數字技術(shù)的最新進(jìn)展重新定義了世界，并不斷改變著(zhù)人們的生活和工作方式。包括人工智能、云計算、傳感器和分析等在內的技術(shù)正以指數級的速度加速發(fā)展。這些數字技術(shù)通過(guò)重振客戶(hù)預期以及公司如何解決這些預期，正在創(chuàng )造新的利潤池。由于數字化轉型為行業(yè)提供了無(wú)與倫比的機遇，這里有6項技術(shù)改變了整個(gè)不同行業(yè)的趨勢。
1.零售/電子商務(wù)中的增強現實(shí)
什么是增強現實(shí)？
增強現實(shí)（AR）是現實(shí)世界的增強版本，可通過(guò)使用數字視覺(jué)元素，聲音或通過(guò)技術(shù)傳遞其他感官刺激來(lái)實(shí)現。
用例：
虛擬試衣間-客戶(hù)可以在鏡子/屏幕前想象自己穿著(zhù)所選衣服，并檢查顏色、設計和合身度。
商店導航–當客戶(hù)正在尋找某個(gè)特定產(chǎn)品時(shí)，增強現實(shí)技術(shù)可以使體驗更加順暢。商店導航將消費者引導到所需的產(chǎn)品區域。
產(chǎn)品定制–支持AR的移動(dòng)應用程序可以充當銷(xiāo)售人員，并提供與客戶(hù)需求相關(guān)的選項。
2.商業(yè)智能邊緣
什么是智能邊緣？
智能邊緣是指在生成數據的站點(diǎn)對數據進(jìn)行分析并開(kāi)發(fā)解決方案。通過(guò)這樣做，智能邊緣降低了延遲、成本和安全風(fēng)險，從而提高了相關(guān)業(yè)務(wù)的效率。
用例：
開(kāi)發(fā)集成解決方案—合作伙伴可以通過(guò)利用智能邊緣，在對執行和服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行端到端控制的情況下，開(kāi)發(fā)完全集成的解決方案。
安全替代方案——隨著(zhù)5G技術(shù)的發(fā)展，將計算，存儲和智能移至邊緣是可行的替代方案，這是安全的。
3.醫療保健中的區塊鏈
什么是區塊鏈技術(shù)？
區塊鏈技術(shù)是一種分散的數據庫管理技術(shù)，它以順序排列的方式存儲數據，每個(gè)交易都由用戶(hù)完成，對公眾開(kāi)放。區塊鏈確保了用戶(hù)之間的透明度。
用例：
醫療數據和共享—多年來(lái)，醫療保健部門(mén)在共享患者信息的同時(shí)，成為網(wǎng)絡(luò )攻擊的目標。區塊鏈在將患者數據從一個(gè)系統傳輸到另一個(gè)系統的同時(shí)促進(jìn)了透明度，從而降低了網(wǎng)絡(luò )惡意軟件的風(fēng)險。
醫學(xué)研究-通過(guò)維護臨床試驗的歷史數據，區塊鏈減少了醫學(xué)研究中的結果切換、數據窺探、不道德報告、欺詐和錯誤。
4.智慧城市中的物聯(lián)網(wǎng)
什么是物聯(lián)網(wǎng)？
物聯(lián)網(wǎng)是指在同一網(wǎng)絡(luò )上的設備之間收集和共享數據。憑借其強大的傳感器系統，設備可以收集數據并與其他設備協(xié)調工作。
用例：
具有物聯(lián)網(wǎng)的智能基礎設施–集成在智能建筑上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器將有助于建設節能環(huán)保的基礎設施。
智能廢物管理-通過(guò)在廢物容器上集成一個(gè)液位傳感器，當達到廢物閾值時(shí)，當局將收到警報。這將有助于及時(shí)收集和管理廢物。
5.計算機視覺(jué)在考古學(xué)中的應用
什么是計算機視覺(jué)？
計算機視覺(jué)是指計算機科學(xué)領(lǐng)域的重點(diǎn)是模仿人類(lèi)視覺(jué)系統的復雜性，使計算機能夠識別和處理圖像和視頻中的物體。
用例：
圖像分析-由于計算機視覺(jué)是所有關(guān)于模式識別，它了解視覺(jué)數據的給定圖像已被標記。它允許更客觀(guān)和更可控的考古文物分類(lèi)。
自動(dòng)對象分類(lèi)-計算機視覺(jué)可以加快歷史文物的分類(lèi)過(guò)程。它可以為非專(zhuān)家提供自動(dòng)分類(lèi)系統，并允許在線(xiàn)考古收藏采用新的表示方法，從而使公眾能夠更廣泛地獲取考古知識。
新類(lèi)型的發(fā)展-計算機視覺(jué)技術(shù)允許考古學(xué)家開(kāi)發(fā)新的類(lèi)型或衡量舊的。例如，將MDS等可視化技術(shù)應用于整個(gè)歷史玻璃收藏的形狀分析，可以得到相似性圖。通過(guò)在這些地圖中手動(dòng)創(chuàng )建簇，考古學(xué)家可以很容易地創(chuàng )建一個(gè)新的類(lèi)型。
6.農業(yè)數據科學(xué)
什么是數據科學(xué)？
跨學(xué)科的數據、跨學(xué)科的數據分析轉化為可操作的科學(xué)領(lǐng)域。比如說(shuō)，這是一個(gè)由數據架構師和數據工程師組成的職業(yè)學(xué)習的機會(huì )。
用例：
管理作物病蟲(chóng)害-數據科學(xué)家通過(guò)提供有關(guān)何時(shí)施用殺蟲(chóng)劑和使用多少殺蟲(chóng)劑的有意義信息來(lái)幫助農民。這大大防止了濫用殺蟲(chóng)劑，可能對人、植物和其他人產(chǎn)生不利影響。
天氣預報–農作物的質(zhì)量在很大程度上取決于天氣。在運輸或儲存期間，惡劣的天氣會(huì )損害作物的質(zhì)量。數據科學(xué)專(zhuān)家使用的工具可以識別可能被隱藏的模式和關(guān)系。他們利用從農田收集的數據來(lái)預測天氣狀況。
產(chǎn)量預測-產(chǎn)量低可能會(huì )導致農民和實(shí)體依賴(lài)作物的季節不安。通過(guò)從農場(chǎng)收集足夠的數據，數據科學(xué)專(zhuān)家可以設想土壤的化學(xué)、物理和生物特性、天氣、水分組成、土地類(lèi)型、肥料特性，以及更多有助于提高產(chǎn)量的因素。
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