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人工智能如何讓實時分析更加真實 人工智能如何讓實時分析更加真實 盡管市場在采用實時分析方面已經取得了長足進步，但人工智能可以加速這一進程。 隨著數據生成速度和量的不斷增加，企業對實時分析的需求變得前所未有的迫切。實時分析的目標是能夠立即從數據中提取有價值的洞察，并根據這些洞察做出及時的決策。然而，實現這一目標需要克服許多技術和操作上的挑戰。人工智能（AI）和機器學習（ML）的集成正是解決這些挑戰的關鍵，使實時分析不僅成為可能，更加真實和精確。1、實時數據處理的挑戰實時數據處理需要在極短的時間內收集、處理和分析大量的數據流。這不僅涉及數據的高速傳輸和存儲，還要求高效的計算能力和復雜的分析算法。傳統的數據分析方法往往因為速度和效率的限制而無法滿足實時分析的要求。而AI和ML的引入，能夠通過自動化和智能化的方式，提高數據處理的速度和準確性。2、AI與ML在實時分析中的應用 實時模式識別與預測：AI和ML算法能夠迅速識別數據中的模式，并進行預測。例如，在金融交易中，AI可以即時分析市場趨勢和交易行為，預測股票價格走勢，幫助交易者做出更明智的決策。 異常檢測：AI在實時監控系統中的應用可以迅速檢測到異常情況。比如，在網絡安全領域，AI可以實時分析網絡流量，識別潛在的安全威脅，并立即采取防護措施。 自然語言處理：通過自然語言處理（NLP）技術，AI能夠實時處理和分析社交媒體、客戶反饋等非結構化數據。企業可以及時了解消費者的情緒和市場趨勢，調整營銷策略和產品設計。 3、邊緣計算與實時分析邊緣計算是實現實時分析的重要技術之一。它將數據處理和分析的工作從中心數據中心轉移到靠近數據源的邊緣設備上，從而大幅減少數據傳輸的延遲。AI算法在邊緣設備上的部署，使得實時分析更加高效和可靠。例如，智能工廠中的傳感器可以實時監控生產線，利用AI分析數據，立即發現并解決生產中的問題，提高生產效率和產品質量。4、增強分析與數據民主化增強分析是指利用AI和ML技術，自動化數據準備、洞察生成和數據可視化。它使得沒有專業數據分析技能的業務用戶也能進行復雜的數據分析。通過自然語言處理技術，用戶可以通過與系統的對話，實時獲取數據洞察。這種交互方式大大降低了數據分析的門檻，使更多的員工能夠參與到數據驅動的決策中，推動了數據民主化。5、數據隱私與道德規范在追求實時分析的同時，數據隱私和道德規范也是不容忽視的問題。AI在數據處理中的應用，必須遵循嚴格的數據保護法規和道德標準。企業需要建立健全的數據治理機制，確保在實時分析過程中，用戶數據得到妥善保護，并透明地向用戶說明數據的使用方式。只有這樣，才能在利用數據分析帶來商業價值的同時，贏得用戶的信任。6、行業案例分析 醫療健康：在醫療健康領域，AI實時分析患者數據可以提供快速診斷和治療建議。例如，通過實時監控病人的生命體征，AI可以識別出潛在的健康風險，及時通知醫生采取措施。 制造業：智能制造中的AI應用，實時分析生產線數據，預測設備故障，優化生產流程。這不僅減少了停機時間，還提高了生產效率和產品質量。 零售業：AI實時分析消費者行為和市場趨勢，幫助零售商優化庫存管理，提升客戶體驗。例如，通過分析實時銷售數據，AI可以預測熱銷產品，調整庫存和供應鏈策略。 總結人工智能和機器學習技術正以前所未有的方式改變實時分析的面貌。通過提供快速、準確和智能化的數據處理和分析，AI使得實時分析更加真實和可操作。企業必須緊跟這一趨勢，利用AI技術提升實時分析能力，從而在瞬息萬變的市場環境中保持競爭優勢。同時，注重數據隱私和道德規范，確保在數據驅動的商業模式中，用戶的利益和信任得到保護。展望未來，AI賦能的實時分析必將成為各行各業創新和發展的重要推動力。 -
人工智能和物聯網如何支持可持續和以人為本的建筑 在排放法規、租戶需求和不穩定的市場之間，商業房地產業主面臨著優化建筑性能和降低運營成本的巨大壓力。 美國能源部 (DoE) 的 HVAC 要求和歐盟建筑能源性能指令 (EPBR) 規定了遵守凈零目標的嚴格期限。 商業地產團隊也感受到了來自租戶的壓力，其中三分之二的租戶要求改善舒適度相關問題，例如溫度或下班后暖通空調運行。 一些市場的辦公室空置率飆升加劇了降低成本的挑戰。幸運的是，監管機構和租戶的要求往往與業主降低運營成本的需求相吻合，這種融合代表著巨大的機遇。互聯設備和控制系統構成高效建筑的數字支柱在許多情況下，業主經營的設施較舊，基礎設施老化。 利益相關者必須對這些建筑物進行改造，以符合法規并讓租戶感到舒適、健康和快樂。 過去，關于實現可持續發展和以人為本的對話是一種權衡。 然而，如今，業主可以使用一系列技術，可以一次性解決監管、租戶和長期運營成本問題。許多業主都了解這些改進的重要性。 到 2025 年，80% 或更多的業主計劃實施技術來增強可持續性和環境控制、預測性設施管理以及數字連接和基礎設施。 連接的智能房間傳感器提供提高效率、健康和舒適度所需的數據和控制。通過將互聯的物聯網設備與機械和電氣系統（例如 HVAC）集成，操作員可以通過一個中央系統控制不同的建筑區域。 此外，整個建筑的集中操作系統還允許租戶定制從空氣到照明水平的一切，同時允許運營團隊輕松監控電力、暖通空調和自動化系統。自動化和優化的 HVAC 系統將成為建筑運營商改造的核心。 監控房間或區域占用情況的傳感器使現代 HVAC 系統能夠從恒定風量的設置轉變為需求控制通風 (DCV) 方法。 很容易看出需求控制的氣候控制將如何讓租戶滿意。 來自支持物聯網的設備的數據還可以讓您了解 HVAC 系統消耗能源的方式、地點和時間，從而實現更精確的使用。HVAC 系統的更精確的需求驅動氣流將幫助建筑物更有效地利用能源。 更高效的能源利用有助于建筑物滿足美國能源部 HVAC 標準和 EPBR 等法規的期望，這些法規提高了能源效率要求或要求建筑物業主實施自動化和控制。智能技術使建筑業主能夠更快地適應不斷變化的環境物聯網與機電系統的結合也不僅僅停留在需求控制通風上。 支持人工智能的平臺通過對暖通空調系統進行高度微調來改變范式。 建筑業主可以通過算法傳遞 HVAC 數據以及能源負載曲線、照明、溫度和其他參數，這些算法可以根據占用趨勢優化空間使用，同時滿足認證和監管要求。傳統上，當面臨新硬件安裝的困難和復雜性時，公司在人工智能方面遇到了最大的障礙。 從熟練勞動力的角度來看，這可能具有挑戰性，更不用說額外設備的成本了。 然而，隨著最新的物聯網解決方案以及隨著網絡服務的發展而發展的邊緣技術，大多數現有建筑物都可以通過邊緣技術以有限的增量投資實現人工智能。從根本上說，每個設施經理都想知道“為什么使用人工智能”以及如何有效地利用它來更好地管理他們的建筑物。人工智能能夠解決反復出現的 FM 挑戰，因為它能夠以最高的性能水平提供服務，而無需依賴高技能的技術，并不斷適應不斷變化的建筑物性質。 人工智能在實現凈零建筑的道路上發揮著巨大作用，可以幫助設施管理者簡化： 高績效——股東、租戶和員工的期望變得越來越高； 它不僅足以實現能源感知或僅通過分析進行分析，而且對系統進行持續調整以獲取最大效率的需求也在不斷增長。 熟練技術短缺——許多小型站點無力承擔現場技術，而對于大型站點來說，可能會面臨一系列壓倒性的挑戰，需要高度自動化才能發揮作用。 不斷發展的系統——變化的時鐘周期迅速增加； 建筑用途正在以更加動態的方式發生變化，系統需要人工智能來跟上這些變化。 人工智能賦予設施管理者主動性的力量。 大多數 DCV 方法使用傳感器來測量二氧化碳水平，這是房間占用率的一個指標。 當二氧化碳水平達到閾值時，暖通空調系統就會打開，但空氣需要時間才能流通，從而導致居住者在此過程中可能感到不舒服。 通過計算房間內的總人數并將該數據與其他傳感器配對，人工智能可以提供主動的 HVAC 操作，從而改善空氣質量、優化舒適度并節省能源，因為系統根據實際房間使用情況運行。由于人工智能作為一種技術的速度和實用性，它還可以突出那些難以甚至幾乎不可能注意到的領域。設施中的人工智能從對居住者的模式和外部因素（例如天氣預報）的準確反應中獲得了重要意義。人工智能可以在需要時自動加熱和冷卻空間，并且借助物聯網技術，可以適應天氣等外部因素，以確保能源使用得到優化并與居住者的舒適度保持平衡。建筑的未來是高效、可持續和以人為本的在未來十年中，人工智能、物聯網及其與暖通空調等建筑系統的集成將證明對建筑效率、舒適度和運營成本至關重要。基于傳感器的暖通空調可根據實際入住和使用趨勢實現主動、自動化和定制的建筑環境。針對使用而優化的系統有助于業主遵守要求更高效能源使用的法規和認證。更高效的建筑反過來幫助業主降低運營成本，即使在市場緊張的情況下也是如此。例如，能源之星估計，能源使用減少10%相當于凈營業收入增加1.5%。當改造建筑的員工進入工廠時，一切都無縫運行，無需任何人按動開關。燈光打開，遮陽簾縮回，HVAC系統調節溫度，同時避免浪費能源，這一切都是因為該建筑包含物聯網傳感器并利用旨在提供最佳體驗的設備。數字技術與機械系統的融合將開啟先進環境控制的新時代，從而改善租戶體驗，并使建筑物所有者的成本與居住者的需求和監管要求保持一致。隨著技術和人類的不斷融合，建筑業主可以利用物聯網和其他智能技術來創造一個居住者體驗獨特、舒適和可持續的未來。 作者：Marino 施耐德電氣數字建筑業務部的高級副總裁 -
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。 -
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。 -
2024年人工智能與數字孿生趨勢 人工智能（AI）和數字孿生是兩個備受關注的技術領域，它們在多個行業中都有著重要的應用。以下是人工智能和數字孿生的一些趨勢： 1.在城市中實施生成式人工智能 到2024年，人工智能(AI)在塑造城市技術格局方面將發揮巨大作用。城市在人工智能的使用方面取得了長足進步，特別是在交通管理和應急響應等領域。然而，過去18個月的突出發展是對生成式人工智能潛力的認識，特別是在涉及大型語言模型（LLM）的情況下。以LLM為代表的生成式人工智能，展示了城市在提高效率和促進與信息的獨特交互方面的潛在能力。預計城市對LLM的采用將會增加，重點是為居民提供服務。這不僅有望提高效率和生產力，而且旨在彌合居民需求與及時解決方案之間的差距。 然而，人工智能在城市中的廣泛融合并非沒有挑戰。隱私問題、網絡安全風險和道德考慮，包括人工智能輸出中的潛在偏見是城市正在努力解決的關鍵問題。當城市考慮風險時，在獲得人工智能工具帶來的生產力提升和確保連貫且詳盡的用戶體驗之間，需要取得微妙的平衡。圍繞人工智能模型訓練中的公平性和包容性的對話，正在成為在不同城市環境中創建用戶友好且相關的工具的不可或缺的一部分。到2024年，城市領導者將越來越多地轉向數字孿生來應對城市挑戰，LLM的技術復雜性又增加了一層復雜性。城市面臨著是否微調現有模型或依賴OpenAI等組織的預先訓練模型的決定。經驗和試點的融合可能會決定城市與這些工具互動的最佳方法。盡管人們對人工智能的潛力感到興奮，但人們也承認，即使是一些人工智能研究科學家，對該技術仍然知之甚少。模型和訓練集越大，性能越好，但模型訓練和部署的細微差別仍有待探索和實驗。2024年，城市向前邁進，不可避免地會經歷一段試錯期。組織可能會遇到數據保護和使用不當的事件，促使公民在使用生成式人工智能工具時要求更多的保護措施。人工智能產生的虛假信息的法律影響，特別是在市政交易等受監管的環境中，將成為城市需要通過建立強有力的護欄來解決的一個重大問題。城市中廣泛且負責任的人工智能整合將通過這一實驗期間吸取的經驗教訓來塑造。 2.地方層面建立人工智能監管 當談到城市人工智能使用的監管以及國家和地方政府政策之間的平衡時，有幾個復雜的問題需要仔細考慮。當前立法面臨的挑戰在于技術的快速發展，特別是在去年。2024年，新興技術的能力存在不確定性。問題在于，如果像OpenAI和Anthropic這樣的新的有影響力的參與者將重塑技術格局，或者像谷歌和微軟這樣的老牌巨頭是否會通過收購或廣泛整合技術來保持主導地位，LLM是否會經歷重大改進。 城市可以成為制定地方層面法學碩士使用指南的驅動力 在國家政府層面，往往會更多地審議和關注圍繞技術政策的理論問題。然而，城市以其積極主動的性質而聞名，并且能夠更快地實施和采用新技術。城市已經在企業和公共服務環境中使用人工智能工具，但通常沒有具體的規定。公開的秘密是，這些工具正在使用中，城市正在主動了解員工如何使用人工智能，努力建立安全做法，最大限度地降低居民的風險。城市可以成為制定地方層面LLM使用指南的驅動力。認識到在缺乏明確的國家框架的情況下監管的必要性，城市可以帶頭制定指導方針來管理人工智能的負責任使用。這反映了對不斷發展的技術格局的務實反應，以及確保在不損害居民福祉的情況下利用人工智能的好處的承諾。城市中的人工智能監管正在以一個動態和去中心化的過程展開，城市帶頭適應技術進步并制定指導方針，來解決人工智能使用帶來的實際挑戰，從而在仍然快速變化的技術環境中實現敏捷性和響應能力。 3.城市數字孿生的持續采用 到2024年，數字孿生在城市中的使用將繼續增長，其多功能性將開始使其成為城市規劃者和領導者的重要工具。居民對更快、更有彈性的基礎設施增長的需求正在推動城市探索創新解決方案。數字孿生提供了全面繪制和了解城市物理基礎設施的能力。這對于老城市來說尤其重要，因為這些城市的項目經常會暴露出意想不到的管道、電線甚至隧道。數字孿生提供的準確繪圖可以更好地進行規劃和模擬，特別是在面對海平面上升等日益嚴重的氣候變化影響時。到2024年，城市領導者將越來越多地轉向數字孿生，以應對建造更快、更密集的住房以及規劃自動駕駛等新興技術的挑戰。數字孿生的模擬功能使規劃人員能夠評估從基礎設施項目到未來交通方式整合的各種場景。圍繞虛擬世界和數字孿生的炒作之間仍然存在聯系，但城市主要專注于利用數字孿生來解決切實的、現實世界的問題。采用數字孿生背后的驅動力是它們解決實際挑戰的能力，最終提高公民的生活質量。盡管虛擬宇宙中的社區參與具有令人著迷的潛力，特別是在習慣于在線社交互動的年輕一代中，但數字孿生的主要用途仍然植根于解決城市的物理挑戰。城市領導者可能會優先考慮數字孿生在改善基礎設施方面的切實好處，而不是關注與虛擬世界相關的虛擬和社會方面。 4.自主交通試點 盡管最近面臨監管挑戰，但我們可以預期自動駕駛班車和公交車駕駛員的部署將會增加。鑒于公交車司機和交通人員的勞動力持續短缺，城市正在認識到自主公共交通的價值，特別是那些能夠容納更高乘客吞吐量的交通。另一方面，在天空中廣泛采用電動垂直起降（eVTOL）飛機似乎是一個更遙遠的愿景。盡管試點和合作伙伴關系前景廣闊，但仍存在諸如垂直起落機場規劃和噪音控制等實際挑戰，更不用說監管環境的復雜性了。面對更緊迫、更緊迫的城市交通問題，證明此類試點投資的合理性可能會很困難雖然eVTOL有一些有趣的用例，特別是在搜索救援和醫療運輸等領域，但乘客定期乘坐eVTOL在區域樞紐之間通勤的想法是一個長期愿景。當談到那些雖然可能有用但被認為華而不實的項目時，公眾會感到疲勞。當公眾尋求公共交通、交通擁堵和安全問題的解決方案時，全球城市領導人和市長可能會發現維持對此類試點的支持具有挑戰性。面對更緊迫、更緊迫的城市交通問題，證明此類試點投資的合理性可能會很困難。隨著我們的前進，重點可能會轉向實用且有影響力的解決方案，直接解決城市環境中居民面臨的日常挑戰。