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未来一款应用程序将向公众推出帮助人们了解自己是否有成为奥运巨星的潜力。下个月在巴黎粉丝们可以预览这款应用程序了解自己适合哪些运动项目。
此外英特尔为巴黎奥运会提供了其他AI技术支持包括
1.AI 3D扫描仪绘制建筑地图帮助视力障碍运动员导航
2.训练有素的聊天机器人帮助运动员了解国际奥委会规则和规定
3.通过AI深度学习英特尔提供实时8k分辨率的比赛广播。
NBC也宣布将在奥运会期间使用AI生成的Al Michaels声音提供每日回顾和精彩片段。这位传奇体育广播员最初对这一想法持怀疑态度但听到声音后感到震惊称其“太神奇了”。 美国人开始接受人工智能旅行规划师 人工智能旅行规划开始成为主流。根据个人理财应用程序 MoneyLion 最近的趋势报告十分之七的美国人表示他们愿意使用人工智能来策划今年的旅行——或者已经这样做了——而只有 30% 的人表示他们不认为人工智能会成为他们未来的旅行规划的一部分。五分之一的年轻旅行者年龄在 18 至 34 岁之间表示他们已经将人工智能纳入了他们的旅行计划中。
只有 5% 的受访者表示他们曾使用人工智能来规划行程但未来没有再次这样做的计划这表明那些尝试使用人工智能进行行程规划的人往往会发现这个过程很有用。
为什么旅行者会求助于人工智能因为它能给出比旅游指南更精准的建议。当然书籍无法根据你的喜好进行更新或编辑。但 Vacay 和 Mindtrip 等人工智能旅行助手可以根据你的预算和兴趣为你策划定制行程。
也许你想完全开启旅游模式游览某个城市的所有主要地标。或者你更愿意去美食之旅拜访附近所有最好的街头摊贩。人工智能平台可以帮助你找到可能需要花费数小时手动编译的选项。 旅行者使用人工智能做什么目前情况相当分歧。56% 的人用它来寻找餐厅53% 的人用它来推荐酒店51% 的人用它来推荐当地交通。这意味着如果传统的预订网站想要保持相关性和竞争力它们可能需要开始整合人工智能功能。
一些旅行者表示他们发现最成功的方法就是将自己的偏好输入到几个人工智能旅游网站然后从每个答案中挑选出一个最终的行程。 人工智能和预测分析在现代周边安全中的作用 我们大多数人都知道人工智能正在每个可以想象的商业领域掀起波澜而人们的注意力往往集中在营销和网络安全等方面。然而这项技术在物理安全方面所代表的潜力也值得一提。
如果您还没有考虑到这一点请继续阅读我们将详细阐述为什么人工智能的预测能力对于保护场所周边免受各种常见问题的影响如此重要。
利用机器学习进行异常检测 在边界安全异常检测方面机器学习 (ML) 大放异彩。它通过筛选大量数据找出人眼可能错过的异常模式来实现这一点。鉴于目前75% 的企业更加重视安全平均支出增长了 15.3%这一点很重要。 优点包括
1.实时监控机器学习模型监控来自摄像头和传感器的实时反馈。它们可以立即发现不规则的动作或行为。
2.行为分析这些模型通过分析过去监控工作的数据来了解什么是正常的。例如它们知道车辆是否在不规则地行驶或者是否有人在可疑地徘徊。同样的技术可以应用于从招聘到金融等许多其他领域显示出其灵活性的程度。
3.自适应算法随着新威胁的出现这些算法无需人工干预即可进行适应从而随着时间的推移增强安全措施。
4.减少误报通过比传统系统更好地理解上下文ML 可以减少误报。这节省了宝贵的响应时间。
利用历史数据模式预测安全漏洞预测分析是智能工具在周边安全整改中不可或缺的一部分。挖掘历史数据意味着可以在潜在违规行为发生之前预测到它们。根据FBI 的最新数据财产犯罪造成的损失高达 158 亿美元这种预见性非常有价值。
其特点包括
1.模式识别这些工具会分析过去的事件以确定趋势。如果在特定天气条件下的夜间发生违规行为系统会标记类似情况。
2.风险评估根据历史数据评估哪些区域最脆弱。这有助于更有效地分配资源。
3.主动措施预测分析不是对威胁做出反应而是通过预测可能的安全事件来实现主动防御策略。
4.增强监控规划利用历史模式的预测您可以在需要时动态调整监控重点。 利用人工智能优化开门时间
AI 通过优化开门时间将运营效率提升了一个档次。它与自动门操作员无缝协作在不影响安全性的情况下简化了访问。它有几个好处例如
1.交通流量管理人工智能预测车辆和人流的高峰时间并相应地调整闸门时间表。
2.最大限度地减少等待时间通过预测需求可以减少瓶颈确保顺利通行同时保持严格的检查。
3.节能优化的时间意味着大门只在必要时打开从而节省能源并减少机械零件的磨损。
4.事件响应如果发生安全警报人工智能可以立即锁定大门或将交通转移出危险区域。
从实时处理异常并根据历史数据确定未来风险到确保更高效、更方便地管理接入点人工智能和预测分析显然在周边安全环境中大有可为。
此外如果您的企业已将这项技术应用于其他部门的任务那么您就处于采用相关工具的理想位置。全面掌握自动化和数据使用技巧将增强您的竞争力降低成本并确保员工也拥有成功所需的一切因此不会有任何不利之处。 人工智能与生产力 SAP、Oracle 和 IBM天哪“云计算和人工智能”推动传统软件公司估值创下新高 传统软件公司及其不断飙升的估值呈现出一种趋势成立于恐龙时代的公司正在蓬勃发展本周SAP股价首次突破 200 美元就是明证
SAP 成立于 1972 年目前估值达到历史最高水平达到 2340 亿美元。这家总部位于德国的企业软件提供商两年前的估值为 920 亿美元12 个月前的估值为 1560 亿美元这意味着其市值仅在过去一年就增长了 50% 以上。 市场估值不应与公司健康状况混为一谈但它是衡量公司经营状况的有用指标——无论是通过实际财务表现还是随着时代变化而采取的有意义的举措。 首席执行官克里斯蒂安·克莱恩 (Christian Klein)自 2020 年以来一直监督 SAP 的转型专注于帮助客户过渡到云端同时与谷歌和Nvidia等超大规模企业建立了有益的合作伙伴关系。
SAP 的快速崛起部分归功于从老式许可模式的转变其 2024 年第一季度报告显示云收入同比增长 24%该公司表示由于“云积压”收入正在酝酿中预计未来 12 个月这一数字将进一步上升。在其云套件中注入“商业 AI ”也在这一轨迹中发挥了作用。
去年有报道称SAP 的内部部署客户对 SAP 将其新技术仅应用于云产品的做法感到不满。但 SAP 并没有迎合这些客户而是加倍努力推动他们采用云技术为其内部部署客户提供折扣以帮助他们实现转型——可以说这是云技术上的 AI 诱惑。
投资管理公司 Ave Maria World Equity Fund最近将SAP 评为 2024 年第一季度表现最好的三大公司之一并指出 SAP“从永久许可模式向 SaaS 模式的转型”将创造更大的总潜在市场 (TAM) 和更高的利润率。
Gartner 首席预测师约翰戴维洛夫洛克 (John-David Lovelock)表示正是这些努力推动了 SAP 以及类似的传统软件公司的发展。
洛夫洛克告诉 TechCrunch“有一些因素有助于增长——人们更倾向于使用云而不是本地系统升级和扩展需求。”“但主要影响只是 2021 年开始的数字业务转型工作仍在继续。”
历史预言机 那么成立于 1977 年的美国数据库和云基础设施公司甲骨文又如何呢截至本周甲骨文的估值已超过 3850 亿美元较去年增长 20%尽管几周前这一数字接近 4000 亿美元——这是有史以来最高的估值。
其原因与 SAP 大致相同“人工智能推动的云增长”这是长期摆脱本地部署模式的结果。
其原因与 SAP 大致相同“人工智能推动的云增长”这是长期摆脱本地部署模式的结果。 值得注意的是甲骨文2024 财年第三季度的收益使该公司迈过了一个重要的里程碑其总云计算收入即 SaaS软件即服务加上 IaaS基础设施即服务首次超过了其总许可支持收入。
甲骨文首席执行官萨弗拉·卡兹在财报电话会议上表示“我们已经跨越了。”
在其第四季度财报中甲骨文报告称收入增长了 3%但云计算特定收入增长了 20%。卡兹表示未来还将有更多增长他预计下一财年的云计算收入将实现两位数增长。这得益于与微软、谷歌和生成式人工智能宠儿OpenAI等公司的合作这些公司正在寻求他们能获得的所有云基础设施——OpenAI 计划使用甲骨文的云来训练 ChatGPT。
卡兹表示“在第三季度和第四季度甲骨文签署了我们历史上最大的销售合同这主要得益于在 Oracle 云中训练 AI 大型语言模型的巨大需求。”
与 SAP 一样Oracle最近也与 Nvidia 签署了一项协议帮助政府和企业使用 Oracle 的分布式计算基础设施在本地运行“AI 工厂”。
不过前景也不全是乐观的甲骨文的旗舰客户之一 TikTok在美国面临禁令甲骨文本周警告称这可能会影响其未来的收入。 IBM 成立于 1911 年当时的名称为计算-制表-记录公司今年 3 月份其市值达到 1800 亿美元创下 11 年来的新高仅比历史最高纪录低 6%。
自那时起该公司的估值已下跌约 14%至 1600 亿美元以下但仍比去年上涨了 30%。 IBM 曾经是一家硬件公司大型机和个人电脑是当时的主打产品但“蓝色巨人”转型为一家软件和服务公司目前软件和服务是其大部分收入来源。IBM于 2021 年将其传统基础设施服务业务分拆为名为 Kyndryl 的独立实体。
IBM于 2007 年凭借 Blue Cloud开启了其云计算之旅多年来IBM Cloud 的推出以及Red Hat 等里程碑式巨额收购不断推进。与此同时IBM 还将人工智能推向了前沿从IBM Watson开始最近又推出了一系列人工智能服务来支持企业的人工智能需求——其中包括推出Watsonx帮助企业训练、调整和部署人工智能模型。
IBM 董事长兼首席执行官 Arvind Krishna在 1 月份的 2023 年第四季度财报上表示“客户对 AI 的需求正在加速增长我们的 Watsonx 和生成式 AI 业务量从第三季度到第四季度大约翻了一番。”
IBM 最近的财务状况好坏参半其2024 年第一季度的数据显示收入小幅增长低于分析师预期而收益则超过预期。另一方面其咨询收入略有下降。
然而两个月过去了分析师对 IBM 的发展前景持乐观态度高盛本周给予IBM“买入”评级理由是 IBM 在人工智能方面的投资以及对基础设施软件的持续关注。
高盛分析师詹姆斯施奈德表示“我们认为IBM 正处于将其产品组合从专注于传统产品的投资组合转向一套现代化的应用程序和基础设施软件以及更广泛的服务的中期阶段。”
现在判断这种情绪将会如何持续还为时过早但就华尔街而言 IBM 的人工智能投资正在带来回报。
传承SAP、甲骨文和 IBM 并不是唯一享受丰收时光的传统软件公司。拥有 41 年历史的金融软件公司 Intuit上个月创下了1870 亿美元的惊人纪录仅略低于其在疫情时期创下的 1960 亿美元的高点。与其他公司一样Intuit一直在大力投资人工智能以保持其相关性这是它在财报电话会议上谈论的第一件事。
而成立于 1982 年的 Adobe表现也相当不错其估值同比增长 8%达到 2360 亿美元——Adobe 报告第一季度和第二季度的营收均创下历史新高其中人工智能和云计算被誉为这一增长的关键。
微软是全球市值最高的公司市值 3.3 万亿美元其股价在过去一年中飙升了 33%。在微软十年的辉煌岁月中萨蒂亚·纳德拉 (Satya Nadella) 将微软打造成了一家云计算优先、人工智能优先的巨头公司此前由于之前的失误微软错过了智能手机淘金热。
微软明年将迎来 50 周年纪念在经历了如此多的工业、技术、政治和管理变革之后保持相关性并非易事。但微软不仅保持了相关性其收入、利润以及几乎所有其他指标都继续飙升这要归功于其在云计算和最近在生成式人工智能方面的投资。
虽然这些公司确实受益于拥抱新趋势但也有其他因素在起作用——特别是投资者没有太多地方可以投资新技术。
Constellation Research创始人兼首席分析师Ray Wang认为某些市场竞争的减少促使投资者涌向大型企业。
王先生告诉 TechCrunch“由于我们处于寡头垄断和双头垄断的局面竞争非常少。我们过去有数百家软件公司但数十年的并购将选择范围缩小到每个地区、类别、市场规模和行业的少数几家公司。”
王还指出IPO 市场的停滞以及私募股权领域的影响是传统科技公司表现良好的原因。
“新冠疫情扼杀了 IPO 市场——我们不再拥有过去能够成长为下一个 Oracle、SAP 或 Salesforce 的初创企业。尽管有许多软件公司成立但渠道一直很糟糕——它们还没有形成规模”王说。“[而且]私募股权公司进行的大量收购摧毁了创业精神[已经] 将这些公司变成了金融机器人。”
对这一切进行分析的方法有很多但当人工智能等改变游戏规则的技术出现时成熟的软件公司最终将更有能力蓬勃发展因为它们拥有市场地位和稳定的客户群。
他们各自的云转型也是叙述的重要组成部分与严重依赖云的人工智能的兴起紧密相连。
他们还拥有大量资源战略性收购在他们保持相关性的努力中发挥了重要作用IBM 最近以64 亿美元收购 HashiCorp 以增强其混合云雄心而SAP 则透露计划斥资 15 亿美元收购融入人工智能的数字采用平台 WalkMe。
如今人工智能对企业盈利的影响可能微乎其微但对华尔街而言人工智能是必不可少的Alphabet、亚马逊和微软最近都创下了历史新高而人工智能是其中的重要组成部分。尽管“Apple Intelligence”尚未推出但苹果股价也在其最近的人工智能公告的推动下创下了历史新高。
目前人工智能浪潮或许正在推动所有行业的发展但 Gartner 著名的“炒作周期”预测随着所有早期实验和实施都未能兑现承诺人们对新技术的兴趣将逐渐消退——这就是所谓的“幻灭低谷”。洛夫洛克认为这种情况可能即将到来这意味着许多价值数十亿美元的生成式人工智能初创公司可能会担心一些事情。
“在新兴软件市场中很容易迷失方向”洛夫洛克说。“当新的人工智能公司在推出后的几年内就拥有数十亿美元的收入时也很难争夺关注。然而传统软件市场在 2024 年的总年收入将超过 1 万亿美元——传统软件销售增长强劲而人工智能的强劲增长让许多人混淆了这一事实。”
已经存在数十年的企业由于现有的立足点而更有能力蓬勃发展。我们可能正处于人工智能泡沫之中但当主流采用真正开始起步时全球的 SAP、Oracle 和 IBM 将更有能力抓住这一机遇。 人工智能生成的商业广告来了 玩具反斗城 (Toys “R” Us) 与广告公司 Native Foreign 合作利用 OpenAI 的新 AI 文本转视频工具 Sora 制作了一部品牌影片该工具尚未公开发布。这部名为《玩具反斗城的起源》的影片使用 AI 生成的视频片段讲述了该公司创始人查尔斯·拉扎勒斯 (Charles Lazarus) 的故事。虽然 Sora 处理了关键的视觉元素但需要大量的人工后期制作工作才能完成该项目。
尽管人们对人工智能生成的图像及其对人类就业的潜在影响提出了批评但这种人工智能的整合反映了广告业更广泛的趋势。该项目强调了人工智能在创意产业的未来潜力尽管目前它需要人类参与来完善产出。
