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1、超級自動化(hua)

自動化是(shi)使(shi)用(yong)技術(shu)來自動化曾經(jing)需要人(ren)(ren)工完成(cheng)的任務。而超(chao)級自動化是(shi)使(shi)用(yong)先(xian)進(jin)技術(shu)（包括人(ren)(ren)工智能和機器(qi)學習(xi)），來實現流程自動化和增強人(ren)(ren)類。超(chao)級自(zi)動化(hua)不僅涵蓋了(le)一(yi)系(xi)列可以自(zi)動化(hua)的(de)工具(ju)，而且還涉及自(zi)動化(hua)的(de)復雜程度（即(ji)發現、分析、設計(ji)、自(zi)動化(hua)、測量(liang)、監控、再(zai)評估）。

由于(yu)沒有任何一種工具可以代替人(ren)類，因此超級自動化(hua)涉(she)及工具的組合，包括機器(qi)人(ren)流(liu)程自動化(hua)（RPA），智能業務(wu)管(guan)理軟(ruan)件（iBPMS）和AI，其目標是越來越多(duo)地借(jie)助AI制(zhi)定決策。 

超級自動化雖然不是主要(yao)(yao)目標，但通(tong)常會導(dao)致(zhi)組(zu)織(zhi)數字孿生(sheng)（DTO， 超越現實(shi)概念，可被(bei)視(shi)為一個或多個重要(yao)(yao)的(de)(de)、彼此依賴(lai)的(de)(de)裝備(bei)系統的(de)(de)數字映射系統）的(de)(de)創建(jian)，使(shi)組(zu)織(zhi)能(neng)夠可視(shi)化地展示職能(neng)、流程和關(guan)鍵績效指標如(ru)(ru)何相互(hu)作用(yong)，如(ru)(ru)何驅(qu)動價值(zhi)。DTO成為超級自動化過(guo)程的(de)(de)有(you)機組(zu)成部分，提(ti)供有(you)關(guan)組(zu)織(zhi)的(de)(de)實(shi)時、持(chi)續、智能(neng)信(xin)息，并(bing)推動重要(yao)(yao)的(de)(de)商(shang)機。 

2、實用區塊鏈(lian)

區(qu)塊(kuai)鏈是一種(zhong)分布式(shi)賬本，是按時間順序(xu)排(pai)列(lie)的。其含有經過加密簽(qian)名(ming)，不(bu)可撤銷的交(jiao)易記錄(lu)的列(lie)表(biao)，網絡中所有參與者(zhe)均可共享這列(lie)表(biao)。 

區塊鏈還允許參與者(zhe)追溯(su)資(zi)產的原始來源，這對于傳統資(zi)產有利，同時也為(wei)其他用途鋪平了道(dao)路，例如(ru)將(jiang)食(shi)源性(xing)疾病追溯(su)到原始供應商。它還允許兩個或多個彼此不認識的參與者(zhe)在數字環境中安全地進(jin)行交換價值(zhi)，不需(xu)要集中式機構(gou)。

完整的(de)區(qu)塊鏈模型包含五個元素：共(gong)享分布式(shi)賬本、不可(ke)(ke)變可(ke)(ke)追(zhui)溯的(de)賬本、加密、資產代幣化(hua)和分布式(shi)公共(gong)共(gong)識機制(zhi)。但是，由于(yu)一系(xi)列技(ji)術問題（包括不足的(de)可(ke)(ke)伸縮(suo)性和互操作性），在企業部署區(qu)塊鏈技(ji)術是尚未(wei)成熟的(de)。

所(suo)以(yi)現在(zai)企業區塊鏈(lian)采用(yong)一種實用(yong)的(de)(de)方(fang)法，僅(jin)通過使(shi)賬本(ben)獨立于各個(ge)應用(yong)程序和參與者，并在(zai)分布式網絡中復制(zhi)賬本(ben)來(lai)創建(jian)重(zhong)大事(shi)件的(de)(de)權(quan)威記(ji)錄，從而(er)僅(jin)實現完(wan)整區塊鏈(lian)的(de)(de)某些元素。例如具有(you)訪問權(quan)限的(de)(de)人都可以(yi)看到相同(tong)的(de)(de)信息，使(shi)用(yong)單一的(de)(de)共(gong)享區塊鏈(lian)可以(yi)簡(jian)化集成。共(gong)識通過更傳(chuan)統的(de)(de)私有(you)模型來(lai)處理。

未來，隨著(zhu)人工智能和物聯(lian)網等(deng)技術開始與(yu)區(qu)塊鏈結合，真正的區(qu)塊鏈或“完(wan)整的區(qu)塊鏈”將有可(ke)能改變行業，最終改變經(jing)濟。因為(wei)這會將參(can)與(yu)者的類型擴展到了(le)機器(qi)上，這些機器(qi)能夠交(jiao)換從金錢(qian)到房(fang)地產的各種資產。例如，一輛汽車將能夠根據其傳感器(qi)收(shou)集的數據直(zhi)接與(yu)保(bao)險公司協商保(bao)險價(jia)格(ge)。 

目(mu)前(qian)，區(qu)塊(kuai)鏈已經(jing)出現(xian)在實驗和(he)小項目(mu)中，到2023年將完(wan)全可(ke)擴展。

3、邊緣賦能

邊緣計(ji)算是一種拓撲結構，將(jiang)信(xin)(xin)息(xi)處理以及(ji)內容收(shou)集和傳遞放(fang)置在更(geng)靠近信(xin)(xin)息(xi)源的(de)(de)位置，目的(de)(de)是將(jiang)流量(liang)保持在本地(di)且分布式來減(jian)少(shao)等待(dai)時間。這包括物聯網上的(de)(de)所有技術。邊緣賦能著眼于(yu)這些設(she)備(bei)如何增加(jia)智能空(kong)間的(de)(de)增加(jia)和構成(cheng)基(ji)礎，并使關鍵應用程序和服(fu)務更(geng)接近使用它(ta)們的(de)(de)人(ren)員和設(she)備(bei)。

到2023年，網絡邊(bian)緣的(de)智能設(she)備可能是傳統IT設(she)備增加20倍(bei)以上。

那么(me)這些(xie)海量(liang)的設備(bei)將會產生(sheng)海量(liang)的數(shu)據與計算，在敏捷(jie)性(xing)、響應能力、隱私和個(ge)性(xing)化方面，云技術存在一系列(lie)的挑戰(zhan)。

例如，在智能(neng)駕(jia)(jia)駛(shi)場景里，駕(jia)(jia)駛(shi)環境復雜多變；在智能(neng)交通(tong)控制系統中，需實時(shi)分析由(you)監控攝(she)像頭和傳感器收(shou)集的(de)(de)數據(ju)并自(zi)動(dong)做出決(jue)策。如果(guo)采用原有的(de)(de)計算方(fang)式，即(ji)將數據(ju)放到云端計算，將造(zao)成帶寬浪(lang)費和高延時(shi)，這在交通(tong)控制、駕(jia)(jia)駛(shi)場景里，后果(guo)是不(bu)堪(kan)設想的(de)(de)。同時(shi)，在智能(neng)家居場景上(shang)，如果(guo)數據(ju)全部(bu)上(shang)傳到云端，用戶(hu)則會擔心隱私泄露(lu)的(de)(de)風(feng)險。

針對這些挑戰(zhan)，嵌入式人工智能(neng)系(xi)統(AIoT)將AI從云端遷移到終端，通過將計算資源(yuan)和服(fu)務從云端下沉到網絡邊緣，完成實(shi)時智能(neng)的環境(jing)感知(zhi)、人機交(jiao)互與(yu)智能(neng)化(hua)決策控制。未(wei)來，AIoT在交(jiao)通運輸、自動化(hua)、制造業(ye)及(ji)農業(ye)等各行業(ye)領域將發揮(hui)巨大的作用。

縱然嵌(qian)入(ru)(ru)式人(ren)工(gong)智能(neng)前(qian)景廣闊，可(ke)當下(xia)開(kai)發者面臨嚴峻的挑戰：開(kai)發者不僅(jin)需要(yao)深入(ru)(ru)掌握嵌(qian)入(ru)(ru)式硬件開(kai)發的知識，還需具備卷(juan)積神經網絡、深度學習(xi)等人(ren)工(gong)智能(neng)方面的知識。

如(ru)何(he)(he)快速理解(jie)嵌(qian)入(ru)(ru)式(shi)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)理論和技(ji)術？如(ru)何(he)(he)把握未(wei)來行業的(de)需求和問題？如(ru)何(he)(he)參與到(dao)嵌(qian)入(ru)(ru)式(shi)人(ren)工(gong)智能(neng)(neng)的(de)廣闊應(ying)用中