尽管科幻小说可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在也将其用于安全。 微软和优步等公司使用Knightscope K5机器人巡逻停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。机器人可以读取车牌，报告可疑活动并收集数据以向其所有者报告。

这些人工智能驱动的机器人只是“自主事物”的一个例子，它是2019年Gartner 7大战略技术之一，有可能在未来五年内带来重大中断并带来机遇。

趋势1：自主事物

无论是汽车，机器人还是农业，自主事物都使用AI来执行传统上由人类完成的任务。 智能的复杂程度各不相同，但所有自主事物都使用人工智能与他们的环境进行更自然的交互。

自主事物有五种类型：机器人、车辆、无人机、家电、虚拟助理

这五种类型占据四种环境：海洋，陆地，空中和数字。 它们都具有不同程度的能力，协调和智能。 例如，它们可以跨越在空中操作的无人机，人工辅助在田地中完全自主地操作的农业机器人。 这描绘了潜在应用的广泛图景，几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的AI来自动化或增强流程或人为操作。 诸如无人机群之类的协作自主事物将越来越多地推动人工智能系统的未来发展。

趋势2：增强式分析（大数据）

数据科学家现在拥有越来越多的数据来准备，分析和分组－并从中得出结论。鉴于数据量，探索所有可能性变得不可能。这意味着企业可能会错过数据科学家无法探索的假设的关键见解。

增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家使用自动算法来探索更多假设。数据科学和机器学习平台已经改变了企业如何产生分析洞察力。增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。虽然企业存在无意中将偏差插入算法的风险，但增强分析和自动化洞察最终将嵌入到企业应用程序中。

趋势3：人工智能驱动的开发

AI驱动的开发着眼于将AI嵌入到应用程序中并使用AI为开发过程创建AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：

用于构建基于AI的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI基础设施，AI框架和AI平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI平台，AI服务）的工具。借助这些工具，专业开发人员可以将AI驱动的功能和模型注入应用程序，而无需专业数据科学家的参与。

用于构建基于AI的解决方案的工具正在被赋予AI驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与AI增强型解决方案开发相关的任务。增强分析，自动化测试，自动代码生成和自动化解决方案开发将加速开发过程，并使更广泛的用户能够开发应用程序。

支持AI的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化AD流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高活动。

趋势4：赋权边缘

边缘计算是一种拓扑，其中信息处理和内容收集和传递更靠近信息源，并且将流量保持在本地将减少延迟。目前，该技术的大部分重点是物联网系统需要在嵌入式物联网世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高WAN成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还将实现数字业务和IT解决方案的细节。

趋势5：沉浸式技术

改变用户与世界互动方式的会话平台，以及改变用户感知世界的方式的增强现实（AR），混合现实（MR）和虚拟现实（VR）等技术将带来新的身临其境的体验。 AR，MR和VR显示出提高生产力的潜力，下一代VR能够感知形状并跟踪用户的位置和MR，使人们能够查看和与他们的世界互动。

趋势6：智能空间

智能空间是物理或数字环境，人类和技术支持的系统在日益开放，连接，协调和智能的生态系统中相互作用。随着技术成为日常生活中更加集成的一部分，智能空间将进入加速交付的时期。此外，随着个人解决方案成为智能空间，其他趋势，如AI驱动技术，边缘计算，区块链和数字双胞胎正在朝着这一趋势发展。

智能空间仅在五个关键方面发展：开放性，连通性，协调性，智能性和范围。从本质上讲，智能空间正在发展，因为单个技术从孤岛中产生，共同协作以创建协作和交互环境。智能空间最广泛的例子是智能城市，其中结合商业，住宅和工业社区的区域正在使用智能城市生态系统框架进行设计，所有部门都与社会和社区协作相关联。

趋势7：量子计算

量子计算是一种非经典计算，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息表示为表示为量子位或“量子位”的元素。

量子计算机是指数级可扩展且高度并行的计算模型。 想象传统计算机和量子计算机之间差异的一种方法是想象一个巨大的图书馆。

虽然经典计算机会以线性方式读取库中的每本书，但量子计算机会同时读取所有书籍。 量子计算机理论上可以同时处理数百万次计算。 以商业可用，价格合理且可靠的服务形式进行的量子计算将改变一些行业。