2023年值得關注的一些AI技術趨勢。

語音識別技術及自然語音處理
語音識別技術已經在亞馬遜Alexa和谷歌Home等產品中使用，但在未來幾年，它將變得更加先進。語音識別將不僅僅是理解命令--它將能夠識別對話中的情緒，并提供自然語言處理（NLP）能力。這將使公司能夠將語音識別用于客戶服務互動，甚至作為一種銷售工具。

自然語言處理（NLP）是另一個可能在未來幾年繼續增長的趨勢。NLP是人工智能的一種形式，使機器能夠像人類一樣理解自然語言。這項技術使計算機能夠識別語音模式，并將口語轉換成可由計算機處理的文本或命令。NLP已經被用于各種應用，如Alexa或Siri等個人助理，搜索引擎算法，自動客戶服務機器人，甚至是虛擬現實應用。

人與機器協作增長
通常被視為邊緣人工智能的遠程用例，智能機器和自主機器人的使用正在上升。從滿足當天配送需求的自動化配送設施，到監控雜貨店缺貨的機器人，再到在生產線上與人類一起工作的機器人手臂，這些智能機器正變得越來越普遍。

據Gartner稱，到本世紀末，機器人和智能機器的使用有望大幅增長。“到2030年，由于智能機器人在智能、社交互動和人類增強能力方面的進步，80%的人類將每天與智能機器人接觸，而現在這一比例還不到10%”。

為了實現這一未來，2023年需要關注的一個重點領域是幫助人類和機器協作。自動化過程得益于機器人的力量和可重復動作，讓人類執行更適合我們技能的專業和靈巧任務。預計組織將在2023年對這種人機協作進行更多投資，以緩解勞動力短缺和供應鏈問題。

增強現實/虛擬現實
在未來幾年，我們可能會看到更多的另一個趨勢是增強現實/虛擬現實（AR/VR）。AR/VR技術允許用戶通過將現實世界的物體與虛擬元素（如3D模型或互動環境）相結合來創造沉浸式體驗。這項技術已經在游戲中得到應用，但它也有游戲之外的潛在用途，如教育、培訓模擬、產品可視化工具、廣告活動等等。
機器學習和深度學習
機器學習（ML）和深度學習（DL）是人工智能的兩個分支，允許計算機從數據中學習，而無需人類明確編程。ML算法被企業用來根據數據集進行預測，而DL算法可以從大量的數據中學習，根本不需要任何人工干預。通過利用這些技術，公司可以快速、準確地分析大量數據，使它們成為組織內決策過程的寶貴工具。

人工智能的潛在應用是巨大而深遠的，使其成為當今地平線上最令人興奮的技術之一。

從由語音識別技術驅動的自動化客戶服務互動，到用于數據輸入等平凡任務的機器人流程自動化，人工智能的可能性是無窮的，如果企業想在市場上保持競爭力，并利用人工智能技術發展帶來的所有機會，需要保持對這些趨勢的最新認識。

將數字孿生連接到邊緣

數字孿生指的是真實世界資產、過程或環境的完全同步、物理上精確的虛擬表示。將數字孿生與物理世界和邊緣計算聯系起來的是物聯網傳感器和數據的爆炸，這兩種趨勢都在推動。2023年，我們將看到組織越來越多地將其物理環境中的實時數據連接到其虛擬模擬中。他們將從基于歷史數據的模擬轉向一個真實的數字環境——一個真正的數字孿生。通過將來自物理世界的實時數據連接到他們的數字孿生世界，組織可以實時了解他們的環境，使他們能夠更快、更明智地做出決策。雖然還為時過早，但預計明年生態系統提供商和客戶采用率將在這一領域實現巨大增長。