Napredni senzori, umjetna inteligencija (AI), digitalni blizanci i proširene stvarnosti (XR) i robotika znatno će promijeniti tržišta usmjerena na tehnologiju, uspostavljajući nove aplikacije i izmijeniti konkurentno okruženje. Ne samo da će postojeća tržišta izuzetno imati koristi kombinacijama ovih tehnologija, već će se i nova tržišta ostvariti koje je teško predvidjeti u ovoj ranoj fazi razvoja.
Slično tome, rast Interneta i njegovog ekosustava u 1990 -ima i početkom 2000 -ih otkrio je bezbroj mogućnosti za velike korporacije, specijalizirane igrače, startapove i pojedine poduzetnike – mogućnosti koje nisu bile očite na početku putovanja komunikacijske mreže; U stvari, i dalje se pojavljuju novi slučajevi upotrebe.
Mreža međusobnih tehnologija u nastajanju ne samo da koristi velikim igračima i tržištima. Mreža će također omogućiti ogroman broj malih džepova i nišnih dijelova ekonomije koji obećavaju visoke marže dok razvijaju novu komercijalnu tkaninu.
Sadržaj objave
Korisna sjecišta tehnologija
Napredak i širi senzori kao i povećanje moćnih AI obostrano su korisni i uspostavit će temelje za nadolazeće tehnološko tkivo sljedećeg ekonomskog procvata – oni su ljepilo koje povezuje uređaje i primjene.
Senzori ovdje predstavljaju širok raspon tehnologija prikupljanja podataka, u rasponu od tradicionalne interpretacije elektroničkog senzora do strojnog vida do snimanja zvuka do praćenja lokacije i tako dalje. Pravi utjecaj portfelja brzo poboljšanje senzora leži u sinergističkom učinku kombiniranja podataka koji se mogu sve lakše prikupljati.
Svjetski ekonomski forum (WEF) Navodi “kolaborativno senzor” kao jednu od najboljih 10 tehnologija u nastajanju 2025. “Uređaji za osjet sada su sveprisutni”, kaže se. “Ovi distribuirani senzori sve se više povezuju i integriraju se sa sustavima koji su napunjeni AI, a u otvoru za brzi napredak u suradničkom senzoru.”
Opet, AI je ljepilo koje na smislene načine spaja rastuću količinu različitih podataka. Takva senzorna suradnja osnažuje povezane sustave za donošenje odluka svjesnih konteksta. Senzori su već sveprisutni. Industrijski postrojenja i proizvodni postrojenja, transportna infrastruktura i pametni gradovi, komunalne mreže i namjenske platforme za senzor okoliša sadrže širok spektar senzora u namjenske komercijalne svrhe.
Čak i potrošački uređaji sada vide širi broj senzora. Pametni telefoni, automobili i pametno kućno okruženje imaju sve više senzora. No, u sljedećim će desetljećima vidjeti istinsku eksploziju senzornih tehnologija kako se troškovi smanjuju i mogućnosti povećavaju. Rezultat će biti sve veći broj vrsta senzora koji će postojati u većem broju, a takvo širenje osjetljivog potencijala omogućit će naprednije primjene.
No, kolaborativno senzor – prilika za povezivanje podataka s različitih uređaja, sustava i infrastrukture – omogućit će stavljanje podataka u širi kontekst, povezujući podatke u područjima aplikacija. Utjecaj će biti ogroman i dramatičan.
Umjetna inteligencija postoji već desetljećima, ali objavljivanje OpenAi -ovog chatgpta krajem 2022. godine oslobodilo je ogromne komercijalne interese i mobiliziralo investicijske resurse u posljednje tri godine. Potencijal, usvajanje, zabrinutosti i opasnosti od rastuće uporabe AI -ja bili su glavni u tehnološkim publikacijama, trgovinskim časopisima i medijima u cjelini.
U tom su se razdoblju troškovi prijava smanjili – iako je pravilna primjena povezanih sustava još uvijek zabrinjavajuće – a performanse sustava dramatično se povećala, iako se pitanja očito ustraju.
Svrha i učinak uzajamnih tehnologija
Najutjecajniji aspekt široke uporabe AI, posebno generativnog AI (Genai), je prenosivost mnogih primjena. Dok su u prošlosti AI aplikacije bile ograničene na slučajeve specijalizirane uporabe za koje su programirani, nova pasmina generativnog AI može pronaći upotrebu u svim područjima aplikacija – poboljšanje u jednoj aplikaciji može imati koristi od širokog spektra aplikacija u čitavim ekosustavima.
Aplikacije proširene stvarnosti (XR) i digitalni blizanci brzo napreduju, već mijenjaju operacije s slučajevima upotrebe u industrijama s digitalnim blizancima, posebno učinkovitosti vožnje u strojevima i infrastrukturi s slučajevima upotrebe i koristi u industriji i operativnim primjenama.
Iako je hiper o XR -u pokoren posljednjih godina – dijelom zbog prevelike interesa za AI – povezane aplikacije i dalje se razvijaju. Vrste aplikacija šire se, a interoperabilnost aplikacija i digitalnih blizanaca raste.
S vremenom će se pojaviti ugniježđene prijave. Na primjer, digitalni blizanci opreme i sustava sjedit će se u digitalnim blizancima čitavih objekata i postrojenja koje će se povezati s digitalnim blizancima opskrbnih lanaca i pametnih gradova. Poput kolaborativnog senzora, istinski utjecaj digitalnih blizanaca pojavit će se kako se SILED Applications povezuju.
Industrijska robotika preuzela je većinu proizvodnih i proizvodnih pogona u proteklih desetljeća. Sada se autonomna oprema i robotika šire daleko izvan aplikacija u kavezima u dobro definiranim okruženjima. Roboti skladišta, kolaborativni roboti, automobili koji se vozi, autonomna vojna vozila, kućna robotika, humanoidi i mnogi drugi difuziraju sve veći broj tržišta. Vrste se šire i funkcionalnosti se šire. Slučajevi uporabe pomnoženi su od prijelaza stoljeća, a robotske aplikacije sada se probijaju u gotovo svako zamislivo područje nanošenja – polako ali uporno.
Svrha i učinak ovih ključnih tehnologija
Napredni senzori, AI, digitalni blizanci i robotika brzo napreduju pojedinačno, stvarajući nebrojene mogućnosti. Ono što je presudno, sve ove tehnologije počinju međusobno komunicirati, otkrivajući svoj istinski potencijal i pružajući pogled na budući komercijalni utjecaj. Svaka od ovih tehnologija ispunjava vrlo važnu svrhu, a sve se bave funkcionalnošću relevantnih za sustav, stvarajući mrežu tehnoloških mogućnosti, tkaninu komercijalnih prilika.
Senzori osjećaju i izvlače fenomene u stvarnom svijetu i pružaju sve snažniji tok podataka za uređaje i softver. Umjetna inteligencija zatim obrađuje i tumači podatke za pružanje informacija za aplikacije za praktički bilo koji slučaj koji se može zamisliti. Ovim temeljem digitalni blizanci i proširena stvarnost pomažu ljudima da razumiju uhvaćene pojave i kontekst u stvarnom svijetu za upravljanje uređajima, strojevima i sustavima.
Konačno, robotika izvršava i aktivira naredbe ljudi ili sustava. Nadalje, robotika također smatra da su platforme za senzore za snimanje informacija o okruženjima teško dostići inače, zatvarajući krug međusobnih odnosa između ovih tehnologija.
Ovaj krug uspostavlja tkaninu koja povezuje fizičke i virtualne aplikacije, čime se stvarni svijet obrađuje elektroničkim sredstvima i materijaliziranje virtualnih aplikacija u stvarnom svijetu. Učinci su duboki, napokon prate vrijednost koju je Internet stvorio u virtualnom carstvu fizičkim radnjama. Stvarni svijet postaje adresabilan; Fizički postupci postaju kontrolirani.
Senzori premještaju ciklus od fizičkog u digitalizirani, a AI transformira digitalizirane podatke u digitalizirane informacije. Digitalni blizanci i XR pretvaraju digitalizirane informacije u virtualne aplikacije, prenoseći algoritme u intuitivno dostupne nadzorne ploče. I robotika prevode virtualne aplikacije u fizičke operacije.
S vremenom će se aplikacije prilagoditi, kalibrirati i pročistiti dok se operacije bicikliraju kroz ovaj krug, stvarajući pozitivne povratne petlje. Međusobne tehnologije su simbiotske, sinergističke i jača.
Te se tehnologije međusobno podržavaju na različite načine. Na primjer, senzori pružaju informacije za AI i digitalne blizance. I digitalni blizanci pomažu u planiranju aplikacija robotike uz podršku AI. Robotika nudi snažne platforme za mobilne senzore, a AI se unaprijed obrađuje snimljeni podaci za učinkovito povezivanje s drugim sustavima, uključujući digitalne blizance.
Komercijalni utjecaj međusobnih tehnologija
Napredni senzori, AI, robotski i digitalni blizanci i XR već imaju značajan utjecaj na tržišta. Ove tehnologije brzo napreduju u mogućnostima, vrstama, isplativosti i brojevima. Oni su dio zagonetke stvaranja istinski pametnih prostora. Svaka tehnologija doprinosi važnim aspektima stvarnim i virtualnim interakcijama.
Ono što je presudno, cjelina je više od zbroja njegovih dijelova. Senzori snimaju fizičke atribute kako bi bili dostupni digitalno; AI tumači podatke prema namjeravanoj aplikaciji. XR omogućuje ljudima da uđu u digitalizirane aplikacije i izravno rade iz ovih virtualnih svjetova. Robotika izvršava virtualne naredbe. Virtualno i fizičko spajanje.
AI pruža ljepilo za povezivanje ovih tehnologija na smislene načine. AI omogućava sustavima da upravljaju ogromnom količinom senzora podataka koji se prikupljaju kako bi imali smisla stvarnih fenomena i kako bi se podaci koristili za digitalne aplikacije.
AI će također ispuniti potrebne informacije u virtualnim aplikacijama. Na primjer, AI će omogućiti inženjerima da naseljavaju virtualno okruženje s individualiziranim ponašanjem sustava i ljudi kako bi simulirali širok raspon ponašanja koja elementi sustava prikazuju u urbanim okruženjima.
Trenutno tvrtke tkaju veze prema tkanini međusobno povezanih tehnologija. Slično kao i Internet početkom 1990 -ih, pravi utjecaj takve mreže pojavit će se samo s vremenom. Mnoge nepredviđene primjene i prednosti vidjet će svjetlo dana kako se suradnja i interakcije između ovih tehnologija šire.
Uostalom, futurist Roy Amara sažeo je učinak istinski razornih tehnologija u onome što je od tada postalo poznato kao Amarov zakon: “Skloni smo precijeniti učinak tehnologije u kratkom roku i dugoročno podcjenjivati učinak.”
Martin Schwirn autor je “Mali podaci, veliki poremećaji: kako uočiti signale promjene i upravljati neizvjesnošću” (ISBN 9781632651921). Također je viši savjetnik za strateško predviđanje u Business Finskoj, pomažući startupima i dužnosnicima da pronađu svoju poziciju na sutrašnjem tržištu.
Povezani sadržaji
Appleov ‘jeftini’ MacBook za koji se priča da me brine za Windows prijenosna računala i Chromebookove
Jesu li svi zaista napustili Verizon?
Poboljšanja Greedfall 2 doći će “postupno” s ažuriranjem 0.2 “samo prvi korak”
Novi ‘rekurzivni’ okvir MIT-a omogućuje LLM-ima da obrade 10 milijuna tokena bez kvarenja konteksta
Beba je u rekordnom vremenu dobila prilagođeni CRISPR tretman
Šest zapanjujućih TED razgovora o psihologiji i ljudskom ponašanju
