显示新Cisco互联网年度报告2018-2023,网络设备到2023年将达293亿件,比2018年的184亿件增加9.8%复合年增长率全球和2023年53亿件互联网用户(占人口的66%)从2018年的39亿件增加51%
除数亿用户和装置连接全球IP网络外,新报告还预测有线和无线网络加速速度(由新纤维部署和电缆标准驱动以及Wi-Fi6和5G驱动)。
- 全局平均固定宽带速度问题增长2.4倍2018-2023年45.9Mbps
- 全局平均Wi-Fi系统移动设备速度增长3.0倍2018至2023年30.3Mbps2018至92Mbps2023
- 全局平均移动机连接速度增长3.3倍2018-2023年从13.2Mbps2018年到43.9Mbps2023
网络性能提高(速度加快和延时下降)为消费者和商业用户提供网络创新和应用提升基础网络用户对在线经验的需求和期望更多虚拟存取和毫秒响应现为表置值特征(非特征)。下一元应用必须定制并适应个人用户偏好新常量增加复杂性和规模 服务提供方和IT团队往往很难 保持并支持幸运的是,人工智能和机器学习正在帮助多类重复网络作业/过程自动化并开发对在线用户行为和偏好的新洞察力
并创建多子应用新模式人工智能机学习和许多其他应用正在利用数字变换,而数字变换正在深入进行中,从而创建新商业模式并影响各种行业
AI平台应用使企业能够利用ML能力并增强精度和用户经验AI预测从边缘到核心到云无处使用技术提供者应继续结为伙伴支持快速部署、互操作性以及AI解决方案标准化
检查一下我们执行者对问题的深入了解重构应用.几乎所有工商部门对新应用或强化应用的需求增加,提高员工生产率或提高客户经验
IT部门往往难变基础设施以适应新技术物联网(IoT)、人工智能(AI)、机器学习(ML)和商业分析正在改变开发者如何构建智能应用以简化客户事务并提供新业务洞察力
以音乐产业为例华生比AT帮助创建比原创构件更好的声道 并使用认知机IBMQ光谱计算组要求IBMWaternBeat拿出杀手拍最新RedBull赛程视频-AI编译器用神经网络铺设单轨迹
或看汽车产业 自驾驶汽车使用人工智能下元应用如“强化学习”发现它通过创建自主驱动汽车和金融服务业实现汽车产业革命,并有新的组合管理方式
特斯拉例举使用AI并有效众源数据从所有车辆带内外部传感器帮助Tesla精练自驱动系统 数据本身拥有巨大价值麦肯锡公司研究人员估计车辆采集数据市场将是一年值7500亿美元2030年
下一元应用的另一个实例是预测解析技术,它涉及使用高级解析技术,利用历史数据发现实时洞见并预测未来事件预测解析方法可帮助改变企业运作方式并可用于多项工业IoT解决方案-使用传感器数据预测设备故障、天气模式、作物旋转和出产预测以及对农业和食品产业和许多其他IoT解决方案的其他各种影响
新的次元应用及其快速进化使用案例和实生实例每天都在构建中-其中最成功的将随着数字变换而涉及技术转移和商业模式演进
保持调适 当我们探索这个空间在一起
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