2023年值得关注的一些AI技术趋势。

语音识别技术及自然语音处理
语音识别技术已经在亚马逊Alexa和谷歌Home等产品中使用，但在未来几年，它将变得更加先进。语音识别将不仅仅是理解命令--它将能够识别对话中的情绪，并提供自然语言处理（NLP）能力。这将使公司能够将语音识别用于客户服务互动，甚至作为一种销售工具。

自然语言处理（NLP）是另一个可能在未来几年继续增长的趋势。NLP是人工智能的一种形式，使机器能够像人类一样理解自然语言。这项技术使计算机能够识别语音模式，并将口语转换成可由计算机处理的文本或命令。NLP已经被用于各种应用，如Alexa或Siri等个人助理，搜索引擎算法，自动客户服务机器人，甚至是虚拟现实应用。

人与机器协作增长
通常被视为边缘人工智能的远程用例，智能机器和自主机器人的使用正在上升。从满足当天配送需求的自动化配送设施，到监控杂货店缺货的机器人，再到在生产线上与人类一起工作的机器人手臂，这些智能机器正变得越来越普遍。

据Gartner称，到本世纪末，机器人和智能机器的使用有望大幅增长。“到2030年，由于智能机器人在智能、社交互动和人类增强能力方面的进步，80%的人类将每天与智能机器人接触，而现在这一比例还不到10%”。

为了实现这一未来，2023年需要关注的一个重点领域是帮助人类和机器协作。自动化过程得益于机器人的力量和可重复动作，让人类执行更适合我们技能的专业和灵巧任务。预计组织将在2023年对这种人机协作进行更多投资，以缓解劳动力短缺和供应链问题。

增强现实/虚拟现实
在未来几年，我们可能会看到更多的另一个趋势是增强现实/虚拟现实（AR/VR）。AR/VR技术允许用户通过将现实世界的物体与虚拟元素（如3D模型或互动环境）相结合来创造沉浸式体验。这项技术已经在游戏中得到应用，但它也有游戏之外的潜在用途，如教育、培训模拟、产品可视化工具、广告活动等等。
机器学习和深度学习
机器学习（ML）和深度学习（DL）是人工智能的两个分支，允许计算机从数据中学习，而无需人类明确编程。ML算法被企业用来根据数据集进行预测，而DL算法可以从大量的数据中学习，根本不需要任何人工干预。通过利用这些技术，公司可以快速、准确地分析大量数据，使它们成为组织内决策过程的宝贵工具。

人工智能的潜在应用是巨大而深远的，使其成为当今地平线上最令人兴奋的技术之一。

从由语音识别技术驱动的自动化客户服务互动，到用于数据输入等平凡任务的机器人流程自动化，人工智能的可能性是无穷的，如果企业想在市场上保持竞争力，并利用人工智能技术发展带来的所有机会，需要保持对这些趋势的最新认识。

将数字孪生连接到边缘

数字孪生指的是真实世界资产、过程或环境的完全同步、物理上精确的虚拟表示。将数字孪生与物理世界和边缘计算联系起来的是物联网传感器和数据的爆炸，这两种趋势都在推动。2023年，我们将看到组织越来越多地将其物理环境中的实时数据连接到其虚拟模拟中。他们将从基于历史数据的模拟转向一个真实的数字环境——一个真正的数字孪生。通过将来自物理世界的实时数据连接到他们的数字孪生世界，组织可以实时了解他们的环境，使他们能够更快、更明智地做出决策。虽然还为时过早，但预计明年生态系统提供商和客户采用率将在这一领域实现巨大增长。