2023年五大数据科学、人工智能和机器学习的发展趋势
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【51CTO.com快译】随着2022年即将到来，人们希望了解将在2022年主导技术格局的数据科学、人工智能和机器学习的发展趋势。
根据调研机构的预计，到2027年，全球人工智能市场规模将超过2000亿美元;大数据细分市场规模将增长到1030亿美元，其中软件部门的份额为45%。同样，到2027年，全球深度学习市场规模将超过400亿美元，其复合年增长率为39.2%。
事实上，数据科学、人工智能和机器学习等技术在企业中的应用呈指数级增长。在新冠疫情爆发期间，科技在挽救生命和恢复经济弹性方面发挥了至关重要的作用，并呈现出许多令人惊讶的趋势。
以下是将在2022年主导技术格局的数据科学、人工智能和机器学习趋势：
1.小数据和TinyML小数据背后的核心理念是让用户可以获得可操作的结果，而无需采用大数据分析使用的云计算系统。
在与云平台的有限交互或者时间和带宽是处理数据主要限制因素的情况下，获取小数据集是非常有用的。
简单来说，它可以在用户需要快速数据分析的情况下，对最重要的数据进行快速的认知分析。例如在自动驾驶汽车的应用中，其控制系统无法依靠从集中式的云计算服务器发送原始数据和接收分析数据，同时防止在道路上发生碰撞。
TinyML模型是一种机器学习算法，专为微控制器或低功耗硬件设计，使它们更智能、更有用。它占用的空间很小，但能够处理嵌入式计算应用程序中的大规模应用程序，例如物联网。
Zyro公司数据科学家MantasLukauskas说：“企业80%的工作应该专注于正在使用的数据——模型和模型部署只是一个良好的人工智能应用程序的一部分。”此外，与计算机或服务器相比，微控制器的价格非常低廉，这使得它们的使用对于小型企业甚至个人来说更加容易和实用。
2022年，小数据和TinyML将创造越来越多的嵌入式系统出现的可能性，其中包括汽车、可穿戴设备、家电、工业设备、农业机械等。
2.自动化机器学习(AutoML)自动化机器学习(AutoML)的最大好处是，尽管总体上在人工智能方面的专业知识较少，但越来越多的企业可以访问机器学习。因此，任何人都可以使用AutoML解决方案来创建自己的机器学习应用程序。
假设某个主题专家能够为该主题中的更大问题制定解决方案。但却缺乏编码知识，需要将人工智能应用于这些问题。在这里，他们可以通过简单、用户友好的界面使用AutoML解决方案。
用户界面将使机器学习的内部工作不可见，因此提供了完全专注于构建解决方案的空间。它为任何行业组织将人工智能和机器学习嵌入其业务开辟了道路。
AutoML最具发展前途的应用是数据科学。因此，市场对数据科学毕业生的需求量很大，而数据科学家每年的收入超过10万美元。
开发人员现在能够在保持模型质量的同时，在最短的时间内构建大规模且高效的机器学习模型。通过使用AutoML自动化迭代过程(如数据清理和准备)是可能实现的。
像谷歌这样的行业巨头已经在利用AutoML技术来自动化发现优化模型的过程。
3.用于Deepfake和合成数据的生成式人工智能通过人工智能和深度学习的进步和发展，音频、视频和图像处理技术现在变得更加智能先进。生成式人工智能可以制作逼真的照片、将黑白照片转换为彩色照片、将白天照片转换为夜间照片，甚至可以根据文本描述生成逼真的照片等。
高级人工智能还可以将老旧的图像和电影改进或升级到4K及清晰度更高级别。
虽然生成式人工智能在有趣的应用场景中越来越受欢迎，但它在某些领域有着更显著的好处，例如教育、可访问性、电影制作、犯罪取证以及艺术表达。
此外，这有利于保护不愿在面试或工作场所透露身份的人员。此外，在医疗保健领域，生成式人工智能可以有效地早期识别潜在病症并创造有效的治疗方法。
根据调研机构的预计，到2025年，生成式人工智能处理的数据将占所有数据的10%。
4.AI-on-5G人工智能和5G将通过最快的云访问和数据处理共同推动2022年的下一波创新浪潮。
5G可以提供毫秒级的延迟、巨大的带宽和可靠的连接。5G的低延迟与人工智能的决策能力相结合，优化了设备和云平台之间的计算速度。
在一些行业应用中，人工智能和5G组合产生了高质量的输出，能够部署快速、安全且具有成本效益的物联网设备和智能网络。
例如，在汽车制造过程中，使用具有5G深度学习算法的视觉检测软件可以更快地识别车辆的缺陷。因此，汽车制造商能够识别和分析装配线上的质量问题，并实时观察智能设备的响应。
通过在实时应用中进行更快地分析，人工智能在快速5G的效率也将在2022年重塑智能交通行业，用于改善城市安全和空间管理。
接下来是客户支持中的对话式人工智能，它正随着人工智能和5G的发展而逐渐演变，并且正在创造一种利用面部表情和场景感识与人类进行更快交流的模式。
人工智能的进步无疑会改变每个行业，其中5G正在发挥催化剂的作用。
5.人工智能芯片通用硬件能够支持人工智能任务，但缺乏足够的深度学习技术性能。因此，对于希望使用更有效地运行人工智能应用程序的处理器的企业来说，人工智能芯片正在成为一种先进的解决方案。
特定于人工智能的处理器使用特定系统进行修改，以优化深度学习等任务的性能，并具有并行计算能力。此外，估计专用人工智能硬件分配的带宽是传统芯片的4到5倍。
这一功能将显著提高为云计算服务运营广泛数据中心网络的企业的能力。此外，它还将促进企业的内部人工智能运营，提供更快的计算速度。
在某些领域，已经开始采用人工智能处理器单元，并可能在未来一年继续扩展。例如，安全系统涉及实时面部识别的监控软件，包括IP摄像头和门禁摄像头等。
事实证明，人工智能处理器在以自然语言处理为动力的聊天机器人和用于客户服务的语音助手中也很有效。
结语在未来几年，数据科学、人工智能和机器学习将继续成为技术进步不可或缺的一部分。在市场上将看到更多此类发展和创新，这将为不同行业提供更多的改进空间。
为了在竞争激烈的市场中保持相关性，人们需要及时了解不断变化的技术趋势，以做出正确的决策，并提高回报率。
原文标题：Top5DataScience,AI,AndMLTrendsfor2022，作者：JoydeepBhattacharya
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大数据时代人工智能技术在农业领域的应用
原标题：大数据时代人工智能技术在农业领域的应用摘要：民以食为天，农业是中国的基础产业，是重要的经济命脉。社会不断进步与发展，信息技术不断融合与突破，在新时代背景下，智能农业不断出现，改变农业方式，加强人工智能技术在农业领域的研究与应用，通过大数据的优势对农作物的栽培、生长、收割等环节进行有效的信息反馈，有针对性地解决农业领域中存在的问题，不断促进现代农业的智能化、机械化发展。为了进一步提高农业的发展水平，要将农业朝着现代化的方向发展，对科学技术进行有效的研究、应用、融合与突破，促进农业生产方式的新模式、新体系运用，推动中国现代农业的发展，紧紧把握当前国家经济可持续发展的节奏与方向。
关键词：农业；人工智能；大数据
农业是中国经济的基础，对于人们的日常工作、生活有着重要的影响。在大数据时代背景下，要注重农业的可持续发展，将科学技术与农业进行有效地结合，扩展人工智能在农业生产中的研究领域与方向，改变传统的农业生产方式，顺应时代发展，扩大生产规模，实施精细化管理，使生产管理更加智能化、科学化。在新时代背景下，应加强大数据、人工智能在农业领域中的应用，改变传统的农业生产模式。
1.人工智能与大数据技术在农业领域中的研究现状
1.1人工智能技术在农业领域的研究现状
当前，人工智能技术不断丰富与完善，在农业领域中得到广泛的应用，有效地促进农业生产方式的变革。在农业领域中人工智能所涉及到的关键技术包括语音和图像理解、智能搜索、专家系统、智能控制、机器人、遗传编程等，这些技术对于农业的发展发生了革命性的改变，有利于促进中国行业的转型发展，不断突破传统的农业生产模式，实现科学、安全、稳定的管理，提高管理水平。在农业中应用智能技术，可将农业的生产、供给、销售各个环节进行紧密的联系，通过智能化平台加强各方之间的联系，促进各个环节之间的工作能够有效配合，完善产业链条，促进链条之间稳定有序进行，进一步提高行业的可持续发展，实现良好的经济效益。此外，社会的不断进步，技术的不断深化改革，在农业领域中智能探测土壤、智能机器人等智能识别系统的应用，提高科学饲养，减少农药化肥的使用。在新时代背景下，人工智能在农业发展领域取得较大的成果，国家大力提倡发展智慧农业、智慧牧场、智慧渔场等，通过建立大数据促进绿色智能供应链的有效实施，促进农业的产供销体系，紧密联合推动农业生产要素的合理配置，为智慧农业创新技术提高农业的生产效率[1]。
1.2大数据技术在农业领域的研究现状
大数据技术在国外发展较为成熟，在中国农业领域中，大数据技术在环境监管、农业栽培等工作得到广泛的应用。在此过程中，通过遥感图像中蕴含的信息，可对农业实际情况进行有效监测，能够有效评估农作物种类的精度，对气象灾害进行有效预警，对农作物大面积评估农业灾害作出较大的贡献。农业信息在网络基础的搭建过程中，起到一定的促进作用，减少了时间成本。但当前大数据技术在农业领域中处于初步阶段，在新时代背景下要加强对大数据分析技术的应用，通过互联网+的理念实现对作物生长的准确预测与评估，降低自然灾害所带来的损失，提高生态效益以及经济效益[2]。
1.3人工智能与大数据集成技术在农业领域的研究现状
社会不断进步与发展，在新时代背景下，大数据计算技术与人工智能技术的有效融合，利用信息技术对各种数据进行收集和对比，通过指纹识别、机器视觉、智能机器人等技术的应用，有效对土壤中存在的缺陷和营养缺陷进行分析。此外，可将相应图像识别的APP进行应用，加强对缺陷的提醒、分析，可通过计算机视觉以及人工智能帮助农民分析数据，采用摄像机技术以及云服务技术，帮助农民整合相关的数据并进行预测。人工智能技术与大数据集成技术在中国发展过程中具有较大的优势，利用智能采摘机器人进一步提高路径分析，且无人机的发展也得到广泛的应用，具有较大的发展前景。
展开全文2.大数据时代人工智能技术在农业领域的发展趋势
一方面，跨媒体智能。当前科学技术不断融汇与突破。传统的科学技术发展模式中，信息通常会以图像、音频、文字的形式展现出来。在新的时代背景下，通过多媒体形态的有效融合，在不同媒体平台中应用计算机视觉技术转变数字化信号，根据特征进行农作物病虫害诊治。另一方面，大数据智能。大数据智能技术与数据挖掘进行有融合即为大数据智能。在农业领域中的应用，可从多维的角度对复杂非线性问题及农业发展现状进行分析，为中国农业领域的增产、增收作出贡献。其三，群体智能。随着农业共享经济的不断推进，人类群体和数据是互联网传播的纽带，在农业信息网络平台搭建过程中，创造智慧农业全新方式，能够融合更多信息技术和网络建设内容，促进农业经济效益实现。
3.大数据时代人工智能在农业领域的应用
3.1创新农业生产模式
当下农业生产新模式主要包括精准农业、精准养殖、设施农业。下面主要对这三种方式进行分析：其一，精准农业。精准农业是一门综合技术，运用自动化技术、3S技术，通过农作物生长的每一个操作单元进行分析，掌控土壤的状况，能够进一步确定农作物的生产目标，优化技术组装系统诊断，调节土壤的数量特征，节省投入成本，减少人力的投入，调动土壤生产力。精准技术广泛应用在农业领域中可降低生产成本。当下3S技术、人工智能技术、物联网以及大数据的有效融合，可建立相应的数字农业软硬件平台，为农作物提供精准的农业技术应用，获得较大的收入效益。其二，精准养殖。精准养殖是利用大数据以及人工智能技术在养殖领域中建立自动化的生产线，通过废弃物自动回收、疾病自动诊断，创建基于互联网平台的现代畜牧生产新模式。在此背景下，国内研究相应的养鸡自动化生产线，如自动化分拣系统、自动清理粪便系统。该类系统在手机APP计算机等领域掌握养殖的环境，以有效实现现代化特色的畜牧业生产模式的作用，使生产养殖科学、管理，达到节能降耗绿色环保的目标。其三，设施农业。设施农业能够提高经济效益，通过土壤温度实施环境监测，改变大棚种植提供的种植条件，进一步实现精细化施肥，智能化调温，提高农业的产量，改善品质。设施农业主要包括生产技术工厂化、温室建设大型化、栽培技术无土化等方面，设施农业的发展可有效解决实物数量、人口、资源、环境等问题，是发展现代农业的重要途径之一[3]。
3.2农产品经营网络化的新体系
当前互联网技术迅速发展，在新时代背景下，线上的电商平台越来越多，比如盒马、京东、美团的APP可有效实现信息的沟通交流。在互联网技术发展过程中，可对农产品生产信息进行有效的管理，包括产地、质量的内容，进一步提供管理的有效性，促进经济的发展。
3.3新的农业管理服务思维
国内运用3S技术、计算技术、大数据技术，可开发物流系统，建立信息云管理平台，市场波动预测、耕地质量监测与评价等进行有效的实施，对养殖和种植物进行有效的控制，在一定程度上减少农户的损失。当前农分期、农田管家平台的出现，让农户获得更多的信息，对农作物质量进行监测，促进农业更好的发展。
4.结语
综上所述，在21世纪，要通过对精准养殖、设施农业、农产品网络化新体系的有效研究与应用，推动中国智慧农业的可持续健康发展。
参考文献：
[1]陈桂芬,李静,陈航,等.大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展[J].吉林农业大学学报,2018,40(4):9.
[2]朱志锋.大数据时代人工智能技术在农业领域的研究进展[J].新农业,2021(9):2.
[3]程群.探讨人工智能的技术发展给新闻领域带来的问题[J].智库时代,2018(12):2.
文章来源：农业信息化，本文收录于《农业信息化》2022年第5期，目次10。内容仅供学习参考，如侵权请联系删除！
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责任编辑：试论人工智能技术在外语教学上的体现与应用
其次是大数据概念（bigdata）。由于人工智能技术的应用,外语教学中现有的计算机与其他硬软件设备很容易积累并储存庞大的数据,即大数据。如何应用好这些大数据?我们应该从应用的角度来区分由数字构成的一般“数据”和“大数据”。大数据有明显的本质特征,如容量（volume）大、种类（variety）多、速度（velocity）快、价值（value）高等。除此以外,大数据和一般数据的区别还在于：（1）一般数据只要用数据库或商业智能技术等传统数据解决方法即可应对,而大数据则不单纯指数字,含括的内容十分丰富,如外语文本、图像、音视频等多类文件格式,以及博客、微博、微信等各类互动信息;（2）一般数据都属于结构化数据,而大数据既是结构化也是半结构化数据,包含了图像等一切非结构化数据;（3）一般数据因其结构化而有规律可循,通过简单线性分析即可获得结果,大数据因其结构状态多样能够频繁交互实现大规模分析,还能够根据实时需要进行无限制的数据挖掘;（4）一般数据的分析成线性状态,较为简单、规律,易于操作,而大数据的分析遵循的规律是未知的,例如：综合多类信息实施综合模拟、证据分析、评估假设、应答结果,再经计算可能性与可信度达到所需的数据相关度。大数据的超大智慧能力使人们可以更加有效地获取关于更多事物的全景式认知。了解了这些区别特征,我们就能有计划有目的地利用好大数据,以此触发外语教学上的一些变化,如：大数据与环境之变（外语教学环境日益智能化,主要体现在教学硬件和软件的变化：学生和教师都有智能手机,APP教学支撑等）、局部与整体评估方式之变（因为大数据讲究的是全样本,外语的教与学所反映和积累的数据不是零碎的而是完整的评估数据,所以评估就显得完善、整体和全面）、资源海量增长与利用之变（大数据创造了海量的教学资源,可供学习者根据个人的特点选择使用和学习）以及人们的思维习惯之变（外语学习中的思维方式、目标语言的意念功能等作用的发挥）。同时,大数据还能帮助我们实现较为完善的学生学习行为分析（learningbehavioranalysis）,如：自动记录学生在线学习情况,收集学生学习的完整数据（全样本）,精确发现问题的关键所在（如学习动机、焦虑、效率等）,有目标地有效改进学习行为和教学行为（精确定位、方法有效、针对性强）,根据发现和定位（基于数据分析）及时改进并完善课程与教学。大数据、大算法、大模型与产业发展
【嘉宾简介】王晨，清华大学大数据系统软件国家工程研究中心总工程师、清华四川能源互联网研究院大数据研究所所长，国家产业基础专家委员会委员，参与十四五大数据产业规划等多项国家级、部级信息化与大数据规划编制，领导实施多个制造业龙头企业工业大数据项目。曾担任IBM中国研究院主任研究员，数据管理技术研究部高级经理，IBM全球分析云研究战略负责人。同时在数据领域的顶尖国际会议与期刊上发表了50余篇论文，获得60余项中国、美国发明专利，担任多个学术会议审稿人，担任《大数据导论》、《工业大数据分析指南》、《工业大数据产业与技术白皮书》等多本著作编委。任工信部工业互联网产业发展联盟（AII）副秘书长，北京工业互联网技术创新与产业发展联盟秘书长，中国计算机学会数据库专委会委员，产学研工作组副组长，中国自动化学会大数据专委会委员，ACMSIGBEDChina常务委员，全国信标委工业APP工作组副组长、大数据工作组工业大数据专题组组长，国家工业信息安全发展研究中心科技委委员，Apache基金会IOTDB项目PMC，工信部工业强基、工业互联网等专项评审专家。曾获得北京市科技进步一等奖（2020），日内瓦发明金奖（2022）等科技奖励。
【报告题目】工业大数据技术与挑战
【报告摘要】伴随着工业互联网和制造业数字化转型的发展趋势，工业大数据技术在产业界和学术界获得了越来越多的关注。围绕产品制造与服务对工业互联网数据实时感知的迫切需求，面向工业互联网传感器精度低、资源受限制、设备故障频发、网络传输稳定性差、复杂环境干扰等难题，开展工业互联网数据感知技术研究，包括复杂环境感知数据质量保障方法、机器数据端云协同感知、边缘数据采样与压缩存储等。针对工业互联网机器数据采集环境恶劣、超高通量采集、低质乱序传输等特点，首创机器时序数据列式存储格式，提出了时序数据新型编码压缩、乱序处理、列式连接、高效聚合等方法，设计了基于统一列式存储文件的端云数据同步架构，形成了独创的机器数据端云协同感知与压缩存储技术。建立了机器数据端云协同感知、压缩存储、乱序处理等技术，形成了多变性机理约束容忍的数据质量理论和过程时序数据治理算法。围绕复杂装备跨设计制造与服务保障生命周期中多模态数据的一体化管理需求，针对设计制造BOM和服务实例BOM之间结构失配、多模态产品数据集成、跨业务跨主体数据安全访问等技术难题，开展复杂装备跨生命周期数据管理技术研究，提出了基于中性BOM模型和多维文件空间模型的多类型数据统一表示方法。针对大数据统计分析和机器学习技术在工业场景下面临着复杂场景适应能力不足导致分析模型泛化性和准确性欠缺、数据方法反向统计分析与正向工业机理演绎难以融合以及工业过程中各类扰动带来的知识确定性丧失等难题，建立机理与知识融合的工业大数据分析理论方法，突破对大量相似差异化场景具有强泛化能力的机器学习理论，创立了面向开放差异化工业场景的强泛化可迁移机器学习理论与方法，解决高维任务和复杂结构的知识关联融会迁移难题，探索偏微分方程等机理模型、控制逻辑等工业知识与神经网络、强化学习等数据分析模型的深度融合机制。基于上述技术的突破，完全自主研发的工业物联网数据库软件IoTDB，成为Apache基金会该方向唯一的顶级项目，在国内外200多家企业得到应用。