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作者：是德科技 人工智能（AI）不再是未來的驚鴻一瞥，而是推動當前技術(shù)革新的催化劑。進入 2025 年，人工智能將對各行各業(yè)產(chǎn)生深遠影響，從工程和軟件開發(fā)到零售和供應(yīng)鏈管理，人工智能技術(shù)的應(yīng)用可以顯著提高效率和質(zhì)量。與此同時，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)不僅在于采用人工智能技術(shù)，還在于如何挖掘其潛力、確�？煽啃圆⒏掀淇焖傺葸M的步伐。在這方面獲得成功的企業(yè)將率先開拓由更智能、更高效、更創(chuàng)新的解決方案所塑造的未來。是德科技此篇文章將圍繞相關(guān)話題展開探討。 AI如何撬動工程、軟件測試和零售業(yè)的變革 企業(yè)和個人對人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）解決方案的認知將從感到好奇和有趣轉(zhuǎn)變?yōu)橄嘈臕I是必然趨勢。人工智能的廣泛應(yīng)用將推動生產(chǎn)力的提高，并激發(fā)真正的創(chuàng)新。由此而帶來的優(yōu)勢也將使多個行業(yè)從中獲益。 廣泛應(yīng)用AI/MI提高生產(chǎn)力 在工程和設(shè)計領(lǐng)域，人工智能和機器學(xué)習(xí)解決方案將從數(shù)字走向模擬，并對射頻/模擬芯片設(shè)計師帶來更大的影響。生成式人工智能將對設(shè)計領(lǐng)域產(chǎn)生影響，基于機器學(xué)習(xí)的綜合解決方案將有助于創(chuàng)造新穎獨特的設(shè)計。企業(yè)將聘請數(shù)據(jù)專家并任命首席數(shù)據(jù)官，專門管理AI時代的燃料——數(shù)據(jù)，以推動所有與人工智能和機器學(xué)習(xí)相關(guān)的工作。人工智能和機器學(xué)習(xí)的進步將幫助所有職能部門提高生產(chǎn)力。 Agentic AI的興起將進一步優(yōu)化軟件測試工作流程 2025 年，生成式人工智能，包括 Agentic AI （人工智能代理）等新技術(shù)，幾乎將融入軟件開發(fā)的每一個環(huán)節(jié)。Agentic AI是實現(xiàn)人工智能的一種技術(shù)手段，它能讓機器根據(jù)情境感知做出決策，動態(tài)適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求，并自主執(zhí)行工作任務(wù)。這意味著人工智能不僅能輔助編寫和調(diào)試代碼，還能輔助設(shè)計測試和優(yōu)化工作流程。例如： • 破除測試用例的概念: 眾所周知，在整個開發(fā)過程中有太多可能的測試需要構(gòu)建和管理�？梢钥紤]對被測對象進行模擬（如數(shù)字孿生或模型），然后再利用人工智能技術(shù)來確定如何對系統(tǒng)執(zhí)行測試以及從哪些方面入手進行測試。新的生成式人工智能技術(shù)提供了一個可靠的平臺，可以推動此種方法的廣泛采用。這意味著工程師可以明確整個測試的范圍，然后讓人工智能系統(tǒng)決定該如何執(zhí)行測試。通過提供詳細的報告和分析，可以驗證人工智能是否如它所聲明的那樣精確地對整個系統(tǒng)執(zhí)行了全面、徹底的測試。 • 增強預(yù)測能力:人工智能可以分析海量數(shù)據(jù)，從中發(fā)現(xiàn)模式和趨勢并做出預(yù)測，這些預(yù)測往往比傳統(tǒng)方法得出的預(yù)測更準確、更細致。測試過程中（以及 CICD 管道工作流中的其他部分）存在大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)都可用于深度分析，以便從所有相關(guān)活動和信息中挖掘出隱藏在背后的規(guī)律。 人工智能助力零售技術(shù)變革 在生活成本危機、家庭預(yù)算緊張和稅收增加的背景下，消費者比以往任何時候都更加節(jié)儉，希望尋求最優(yōu)惠的價格，這也意味著每家零售商都必須控制成本，以維持市場份額和本就已經(jīng)微薄的利潤，同時需要持續(xù)提供良好的客戶體驗。此時，人工智能的引入發(fā)揮著越來越重要的作用。 • 預(yù)測消費行為:零售商將越來越多地采用訓(xùn)練有素的模型來預(yù)測消費行為，并優(yōu)化價格和庫存管理以促進銷售增長。 • 提高供應(yīng)鏈效率: 零售商一直在拼命嘗試利用 "人工智能 "驅(qū)動的技術(shù)來簡化供應(yīng)鏈，但卻未必能達到預(yù)期效果，如改善現(xiàn)金流、減少浪費和提高可靠性等。在利潤微薄的情況下，零售商將投入更多的時間和精力來改進技術(shù)，以取得更好的業(yè)績。 • 優(yōu)化后臺服務(wù): 低代碼/無代碼技術(shù)的使用將增加，以改善零售商的后臺系統(tǒng)。這些系統(tǒng)將采用開箱即用的人工智能工具（如 co-pilot）進行搭建，以進一步優(yōu)化共享服務(wù)和客服中心。 AI發(fā)展進程中需要關(guān)注的新興領(lǐng)域 雖然人工智能具有巨大的潛力，但作為企業(yè)和機構(gòu)也必須應(yīng)對其帶來的挑戰(zhàn)，如確保擁有足夠的計算能力，保證人工智能始終符合道德規(guī)范、負責(zé)任、無偏見，并遵守相關(guān)的國家和行業(yè)標準。 1. 主流光子學(xué)助飛量子學(xué) 推動生成式人工智能解決方案的發(fā)展，意味著傳統(tǒng)計算必須顛覆原有的模式、重新開辟新路徑，并產(chǎn)生指數(shù)級的吞吐量。在這方面，傳統(tǒng)的電子解決方案已經(jīng)力不從心，可以預(yù)見的第一個技術(shù)突破就是硅光子技術(shù)和更多光通信的應(yīng)用。目前，某種程度的光通信已經(jīng)非常普遍（例如，跨洲通信是通過水下光纜實現(xiàn)的），但隨著硅光子技術(shù)的出現(xiàn)，短途的電子信號傳輸將開始被取代。2025 年，光子解決方案將成為主流，并推動該領(lǐng)域的投資和工作招聘。除了光子學(xué)，未來科技發(fā)展的終極前沿方向是量子計算。半導(dǎo)體代工廠將采用更新的半導(dǎo)體工藝來推動技術(shù)創(chuàng)新，并促進整個產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的向前發(fā)展。 2. 對AI執(zhí)行測試以確保其可靠性并消除偏見將成為強制性規(guī)定 生成式人工智能將承擔(dān)更多的責(zé)任和工作任務(wù)，反過來也需要對其進行嚴格測試。這意味著要對其準確性、道德倫理和安全性進行評估，以確保生成式人工智能的可靠性和公正性。 固定測試并不適用，因為系統(tǒng)是非確定性的；因此，唯一的解決方案是讓基于人工智能的系統(tǒng)與嵌入人工智能技術(shù)的產(chǎn)品進行對話和溝通。 結(jié)語：擁抱人工智能，引領(lǐng)未來 隨著2025 年的到來，人工智能技術(shù)已不再是新鮮事物，而是重塑千行百業(yè)的變革性力量。人工智能將為各個行業(yè)的創(chuàng)新、效率提升和業(yè)績增長帶來前所未有的機遇。 對于企業(yè)而言，取得成功的關(guān)鍵不僅在于采用人工智能技術(shù)，還在于充分了解其能力、嚴格測試其性能并順勢而為挖掘其不斷發(fā)展的潛力。踐行此種方法的企業(yè)將率先在新一輪技術(shù)革命中占得先機。 |
