?前几天，麦肯锡发布了《2024全球科技趋势展望》，深入分析了2023年市场挑战下科技领域的前沿趋势和未来增长潜力。
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?15个技术趋势
1️⃣AI革命
包括生成性AI、应用AI、工业级机器学习。
2️⃣构建数字未来
下一代软件开发、数字信任和网络安全、云计算和边缘计算。
3️⃣计算和连接前沿
先进连接性、沉浸式现实技术、量子技术。
4️⃣尖端工程
机器人技术、移动性未来、生物工程未来、太空技术未来。
5️⃣可持续世界
电气化和可再生能源、超越电气化和可再生能源的气候技术。
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?我们来详细了解AI革命
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1️⃣生成性AI（Gen AI）
Generative AI已经取得了很大的进步，突破了机器能力的界限。
Gen AI 模型是在大量不同的数据集上训练的。它们将文本等非结构化数据作为输入，并产生独特的输出——也是非结构化数据的形式——从文本和代码到图像、音乐和3D模型。
在过去的一年中，这一领域的进步显著，文本生成模型，如OpeAI的GPT-4，Athropic的克劳德和谷歌的双子座产生的内容，模仿人类生成的反应，以及图像生成工具，如DALL-E3和 Midthory从文字描述创建逼真的图像。OpeAI最近推出的文本到视频生成器Sora进一步展示了该技术的潜力。甚至是音乐创作，例如Suno这样的模型创造了各种风格的原创作品。
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2️⃣工业级机器学习，简称MLOps，是指将机器学习集成到企业的生产和运营流程中的实践。它涉及到机器学习模型的开发、部署、管理和维护的规模化和系统化过程。
MLOps的目标是提高机器学习模型的可靠性、可扩展性和效率，使其能够在生产环境中稳定运行，并快速响应业务需求的变化。
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3️⃣应用人工智能（Applied AI）
将人工智能（AI）技术应用于解决实际问题和推动业务流程的实践。
它涉及使用机器学习（ML）、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等AI子领域的方法和技术，来创建智能系统和应用程序，这些系统和应用程序能够模仿人类的认知能力，如学习、推理、感知、决策和语言理解。
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更多科技趋势欢迎查看完整报告！
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1️⃣AI革命
包括生成性AI、应用AI、工业级机器学习。
2️⃣构建数字未来
下一代软件开发、数字信任和网络安全、云计算和边缘计算。
3️⃣计算和连接前沿
先进连接性、沉浸式现实技术、量子技术。
4️⃣尖端工程
机器人技术、移动性未来、生物工程未来、太空技术未来。
5️⃣可持续世界
电气化和可再生能源、超越电气化和可再生能源的气候技术。
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1️⃣生成性AI（Gen AI）
Generative AI已经取得了很大的进步，突破了机器能力的界限。
Gen AI 模型是在大量不同的数据集上训练的。它们将文本等非结构化数据作为输入，并产生独特的输出——也是非结构化数据的形式——从文本和代码到图像、音乐和3D模型。
在过去的一年中，这一领域的进步显著，文本生成模型，如OpeAI的GPT-4，Athropic的克劳德和谷歌的双子座产生的内容，模仿人类生成的反应，以及图像生成工具，如DALL-E3和 Midthory从文字描述创建逼真的图像。OpeAI最近推出的文本到视频生成器Sora进一步展示了该技术的潜力。甚至是音乐创作，例如Suno这样的模型创造了各种风格的原创作品。
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2️⃣工业级机器学习，简称MLOps，是指将机器学习集成到企业的生产和运营流程中的实践。它涉及到机器学习模型的开发、部署、管理和维护的规模化和系统化过程。
MLOps的目标是提高机器学习模型的可靠性、可扩展性和效率，使其能够在生产环境中稳定运行，并快速响应业务需求的变化。
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3️⃣应用人工智能（Applied AI）
将人工智能（AI）技术应用于解决实际问题和推动业务流程的实践。
它涉及使用机器学习（ML）、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等AI子领域的方法和技术，来创建智能系统和应用程序，这些系统和应用程序能够模仿人类的认知能力，如学习、推理、感知、决策和语言理解。
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