作者：李向靜。
近日，IEEE電氣與電子工程師協會發布了《IEEE全球研究報告：2024年與未來技術影響》。 根據該報告，人工智慧（AI）將成為2024年最重要的技術，並將以多種方式在全球經濟中使用和發揮作用。
根據研究，人工智慧技術和演算法將在2024年以多種方式廣泛使用，例如優化資料、執行複雜任務以及像人類一樣做出準確的決策。
IEEE數位化轉型聯盟戰略與架構主席、IEEE電子遊戲與競賽標準委員會委員王啟琪在接受記者採訪時表示，AI技術是我們數位化呈現的重要支柱之一。 人工智慧技術，特別是AIGC和大模型，可以幫助企業在數位化轉型中做出更好的戰略模擬，從而更有效地做出決策。 此外，AI技術還可以提高研發效率，幫助企業更快地創新和開發新產品。
其次，人工智慧技術還可以對現有的非數字和數字技術進行公升級和迭代，以帶來更好的效果。 對於正在走向數位化的企業來說，人工智慧技術可以顯著提高效率並加快流程。 乙個例子是，人工智慧可以更有效地識別和處理傳統的非數位化資料，以及數位化資料的整合和利用。
此外，AI技術可以進一步替代企業整體流程中可能產生人為錯誤的節點。 通過人工智慧技術，我們可以減少人為錯誤，提高效率和準確性。 這對企業來說非常重要。
以電信行業為例，AI技術可以幫助運營商在原型設計和基礎分析過程中優化和調整功能。 結合AI技術，運營商可以在原型狀態下進行一些其他方式無法實現的優化，使產品更加優質。
電信行業數位化轉型的另乙個重要部分是客戶服務。 隨著人工智慧驅動的數位化轉型，電信行業的客戶服務質量得到了顯著提公升。 現在，人工智慧模型可以更好地回答一些標準問題，提高客戶服務效率和客戶滿意度。
雖然人工智慧帶來了許多好處，但資料安全和私隱保護也被提上了日程。 “隨著數位化轉型的深入發展，資料私隱保護逐漸成為全球關注的焦點。 雖然在某個時候，中國對私隱的重要性缺乏認識，甚至為了更好的商業模式而犧牲了私隱，但現在，我們越來越重視資料私隱的保護，尤其是跨境資料私隱保護。 王琪琪說。
總的來說，人工智慧技術對於企業的數位化轉型和公升級迭代非常重要，可以幫助企業更好地應對當前的挑戰，加速數位化程序。
關於資料作為新的生產要素。
無論是人工智慧應用還是其他資料驅動領域，資料都發揮著越來越重要的作用。 因此，資料的儲存和處理方式成為業界關注的焦點。
隨著資料的增長和變化，如何更有效地儲存和使用資料也是乙個重要的挑戰。 此外，隨著資料量的變化，如何提高資料傳輸效率也是乙個亟待解決的問題。
王琪琪表示，資料的儲存和處理可以根據不同的企業和應用型別而有所不同。 但可以肯定的是，隨著資料中心對新型資料處理的需求增加，我們預計會看到重大的技術進步。
例如，在人工智慧或大模型資料處理的情況下，已經出現了優化此類資料的硬體要求。 我們預計會出現針對不同型別資料的新資料中心。 這些資料中心不僅會涉及硬體的進步，還可能在網路傳輸和核心演算法優化方面帶來突破。
當然，從安全和私隱的角度來看，資料的安全性和機密性是必須考慮的。 這方面的進展一直在發生，但如何實現需要根據具體情況來決定。 例如，我們不能簡單地假設分布式部署一定優於集中式部署，它們都有其優勢，關鍵是要找到處理應用案例的最佳方式。
目前，資料量呈爆炸式增長，但資料越多並不總是越好。 在許多情況下，某些資料可能會很嘈雜，甚至不合標準。 篩選這些資料以最終獲得高質量的資料是乙個巨大的挑戰。
王啟琪表示，資料的有效性和及時性是乙個重要問題。 現在，資料生成速度很快，但它可能包含大量與最終需求無關或無效的資料。 因此，資料的及時性和準確性對於資料驅動和資料本身來說都是乙個巨大的挑戰。
此外，資料的互動性也是數位化轉型過程中的重要問題。 在同乙個場景下，對於同一事物，不同的系統、不同的業務模式或不同的軟硬體，都可能產生可能不完全匹配的資料結構和型別。 因此，提高資料整合效率，使不同系統、不同商業模式或軟硬體產生的資料能夠相互關聯、互動，是一項重要的挑戰。
最後，資料的價值和定價也是需要考慮的問題。 隨著資料使用方式的不斷發展，資料被視為一種新型資產。 因此，有一些與傳統資產交易相似的要素需要考慮，例如資產的安全性、合理的定價和流動性，以及如何保護資料免受惡意高估或低估。 同時，應考慮如何保護與版權性質相似的原始和現有資料所有者的權利。
寫在最後。 數位化轉型離不開AI和資料的賦能，展望未來，如何有效利用AI的價值，從資料中實現價值驅動，將成為企業最大的訴求。 這與技術進步密不可分，技術進步使我們能夠擁抱技術變革，實現業務創新發展。