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现在的新兴技术,除了人工智能还有啥?
纳米技术：在原子和分子水平上操纵物质，增强或创造具有新特性的材料和设备。应用范围包括更有效的药物输送系统、提高产品性能的增强型材料等。人工智能TRiSM（信任、风险和安全管理）：专注于确保AI系统的可靠和负责任的使用。通过在整个AI生命周期中嵌入信任、严格的风险评估和隐私保护措施来满足需求。
智能超表面 简介：智能超表面是一种能够动态控制电磁波传播的人工结构，具有广泛的应用前景，如通信、雷达、隐身技术等。影响：智能超表面技术有望在未来几年内实现商业化应用，为无线通信、雷达探测等领域带来革命性的变革。
十大新兴技术： 5G技术：不仅限于通信，还推动了人工智能、物联网等领域的快速发展。 量子计算：具有超强计算能力，解决传统计算机难以处理的复杂问题。 生物识别技术：广泛应用于身份验证，提高安全性和便捷性。 虚拟现实和增强现实：改变娱乐和工作方式，提供沉浸式体验。
柔性显示技术：简介：柔性显示技术通过采用柔性材料，实现显示屏的弯曲和折叠。应用：在智能手机、平板电脑、可穿戴设备等领域展现创新设计。生物识别技术：简介：生物识别技术通过采集和分析生物特征信息，实现身份认证和识别。应用：在移动支付、门禁系统、公安安防等领域得到广泛应用。
集成传感与通信（ISAC）技术使无线网络具备环境感知能力，能够实现定位、环境映射和基础设施监控等功能。这有助于分析监测空气质量、水质、土壤湿度和天气条件。此外，ISAC技术还可用于智能电网，提高效率和可靠性。 计算能力与虚拟和增强现实相结合的新兴技术，将改进基础设施和日常生活中的各类系统。
目前比较热门的新兴行业主要包括以下几个：人工智能：简介：涉及到机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。应用领域：医疗、金融、教育、交通等，为人们的生活带来了很多便利。区块链：简介：一种去中心化的数据库技术。
云计算与大数据的趋势
大数据和云计算都是未来的发展趋势，且各有其独特的前景，无法简单判断哪个更有前景。以下是对两者前景的详细分析：大数据的前景：技术融合与创新：大数据与人工智能、机器学习等技术的融合将推动数据分析的深度和广度，为企业提供更精准的决策支持。
大数据和云计算都是未来的发展趋势，各自具有不同的前景，难以一概而论哪个更有前景。以下是关于大数据和云计算前景的详细分析：大数据的前景 技术驱动：大数据的两大核心技术为云技术和BI（商业智能）。云技术为大数据提供了存储、处理和分析的基础设施，使得大数据能够得以实施和落地。
大数据和云计算都是未来的发展趋势，且各自具有广阔的前景。以下是关于两者前景的详细分析：大数据的前景：技术融合：大数据与云技术紧密相连，云技术为大数据提供了强大的存储、处理和计算能力，使得大数据能够得以实施和落地。
云计算与大数据未来呈现多方面发展趋势：技术演进：受前沿技术加持，边缘计算将数据处理推向数据源，在智能制造与自动驾驶等领域广泛应用；人工智能和机器学习结合为大数据分析提供新途径，让非技术用户参与决策。
大数据和云计算都是未来的发展趋势，且各有其独特的价值和前景。大数据的前景： 数据价值挖掘：大数据的核心在于对海量数据的收集、处理和分析，以挖掘出其中的价值。随着数据量的不断增加，大数据的应用场景也越来越广泛，如精准营销、风险管理、预测分析等。
零售商们的新宠:边缘计算和AI
零售商们的新宠：边缘计算和AI 零售商们正迎来一场技术革命，边缘计算和AI正成为他们的新宠。这两项技术的结合，不仅为零售商提供了前所未有的运营效率和准确性，还极大地提升了客户体验。AI在零售中的应用 AI在零售领域的应用已经取得了显著的成果。
此外，边缘计算与区块链、AI等技术的结合，也为物联网的发展带来了新的机遇。例如，边缘计算可以加速区块链数据的处理速度，提高区块链系统的性能和可扩展性；同时，边缘计算还可以为AI模型提供实时的数据输入和反馈，促进AI技术在物联网领域的应用和发展。
边缘计算：轻量级向量数据库可能跑在手机或IoT设备上，实现本地化智能搜索。与大模型深度结合：向量数据库将成为AI的“外部大脑”，助力知识更新和个性化服务。综上所述，向量数据库是AI时代的“新宠”，它让AI从“死记硬背”进化到“活学活用”，推动了AI技术的进一步发展。
未来就绪性随着物联网（IoT）、边缘计算和AI技术的不断推进，办公环境中的设备数量和数据流量将持续增长。5G网口为未来可能增加的网络需求预留了空间，确保企业的网络架构具备一定的前瞻性，能够灵活应对未来的技术变革。
求教制造业数字化转型趋势
制造业数字化转型是当前和未来的趋势之一，它涉及到利用数字技术和先进的数据分析方法来改进制造过程、提高生产效率和质量，并更好地满足客户需求。以下是一些制造业数字化转型的趋势：物联网（IoT）：物联网技术使制造设备能够通过互联网进行相互通信和数据交换。
这些趋势表明，数字化转型正在改变制造业的方式和模式。通过采用先进技术和创新思维，制造业可以实现提升效率、质量和灵活性的目标，并在全球竞争中保持竞争优势。
我国制造业数字化转型发展的6大趋势如下： 政策支持力度持续加码 国家层面：加大对制造业数字化转型升级的政策支持力度，出台了一系列顶层设计和政策指导文件，如《“十四五”数字经济发展规划》等，为制造业数字化转型提供了明确的方向和支持。
制造业的数字化转型正成为提升生产效率、优化产品质量和减少成本的关键途径。以下是一些显著的趋势： 工业互联网的兴起：通过将传感器和设备与互联网连接，实现对整个生产流程的数字化管理，从而提高透明度和效率。
应用场景不断拓展 数字化转型将广泛应用于制造业、教育、金融、医疗、零售等各个领域。通过数字化手段，企业可以优化生产流程、提升服务质量、降低运营成本，从而增强市场竞争力。产业链协同发展 数字化转型行业产业链上下游将实现协同发展。
制造业数字化转型是指利用数字技术和数据分析来优化制造业生产过程、提升产品质量和降低成本。以下是制造业数字化转型的趋势： 工业互联网：通过将传感器、设备和工厂连接到互联网，实现全面数字化管理。 人工智能和机器学习：应用机器学习和人工智能等技术，优化生产计划、预测设备故障和加速设计过程等。
边缘计算用途
1、边缘计算通过在数据源头就近处理信息，实现低延迟、高实时性和高效能的数据处理，广泛应用于多个领域。智能制造：实时监控生产流程，快速响应异常，优化生产效率与产品质量；结合机器学习预测设备故障，避免生产中断。
2、边缘计算通过实时处理、本地智能与云协同，解决了众多场景中延迟、带宽、隐私和可靠性的关键问题。从智能制造到远程医疗，边缘计算的应用场景广泛且深入，展现了其在数字化时代不可或缺的作用。未来，随着AI与5G技术的进一步融合，边缘计算将从点状部署走向网络化协同，成为数字世界的实时神经系统。
3、提高数据处理效率：边缘计算可以将处理任务分配到更接近终端设备的边缘节点，以减轻中央服务器的负担，提高数据处理的效率和速度。这有助于提升整体系统的性能和响应速度。提高系统稳定性：边缘计算支持本地计算和存储断网，支持离线运行和本地数据处理，从而提高系统的稳定性和可靠性。
4、边缘计算可以通过以下几种方式赚钱： 提供PCDN服务：个人或企业可以利用闲置的宽带和网络资源，通过特定设备贡献闲置带宽，为应用商提供流量，收益按流量结算。这种方式能够高效利用网络资源，实现盈利。 数据销售：边缘计算设备能收集大量用户数据，这些数据在广告投放、市场分析等方面具有价值。
企业利用边缘计算的10种方式
企业利用边缘计算的10种方式：农业现代化：通过物联网和云计算实现的数据共享，边缘计算帮助农民利用预测性维护和远程管理提高耕种效率。例如，约翰迪尔公司的农用设备能够实时感测土壤条件并做出调整，确保播种的准确性和收成质量。军事与执法态势感知：边缘计算为军事、执法和紧急响应人员提供实时情报收集能力。
边缘计算可以通过以下几种方式赚钱： 提供PCDN服务：个人或企业可以利用闲置的宽带和网络资源，通过特定设备贡献闲置带宽，为应用商提供流量，收益按流量结算。这种方式能够高效利用网络资源，实现盈利。 数据销售：边缘计算设备能收集大量用户数据，这些数据在广告投放、市场分析等方面具有价值。
售卖设备：边缘计算盒子作为硬件设备，可以直接售卖给企业或个人用户，这是其主要的盈利方式之一。提供服务：盒子可以提供数据存储、云计算、安全等增值服务，用户在使用这些服务时需要支付相应的费用，从而为公司带来收益。
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