Инновационные услуги в сфере больших данных

——Фокус на данных·Меняющийся бизнес

Оглядываясь назад в 2023 год,мы стали свидетелямиданные Важные изменения в сфере разведки：Три основных элемента анализа данных — данные、алгоритм、и вычислительная мощность, теперь она была модернизирована и превратилась в большие данные、большая модельибольшой Новая парадигма расчета.

На этом перекрестке перемен, приближаясь к 2024 году, мы составили десять ключевых слов, на которые стоит обратить внимание и которые обозначают будущее направление в области анализа данных.

большая модель

Ключевое слово 1: большой модель собственных приложений (AIGC, AI Агент, конкретная разведка)

Подобно тому, как развитие облачных вычислений привело к появлению собственных облачных приложений, Разработка модели также приведет к появлению больших модель родного приложения. Среди них три типичных поля: AIGC, AI Агент, конкретные сведения.

Текущие разработки:

вместе сбольшая Быстрое развитие модельных технологий AIGC, AI Область агентского и репрезентативного интеллекта быстро расширяется. AIGC использует большие Модель генерирует высококачественный контент на различных носителях, таких как текст, изображения, аудио и т. д., и показала свой потенциал в создании контента, рекламе, развлечениях и других отраслях. ИИ Агент относится к интеллектуальным системам, которые могут моделировать человеческое поведение и процессы принятия решений. Они играют роль в обслуживании клиентов, личных помощниках и даже системах поддержки принятия решений. Воплощенный интеллект, при котором ИИ способен материализоваться в реальном мире, например, взаимодействовать с людьми через роботов или другие интерфейсы, становится реальностью в таких областях, как производство, здравоохранение и розничная торговля.

Проблемы, которые необходимо решить:

Развитие этих областей также сталкивается со многими проблемами. Для AIGC вопросы оригинальности, точности и авторских прав контента являются ключевыми проблемами, которые необходимо решить. Задачи, с которыми сталкиваются ИИ-агенты, включают повышение естественности и человечности взаимодействий, а также повышение точности и надежности принятия решений. Задача конкретного интеллекта заключается в том, как более эффективно интегрировать технологию искусственного интеллекта с физическим миром, включая такие вопросы, как гибкость роботов, безопасность и экономическая эффективность.

Прогноз на 2024 год:

К 2024 году эти огромные Ожидается, что область применения собственных моделей принесет значительный прогресс в технологиях и деловой практике. В рамках AIGC можно ожидать, что технология станет более зрелой, генерация контента станет более интеллектуальной и персонализированной, а также будет усилен механизм решения авторских и этических вопросов. ИИ Агенты станут более эффективно понимать и обрабатывать сложные задачи и, как ожидается, будут более широко использоваться в сфере обслуживания клиентов и личных помощников. Что касается конкретного интеллекта, по мере развития технологий роботы и другие интерфейсы станут более интеллектуальными и интерактивными, а сфера их применения расширится от конкретных областей до множества аспектов повседневной жизни.

Ключевое слово 2: Домен «большая модель» + мультимодальная «большая модель».

Текущие разработки:

полебольшая модельимультимодальныйбольшая модель,дабольшая В области моделирования есть два важных направления развития. Поле большое Модель ориентирована на конкретные отрасли или области применения, такие как медицина, юриспруденция или финансы, обеспечивая более высокую точность и актуальность анализа благодаря настраиваемым структурам модели и профессиональному обучению работе с данными. С другой стороны, мультимодальная большая модель объединяет текст、изображение、видеои Аудио и другие типыданныевычислительная мощность,Предоставляйте более полную и подробную информацию,Это особенно важно для понимания контента, анализа настроений и сложных систем поддержки принятия решений.

Проблемы, которые необходимо решить:

Хотя эти модели добились прогресса в своих областях, они все еще сталкиваются с некоторыми проблемами. Поле большое Модель требует большого количества специализированных данных для конкретных отраслей, а данные сложнее получить и обработать. В то же время, чтобы поддерживать высокую точность, эти Модели необходимо постоянно обновлять и оптимизировать. Для мультимодальной перевозки модель,Обработка и объединение данных из разных источников является технической проблемой.,также,Как повысить точность и надежность Модели, обеспечивая при этом эффективность обработки, также является непростой задачей.

Прогноз на 2024 год:

ожидалк 2024 году,полебольшая модельимультимодальныйбольшая Модель позволит добиться значительного прогресса в технологической зрелости и спектре применения. В поле большое модельаспект,вместе сбольшая С дальнейшим развитием технологии моделей и обогащением набора профессиональных данных эти модели станут более эффективными и точными в предоставлении отраслевых решений. В мультимодальности большая модельаспект,Ожидайте увидеть более продвинутую технологию объединения данных и более интеллектуальные возможности контекстного понимания.,Сделать применение этих моделей в сложных средах более надежным и распространенным.,Например, в таких областях, как автономное вождение, вспомогательная медицинская диагностика и персонализированное обучение.

Ключевое слово 3: Автономное вождение высокого уровня

Текущие разработки:

Высококлассная технология автономного вождения, а именно автономное вождение уровня L4 и L5, в настоящее время находится на стадии быстрого развития. Эти технологии позволяют транспортным средствам безопасно работать в большинстве или во всех дорожных условиях без вмешательства водителя. В основе этих систем лежат передовые сенсорные технологии (такие как радар, лидар и камеры), сложные возможности обработки данных и мощные алгоритмы искусственного интеллекта, которые вместе обеспечивают транспортным средствам возможности восприятия окружающей среды, принятия решений и точного управления.

Проблемы, которые необходимо решить:

Несмотря на значительный прогресс, передовые технологии автономного вождения по-прежнему сталкиваются с рядом проблем. Одной из главных задач является обеспечение безопасности и надежности системы, особенно в сложных и непредсказуемых дорожных условиях. Кроме того, эти системы также должны будут учитывать возможность адаптации нормативно-правовой базы, в том числе вопросы ответственности за несчастные случаи и защиты конфиденциальности. С технической точки зрения ключевыми задачами остаются повышение точности датчиков и снижение затрат на систему. В то же время общественное признание и доверие к автономным транспортным средствам также являются препятствиями, которые необходимо преодолеть для продвижения этой технологии.

Прогноз на 2024 год:

Ожидается, что к 2024 году высокотехнологичные технологии автономного вождения позволят добиться значительного улучшения безопасности, надежности и экономической эффективности. Благодаря совершенствованию алгоритмов искусственного интеллекта и развитию сенсорных технологий эти системы смогут лучше обрабатывать сложные сценарии дорожного движения и повысить точность принятия решений. Кроме того, по мере того, как технология будет развиваться и производиться в больших масштабах, ожидается, что стоимость беспилотных транспортных средств будет постепенно снижаться, что ускоряет процесс коммерциализации.

Что касается законов и постановлений, ожидается, что будет сформулировано больше законов и стандартов автономного вождения, чтобы обеспечить безопасность и способствовать здоровому развитию технологий. Кроме того, по мере постепенного роста осведомленности общественности и доверия к автономному вождению, эти технологии будут применяться в более широком спектре областей и регионов, таких как грузовые перевозки, общественный транспорт и услуги совместной мобильности.

большие данные

На волне цифрового века,Большие данные стали незаменимым стратегическим ресурсом для предприятий и организаций. В условиях взрывного роста объема данных,Ключевым вопросом стало то, как эффективно и безопасно управлять этими ресурсами и использовать их.

информационная обезьянадумать,существоватьбольшие области данных, вот несколько, на которые стоит обратить внимание направление развития на:

Ключевое слово 4: Элементизация данных (активы данных в таблице, циркуляция транзакций данных)

Текущие разработки:

Факторизация данных относится к процессу рассмотрения данных как основного актива и систематического управления ими.,Это особенно важно в эпоху больших данных. Поскольку предприятия и организации все больше и больше осознают ценность данных,Активы данных на столе и оборот транзакций с данными постепенно становятся обычным явлением. в настоящий момент,Многие предприятия начали создавать систему управления активами данных.,Интегрируйте, очищайте, анализируйте и защищайте данные в рамках управления активами. в то же время,рынки данных и торговые платформы также появляются,Предоставьте данные, покупайте, продавайте, делитесь и обменивайте.,Это обеспечивает новый способ реализации ценности данных.

Проблемы, которые необходимо решить:

В процессе элементизации данных предприятия и организации сталкиваются со многими проблемами. Во-первых, ключевым вопросом является то, как точно оценить и количественно оценить ценность информационных активов. Во-вторых, вопросы конфиденциальности и безопасности данных особенно важны в процессе транзакций и обмена данными и требуют эффективной технической и правовой защиты для решения. Кроме того, создание эффективного механизма транзакций и обращения данных, включая стандартизированные форматы данных, четкие правила транзакций и прозрачные механизмы ценообразования, также является ключом к содействию элементизации данных.

Прогноз на 2024 год:

Ожидается, что к 2024 году элементизация данных получит дальнейшее развитие. Методы оценки ценности информационных активов станут более сложными и точными, что позволит предприятиям лучше управлять этими активами и использовать их. Во-вторых, с развитием технологий конфиденциальности и безопасности данных транзакции с данными станут более удобными и безопасными, обеспечивая при этом конфиденциальность отдельных лиц и организаций. Кроме того, по мере развития и развития рынка данных транзакции и обращение с данными станут более активными, обеспечивая обильные ресурсы данных и инновационные бизнес-модели для всех слоев общества.

Ключевое слово 5: Новая база данных (родная облачная база данных, распределенная база данных, векторная база данных, графовая база данных).

Текущие разработки:

В условиях резкого роста объема данных и сложности потребностей в обработке традиционная база данных данные сталкиваются с ограничениями производительности и масштабируемости. В таких условиях новый тип базы данные Руюн роднаябаза данных、Распределенная база данных、Векторная база данныхикартинабаза Данные появились, и они предназначены для конкретных потребностей обработки данных и сценариев применения. Собственная облачная база данных оптимизирует производительность в облачных средах, обеспечивая лучшую масштабируемость и гибкость. Распределенная база data обрабатывает крупномасштабные наборы данных, распределяя хранилище и вычисления данных, повышая эффективность и надежность обработки. Векторная база data фокусируется на эффективной обработке векторных данных, больших Взрыв модели, пусть векторная база данные постепенно вышли в центр сцены. База изображений Данные, обладающие превосходными возможностями обработки взаимосвязей, продемонстрировали свои уникальные преимущества в области комплексного анализа сетей и взаимосвязей.

Проблемы, которые необходимо решить:

Хотя новые базы данных привносят множество инноваций, они по-прежнему сталкиваются с некоторыми проблемами. Например, облачные базы данных должны решать проблемы безопасности и изоляции данных в многопользовательских средах; распределенные базы данных сталкиваются с проблемами согласованности данных, а векторные базы данных и графовые базы данных нуждаются в дальнейшей оптимизации их производительности и простоты использования; чтобы лучше обслуживать конкретные сценарии применения.

Прогноз на 2024 год:

к 2024 году,ожидал Эти новыебаза данных позволит добиться значительного улучшения производительности, функциональности и простоты использования. Собственная облачная база данные будут более интегрированы в облачную платформу, предоставляя более гибкие возможности управления ресурсами распределенной базы; Ожидается, что данные обеспечат более эффективные возможности распределенной обработки, обеспечивая при этом согласованность векторной базы данных; данныхикартинабаза данные будут дополнительно оптимизированы до большего Модель обеспечивает более сильную поддержку промышленного внедрения. Эти базы Развитие данных будет способствовать совершенствованию технологий хранения и обработки данных, обеспечивая прочную основу для различных сложных и продвинутых приложений с данными.

Ключевое слово 6: Интегрированная платформа данных (интегрированное озеро и хранилище, облако данных, интеграция разработки и управления данными, DataOps)

Текущие разработки:

В условиях взрывного роста объема данных и развития гетерогенных данных из нескольких источников,Традиционный метод управления данными постепенно становится неадекватным.,Универсальная платформа данных становится ключевым инструментом для управления и использования больших данных. в,Интегрированное решение для хранения данных на озере объединяет функции озера данных и хранилища данных.,Обеспечить гибкое хранение данных и эффективные возможности анализа данных. Облачная платформа данных использует преимущества облачных вычислений;,Достичь высокой доступности и масштабируемости данных; интеграция управления разработкой данных и DataOps направлены на повышение эффективности и качества обработки данных.,Путем автоматизации и оптимизации процессов обработки данных,Обеспечить точность и своевременность данных.

Проблемы, которые необходимо решить:

Хотя интегрированная платформа данных предоставляет множество удобств, она по-прежнему сталкивается с некоторыми проблемами: интеграция и миграция данных — это сложный процесс, требующий решения проблем совместимости данных из разных источников и форматов. Во-вторых, безопасность данных и защита конфиденциальности особенно важны при интеграции различных систем данных, а для защиты безопасности данных необходимы эффективные технологии и стратегии. Кроме того, создание и поддержка интегрированной платформы требует междисциплинарных знаний и навыков, что является проблемой для многих организаций.

Прогноз на 2024 год:

Ожидается, что к 2024 году интегрированные платформы данных добьются значительного прогресса в технологической зрелости и широте применения. Более совершенная технология интеграции данных сделает миграцию и интеграцию данных более простой и эффективной. Ожидается, что с точки зрения безопасности данных и защиты конфиденциальности появятся более мощные и интеллектуальные решения для борьбы с постоянно меняющимися угрозами и проблемами. В то же время, с популяризацией и внедрением концепции DataOps, процессы обработки данных станут более автоматизированными и оптимизированными, что повысит эффективность и качество обработки данных.

Ключевое слово 7: Диалоговый BI (большая модель+BI, самостоятельный анализ данных)

Текущие разработки:

Диалоговый BI — это интеграция передовых модель в сочетании с технологией BI,Цель: совершить революцию во взаимодействии человека и компьютера.,Обеспечить более интуитивно понятный и интерактивный анализ данных. Эта интеграция позволяет нетехническим пользователям изучать и анализировать данные с помощью запросов на естественном языке.,Значительно снижает порог анализа данных. В этом контексте также процветает концепция самостоятельного анализа данных.,Позволяет пользователям самостоятельно исследовать и создавать отчеты, не полагаясь на экспертов.,Это повышает скорость и эффективность принятия решений.

Проблемы, которые необходимо решить:

Хотя диалоговый бизнес-аналитик демонстрирует большой потенциал, он по-прежнему сталкивается с некоторыми проблемами. Во-первых, обеспечение точности запросов и контекстного понимания является технической проблемой, особенно при работе со сложными и неоднозначными запросами. Во-вторых, интеграция и обработка информации из разных источников данных требует высокой степени совместимости данных и возможностей интеграции. Кроме того, важным фактором является обеспечение конфиденциальности и безопасности во время анализа данных.

Прогноз на 2024 год:

к 2024 году,Ожидается, что диалоговый BI достигнет значительного прогресса в технологической зрелости и широте применения. Получив доступ к более мощной модели большего размера,И с помощью таких технологий, как NL2SQL,Диалоговый BI сможет более точно отвечать на сложные запросы,Предоставляйте более глубокие и персонализированные сведения о данных. Пользовательский опыт инструментов самообслуживания для анализа данных также станет более интуитивным и мощным.,Позволяет большему количеству непрофессиональных пользователей легко проводить исследование и анализ данных.

Ключевое слово 8: Глобальная безопасность данных (частные вычисления, нулевое доверие, облачная безопасность)

Текущие разработки:

Поскольку данные становятся основным активом современных предприятий, глобальная безопасность данных стала решающим вопросом. Ключевые разработки в этой области включают конфиденциальные вычисления, модели безопасности с нулевым доверием и облачную безопасность. Среди них технология конфиденциальных вычислений направлена ​​на защиту личной конфиденциальности во время использования и обмена данными, позволяя осуществлять зашифрованную обработку и анализ данных. обрабатываться без раскрытия. Извлеките значение без исходных данных. Модель безопасности с нулевым доверием основана на принципе «никогда не доверяй, всегда проверяй» и требует строгой аутентификации и контроля разрешений для каждого доступа и операции. Собственная облачная безопасность направлена ​​на защиту данных, хранящихся и обрабатываемых в облачных средах, включая методы обеспечения безопасности с использованием собственных облачных технологий, таких как контейнеры, микросервисы и сервисные сетки.

Проблемы, которые необходимо решить:

Несмотря на значительный прогресс, область вседоменной безопасности данных по-прежнему сталкивается со многими проблемами. Для частных вычислений ключевой проблемой по-прежнему остается то, как сбалансировать доступность данных и защиту конфиденциальности, а также повысить эффективность вычислений. Задача состоит в том, как поддерживать непрерывную и автоматизированную защиту безопасности в быстро меняющейся облачной среде.

Прогноз на 2024 год:

Ожидается, что к 2024 году будет достигнут значительный прогресс в сфере глобальной безопасности данных. Ожидается, что технологии частных вычислений станут более зрелыми и смогут обеспечить более эффективную обработку данных, одновременно защищая конфиденциальность. Модель нулевого доверия постепенно станет стандартной частью стратегии безопасности предприятия, и ее будет легче развертывать и управлять ею по мере развития технологий. Облачная безопасность будет и дальше развиваться, чтобы адаптироваться к динамике и сложности облачных сред и обеспечивать более мощную защиту данных и возможности обнаружения угроз.

большой расчет

ибольшая модельибольшие Чтобы соответствовать данным, сама вычислительная мощность также претерпевает фундаментальные изменения. Среди них интеллектуальные вычисления с использованием графического процессора в качестве ядра постепенно станут мейнстримом. Кроме того, центр облачных вычислений также станет крупномасштабным интеллектуальным вычислительным кластером с облачными вычислениями + большими модель Предоставить инфраструктуру вычислительной мощности внешнему миру посредством Служить。существовать На этом основании,После IaaS, PaaS, SaaS,Модель или Служить (MaaS) станет следующей горячей точкой в ​​сфере облачных вычислений.

Ключевое слово 9: Интеллектуальные вычисления (графический процессор, облако + большая модель)

Текущие разработки:

Интеллектуальные вычисления — это ключевой столп эпохи анализа данных, который сочетает в себе высокопроизводительное оборудование графического процессора и технологию облачных вычислений для поддержки все более сложных и больших моделей данных. Графические процессоры стали предпочтительным оборудованием для обучения крупномасштабных моделей искусственного интеллекта из-за их возможностей параллельной обработки. Поскольку модели искусственного интеллекта продолжают расти в размерах, растет и спрос на вычислительные ресурсы, что делает облачные вычисления идеальным решением. Облачные вычисления предоставляют масштабируемые, эластичные и экономичные вычислительные ресурсы, позволяя предприятиям и исследовательским учреждениям быстро получать доступ к необходимой им вычислительной мощности без инвестиций в дорогостоящее локальное оборудование.

Проблемы, которые необходимо решить:

Несмотря на значительный прогресс в области интеллектуальных вычислений, остается ряд проблем. Во-первых, это проблема высокого энергопотребления графических процессоров и больших вычислительных задач, которые обычно требуют много энергии. Кроме того, поскольку модели ИИ становятся все больше и больше, серьезной проблемой также становится эффективное управление и оптимизация хранения и расчета этих моделей.

Прогноз на 2024 год:

ожидалк 2024 году,Интеллектуальные вычисления позволят добиться значительного прогресса в области энергоэффективности, безопасности и оптимизации вычислений. По мере появления новых поколений графических процессоров и другого специализированного оборудования для искусственного интеллекта,Ожидается, что будет достигнут более высокий коэффициент энергоэффективности. в то же время,Поставщики облачных вычислений продолжат усиливать меры безопасности,защищатьданные Безопасностьи Конфиденциальность пользователя。также,вместе свернобольшая Спрос на модели продолжает расти, и будет больше таргетинга на ИИ и большие модели. Облачные вычисления, оптимизированные для данных. Служить и решения обеспечивают более эффективное управление вычислительными ресурсами и контроль затрат.

Ключевое слово 10: Модель как услуга (MaaS)

Текущие разработки:

Модель как услуга (MaaS) — это новая модель обслуживания, которая позволяет предприятиям и разработчикам получать доступ и использовать предварительно обученные модели ИИ через облачные платформы. Эта модель обслуживания избавляет предприятия от необходимости самостоятельно разрабатывать и обучать сложные модели ИИ, снижает входной барьер и ускоряет развертывание приложений ИИ. В настоящее время многие крупные технологические компании предоставляют различные услуги MaaS, такие как распознавание речи, анализ изображений, обработка естественного языка и т. д. Эти услуги широко используются в различных отраслях: от обслуживания клиентов до анализа рынка, диагностики здоровья и других областей.

Проблемы, которые необходимо решить:

Хотя MaaS имеет большой потенциал, он также сталкивается с некоторыми проблемами при продвижении. Во-первых, это проблема качества и надежности услуг. Обеспечение точности и стабильности облачных моделей является постоянной проблемой для поставщиков услуг. Во-вторых, безопасность данных и защита конфиденциальности имеют решающее значение в MaaS, особенно при работе с конфиденциальными данными. Кроме того, чтобы удовлетворить потребности различных клиентов, поставщикам MaaS необходимо постоянно обновлять и оптимизировать свои библиотеки моделей.

Прогноз на 2024 год:

Ожидается, что к 2024 году MaaS достигнет значительного развития во многих аспектах. С технической точки зрения можно ожидать появления более узкоспециализированных и индивидуальных моделей, которые будут лучше соответствовать потребностям конкретных отраслей и приложений. Технологии безопасности и защиты конфиденциальности также будут усовершенствованы, чтобы обеспечить более надежные гарантии обработки данных. Кроме того, с развитием 5G и периферийных вычислений ожидается, что MaaS обеспечит более низкую задержку и более высокую эффективность услуг, что особенно подходит для приложений, требующих обработки данных в реальном времени.

Мы вступаем в новую эру анализа данных,2024 год станет поворотным моментом в истории. На этой красочной технической картине,большие данные、большая модель、большой расчет имеет не только художник, но и сам холст.

Предстоящий путь может быть полон проблем, но именно эти проблемы открывают возможности для инноваций. Благодаря постоянному развитию технологий и углублению их применения мы можем предвидеть, что постепенно формируется более цифровое, взаимосвязанное и интеллектуальное общество. В этом будущем каждый человек, каждое предприятие и даже все общество будут оседлать поток данных и исследовать свое новое путешествие.

В 2024 году давайте подождем, посмотрим и вместе поприветствуем эту новую эру, полную жизненной энергии, инноваций и возможностей.

Текст: И Ли Ян Юй / информационная обезьяна Редактор: Глядя в глубокий космос / информационная обезьяна