器( UAV)与人类侦察员合作,以研究特种作物农民的解决方案;以及垂直农业。
■更安全的汽车运输。 高科技公司 (如 Alphabet 、Tesla、Uber、Lyft 和 Apple)和传统汽车公
司(如梅赛德斯 -奔驰、 宝马、 日产、 丰田和福特) 希望通过消除人为错误因素, 自动驾驶汽
车将减少汽车事故的数量。到 2021 年,10%的新车将具备自主驾驶能力,而 2017 年这一比
例不到 1%。
自主的事物包括只在数字世界中运行而没有任何物理表现的事物。 我们预测, 随着通信变得
多维和多模式,包括虚拟助理和独立代理在内的新形式的交互将有助于信息和数据的交换。
使用自然语言处理来协调跨业务部门和地点的通信的能力将个性化并扩展协作。 这不仅会影
响传统的工作环境,还会影响一线工人和工业环境。到 2022 年,在工业 4.0 生态系统合作
的所有人中,超过 50%的人将使用虚拟助理或独立代理与周围环境和人进行更自然的互动:
虚拟助理在用户的显式或隐式方向(例如,虚拟个人助理 [vpas]和聊天机器人)操作,而不
是完全自主地从用户操作。 它们可以在短期内实现常规任务的自动化。 随着时间的推移, 更
复杂的任务将被自动化。 独立代理在后台运行,不由用户直接调用。例如, 独立代理可能会
监视系统的运行状况并主动更改软件配置。
一系列的自主能力——自主的事物——从半自主到完全自主——在一系列的自主范围内运
作。“自主” 一词用于描述自主的事物时, 应加以解释。 当 Gartner 使用这个术语来描述自主
事物时,我们的意思是这些事物可以在定义的上下文中无监督地运行,或者完成一项任务。
自主的事物可能有不同程度的自主性。 例如, 自导式真空吸尘器的自主性和智能性有限, 而
无人机则可以自动避开障碍物,通过门窗飞入建筑物。
在考虑机器人、 无人机、 人工智能驱动物联网设备和代理的使用案例时, 最好使用通常用于
评估自动车辆的自治级别:
■人工辅助
■部分自动化
■条件自动化
■高度自动化
■全自动化
智能和协调随着自主事物的激增,我们期望从独立的智能事物转变为一组协作的智能事物。
在这个模型中, 多个设备将一起工作,不管是独立于人还是有人输入。 例如,如果一架无人
驾驶飞机检查了一个大的场地,发现它已经准备好收割,它可以派遣一个“自动收割机” 。
在运输市场上, 最有效的解决方案可能是使用自动车辆将包裹移动到目标区域。 然后, 车上
的机器人和无人机就可以完成包裹的最终交付。 军方在这一领域处于领先地位, 正在研究使
用无人机群攻击或防御军事目标。其他 4 个例子包括:
英特尔在 20185 年冬季奥运会开幕式上使用无人机群
■迪拜计划使用能够部署自己无人机进行监控的自动警车
■本田和其他汽车制造商的合作合并方案, 其中车辆相互通信以优化交通流。 评估协作自主
事物的潜在用途, 不仅是在自主物理事物协同工作的背景下, 而且在自主虚拟事物的背景下。
这种级别的交互处于早期阶段, 但是随着虚拟助理和独立代理的使用的增加, 跨自主事物网
络协调行动的需求将显著增加。到 2021 年,蜂群智能将成为至少 30%部署人工智能增强系
统的组织的核心设计元素。示例用例包括:多个虚拟助理在数字工作场所工具和通用环境
(例如移动性)之间协调交互,以执行涉及多个系统的复杂用户请求
■基础设施中跨自动化流程操作的多个级别独立代理之间的协调数据切换和操作实时管理、
应用程序和安全性,确保 IT 操作的顺利和安全
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