着人工智能算法的改进和传感器技术的发展,这些系统将能够更好地处理复杂的交通场景,提高决策的准确性。 此外,随着技术的成熟和量产,自动驾驶汽车的成本有望逐渐下降,从而加速商业化进程。

在法律监管方面,预计将制定更多自动驾驶法律和标准,以确保安全,促进技术的健康发展。 此外,随着公众对自动驾驶的意识和信任度的提高,这些技术将用于更广泛的行业和地区,例如货运、公共交通和共享出行服务。

在数字时代,大数据已成为企业和组织不可或缺的战略资源。 随着数据量的增长,如何高效、安全地管理和利用这些数据已成为一个关键问题。

数据猿认为,在大数据领域,以下是几个值得关注的发展方向:

关键词4:数据元素化(数据资产入表,数据交易流转)。

目前的发展:

数据元素化是指将数据视为核心资产并对其进行系统化管理的过程,这在大数据时代尤为重要。 随着企业和组织对数据价值的认识越来越强,数据资产入驻和数据交易流通逐渐成为主流。 许多企业已经开始构建数据资产管理框架,将数据集成、清洗、分析和保护数据作为资产管理的一部分。 同时,数据市场和交易平台也不断涌现,为数据买卖、共享、交换等提供服务,为实现数据价值提供了新的途径。

需要解决的问题:

在数据元素化的过程中,企业和组织面临着许多挑战。 首先,如何准确评估和量化数据资产的价值是一个关键问题。 其次,数据隐私和安全问题在数据交易和共享过程中尤为重要,需要有效的技术和法律保障来解决。 此外,建立高效的数据交易流通机制,包括标准化的数据格式、清晰的交易规则和透明的机制,也是推动数据元素化的关键。

** 2024年:

预计到2024年,数据元素化将进一步发展。 评估数据资产价值的方法将变得更加复杂和精确,使企业能够更好地管理和利用这些资产。 其次,随着数据隐私和安全技术的进步,数据交易将更加方便和安全,同时保护个人和组织的隐私。 此外,随着数据市场的发展和成熟,数据交易和流通将更加活跃,为各行各业提供丰富的数据资源和创新的商业模式。

关键词五:新建数据库(云原生数据库、分布式数据库、向量数据库、图数据库)。

目前的发展:

随着数据量的激增和处理要求的复杂性,传统数据库面临着性能和可扩展性的限制。 在此背景下,云原生、分布式、向量、图等新型数据库应运而生,针对特定的数据处理需求和应用场景而设计。 云原生数据库可优化云环境中的性能,提供更好的可扩展性和灵活性。 分布式数据库通过分布式数据存储和计算来处理大规模数据集,提高处理效率和可靠性。 向量数据库专注于对向量数据进行高效处理,大模型的爆炸式增长逐渐将向量数据库带到了舞台上。 而图数据库则因其卓越的关系处理能力,在复杂网络和关系分析领域展现出独特的优势。

需要解决的问题:

虽然新数据库带来了许多创新,但仍存在一些挑战。 例如,云原生数据库需要解决多租户环境中的数据安全性和隔离问题分布式数据库面临着数据一致性和分布式事务处理的挑战;矢量和图形数据库需要进一步优化性能和易用性,以更好地服务于特定用例。

** 2024年:

到 2024 年,这些新数据库预计将在性能、功能和易用性方面得到显着改进。 云原生数据库将更加融入云平台服务,提供更灵活的资源管理能力分布式数据库有望在保证数据一致性的同时,提供更高效的分布式处理能力向量数据库和图数据库将进一步优化,为大模型产业的落地提供更有力的支撑。 这些数据库的发展将推动数据存储和处理技术的进步,为各种复杂和先进的数据应用提供坚实的基础。

关键词6:集成数据平台(湖仓一体、数据云、数据开发治理集成、dataops)。

目前的发展:

随着数据量的增长和多源异构数据的发展,传统的数据管理方式逐渐不足,一体化数据平台正在成为企业管理和利用大数据的关键工具。 集成式数据湖仓一体解决方案,集成了数据湖和数据仓库的功能,提供灵活的数据存储和高效的数据分析能力数据云平台利用云计算的优势,实现数据的高可用性和可扩展性数据开发治理集成和DataOps专注于提高数据处理的效率和质量,通过自动化和优化数据流程来保证数据的准确性和及时性。

需要解决的问题:

尽管一体化数据平台具有诸多优势,但仍存在一些挑战:数据的集成和迁移是一个复杂的过程,需要解决不同格式的数据兼容性问题。 其次,在整合不同的数据系统时,数据安全和隐私保护尤为重要,需要有效的技术和策略来保护数据安全。 此外,构建和维护一体化平台需要跨学科的专业知识和技能,这对许多组织来说都是一个挑战。

** 2024年:

到2024年,综合数据平台有望在技术成熟度和应用广度方面取得重大进展。 更先进的数据集成技术将使数据迁移和集成更轻松、更高效。 在数据安全和隐私保护方面,预计将出现更强大、更智能的解决方案,以应对不断变化的威胁和挑战。 同时,随着DataOps理念的普及和实施,数据处理将变得更加自动化和优化,提高数据处理的效率和质量。

关键词7:对话式BI(大模型+BI,自助数据分析)。

目前的发展:

对话式 BI 是高级大型模型和 BI 技术的结合,旨在通过改变人与人之间的交互方式来提供更直观、更具交互性的数据分析体验。 这种融合使非技术用户能够通过自然语言查询来探索和分析数据,从而大大降低了数据分析的门槛。 自助式数据分析的概念也在此背景下蓬勃发展,允许用户在不依赖数据专家的情况下自主探索数据并生成报告,从而提高决策的速度和效率。

需要解决的问题:

尽管对话式商业智能具有巨大的潜力,但它仍然面临一些挑战。 首先,确保查询准确性和上下文理解是一项技术挑战,尤其是在处理复杂和模糊的查询时。 其次,集成和处理来自不同数据源的信息需要高度的数据兼容性和集成能力。 此外,在数据分析过程中确保隐私和安全也是一个重要的考虑因素。

** 2024年:

到 2024 年,对话式 BI 预计将在技术成熟度和应用广度方面取得重大进展。 通过插入更强大的大型模型并利用 NL2SQL 等技术,对话式 BI 将能够更准确地响应复杂的查询,提供更深入、更个性化的数据见解。 自助式数据分析工具的用户体验也将变得更加直观和强大,使更多非专业用户能够轻松进行数据探索和分析。

关键词8:全球数据安全(隐私计算、零信任、云原生安全)。

目前的发展:

随着数据成为现代企业的核心资产,全球数据安全已成为一个关键问题。 该领域的主要发展包括隐私保护计算、零信任安全模型和云原生安全,其中隐私保护计算技术旨在保护数据使用和共享过程中的个人隐私,允许对数据进行加密和分析以提取价值,而不会暴露原始数据。 零信任安全模型基于“永不信任,始终验证”的原则,要求对每次访问和操作进行严格的身份验证和权限控制。 另一方面,云原生安全侧重于保护在云环境中存储和处理的数据,包括使用云原生技术(如容器、微服务和服务网格)的安全实践。

需要解决的问题:

尽管取得了重大进展,但全球数据安全领域仍面临许多挑战。 对于隐私保护计算来说,如何平衡数据可用性和隐私保护,以及提高计算效率仍然是关键问题在实施零信任安全模型时,精确管理和控制不断变化的访问权限是一项挑战;云原生安全面临的主要挑战是如何在瞬息万变的云环境中保持持续和自动化的安全性。

** 2024年:

预计到2024年,全球数据安全领域将取得重大进展。 隐私保护计算技术有望更加成熟,在保护隐私的同时提供更高效的数据处理能力。 零信任模型将日益成为组织安全策略的标准组成部分,随着技术的进步,其部署和管理变得更加容易。 云原生安全将进一步发展,以适应云环境的动态和复杂性,提供更强大的数据保护和威胁检测功能。

匹配大模型和大数据,算力本身也在发生根本性的变化。 其中,以GPU为中心的智能计算将逐渐成为主流。 此外,云计算中心还将成为大型智能计算集群,以云计算+大模型的形式提供计算基础设施服务。 在此基础上,继IaaS、PaaS和SaaS之后,模型即服务(MaaS)将成为云计算的下一个爆发点。

关键词9:智能计算(GPU、云+大模型)。

目前的发展:

智能计算是数据智能时代的关键支柱,将高性能GPU硬件和云计算技术相结合,以支持日益复杂和海量的数据模型。 GPU 由于其并行处理能力,已成为训练大规模 AI 模型的首选硬件。 随着AI模型规模的不断扩大,对计算资源的需求也在不断增长,这使得云计算成为理想的解决方案。 云计算提供可扩展、弹性且经济高效的计算资源,使企业和研究机构能够快速访问所需的计算能力,而无需投资昂贵的本地硬件。

需要解决的问题:

虽然智能计算取得了重大进展,但仍存在一些挑战。 首先是高能耗问题,GPU和大型计算任务往往需要大量的电力。 此外,随着 AI 模型的规模越来越大,如何有效地管理和优化这些模型的存储和计算也是一个挑战。

** 2024年:

预计到 2024 年,智能计算将在能源效率、安全性和计算优化方面取得重大进展。 随着新一代 GPU 和其他专用 AI 硬件的推出,有望实现更高的能效比。 同时,云计算提供商将继续加强安全措施,以保护数据安全和用户隐私。 此外,随着大模型需求的持续增长,将出现更多针对人工智能和大数据优化的云计算服务和解决方案,以提供更有效的计算资源管理和成本控制。

关键字 10:模型即服务 (MaaS)。

目前的发展:

模型即服务(MaaS)是一种新兴的服务模型,它允许企业和开发人员通过云平台访问和使用预训练的AI模型。 这种服务模式消除了企业自行开发和训练复杂AI模型的需要,降低了进入门槛,加速了AI应用的部署。 目前,许多大型科技公司已经提供了各种MaaS服务,如语音识别、图像分析、自然语言处理等,从客户服务到市场分析再到健康诊断,已经广泛应用于各个行业。

需要解决的问题:

尽管MaaS具有巨大的潜力,但在采用方面也面临一些挑战。 首先是服务质量和可靠性问题,确保云模型的准确性和稳定性是服务提供商面临的持续挑战。 其次,数据安全和隐私保护在 MaaS 中至关重要,尤其是在处理敏感数据时。 此外,为了满足不同客户的需求,MaaS 提供商需要不断更新和优化其模型库。

** 2024年:

到 2024 年,MaaS 预计将在多个方面显着增长。 从技术上讲,预计将看到更多高度专业化和定制化的模型被开发出来,以更好地满足特定行业和应用的需求。 安全和隐私技术也将得到加强,以提供更可靠的数据处理保障。 此外,随着5G和边缘计算的发展,MaaS有望实现更低的延迟和更高效的服务,特别是对于需要实时数据处理的应用。

随着我们进入数据智能的新时代,2024年将是历史的转折点。 在这幅色彩斑斓的技术图景中,大数据、大模型、大计算不仅是画家,更是画布本身。

前方的道路可能充满挑战,但正是这些挑战孕育了创新机遇。 随着科技的不断进步和应用的不断深入,我们可以预见,一个更加数字化、互联互通、智能化的社会正在逐步形成。 在未来,每一个人、每一个企业,乃至整个社会,都将在数据洪流中乘风破浪,探索属于自己的新航程。

2024年,让我们拭目以待,看看我们如何拥抱这个充满活力、创新和机遇的新时代。

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