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作者：是德科技 人工智能（AI）不再是未來(lái)的驚鴻一瞥，而是推動(dòng)當前技術(shù)革新的催化劑。進(jìn)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(kāi)發(fā)到零售和供應鏈管理，人工智能技術(shù)的應用可以顯著(zhù)提高效率和質(zhì)量。與此同時(shí)，企業(yè)面臨的挑戰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(jìn)的步伐。在這方面獲得成功的企業(yè)將率先開(kāi)拓由更智能、更高效、更創(chuàng )新的解決方案所塑造的未來(lái)。是德科技此篇文章將圍繞相關(guān)話(huà)題展開(kāi)探討。 AI如何撬動(dòng)工程、軟件測試和零售業(yè)的變革 企業(yè)和個(gè)人對人工智能（AI）和機器學(xué)習（ML）解決方案的認知將從感到好奇和有趣轉變?yōu)橄嘈臕I是必然趨勢。人工智能的廣泛應用將推動(dòng)生產(chǎn)力的提高，并激發(fā)真正的創(chuàng )新。由此而帶來(lái)的優(yōu)勢也將使多個(gè)行業(yè)從中獲益。 廣泛應用AI/MI提高生產(chǎn)力 在工程和設計領(lǐng)域，人工智能和機器學(xué)習解決方案將從數字走向模擬，并對射頻/模擬芯片設計師帶來(lái)更大的影響。生成式人工智能將對設計領(lǐng)域產(chǎn)生影響，基于機器學(xué)習的綜合解決方案將有助于創(chuàng )造新穎獨特的設計。企業(yè)將聘請數據專(zhuān)家并任命首席數據官，專(zhuān)門(mén)管理AI時(shí)代的燃料——數據，以推動(dòng)所有與人工智能和機器學(xué)習相關(guān)的工作。人工智能和機器學(xué)習的進(jìn)步將幫助所有職能部門(mén)提高生產(chǎn)力。 Agentic AI的興起將進(jìn)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(kāi)發(fā)的每一個(gè)環(huán)節。Agentic AI是實(shí)現人工智能的一種技術(shù)手段，它能讓機器根據情境感知做出決策，動(dòng)態(tài)適應不斷變化的業(yè)務(wù)需求，并自主執行工作任務(wù)。這意味著(zhù)人工智能不僅能輔助編寫(xiě)和調試代碼，還能輔助設計測試和優(yōu)化工作流程。例如： • 破除測試用例的概念: 眾所周知，在整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程中有太多可能的測試需要構建和管理�？梢钥紤]對被測對象進(jìn)行模擬（如數字孿生或模型），然后再利用人工智能技術(shù)來(lái)確定如何對系統執行測試以及從哪些方面入手進(jìn)行測試。新的生成式人工智能技術(shù)提供了一個(gè)可靠的平臺，可以推動(dòng)此種方法的廣泛采用。這意味著(zhù)工程師可以明確整個(gè)測試的范圍，然后讓人工智能系統決定該如何執行測試。通過(guò)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(gè)系統執行了全面、徹底的測試。 • 增強預測能力:人工智能可以分析海量數據，從中發(fā)現模式和趨勢并做出預測，這些預測往往比傳統方法得出的預測更準確、更細致。測試過(guò)程中（以及 CICD 管道工作流中的其他部分）存在大量數據，這些數據都可用于深度分析，以便從所有相關(guān)活動(dòng)和信息中挖掘出隱藏在背后的規律。 人工智能助力零售技術(shù)變革 在生活成本危機、家庭預算緊張和稅收增加的背景下，消費者比以往任何時(shí)候都更加節儉，希望尋求最優(yōu)惠的價(jià)格，這也意味著(zhù)每家零售商都必須控制成本，以維持市場(chǎng)份額和本就已經(jīng)微薄的利潤，同時(shí)需要持續提供良好的客戶(hù)體驗。此時(shí)，人工智能的引入發(fā)揮著(zhù)越來(lái)越重要的作用。 • 預測消費行為:零售商將越來(lái)越多地采用訓練有素的模型來(lái)預測消費行為，并優(yōu)化價(jià)格和庫存管理以促進(jìn)銷(xiāo)售增長(cháng)。 • 提高供應鏈效率: 零售商一直在拼命嘗試利用 "人工智能 "驅動(dòng)的技術(shù)來(lái)簡(jiǎn)化供應鏈，但卻未必能達到預期效果，如改善現金流、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(shí)間和精力來(lái)改進(jìn)技術(shù)，以取得更好的業(yè)績(jì)。 • 優(yōu)化后臺服務(wù): 低代碼/無(wú)代碼技術(shù)的使用將增加，以改善零售商的后臺系統。這些系統將采用開(kāi)箱即用的人工智能工具（如 co-pilot）進(jìn)行搭建，以進(jìn)一步優(yōu)化共享服務(wù)和客服中心。 AI發(fā)展進(jìn)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)和機構也必須應對其帶來(lái)的挑戰，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范、負責任、無(wú)偏見(jiàn)，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(dòng)生成式人工智能解決方案的發(fā)展，意味著(zhù)傳統計算必須顛覆原有的模式、重新開(kāi)辟新路徑，并產(chǎn)生指數級的吞吐量。在這方面，傳統的電子解決方案已經(jīng)力不從心，可以預見(jiàn)的第一個(gè)技術(shù)突破就是硅光子技術(shù)和更多光通信的應用。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(guò)水下光纜實(shí)現的），但隨著(zhù)硅光子技術(shù)的出現，短途的電子信號傳輸將開(kāi)始被取代。2025 年，光子解決方案將成為主流，并推動(dòng)該領(lǐng)域的投資和工作招聘。除了光子學(xué)，未來(lái)科技發(fā)展的終極前沿方向是量子計算。半導體代工廠(chǎng)將采用更新的半導體工藝來(lái)推動(dòng)技術(shù)創(chuàng )新，并促進(jìn)整個(gè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統的向前發(fā)展。 2. 對AI執行測試以確保其可靠性并消除偏見(jiàn)將成為強制性規定 生成式人工智能將承擔更多的責任和工作任務(wù)，反過(guò)來(lái)也需要對其進(jìn)行嚴格測試。這意味著(zhù)要對其準確性、道德倫理和安全性進(jìn)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與嵌入人工智能技術(shù)的產(chǎn)品進(jìn)行對話(huà)和溝通。 結語(yǔ)：擁抱人工智能，引領(lǐng)未來(lái) 隨著(zhù)2025 年的到來(lái)，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(gè)行業(yè)的創(chuàng )新、效率提升和業(yè)績(jì)增長(cháng)帶來(lái)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。 |
