边缘智能对于未来的物联网至关重要
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1. 编组架构 面对快速变化和分散化的业务，企业需要更敏捷、可快速响应的可编组架构。编组结构通过基于灵活数据编织的封装业务能力来响应快速变化的业务需求。 例如，疫情期间，由编组结构支持的“可编组企业”增强了业务弹性，这种模块化设计使企业能够在需要时进行“重组”。“可编组企业”有四个核心原则：模块化、效率、持续改进和适应性创新。尽管许多组织以一些零散的方式应用这些原则，但“可编组企业”在所有业务中都应用这四个原则——从业务模型到员工的工作方式。 这种模块化的业务模型使企业能够从传统的计划性过渡到主动的敏捷性。可组合的企业思维可以创新产品、降低成本，以及拓展更好的合作关系。 企业机构要提高敏捷性，应跟踪以下技术：可编组企业、封装业务能力、数据编织、私有5G、嵌入式人工智能(AI)和低成本单板边缘计算机。 2. 算法信任 随着越来越多的用户信息泄露、虚假新闻及视频被曝光，企业对算法信任的需求也逐渐提升。算法信任模型确保了数据的隐私和安全，保证了资产的来源以及人和事物的身份真实有效。 例如，“身份验证来源”是一种对区块链上的资产进行身份验证并确保其真实性的方法。 为了充分地跟踪资产，必须从其来源对其进行跟踪。如果在区块链中添加了一个仿冒品作为正品，那么区块链将根据错误的原始数据输入继续验证其真实性。由于区块链本身不可变分类账的性质，错误数据永远不能被修改或删除。 Gartner认为，区块链的兴起将带来更多的数字认证和身份验证的需求。 与算法信任相关的新兴技术包括：安全访问服务边缘(SASE)、差异化隐私、可认证溯源、自带身份、负责任的AI和可解释型AI。 3. 超越硅 摩尔定律预测高密度集成电路中晶体管的数量每两年就会翻一番，随着技术水平的提高，硅材料的开发已接近其物理极限，新的先进材料正在为元器件技术创造突破性机遇，打造速度更快、体积更小的元器件。 例如，“DNA计算和存储”是使用DNA和生物化学代替硅或量子结构来执行计算或存储数据的。数据被编码到合成DNA链中储存，通过酶的化学反应提供处理能力。 尽管该技术有两款成功的原型机，但目前还处于初级阶段，并且价格昂贵，在主流应用方面存在重大技术障碍。然而，这一超越硅的DNA计算和存储技术将颠覆数据的存储形式、处理方式和计算效率。 应考虑的关键技术包括DNA计算、可自然降解传感器和碳基晶体管。 4. 构成化AI 构成化AI是指可通过动态变化响应不同情境需求的一系列新兴AI技术及相关技术，有很多种类型，包括能够动态适应时间的AI、到能够生成新模型来解决特定问题的AI。
例如，生成式AI就是一种构成化AI，它可以创建新的图像、视频等，也可以改变现有内容，虽然与原始内容相似，但不完全相同。这种技术可能会加剧造假信息传播，也可能会引起严重的虚假信心及名誉风险。当然，也有更有价值的用途：如药物发现及合成、数据生成、AI艺术品生成，也越来越受欢迎。 在印度，Aarogya Setu应用程序会提示哪些旅客乘坐火车和飞机是“安全的”。阿拉伯联合酋长国最近推出了ALHOSN UAE，它也可以通过颜色来显示一个人是否健康、感染或需要隔离，除此之外还有一个 "未被检测 "的选项。ALHOSN UAE目前被用于授予航空旅行的权限。 与新冠肺炎疫情相关的健康护照和社交距离技术在整个技术成熟度曲线中发展迅速，且影响巨大。在印度和中国，使用健康护照的市场渗透率达到了5%到20%，这对于一项刚刚兴起的技术来说是非常惊人的。 Gartner研究副总裁布莱恩•伯克(Brian Burke)表示：“新兴技术具有颠覆潜力，但其带来的竞争优势很少有人了解，或尚未经过市场验证。多数技术要经过5到10年以上才能达到生产成熟期。但本技术成熟度曲线中的某些技术将在短期内发展成熟，技术创新领导者须掌握这些技术机遇，尤其是那些具有变革性或重大影响的技术。” 2020年五大新兴技术趋势
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