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2020年大数据领域的五大科技趋势
综上所述，2020年大数据领域的五大科技趋势包括人工智能、边缘计算、DARQ技术、超级自动化和人类增强。这些趋势将为企业带来前所未有的机遇和挑战，推动大数据技术的不断创新和发展。企业需要紧跟这些趋势，积极拥抱新技术，以实现业务的快速发展和数字化转型。
年中国新科技的主要领域和趋势集中在5G与大数据的应用，以及科技创新作为经济增长的核心驱动力。以下是具体的分析：5G技术的广泛应用：通信速度提升：5G技术带来了前所未有的高速网络连接，为各种实时应用提供了可能。
滤波器：5G时代滤波器采用陶瓷滤波器，相关上市公司包括世嘉科技、东山精密等。物联网行业 物联网（IOT）即事物之间的网络，包括车联网、工业互联网、大数据、智慧交通、智能家居等。物联网是互联网的延伸，通过传感器、网络传输和数据分析实现物体的自动控制。
舆情监测、交通安防、医疗服务等将是公共管理领域重点应用领域。——2020年政府大数据市场规模超900亿元 根据赛迪数据，我国大数据产业在政府领域的应用占比约为15%。据此测算，2017年以来，我国政府大数据规模逐年增加。2017年，中国政府大数据产业规模达518亿元，2020年约为926亿元左右。
医渡科技主要专注于人工智能及医疗大数据，其基于自主研发的“医学数据智能平台”，对大规模多源异构医疗数据进行深度处理和分析，建立真实世界疾病领域模型，助力医学研究、医疗管理、政府公共决策、创新新药开发、帮助患者实现智能化疾病管理。
什么是「数字化转型」?
1、数字化转型是指企业或组织通过应用数字技术，全面优化业务流程、管理模式和商业模式，实现效率提升、竞争力增强及可持续发展的系统性变革过程。 其核心在于利用大数据、人工智能、云计算、物联网等新一代信息技术，推动传统产业向数字化、网络化、智能化方向升级。
2、数字化转型是使用数字技术来创建新的或修改现有的业务流程、文化和客户体验，以满足不断变化的业务和市场需求的过程。以下是对数字化转型的详细解释：核心定义：数字化转型超越了销售、营销和客户服务等传统角色，它始于对客户如何看待和如何与客户互动的新视角。
3、数字化转型是企业借助数字化技术，对企业运营理念、运营模式、企业流程、组织架构进行全面变革的过程。
人工智能领域的机会在哪
综上所述，人工智能领域的机会主要集中在小数据领域的发展、边缘计算与终端智能、终身学习与人机协作、人工智能硬件与服务、行业结合与垂直应用以及数据分析与价值挖掘等方面。这些机会将推动人工智能技术的不断发展和应用领域的不断拓展，为社会的全面进步和可持续发展提供有力支持。
具体来说，人工智能领域的就业方向包括但不限于：机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师、人工智能产品经理等。这些岗位不仅需求量大，而且薪资水平也相对较高。因此，对于有志于从事人工智能行业的人来说，学习并掌握相关技能将是一个明智的选择。
从智能制造、智慧城市、智能家居到自动驾驶等领域，人工智能都发挥着举足轻重的作用。这种趋势使得人工智能专业的毕业生在就业市场上具有极高的竞争力。薪资水平相对较高 由于人工智能行业的快速发展和人才短缺，该领域的薪资水平也相对较高。
数据分析师：从事数据采集、清洗、整合等工作，并在数据分析基础上进行人工智能产品开发与应用。算法工程师：研发新的算法模型或优化现有模型性能，以提升产品的智能化水平。例如，图像识别、语音识别和自然语言处理等方向。软件开发工程师：结合人工智能技术开发软件产品，涉及智能系统的设计与开发等。
智能金融是人工智能领域一个非常火热的就业方向。随着手机支付的普及，人工智能在金融领域的作用日益凸显。金融机构利用人工智能技术降低金融诈骗风险，实现金融业务的智能化。人工智能专业的毕业生可以进入智能金融领域，将金融知识与人工智能技术相结合，探索金融创新。
什么是数字化转型?
1、数字化转型是企业借助数字化技术，对企业运营理念、运营模式、企业流程、组织架构进行全面变革的过程。数字化转型的定义 数字化转型是指企业借助现代数字化技术，如云计算、大数据、人工智能等，对企业前端供应链体系、企业生产运营体系、企业营销体系等各个层面进行系统性改造和升级，以提升企业的运营效率、降低成本，并创造新的价值。
2、数字化转型是指企业或组织通过应用数字技术，全面优化业务流程、管理模式和商业模式，实现效率提升、竞争力增强及可持续发展的系统性变革过程。 其核心在于利用大数据、人工智能、云计算、物联网等新一代信息技术，推动传统产业向数字化、网络化、智能化方向升级。
3、数字化转型是建立在数字化转换、数字化升级的基础上，进一步触及公司核心业务，以新建一种商业模式为目的的高层次转型。数字化转型的核心概念数字化转型不仅仅是将业务流程简单地搬到网上，而是利用数字技术对企业内部的所有业务场景进行深度、全面的数字化改造。
4、数字化转型是利用数字技术积累并识别企业能力，对企业的价值体系进行重塑，使企业获取可持续发展能力以适应未来的数字化世界。 具体分析如下：数字化层面：技术驱动：数字化以数字技术为核心，涵盖软件系统实施（如财务共享系统）、数据平台搭建（如将企业数据采集至数仓或数据湖）等技术手段。
5、真正的数字化转型是利用数字化技术推动企业组织在业务模式、组织架构、企业文化等方面的全面变革。数字化转型的核心定义 数字化转型旨在通过移动、Web、社交、大数据、机器学习、人工智能、物联网、云计算、区块链等一系列新型技术，为企业构想和交付新的、差异化的价值。
6、数字化转型是由数字化技术（如人工智能、大数据、5G、物联网）触发的，旨在应对资本市场幂律化、社会供需复杂化、市场波动化等变革的发展模式。它涉及企业组织管理、工作模式、公众沟通与传播的全面转型，并由数字化技术/工具提供支撑，确保变革得以实现。
“数字化转型”与“智能化”它们之间的区别和联系是什么?
1、综上所述，“数字化转型”与“智能化”在本质定义、变革深度、技术栈和价值创造等方面存在显著差异，但它们又相互关联、相互促进。企业和组织应充分利用二者的机遇，实现自身的可持续发展和创新突破。
2、信息化、数字化与智能化是数字化转型过程中的三个重要阶段。信息化标志着物理世界的虚拟呈现方式的开始；数字化则是虚拟世界和物理世界的深度融合过程；而智能化则是数字化转型的最终目标之一，它使得机器和技术具备了能动的思考和决策能力。三者之间既有联系又有区别，共同构成了数字化转型的完整框架。
3、综上所述，信息化、数字化和智能化在企业转型过程中具有不同的作用和意义。它们分别针对企业运营的不同环节进行改进和优化，共同推动企业的数字化转型和智能化升级。
4、逐步递进的关系：信息化、数字化、智能化是逐步递进的关系，信息化是数据为业务服务的初级阶段，数字化是数据驱动的创新阶段，智能化则是数字化发展的高级形态。共同目标：三者都旨在提高业务处理效率、降低成本、创造商业价值。
5、区别：数据价值：信息化产生的数据只是数据本身。数字化产生的数据是进行企业生产和管理的资产。智能化产生的是以大数据或人工智能为基础的“智能数据”模型。应用范围：信息化可以实现多软件的并存和连接。数字化能够提供一体化的解决方案。智能化是广泛全面的数据库。思维角度：信息化是内部管理思维。
6、智能化（Intelligentization）：定义： 智能化强调的是在数字化基础上，通过引入人工智能、机器学习等技术，赋予系统、设备等更高级别的智能和自主决策能力。关键特征： 主要关注系统、设备的智能程度，强调通过学习、适应等方式使系统具备更高级别的智能。
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