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在企業環境中使用人工智能技術 在企業環境中使用人工智能技術 人工智能(AI)與企業世界的融合帶來了變革，重塑了企業運營和決策的方式。當組織尋求利用人工智能來提高效率和競爭力時，研究與其實施相關的優勢和劣勢是至關重要的。 人工智能在企業界的優勢是什么？ 人工智能在企業領域的主要優勢之一是，其能夠簡化流程，并提高整體效率。日常任務、數據分析和決策過程的自動化，使員工能夠專注于工作中更復雜、更具創造性的方面。 數據分析與洞察 人工智能系統可以實時分析大量數據，為市場趨勢、客戶行為和運營績效提供有價值的見解。當涉及到保險承保工作臺和其他數據密集型應用時，這很有用。這種數據驅動的決策使組織能夠做出明智的選擇，并迅速適應不斷變化的商業環境。 節約成本 通過人工智能實現自動化，可以減少對體力勞動的需求，并最大限度地減少錯誤，從而顯著節省成本。對人工智能技術的初始投資，被生產力和資源優化的長期收益所抵消。 增強用戶體驗 人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助理可以通過即時響應查詢并提供個性化建議來增強客戶互動。這不僅提高了客戶滿意度，還釋放了人力資源來處理更復雜的客戶服務問題。 創新解決方案 人工智能通過支持尖端解決方案和產品的開發來促進創新。機器學習算法可以識別模式，并提出改進建議，從而推動組織內部的持續創新。 人工智能在企業界的缺點是什么? 人工智能實施的最大缺點之一是工作被取代的可能性。自動化可能會取代某些角色，導致人們對失業的擔憂，以及需要提高勞動力的技能以適應不斷變化的工作需求。 道德困境和偏見 人工智能系統的公正性取決于其所訓練的數據。如果歷史數據包含偏差，人工智能算法可能會延續，并加劇這些偏差。當人工智能做出的決策不公平地影響個人或社區時，就會出現道德考慮。 安全和隱私風險 隨著組織越來越依賴人工智能進行數據分析和決策，安全漏洞和隱私侵犯的風險也隨之增加。保護敏感信息免受網絡威脅成為一項嚴峻的挑戰，需要采取強有力的網絡安全措施。 初始實施成本和技術挑戰 實施人工智能技術對于組織來說，可能是一筆巨大的前期投資。此外，將人工智能系統與現有基礎設施集成可能會帶來技術挑戰，需要專業知識和資源。 過度依賴技術 一個潛在的陷阱是過度依賴人工智能系統，導致人類在決策中的作用減弱。組織必須在利用人工智能提高效率和保留人類監督，以進行關鍵判斷和道德考慮之間取得平衡。 成功的人工智能集成策略 為了減輕人們對工作崗位流失的擔憂，組織應該投資于培訓和技能提升計劃。這確保員工能夠適應不斷變化的工作要求，并承擔更復雜的任務，以補充人工智能功能。 確保人工智能實踐符合道德規范 為了解決道德問題，組織必須優先考慮人工智能系統的公平性、透明度和問責制。對人工智能算法的定期審核和評估，可以幫助識別和糾正偏見，促進道德決策。 優先考慮網絡安全措施 組織應優先考慮網絡安全措施，以保護敏感數據并防止未經授權的訪問。這包括實施強大的加密、定期安全審核，以及及時了解數字環境中新出現的威脅。 逐步實施和整合 為了管理初始成本和技術挑戰，組織可以選擇分階段的人工智能實施方法。從試點項目開始，并逐步擴大規模，可以在不讓組織不堪重負的情況下識別和解決技術問題。 -
為什么 Cat6a 電纜是綜合布線的最佳選擇？ 隨著高速通信的不斷發展，Cat6a已成為最具成本效益且面向未來的產品。 它不僅向后兼容 Cat6 和 Cat5e 電纜，還支持高達 10 Gbps 的數據傳輸速率和 500 MHz 的最大帶寬。 如果您正在考慮新安裝或升級現有基礎設施并購買結構化布線，cat6a 是您的最佳選擇。 它不僅是當前的首選電纜，也是面向未來的布線基礎設施的標準。 以下是選擇 Cat6a 的八個令人信服的理由。 優化網絡速度和覆蓋范圍 越來越多的網絡資源正在遷移到邊緣，對數據速度和容量的需求不斷增加。 Cat5/6 電纜在操作環境中容易受到通道損壞。 串擾、阻抗失配、外部噪聲和回聲損耗等問題可能會導致錯誤，從而降低總體吞吐量。 Cat6a 電纜旨在克服這些挑戰，支持高達 10G 的速度，最大長度達到 100 米，幾乎是 Cat6 的三倍。 類別 帶寬 1G距離 10G距離 Cat 5e 100 MHz 100m _ Cat 6 250 MHz 100m 37m Cat 6A 500 MHz 100m 100m Cat 7 600 MHz 100m 100m Cat 7A 1000 MHz 100m 100m Cat 8 2000 MHz 100m 100m 符合連接設備所需的 PoE 電源標準 企業網絡的持續集成將各種網絡設備整合到統一的網絡基礎設施中。 在此過程中，原始設備制造商 (OEM) 正在充分利用更新的以太網供電 (PoE) 標準。這些標準使所有四對電纜能夠將大功率應用的電力輸送增加一倍，例如需要更多電力的醫療設備，更新的PoE標準需要更高等級的電纜，使Cat6a成為這些要求苛刻的網絡布線解決方案的理想選擇。 Cat6a的標準化支持和廣泛應用 一般室內布線 2008年2月，ISO修訂了全球ISO/IEC 11801標準，規定使用cat6a電纜/連接器為鏈路/通道提供高達500 MHz的頻率。 以太網供電 TIA 用于以太網供電應用的 TSB-184-A 平衡雙絞線布線建議使用 6a 類布線，以更好地支持 IEEE 802.3bt 四對 PoE。 無線接入點 TIA 的 TSB-162-A 無線接入點位置電信布線指南建議在新安裝中使用 Cat6a 進行 WAP 的水平布線。 醫療設施 ANSI/TIA-1179-A 醫療機構電信基礎設施標準建議新安裝使用 Cat6a（用于主干和水平銅纜）。 支持向后兼容的RJ45用戶接口 Cat6a 電纜支持向后兼容的 RJ45 用戶接口。 RJ45是一種經過驗證的、熟悉的、向后兼容的接口，展現了標準化的強大力量，推動了以太網在全球的發展，成為廣泛應用于各種場景的通用接口。安全堅固Cat6a 電纜是當今最安全、最耐用的以太網電纜之一。 護套采用新型環保材料PVC CM制成，具有優異的耐用性、阻燃性和柔韌性。 通過福祿克跳線測試，可以獲得指定的測試報告，包括NEXT、PS NEXT、ACR-F、PS ACR-F、ACR-N、PS ACR-N和RL參數。 這確保了能夠提供穩定的高速網絡連接，保證數據傳輸的準確性和可靠性。高品質裸銅導體Cat6a 電纜利用裸銅導體來保持其質量。 它們具有強大的耐腐蝕性，可長時間使用而不會磨損，同時提供最佳性能。 裸銅導體的另一個優點是其靈活性和良好的延展性，使其非常適合用作電纜導體； 它們可以很容易地扭曲而不會斷裂。 此外，裸銅導體不像其他材料那樣發熱，從而提高了效率。 當導體不產生熱量時，在最理想的條件下，火災危險就會減少或消除。 更好的性能和投資回報率 Cat6a 的性能是 Cat6 電纜的十倍，容量是 Cat6 電纜的兩倍。 它代表著一次重大飛躍，支持 10 Gbps 傳輸（與 1 Gbps 相比），并將帶寬從 250 MHz 增加了一倍至 500 MHz。 雖然 Cat6a 電纜的成本可能比 Cat6 電纜高 10% 到 20%，但它們是面向未來的網絡電纜，一旦安裝，多年來都不需要更換。 從長遠來看，您將獲得更好的績效和投資回報。 來源：FS -
人工智能如何真正改善工業制造 雖然整個社會剛剛開始認識到人工智能(AI)在我們生活的幾乎各個方面的潛力，但它對工業維護操作可能產生的影響已經顯而易見一段時間了。徹底的安排和執行定期檢查的方法將在大多數問題造成嚴重問題之前發現它們。 人工智能改善工業制造有哪些挑戰 盡管人工智能在工業制造中有望帶來許多優勢，但也存在一些困難和挑戰：高昂的實施成本：引入人工智能技術需要巨額的投資，包括硬件、軟件、培訓和集成等方面的成本。這對一些小型或中小型企業可能是一個重要的挑戰。數據質量和可用性：人工智能的成功依賴于大量高質量的數據。然而，在實踐中，許多制造企業可能面臨數據質量低、數據分散、格式不一致等問題。解決這些問題并確保數據可用性是一個挑戰。技能短缺：使用人工智能技術需要擁有相關的技術和專業知識。許多制造企業可能面臨員工技能短缺的問題，需要培訓現有員工或招聘具備相關技能的新人才。復雜性和集成難題：引入人工智能可能涉及到系統的復雜改變，包括硬件設施、軟件系統和業務流程。整合這些變化可能是復雜的，涉及多個系統和部門之間的協調。安全和隱私問題：人工智能在工業制造中的應用可能涉及大量敏感信息，如生產數據、設計圖紙等。確保這些信息的安全性和隱私是一個重要的挑戰。文化和組織變革：引入人工智能可能需要組織文化的轉變和員工的接受度。一些員工可能對新技術持懷疑態度，需要進行有效的變革管理和溝通。標準化和互操作性：缺乏行業標準和互操作性可能導致不同系統之間難以集成，造成信息孤島。倫理和法律問題：使用人工智能可能涉及到一些倫理和法律問題，例如責任分配、透明度和算法的公正性。確保在人工智能應用中遵循倫理準則和法規是一個挑戰。維護和更新：人工智能系統需要不斷維護和更新，以適應變化的需求和技術發展。確保系統的可持續性和更新是一個挑戰。克服這些困難需要全面的戰略規劃、投資和組織文化的變革。然而，一旦克服這些挑戰，人工智能可以為工業制造帶來顯著的改善。 人工智能如何真正改善工業制造 人工智能（AI）在工業制造領域的應用有望真正改善生產效率、質量管理和整體運營。以下是一些方式，說明了人工智能如何在工業制造中發揮積極作用：智能生產計劃和排程：AI可以分析歷史生產數據、市場需求和供應鏈情況，幫助制定更智能的生產計劃和排程。這有助于最大程度地利用資源，減少生產延誤和庫存水平。預測性維護：利用機器學習算法，可以對生產設備進行實時監測，并預測設備可能發生故障的情況。通過預測性維護，制造企業可以減少不必要的停機時間，提高設備的可靠性和壽命。質量控制和檢測：利用計算機視覺和機器學習技術，可以實現對產品質量的實時監測和檢測。這有助于及早發現和糾正生產中的質量問題，減少次品率。智能機器人和自動化：人工智能在機器人和自動化系統中的應用，可以提高生產線的效率和靈活性。智能機器人能夠執行復雜的任務，協作工作，并根據環境變化做出實時決策。供應鏈優化：AI可以幫助優化供應鏈管理，實現更精準的庫存管理、供應商選擇和訂單處理。這有助于降低成本、提高生產效率，以及更好地適應市場需求的變化。自適應制造系統：引入AI使制造系統更具自適應性，能夠適應快速變化的市場需求和生產環境。這包括實時調整生產線、變更產品配置以及靈活應對不同訂單和規模。人機協作：在工業制造中，AI還能夠與人類工作者實現協作。例如，使用協作型機器人（cobots）來與人共同執行一些任務，提高生產效率并減輕工人負擔。能源管理：AI可以優化能源使用，監控和管理設備的能源效率，減少能源浪費，降低制造成本。通過這些應用，人工智能可以提高工業制造的智能化水平，提升效率、質量和靈活性，降低成本，并為制造企業創造更具競爭力的優勢。然而，也需要注意在引入AI時解決潛在的安全、隱私和倫理問題。 -
人工智能時代版權將如何運作？ 人工智能時代版權將如何運作？ 如今，我們擁有了所有可用的工具，有自由和權力使用人工智能來隨心所欲地創作，但這種使用也帶來了眾多復雜的法律問題。最重要的是，版權是否應該保護人工智能輸出？如果人工智能輸出確實應該受到創造者的保護，那么誰才是所有者呢？有人認為，人工智能需要開源，任何輸出都沒有版權。另一種觀點是，如果人工智能無法感覺或感知，那么它就不能獲得版權；相反，使用人工智能的人可以對這些材料進行版權保護。然而，如果人工智能開始有感知，那么人工智能就會開始撰寫文案。對于此類問題的看法，是漫長而多樣的，各方都展開了激烈的討論。關于如何處理這個問題的評論、討論和法律可能會伴隨我們數十年。 法律將如何決定版權作品的結果？現在，小說可以在幾天內創作出來，歌曲的制作速度也比播放其的速度更快，繪圖可以在幾秒鐘內完成，這一切都歸功于ChatGPT、GPT-4和Dall-E 2等生成式AI系統。這些系統基于大型機器學習模型對已發表作品的經典進行了采樣和重新混合。這些和其他發人深省的問題引發了一些具有挑戰性的版權相關考慮。目前，人工智能輸出尚未受到版權保護。這樣合適嗎？在這種情況下，誰應該擁有版權——用戶、人工智能供應商，還是人工智能接受訓練的內容的個人？或者我們給每一個人一個版權?其他問題可能是：我們（或法律）如何確定某人是否在其藝術/文字/或音樂中使用了人工智能？僅僅要求透明度可能行不通。確實，軟件開發需要對軟件本身進行版權保護，但作者與人工智能及其開發者之間是否會簽訂合同？誰將為錯誤負責？某些東西可能是使用人工智能創建的，但一個想法的新表達將是作者，而由此產生的表達需要受到版權保護。但是，通過人工智能系統創建的大量信息或創造者的輸出是否會產生大量難以克服的數據需要處理，從而結束人類正在進行的創造？毫無疑問，這些見解和問題將在未來一段時間內困擾人類。以下是人工智能時代的版權運作可能會面臨新的挑戰和機遇，以及一些可能的趨勢和影響： 智能創作與版權歸屬問題：隨著人工智能技術的發展，機器生成的內容可能會變得更加普遍。在這種情況下，確定版權歸屬將變得更加復雜。可能需要制定新的法律和政策來解決由AI生成的內容的版權歸屬問題。 數字水印和技術保護：針對數字內容的技術保護將變得更加重要。數字水印技術可能會得到更廣泛的應用，以確保內容的版權歸屬和防止未經授權的復制和分發。 智能版權管理系統：可能會出現智能版權管理系統，利用人工智能技術來監測和管理大量的數字內容。這些系統可以幫助版權持有人追蹤其作品的使用情況，并采取必要的法律行動來保護其權益。 新的創作和分發模式：人工智能技術可能會推動新的創作和分發模式的出現。例如，生成式對抗網絡（GAN）可以用于生成全新的藝術作品，這可能會引發對版權和創作權的新的討論和法律界定。 法律和政策的調整：隨著技術的發展，法律和政策可能需要不斷調整來適應新的版權挑戰。這可能涉及到修改版權法律、制定新的規范以及加強對違規行為的執法。 總之，人工智能時代的版權運作將面臨許多新的挑戰，但同時也會帶來創新和機遇。需要持續關注技術和法律的發展，以確保版權制度能夠適應新的環境。 -
什么是人工智能語音發生器及其工作原理？ 近年來，人工智能語音生成器已經成為一項強大的技術，它正在改變人們與機器交互和接收數字內容的方式。創新系統通過使用人工智能模仿人類語音模式來工作，從而產生更真實、更自然的聲音。在本文中，我們將探索人工智能生成發音的有趣領域，闡明其內部結構以及使其聽起來如此自然所需的工具。 人工智能語音生成器的要點 人工智能語音生成器是一種計算機程序，可以將文本轉換為語音，聽起來就像人類說話一樣。這種人類模式是通過文本到語音(TTS)實現的，TTS是一種將計算機輸入的文本處理成生成的聲音的技術。 人工智能語音發生器的工作原理 人工智能語音生成技術，也被稱為TTS，其核心是人工智能和自然語言處理。它可以很容易地將書面文字變成類似人類的語言。他們如何與我們溝通?以下是系統化的步驟： 文本分析： 首先是對文本進行分析。難以入睡的人工智能算法將詞性分解為組成句子，解釋主語和謂語，并根據語義內容對單詞進行分類，所有這些都是為了更好地理解句子結構。 語言處理： 人工智能系統在分析文本后，開始對其進行語言處理。這意味著它涉及從語法到語義的所有內容，以確保它生成的聲音連貫并傳達某些內容。 語音合成： 在語音合成中，AI語音生成器的主要應用是語音的形成。通過使用通常出現在神經網絡和深度學習模型中的先進算法，這些系統模仿了人類的語調。對于強調來說，節奏、語調或音調強度是為聲音添加最真實感覺的因素。 情緒變化： 人工智能利用基于神經網絡和深度學習模型的先進算法；這些系統模仿人類的聲音模式和節奏。這種先進的人工智能語音生成器通常超越計算機語音合成的簡單葉，進入情緒控制的語調變化。這意味著人工智能生成的聲音可以產生不同的感受，為交流增添了一層表現力。 用戶偏好： 市場上有很多人工智能生成的聲音。其中一些允許根據用戶的需求進行某種形式的定制。他們可以改變所有參數，如音高、速度等，以滿足不同人的演講需求或品味。 持續學習： 一些人工智能語音生成器依賴機器學習來實現增長和改變。隨著系統處理更多的數據并接收用戶的反饋，它可以適應并提高其語音合成能力。這些步驟共同使人工智能語音生成器，能夠將書面文本轉換為自然且富有表現力的語音。它提供了一個高度通用的工具，適用于從可訪問性和電子學習到動態內容交付和品牌一致性的各個方面。隨著技術的不斷發展，這些系統已經具備了更加精細和細致的語音合成功能。 深度學習在人工智能語音生成中的作用 神經網絡： 深度學習基于神經網絡，因為它們的大小和工作原理類似于自然神經系統。然而，在人工智能語音生成的特定領域，這些網絡被指示尋找數據中的復雜模式，特別是人類語音的微妙之處。 語音合成模型： 深度學習使用專門的模型進行語音合成。WaveNet和Tacotron等生成模型采用深度神經網絡來模擬語音的微妙之處，包括語調、節奏或情緒變化等。 大數據集訓練： 深度學習算法在巨大的訓練數據集上蓬勃發展，就人工智能語音生成而言，這正是模型所訓練的內容。語音合成模型經過數小時的人類語音訓練，使模型能夠學習極其多樣化的自然語言模式。 遷移學習： 深度學習的一個關鍵概念是遷移學習，它使在一項任務上訓練的模型能夠重新用于另一項相關任務。在人工智能語音生成的背景下，它使我們能夠針對新的語音或語言調整預先訓練的模型，從而提高多功能性和效率。 連續的提高： 深度學習的迭代性質意味著這些模型，可以在接觸更多數據和用戶反饋時不斷改進。隨著時間的推移，我們的人工智能系統生成的語音聽起來會越來越自然。 人工智能語音發生器的應用 出于多種原因，人工智能語音生成器在多個行業中具有重要意義。它們對于可訪問性至關重要，可以為有視覺障礙或閱讀困難的人提供數字內容。它們出現在Siri、Alexa和GoogleAssistant等虛擬助手提供的交互式和對話體驗中。在娛樂行業，他們提供配音、角色聲音和旁白，有助于增強沉浸式體驗。它們出現在導航系統中，提供逐向導航，同時保持足夠的人性化聲音，讓駕駛員專注于道路。最近，它們出現在電子學習平臺上，這些平臺將教育內容變成口語，將教育內容轉換成可以通過聽覺學習吸收的格式，或者只是為不想完成作業的學生提供另一種方式來補習作業。讀書。 道德考慮 人工智能語音生成器具有強大的功能，但使用它們通常會讓人們思考道德問題。語音克隆、深度偽造音頻、合成語音是否會導致令人不快的不當行為等棘手問題，引發了許多關于人工智能發展正確之路的討論。聲音克隆引起了人們對身份盜竊和冒充的擔憂。Deepfake音頻可能會被操縱來創造欺騙性或操縱性的聲音，從而帶來欺詐行為、錯誤信息和社會工程欺詐的風險。有效防止未經授權的聲音克隆需要簡明的標準，并獲得決定誰的聲音應該被克隆的人的知情許可。 總結 總而言之，人工智能語音生成器是語言、技術和人工智能的一次重大飛躍，在各個領域都發生了變化。道德考慮對于負責任地構建和使用人工智能語音生成器至關重要。它們可以增加可及性、娛樂性和便利性，但必須采取適當的措施以避免濫用。平衡創新和道德對于人工智能語音生成器增強人類溝通和可訪問性的未來至關重要。 -
2024年技術趨勢：從云的演變到人工智能的威脅格局 2024年技術趨勢：從云的演變到人工智能的威脅格局 技術是推動創新的有力工具，隨著生成式人工智能（Gen AI）的爆炸式增長和智能應用的發展，創新迅速加速。 我們生活在一個日益互聯的世界，隨著創新推動技術行業向前發展，企業比以往任何時候都更重要的是走在趨勢的前面，并對挑戰保持警惕。靈活性成為云和“即服務”模式的關鍵近年來，云被廣泛認為是尋求降低IT成本的企業的最佳解決方案，使技術領導者能夠擺脫昂貴的傳統基礎設施。然而，展望2024年，隨著組織試圖通過將某些應用從公共云遷移出去，重新獲得控制權，這一趨勢可能會明顯轉向私有基礎設施。雖然云對企業發揮著重要作用，但其提供的靈活性成為一個關鍵考慮因素，無論是轉移工作負載還是確保本地數據保護，都需要對其數據需求做出更嚴格和定制的響應。預計到2024年，公共云和內部部署之間的持續優化平衡將受到更嚴格的審查。雖然超大規模云提供商始終提供經濟高效的替代方案，但對于不是數字優先企業的組織來說，云存儲成本可能會迅速增加。遷移到云后，客戶現在正在探索可能在財務、計算或數據主權方面更有意義的替代方案，特別是通過邊緣計算，以重新獲得對其工作負載的控制。為了能夠以具有成本效益的方式快速采取這些替代方案，數據靈活性也是必要的。在經濟不確定性的情況下，“即服務”模式預計也會增長，從資本支出到運營支出的轉變反映了更廣泛的業務戰略，重點關注提供靈活性和可擴展性的服務。安全成為人工智能推動的挑戰2024年，網絡安全威脅仍然是最重要的挑戰。許多企業在2023年成為攻擊的受害者，數百萬客戶的個人信息遭到泄露。這清楚地提醒我們，網絡攻擊具有持續性和不斷發展的性質，對企業及其客戶都產生影響。到2024年，發生更大規模、更嚴重的攻擊的可能性將會增加，而且大多數企業都沒有做好充分的準備。最近的勒索軟件趨勢報告發現，雖然87%的組織擁有推動其安全路線圖或策略的風險管理計劃，但只有35%的組織認為其運作良好。盡管缺乏信心，但只有大約52%的人正在尋求改進，而這并沒有說明剩下的13%的人根本沒有既定的計劃。在持續炒作的推動下，人工智能和機器學習技術的采用進一步加劇了人們對安全和數據隱私的擔憂。政策制定者正在通過加強監管和控制來應對，以確保負責任的人工智能使用。令人不安的深度偽造事件，例如在詐騙中未經授權使用名人肖像，凸顯了與這些人工智能生成的創作相關的風險，因為它們提高了網絡釣魚攻擊的有效性，從而增加了勒索軟件的進入路徑。由于企業在道德上可接受的問題上仍存在分歧，前進的道路仍然不明朗。例如，科技巨頭Meta通過其“人工智能體驗”利用Deepfakes，付費給名人，讓其使用其聲音和肖像來創建人工智能機器人。超級名模Kendall Jenner的人工智能化身Billie Jenner的誕生，引發了人們對道德影響和濫用可能性的擔憂。增強網絡彈性仍然是關鍵為了領先于不斷變化的威脅，需要采取全面的方法。對于企業而言，員工仍然是抵御攻擊的最有力武器。積極地讓員工參與維護一個安全的環境不僅是一種最佳實踐，而且是必不可少的。定期培訓和技能提升計劃可以幫助員工及時應對不斷變化的威脅，使其能夠識別網絡釣魚電子郵件、標記可疑鏈接，并在教育和意識方面形成持續的循環。用人工智能補充這種方法已成為對抗網絡威脅的強大工具，特別是勒索軟件。除了當前在數據保護市場中的應用之外，生成式人工智能還可以用于數據分析和勒索軟件檢測，獲取指向惡意活動的趨勢或活動，否則這些活動可能會被忽視。然而，除了個體企業的努力之外，政府和行業團體也發揮著重要作用。例如，政府也認識到網絡攻擊造成的威脅，其推動企業采取全面的網絡安全戰略，包括預防、備份和恢復作為防御基礎。2024年：尋找平衡當我們步入2024年時，科技領域需要一種微妙的戰略。創新要求企業靈活應對變化，云的發展促使人們重新評估公共和私有基礎設施，以強調量身定制的靈活性。然而，網絡安全威脅的陰影仍然隱約可見。所有跡象都表明，攻擊規模更大、更復雜，這使得人工智能集成和員工網絡安全教育勢在必行。在這種情況下，成功取決于巧妙地平衡創新、靈活性和安全性。當企業規劃2024年的發展方向時，這種平衡將成為指南針，引導其穿越科技未來不可預測的地形。 -
機器人與輸送機：倉庫物流的對決 值得慶幸的是，在倉庫分揀操作中手動處理包裹的日子即將結束。輸送機可以讓大量物品幾乎毫不費力地在設施內移動，但它們并不是萬能的。當業務快速增長、空間有限或分揀變得更加復雜時，輸送機就會顯示出明顯的局限性。 靜態解決方案的局限性 分揀機仍然是運輸大量包裹的首選解決方案，但如果操作沒有這樣的吞吐量或可用空間，那么輸送機就沒有意義。輸送機本質上是靜態的且不靈活。這意味著除非進行昂貴的改造，否則它們無法真正擴展業務，這對于電子商務等快速增長已成為常態的市場來說是一個障礙。在指定輸送機時，運營商需要考慮未來幾年的客戶需求，因為設備只能優化一次。空間是另一個考慮因素。輸送機很大，在與有限的空間競爭時，這并不理想。如果揀選或分揀目的地范圍廣泛，這個問題會進一步加劇。使用傳送帶將包裹運送到所有這些區域會導致設備復雜混亂，在緊急情況下給倉庫人員造成障礙，阻礙逃生。最后一個問題是輸送機停機時間可能會對分揀操作產生不成比例的影響。系統任何部分出現不可預見的故障都有可能導致整個流程陷入停頓，從而導致交貨延遲、收入損失和客戶不滿意。 未來的替代方案現在可用 機器人靈活且非靜態，被證明是輸送機的新型多功能替代品，適用于各種物流作業。通過機載光檢測和測距系統實現引導，使機器人能夠避開障礙物和人員。通過預先繪制機器人將操作的空間，所有單元都將在其中無縫導航。通過掃描包裹上的條形碼，機器人將識別預定目的地并計算到達目的地的最佳路線。總體車隊管理系統繪制每個單元的位置，然后偏離任何可能與另一個單元交叉的位置，從而減少延誤。因此，任何機器人都可以獨立高效地行駛到任何揀選或分揀目的地，確保卓越的靈活性。 應用機器人的優勢 憑借此功能，機器人比靜態輸送機具有多種優勢。只需向機隊引入新設備即可實現業務擴展。因此，與輸送機相比，更容易適應快速增長或需求高峰時期。此外，如果需要添加新的揀選或分揀目的地，機器人可以快速編程以行駛到這些目的地。機器人可以同時應對增長和增加的復雜性。雖然機器人仍然需要操縱空間，但它們所需的空間遠不及傳送帶那么多。這意味著它們非常適合小型設施中的分揀操作。此外，與輸送機不同，機器人可以輕松重新定位。憑借這些固有的品質，它們非常適合在交貨點附近建立的本地或臨時設施，使企業能夠優化最后一英里的物流。從安全性角度來看，機器人也更受歡迎。只需按一下按鈕即可停用單個機器人或整個車隊，如果發生緊急情況，人員無需使用大型傳送帶來阻擋潛在的逃生路線。機器人也比傳送帶更堅固。可以輕松更換單個出現故障的機器人，或重新安排其他單元以彌補不足，而無需停止整個分揀操作。可以在不中斷任何服務的情況下進行維護并使機器人恢復服務，從而節省時間和成本。最終，選擇機器人而不是輸送機可以使操作更具彈性。對于高容量和復雜性都是因素的分揀來說，機器人可以輕松地與輸送機配合使用，結合各自的優點來克服分揀過程中的傳統痛點。機器人不僅克服了挑戰，還與固定基礎設施集成。 倉庫選擇采用 倉庫操作員現在認識到機器人的好處。在2022年的一項研究中，23%的受訪企業表示，他們目前正在其設施中使用機器人，另有21%的企業計劃在未來三年內使用機器人。顯然，機器人將在未來的分揀作業中繼續發揮越來越大的作用。 -
人工智能：電信行業的希望燈塔 為了有效利用人工智能的變革力量，電信提供商必須從根本上轉變思維方式，并采用旨在推動增長的創新商業模式。ChatGPT的出現引發了人們對人工智能的極大興趣，吸引了從董事會成員和供應商到分析師和活動組織者等各個利益相關者的關注。在這個以數字化轉型為主導的時代，人工智能，特別是生成式人工智能（GenAI），作為一股強大的力量脫穎而出，有望引領電信行業的革命。與所有其他解決方案提供商一樣，通信服務提供商(CSP)正在探索人工智能如何重塑其運營格局。無論是幫助改善網絡運營、員工和客戶體驗，還是保留率和每用戶平均收入(ARPU)增長，通信服務提供商都站在這一轉型的最前沿。然而，隨著行業探索人工智能的巨大可能性，一個重要的見解浮出水面，完全依賴人工智能不足以解決當前困擾電信行業的收入挑戰。 人工智能本身并不是答案 過去十年，主要通信服務提供商的盈利能力一直呈下降趨勢，疫情、供應鏈中斷和廣泛的通貨膨脹是關鍵的破壞因素。預計2021年至2025年CSP收入的復合年增長率僅為1.7%。全球資本回報率多年來一直在下降，債務負擔也已接近極限。由于市場飽和、技術顛覆、不斷變化的消費者偏好和監管限制，CSP的傳統增長動力正面臨不斷升級的挑戰。這導致許多通信服務提供商寄希望于人工智能作為克服這些障礙、提高利潤率和解決債務挑戰的潛在“靈丹妙藥”。雖然人工智能為增強人類能力提供了無與倫比的機會，但僅僅采用這項技術并不能產生通信服務提供商迫切需要的新穎且利潤豐厚的收入流。無效的商業模式必然會阻礙人工智能的進步。 商業模式在人工智能采用中的作用 為了有效利用人工智能的變革力量，通信服務提供商必須在思維上進行根本性轉變，并采用旨在推動增長的創新商業模式。通過發揮生態系統協調者的作用并與合作伙伴密切合作解決客戶痛點，通信服務提供商可以大幅拓展其增長前景。通過向合作伙伴開放其網絡，這些合作伙伴可以通過B2B2X模式集成并向客戶推銷其應用，通信服務提供商可以協作開發以前無法想象的突破性行業解決方案。 將人工智能集成到生態系統編排平臺中 通過這種協作方法，通信服務提供商可以將人工智能無縫集成到其生態系統編排平臺中，以多種方式提高效率和有效性。一些關鍵用例包括：數據驅動的協作：人工智能可以使通信服務提供商及其合作伙伴做出數據驅動的決策，從而制定更明智的策略并更深入地了解客戶需求。預測性協作：人工智能可以預測客戶需求，從而在生態系統內實現更加主動和響應迅速的業務決策。個性化服務：人工智能可以分析大量數據集，提供量身定制的產品，以滿足獨特的客戶需求和行業特定要求。增強資源分配：人工智能可以優化資源分配，確保網絡資源、存儲和計算能力在生態系統合作伙伴之間有效分配。 為什么采用數字市場將有助于加速人工智能的采用 創新商業模式的整合將幫助通信服務提供商從傳統的集中式結構轉向動態的、多元化的生態系統。數字市場中的存在是實現這些多方面生態系統的核心推動者。數字市場不僅使通信服務提供商能夠利用豐富的潛在合作伙伴和客戶網絡，還可以促進協作解決方案構建，從而擴展其業務組合并推動可擴展性。數字市場是促進創新和解決方案多樣性的主要環境，它使通信服務提供商能夠戰略性地適應不斷變化的行業趨勢，尤其是人工智能。合作伙伴可以整合其獨特的數字專業知識和能力，打造完全個性化的解決方案，以滿足特定的客戶需求。例如，將人工智能服務集成到即用即付的制造解決方案中，開辟了在制造過程的不同階段應用人工智能驅動的增強功能的切實前景。這種方法使通信服務提供商能夠提供易于升級和擴展的專用解決方案，促進持續的客戶參與，從而培養信任、親密感和社區意識。 滿足特定需求的人工智能解決方案 最近的報告顯示，人工智能的實施率和支出將呈指數級增長。根據AWS的數據，兩年內，GenAI在電信行業的采用率預計將達到48%，支出將增加六倍之多。許多通信服務提供商已開始將人工智能集成到其運營框架中。雖然電信行業承認人工智能的變革力量，但通信服務提供商需要重新考慮其人工智能實施方法。通過采用生態系統編排模型并利用數字市場，通信服務提供商可以快速與合作伙伴合作，以更大規模地創建和推廣解決方案。該戰略使通信服務提供商能夠加速產品組合擴展，并有效利用人工智能的潛力來增強服務并推動收入增長。在競爭加劇和利潤率下降的背景下，人工智能有可能重塑電信行業。然而，其成功取決于采用適當的商業模式，使通信服務提供商能夠在各自的市場中獲得更有利的戰略地位。 -
微軟宣布動視暴雪大裁員引熱議！1900名員工丟飯碗 暴雪總裁也跑路了 快科技1月26日消息，日前，微軟宣布將在Xbox及動視暴雪進行裁員，裁員人數約1900人。 據悉，該部門共有約22000名員工，裁員人數約占微軟游戲部門總人數的8%。 除普通員工外，暴雪總裁Mike Ybarra和首席設計師Allen Adham也將離開公司。 據了解，暴雪總裁Mike Ybarra已在X平臺宣布將離職的消息。 Ybarra表示，“要感謝今天受到影響的所有人，感謝他們為自己團隊，暴雪和玩家做出的有意義的貢獻，這是極其艱難的一天，我的精力和支持將集中在所有受到影響的杰出人士身上——這絕不是對你們出色工作的貶低，如果有什么我可以幫忙的，如人脈，推薦等，請私信我。” 致暴雪社區：我還想讓大家知道，今天也是我在暴雪的最后一天，帶領暴雪度過了一段令人難以置信的時光，并成為團隊一員，為未來的發展做出了貢獻，這是我莫大的榮譽。 “我已經在微軟工作了20多年，隨著動視暴雪收購完成，現在是我（再次）從外部成為暴雪最大粉絲的時候了。”Ybarra說。 據媒體報道，微軟將于下周確認暴雪的新任總裁。 對于Mike Ybarra的離職，有網友表示：“想不通，沒必要啊，切割伊巴拉是為啥？下周空降一個微軟的人過去？那沒必要踢走伊巴拉啊，他老微軟人，是一個合適的對接人選啊。”“太突然了，這微軟的飯也不好吃啊”等等。 快科技 責任編輯：拾柒 -
生成式人工智能如何推動智能自動化 1997年，世界見證了國際象棋衛冕冠軍加里·卡斯帕羅夫(GarryKasparov)與IBM深藍人工智能(DeepBlueAI)之間的一場開創性的對決。深藍的巨大勝利標志著范式的轉變，表明人工智能不僅僅是一種科學好奇心，而且是一種能夠挑戰人類智力的力量。快進到今天，人工智能已經無縫地融入了日常生活的各個方面，從響應語音查詢的數字助理到由預測分析軟件控制的自動化工廠。曾經對機器認知的猶豫不決，已經轉變為對人工智能作為嵌入式現狀的漠然接受。然而，在這種逐漸同化的過程中，人工智能的一個革命性子集出現了——生成人工智能模型。這些模型能夠生成新的原創內容，有望從根本上擴展機器創造力的界限，為增強人類的創造力提供令人興奮的可能性。與依賴規則和邏輯的傳統人工智能不同，生成式人工智能從海量數據集中動態學習模式。它可以生成類似人類的文字、圖像、音頻、代碼等，為各個領域的創新應用開辟了途徑。該技術最近在智能自動化（IA）領域占據了中心地位，有望顯著提高企業的運營效率。 智能自動化涵蓋機器人流程自動化(RPA)、智能文檔處理(IDP)和對話式人工智能等技術，旨在自動化重復性任務，解放人類工人。領先的企業自動化平臺已經整合了生成式人工智能來增強其產品，提供合成數據集以實現更好的機器人訓練，并創造類似人類的對話體驗。生成式人工智能的出現帶來了前所未有的進步，以新穎的方式增強了智能自動化。生成模型可以準確模擬現實世界的數據樣本，從而改善文檔處理機器人的訓練。他們自動轉錄呼叫中心對話，構建行動的關鍵摘要，并根據上下文解釋客戶查詢以進行自然對話。此外，生成式人工智能有助于快速創建營銷內容和個性化消息，從而節省大量時間和資源。Microsoft和AWS等云基礎設施領導者促進了生成流程自動化的民主化。這些平臺提供的低代碼/無代碼解決方案允許各種規模的企業利用RPA和生成式AI等技術的指數級影響。預構建的連接器無縫集成數百個業務應用，直觀的界面簡化了公民開發人員的開發過程。靈活的定價模型可實現按需擴展，使團隊能夠在無需高昂成本的情況下進行實驗和創新。生成式人工智能標志著一個新領域，預示著自動化復興，將技術轉型的核心支柱擴展到單純降低成本之外。將尖端生成模型集成到企業自動化系統中，可在彈性、規模、成本和生產力方面實現指數級改進。利用生成式人工智能的領先自動化平臺的真實示例強調了其變革潛力，而不斷發展的行業標準和法規的概述則確保了負責任的部署。生成式人工智能供應生態系統和對未來前景的展望，強調了該技術在重新定義企業效率方面的巨大可能性。隨著生成式人工智能和IA繼續共生進化，人工智能加速的智能自動化前景有望釋放前所未有的價值、創造力和意義，使跨職能的團隊能夠提高生產力。生成式人工智能的民主化加速了去中心化創新，確保這種變革性技術的潛力在技術領域的每個角落得到實現。