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埃森哲連續第23年發布《技術展望》報告。今年的報告主題為“當原子遇見比特：構建數實融合的新基礎”，探討了在企業加速全面重塑時，一系列促進現實世界與數字世界交融的技術發展趨勢——通用智能、數字身份、數據透明以及前沿探索。報告指出，生成式人工智能等技術的迅速演進正在創造出超越人類想象的全新商業未來。

 

埃森哲技術服務全球總裁兼首席技術官杜保洛(Paul Daugherty)指出：

“云計算、元宇宙和人工智能這三個技術大趨勢將定義未來十年，推動現實世界與數字世界相互融合、相互交織。生成式人工智能將產生深遠影響，企業需要立即行動起來，對數據、人才和定制基礎模型開展大規模投入，滿足企業所需，實現技術價值。”

埃森哲《技術展望2023》揭示了四大趨勢，幫助企業開啟數實融合的新發展歷程：

自2017年以來，科技企業和研究人員一直致力于增加模型和訓練集的大小，以此加快人工智能的更新換代。強大的預訓練模型(又稱為“基礎模型”)在其接受訓練的領域內表現出了前所未有的適應性。

借助基礎模型，企業能夠以不同的方式處理多項任務和挑戰，將工作重點從構建人工智能，轉向學習如何與人工智能合作。

基礎模型的全新功能以及技術的不斷進步被一些業內人士視為邁向強人工智能(AGI)的重要轉折點。強人工智能能夠像人一樣勝任任何智力任務。無論是擔任個人助手、創意搭檔或者專業顧問，生成式人工智能將不斷提升人類能力。幾乎所有高管都認為，這類工具可以激發出巨大的創造力和創新力(比例達98%)，開啟企業級智能的新時代(95%)。

便攜式的數字身份認證將為數字生活創造更多可能。對數字用戶及資產進行認證，是數字世界和物理世界融合的另一個基礎。

領軍企業發現，數字身份不僅可以查驗過去的記錄，還可以為未來業務發展提供截然不同的數據共享和數據歸屬形式。85%的企業高管都將打造數字身份視為一項戰略要務，而非單純的技術事項。

在推行核心數字身份的同時，我們還必須審慎思考相應的應用場景和使用規范，例如如何創建并關聯與身份相關的數據、如何共享和管理這些數據，以及打造一個所有權清晰的生態體系。

實現人工智能的價值潛力無法繞開數據。這意味著企業必須打破數據孤島，并對數據底座更新升級。事實上，90%的高管都強調，數據正在成為行業甚至跨行業競爭中非常重要的制勝因素。

為了有效提高數據透明度，構建數據協同共享的能力，企業需要審視整個數據生命周期，對數據采集架構進行重新設計，提升現有的數據管理，并重新評估如何使用數據、誰有權訪問數據以及希望訪問哪些業務數據。

科技創新與數字技術之間的反饋循環正在變快，呈現出兩者相互促進、飛速發展的態勢。75%的調研受訪者表示，兩者聯手有助解決當今世界面臨的重大挑戰。

從企業提供解決方案的場所到產品的構成，一切都可能發生改變。除此之外，社會對加快科技反饋回路的需求從未如此迫切。面對醫藥、供應鏈和氣候變化方面前所未有的全球性挑戰，我們需要加快速度，制定出更加完善的解決方案。

創造融合現實的新前沿

數實融合與共生的世界將開啟下一個十年的數字化創新之路。新一代技術顛覆不僅推動著當下數字化的發展，而且在加速駛向令人驚嘆的未來。

荷蘭阿姆斯特丹建造了世界上首座3D打印鋼橋，其設計就是數實融合的絕佳場景。這座橋在建造時不僅采用了3D打印和機械臂編程，而且采用了數字孿生交互設計理念。科學家和工程師在橋中嵌入了一個智能傳感器網絡，收集有關振動、應變、天氣狀況等數據，并將收集到的數據輸入到鋼橋的數字孿生模型中。橋體的數字孿生以此監測橋梁的性能和安全性，發出維護指令，讓工程師可以快速響應維護需求，同時也能讓他們更好地了解3D打印鋼材還可應用到其他哪些領域。

百威英博(AB InBev)為專門進行大麥產品升級回收的子公司EverGrain進行了產能擴容，將啤酒釀造過程中產生的大麥副產品循環利用。該公司與Airship Coffee咖啡公司聯合研發了一種新的大麥奶咖啡飲料，同時還與消費品控股公司Post Holdings聯合研發以大麥為原料的零食。它還為科羅娜啤酒制作了大麥秸稈材質的包裝，將以前廢棄的副產品轉化為了紙板箱，與傳統包裝生產相比，用水量減少了90%。

新墨西哥大學(University of New Mexico)的計算化學研究員使用高性能計算在短短四年內完成了一項研究，其工作量相當于使用一臺筆記本電腦工作7,257年。從事生物技術生產的獨角獸公司Solugen利用科學技術開發了一種用玉米糖代替化石燃料制造工業化學品的新方法，并且與水處理供應商合作，開展了采礦廢水處理業務，為科學應用打開了另一扇窗。諾基亞正與AST SpaceMobile公司合作建設世界上首個能夠向偏遠地區提供5G網絡的近地軌道衛星網絡，通過這種方式，可以在農村或其他服務欠缺地區拓展寬帶應用網絡的覆蓋。

ChatGPT的快速興起使生成式人工智能成為了全球矚目的焦點。埃森哲為此設立生成式人工智能和大型語言模型卓越中心，該團隊由埃森哲全球1,600名生成式人工智能領域的專家組成，在長期研究和客戶實踐的基礎上，融合了埃森哲超過四萬名人工智能和數據專業人員的深厚知識與經驗。據埃森哲測算，在各行業，有四成的工作時間可以通過基于語言的人工智能技術提供支持或得到增值。參與埃森哲調研的企業領導者幾乎一致(98%)認為，未來三至五年內，人工智能基礎模型會對企業組織戰略產生極為關鍵的影響。