ການຄາດເດົາປີ 2021 ຂອງ ONE Tech ກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະ AI

ONE Tech ເປັນບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ທີ່ອອກແບບ, ພັດທະນາ ແລະນຳໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂ IoT ລຸ້ນຕໍ່ໄປສຳລັບ OEMs, ຜູ້ປະກອບການເຄືອຂ່າຍ ແລະວິສາຫະກິດ.

ພວກເຮົາໂຊກດີທີ່ມີ Yasser Khan CEO ຂອງ ONE Tech ແບ່ງປັນການຄາດເດົາຂອງລາວສໍາລັບປີ 2021:

CEO ONE Tech, Yasser Khan

ການຄາດເດົາ #1: ຂໍ້ມູນ (ໃນທີ່ສຸດ) ກາຍເປັນກະສັດ.

ລາຍລະອຽດ: ປີ 2021 ຈະເປັນປີທີ່ອຸດສາຫະກຳຮັບຮູ້ວ່າ IoT ເປັນພຽງພາຫະນະສຳລັບຂໍ້ມູນ. ມັນແມ່ນວິທີການທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນເພື່ອສ້າງລາຍຮັບໃຫມ່ຫຼືເພີ່ມຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າທີ່ເປັນແຮງຂັບເຄື່ອນທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງການເຊື່ອມຕໍ່ຊັບສິນຫຼາຍຕື້. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, AI ຈະບໍ່ຖືກຜູກມັດກັບສູນຂໍ້ມູນອີກຕໍ່ໄປ. ຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍສູງ, ມີອໍານາດແມ່ນບໍ່ຈໍາເປັນເພື່ອສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງເພື່ອຮັບຮູ້ມູນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນຊັບສິນຂອງພວກເຂົາ.

ການຄາດເດົາ #2: ອັດຕະໂນມັດຈະປ່ຽນຮູບແບບທຸລະກິດ.

ລາຍລະອຽດ: ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການລວບລວມແລະປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ AI ​​ຫຼາຍໃນທ້ອງຖິ່ນ, ບໍລິສັດແບບດັ້ງເດີມເຊັ່ນ: ຕົວແທນຈໍາຫນ່າຍລົດໃຫຍ່ຈະຫັນໄປສູ່ການບໍລິການຫຼາຍຂຶ້ນຍ້ອນວ່າພວກເຂົາສາມາດຄາດຄະເນການສ້ອມແປງການບໍລິການກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າເຊັນເຊີກວດພົບຢາງລົດຕໍ່າກວ່າລະດັບທີ່ຍອມຮັບໄດ້ໃນລົດບັນທຸກ, ມັນສາມາດເຕືອນຜູ້ຈັດການໃຫ້ສົ່ງລົດບໍລິການ - ທີ່ມີຊິ້ນສ່ວນທີ່ຖືກຕ້ອງ - ໄປສະຖານທີ່ຂອງລົດບັນທຸກກ່ອນທີ່ຈະມີບັນຫາໃຫຍ່ຂຶ້ນ. ແລະດ້ວຍສິນຄ້າຄົງທົນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ເຊັນເຊີໃນເຄື່ອງລ້າງຈານສາມາດແຈ້ງເຕືອນຜູ້ສ້ອມແປງບໍລິການວ່າມີບັນຫາກ່ອນທີ່ເຄື່ອງລ້າງຈານຈະອອກຈາກການບໍລິການ. ໃນສະຖານະການເຫຼົ່ານີ້, OEMs ແລະບໍລິສັດສາມາດເຕີບໂຕການບໍລິການສ່ວນຫນຶ່ງຂອງທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ການປ່ຽນແປງຮູບແບບທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາເປັນຫນຶ່ງທີ່ຂຶ້ນກັບຮາດແວຫນ້ອຍ.

ການຄາດເດົາ #3: ອຸປະກອນປາຍທາງຈະສະຫຼາດຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ລາຍລະອຽດ: ຜ່ານການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ແລະປັນຍາປະດິດ (#AI), ເຄືອຂ່າຍປັນຍາປະດິດກຳລັງກ້າວໄປໃກ້ໆກັບຂອບ, ເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນປາຍທາງມີບົດບາດ ແລະໜ້າວຽກໃໝ່ໆ ທີ່ເຮັດໃຫ້ພວກມັນສະຫຼາດຂຶ້ນ. ດ້ວຍພະລັງງານຄອມພິວເຕີ້ທີ່ສົ່ງໂດຍຮາດແວທີ່ມີລາຄາຖືກ, ປັນຍາທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນປັດຈຸບັນສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍຜ່ານລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ສາມາດດໍາລົງຊີວິດ (ຝຶກອົບຮົມແລະປຸງແຕ່ງ) ໂດຍກົງໃນແຫຼ່ງກໍາເນີດຂອງຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ຄວາມສາມາດຂອງຮາດແວແມ່ນເຄີຍພັດທະນາໄປພ້ອມກັບຊອບແວທີ່ມີຊີວິດຢູ່ໃນຮາດແວ. ຂະແຫນງອຸດສາຫະກໍາໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດແລ້ວຈາກການເພີ່ມປະສິດທິພາບການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນເພື່ອເຂົ້າໃຈສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນກັບເຄື່ອງຈັກແລະອຸປະກອນເຫຼົ່ານີ້. ຕະຫຼາດອື່ນຕ້ອງປ່ຽນ ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນ ຫຼືໂດຍສະເພາະການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນຈຸດສິ້ນສຸດ ເພາະມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນໃນການຊ່ວຍເຫຼືອອົງກອນຂະໜາດ.

ການຄາດເດົາ #4: ຄ່າສົ່ງຂໍ້ມູນ Cloud ຈະເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ລາຍລະອຽດ: ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຖ່າຍທອດ, ການເກັບຮັກສາແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນໃນສະພາບແວດລ້ອມຟັງແມ່ນຈຸດເຈັບປວດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງທຸກຂະຫນາດ. ໃນປີ 2021, Edge AI ຈະເຕີບໃຫຍ່ຈາກໂຄງການປະດິດສ້າງໄປສູ່ມາດຕະຖານອຸດສາຫະກໍາ. ການນໍາເອົາແຂບແລະຝັງ AI ໄປສູ່ຈຸດສິ້ນສຸດສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃນທ້ອງຖິ່ນກໍາຈັດຈຸດເຈັບປວດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ. ເສັ້ນທາງລຸ່ມ: ຖ້າທຸລະກິດບໍ່ໄດ້ເຮັດສິ່ງປະດິດສ້າງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ມູນຄ່າເພີ່ມເຕີມທີ່ມາຈາກຂໍ້ມູນຂອງພວກເຂົາເພື່ອຮັກສາຈັງຫວະການໃຊ້ຈ່າຍ, ພວກເຂົາກໍາລັງຖອຍຫລັງ.

ການຄາດເດົາ #5: ການບຳລຸງຮັກສາທີ່ຄາດເດົາໄດ້ຈະເປັນຈຸດເຈັບປວດໃນການຜະລິດສູງສຸດໃນປີ 2021.

ລາຍລະອຽດ: Semiconductors ແລະ chip ໃຊ້ຕົ້ນໄມ້ການຕັດສິນໃຈທີ່ງ່າຍດາຍທີ່ສາມາດເຕີບໃຫຍ່ກາຍເປັນສະລັບສັບຊ້ອນ. ການປ່ຽນຈາກຂັ້ນຕອນການຕັດສິນໃຈທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້ໄປສູ່ສູດການຄາດເດົາແມ່ນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປສໍາລັບຄວາມສະຫລາດຢູ່ໃນຂອບ. ຜູ້ຜະລິດແມ່ນຢູ່ໃນທຸລະກິດຂອງການຜະລິດລາຍການ. ພວກເຂົາບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນທຸລະກິດຂອງເຕັກໂນໂລຢີແລະການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ມູນ. ເມື່ອຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນໃນປະລິມານ, ມີຄວາມຕ້ອງການທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນເລື້ອຍໆແລະປະຕິບັດຄວາມເຂົ້າໃຈເພື່ອໃຫ້ມີປະສິດທິພາບແລະຜົນຜະລິດທີ່ເປັນໄປໄດ້. ເພື່ອເຮັດສິ່ງນີ້, ຜູ້ຜະລິດຈໍາເປັນຕ້ອງອີງໃສ່ເຕັກໂນໂລຢີເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ພວກເຂົາຮັບຮູ້ມູນຄ່າຂອງຂໍ້ມູນທີ່ພວກເຂົາກໍາລັງຜະລິດ. ນີ້ຈະມາຈາກການໃຊ້ທ້ອງຖິ່ນ/Edge AI ສຳລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຢູ່ໃນທ້ອງຖິ່ນ, ເພື່ອຜະລິດຜົນທີ່ອຸດົມສົມບູນທາງດ້ານຄວາມເຂົ້າໃຈ. ຜົນໄດ້ຮັບຈາກການແກ້ໄຂ Edge AI ໃນທີ່ສຸດກໍ່ຈະອັດຕະໂນມັດການຕອບໂຕ້ແລະການປະຕິບັດເພື່ອໃຫ້ມີການຂື້ນກັບການໂຕ້ຕອບຂອງມະນຸດຫນ້ອຍລົງແລະອື່ນໆອີກໃນການແກ້ໄຂອັດຕະໂນມັດ.

ການສໍາພາດ: ທ່ານຍັງສາມາດອ່ານໄດ້ ການສໍາພາດກັບ Yasser Khan.