COVID-19 大流行催生了数字双胞胎、元宇宙、全宇宙、增强现实、虚拟现实和混合现实的广泛使用。随着人们需求的不断增加和技术的不断进步，将会出现更多的新技术。在美国《福布斯》杂志网站最近的一份报告中，它向我们展示了 2022 年的技术发展趋势。
数据经济
世界已进入数据经济时代。数据为人工智能提供了基本的“养分”，人工智能帮助人们从数据中获取有意义的信息，为自己的行为和决策提供参考。这在 2021 年亚马逊云技术大会上表现得尤为明显。在本次科技盛会上，与会人员讨论了数据可以提供哪些价值和服务，各类企业也在努力将数据发挥到极致。
首席数据官和首席分析官在企业中日益重要的作用也证明了这一点。首席数据官监督一系列与数据相关的职能，以确保组织获得最有价值的资产。他的职责包括提高数据质量、数据治理和主数据管理等项目，以及开发信息战略、数据科学和业务分析。
无代码/低代码平台
大部分企业都意识到数据和人工智能的重要性，但要“转型”为数据驱动的业务可能会遇到很多问题，例如将人工智能模型集成到业务应用中需要将近 8 个月的时间。无代码/低代码平台由此应运而生，帮助更多人，包括“平民开发者”等非专业人士，应对数据和人工智能带来的挑战。
平民开发人员不是专业的程序员，而是公司的员工，可以在公司内部开发新的业务应用程序，供其他员工使用。在未来几乎任何人都可以通过一点技术知识进行软件开发，无代码/低代码工具可以积极地将普通业务用户转变为平台开发人员。
边缘的人工智能
5G、人工智能和网络安全需要共同努力以实现更广泛的渗透。来自工厂和自动驾驶汽车物联网端点的数据将引发数据海啸。
边缘人工智能和联邦学习正在努力应对这些挑战，在本地和集中数据集上训练模型，而不共享数据集和侵犯隐私。随着扩展检测和响应、安全信息和事件管理、安全编排、自动化和响应的兴起，再加上智能运营管理平台，安全将在处理应用程序和数据分发方面发挥关键作用。
超自动化
超自动化既是一种思维方式，也是技术的集合：也就是说ibms如何通过数据趋势分析，组织中任何可以自动化的业务都应该自动化；超自动化是一系列创新技术，包括机器人流程自动化、人工智能、机器学习等技术，旨在帮助组织提高运营效率并节省时间。
超自动化通过快速识别、审查和自动化尽可能多的流程来实现加速增长和业务弹性。 研究表明，表现最好的超自动化团队专注于三个关键优先事项：提高工作质量、加速业务流程和增强决策敏捷性。
数据编织
据 称，数据编织也是 2022 年最值得关注的技术趋势之一。
数据编织是下一代数据管理，它整合了来自数据仓库、数据湖、湖库集成和数据集市等多个数据源的数据。数据湖是指各种格式的原始数据的存储库。湖库一体化是数据管理领域的一种新的架构范式，结合了数据仓库和数据湖的最佳特性。数据分析师和数据科学家可以对同一数据存储中的数据进行操作，也为企业在数据治理方面带来了更多便利。数据集市是指满足特定部门或用户的需求，多维存储，生成数据立方体供决策分析需求。
数据编织不仅可以更持久地保存数据，还可以利用人工智能来实现数据的就地自助分析、分类和治理。作为一种跨平台、跨业务用户的灵活、弹性的数据集成方式，数据编织可以简化企业组织的数据集成基础设施，打造可扩展的架构，从而降低大多数数据和分析团队的集成难度。出现的问题。
可解释的人工智能
公司最近发布了一种新的超大型语言模型，称为 。“”可以跑2800亿参数，超过了公司此前发布的可以跑1750亿参数的GPT-3，但逊于英伟达-微软的“可以跑5300亿参数”的“-”。研究结果证实， “-”在文本预测、阅读理解、常识推理、自然语言推理和词义消歧等一系列自然语言任务中实现了前所未有的准确度。
然而，人工智能在克服偏见、保护隐私和获得信任方面面临挑战，这导致了可解释人工智能 (XAI) 的兴起。XAI 是人工智能的一个新兴分支，用于解释人工智能做出的每个决策背后的逻辑。XAI 可以提高 AI 模型的性能，因为 XAI 的解释有助于发现数据和特征行为中的问题，它还可以提供更好的决策，因为它的解释为中间人提供了额外的信息，使其能够在明智的决策中果断采取行动等。
