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炒作周期Gartner
健康护照的广泛使用，例如中国的健康代码应用程序和印度的Aarogya Setu应用程序，导致了大流行/流行病反应技术的大量市场渗透率，采用率为5-20％。这对于进入市场的技术是前所未有的。新兴技术的Gartner Hype周期，2020年强调了五个独特的趋势，包括综合体系结构和算法信任，这将在未来五到10年内显着影响商业，社会和个人。复合体系结构使组织能够迅速响应不断变化的业务需求，这变得越来越重要。这种模块化设计允许企业在需要时“重新构成”，从而提高了弹性和敏捷性。可组合企业具有四个核心原则：模块化，效率，持续改进和自适应创新。通过在组织的各个地方应用这些原则，企业可以从传统计划转变为主动敏捷性。Gartner炒作周期还强调了算法信任的重要性，该算法信任的重要性使得能够构成合成企业的技术。这种趋势包括包装的业务能力，数据结构和形成性人工智能（AI）。这些技术的使用将在未来五到十年内显着影响社会和个人。随着私人5G和嵌入AI的兴起，组织已将其信任从中央当局转移到算法。这导致开发算法信任模型，以确保数据隐私，安全性和资产出处。例如，身份验证的出处允许验证区块链上的资产，以防止伪造。但是，区块链的不变性也意味着一旦输入不良数据，就无法修改或删除。Gartner预测数字身份验证和验证选项的增加。其他新兴趋势包括差异隐私，负责人AI和可解释的AI。此外，摩尔的定律导致开发了新的先进材料，例如DNA计算和存储，这些材料使用生物化学代替硅进行计算和存储。尽管基本且昂贵，但该技术具有转换数据存储和处理的巨大潜力。形成性AI是另一个可以动态地改变情况的趋势。这包括随着时间的推移适应或生成新型模型以解决特定问题的技术。生成的AI可以创建新的内容或改变现有内容，既有积极用途，例如药物发现和诸如Deep Fakes之类的负面后果。其他新兴趋势包括复合AI，小型数据，自我探索学习等等。随着技术与我们的日常生活无缝集成，数字复制品的概念是中心舞台。这些虚拟对应物不仅代表了人类和虚拟领域中的人类，而且还可以使人的大脑和机器之间的双向交流。可穿戴设备（例如改变大脑界面）可以监视甚至修改个人的精神状态。潜在应用从身份验证到沉浸式分析，外骨骼等。但是，这些进步也引入了新的漏洞。在商业世界中，我们经常见证一个可预测的采用周期。技术逐渐从创新转变为主流使用，甚至落后最终都会追赶。然而，存在另一个关键周期 - 炒作周期。由研究公司Gartner于1995年创造，该周期可帮助企业在预算，预测和初创企业投资中导航。炒作周期的五个阶段是：创新触发器，膨胀的期望峰值，幻灭的低谷，启蒙的斜率和生产力的高原。围绕像生成AI这样的新技术的最初兴奋是显而易见的，工程师，营销人员和投资者都认识到其潜力。但是，这个阶段通常是在膨胀期望的峰值之前，新闻报道变得压倒性，企业家和营销人员夸大了技术的能力。炒作周期最终达到了幻灭的潮流，就像现实所在，企业必须适应技术的真实价值。对于公司而言，必须认识到这些阶段并专注于寻找真正的价值，而不是陷入炒作。（注意：我删除了不适合文章的垃圾邮件和垃圾内容，并保留了原始文字语言。）技术产品受到持续的审查，几乎没有现实的影响或采用，从而导致周围的炒作和兴奋。即使像苹果这样的公司也无法逃脱这种命运，就像他们的视觉专业耳机一样。这些领域将在随后的分析中探讨。尽管具有很有希望的功能，但它仍然是新颖的实际使用和高价标签的新颖性。Gartner的2024年新兴技术炒作周期将空间计算位于早期边缘，但一些分析师认为，它实际上已经达到了幻灭的陷阱。但是，未来的更新可能会恢复对技术的兴趣，尤其是在发布更便宜和更轻的版本时。炒作周期对于预测哪些新兴技术将获得牵引力，哪些不会。它还可以帮助企业计划投资和资源分配。尽管如此，至关重要的是要用盐分来处理这些预测，因为过去的预测过去已被证明是不准确的。Gartner已经确定了四个开始攀登创新触发山的主要主题：自主AI，开发人员的生产力，全面经验和以人为中心的安全性。明天的汽车技术不仅涉及时尚的设计和先进的小工具，还涉及大规模的动作模型，在该模型中，人工智能（AI）带有方向盘，而不仅仅是提供信息。这包括机器客户，人形工作机器人，自动源代理和增强学习。这里的主要想法是，AI系统将承担以前由人类执行的任务，而超越了生成的AI写作论文，以供娱乐目的。我们正在寻找能够执行物理任务（例如汽车和机器人）的机器，并与打印机订购墨水或汽车安排维护访问等世界的互动。对Gartner的往绩有想法吗？但是，使用自主AI实现真正的生产力存在几个障碍，包括监管问题，数据稀缺，缺乏信任，计算要求和电池电量持续时间。在AI授权的软件开发方面，围绕AI写作代码的炒作很重要，但即使是领先的玩家也很难在实践中取得成果。这反映了Ai-Eairment Software开发在创新曲线上的想法。有效使用，如Chatgpt所见，AI可以通过协助编码任务而不是完全自动化它们来节省时间和精力。关键要点是，尽管AI有潜力令人难以置信的授权，但过于依赖它来进行复杂的任务，例如应用程序开发或客户服务，可能会导致现实中的现实。相反，使用AI协助精心定义和经过测试的代码片段可以带来重大好处。超级连接的共享经验交织了客户，员工，多体验和用户实践。这听起来像是引起头痛的流行语鸡尾酒，但让我们将其分解。人工智能越来越引起真正的焦虑 - 我们不能停止担心AI！6G，空间计算和数字双胞胎等新兴技术正在推动这一趋势。想象一下Super-Fast 5G，并在此过程中提供了AI驱动的帮助，以帮助即时响应，以帮助自动驾驶汽车。在视觉Pro和Meta Quest 3等设备中看到的空间计算将在将其整合到常规眼镜中，将变得更加普遍。您正在关注其他趋势吗？数字客户双胞胎的概念有些令人不安 - 公司可以如此准确地对消费者的兴趣和行为进行建模，以便根据数据历史记录模拟客户互动。该技术可用于影响购买决策甚至选举，从而引起对操纵的严重关注。最后一个主要趋势围绕以人为本的安全和隐私，个人是整体安全足迹不可或缺的。这包括专注于用户体验，行为见解，鼓励安全行为以及通过透明度建立信任。Gartner还可以预测，AI三级的激增（信任，风险，管理），用于可扩展安全性的网格体系结构，用于弹性的数字免疫系统以及在整个企业网络上进行威胁响应的联合机器学习。随着我们更接近像《剑刃》这样的世界，必须考虑这些预测并保持对新兴趋势的警惕。在评论中分享您的见解！请继续关注社交媒体上的每日项目更新，并通过新闻通讯获得每周的摘要 - 全部链接在我的个人资料中：Twitter/X（@davidgewirtz），Facebook（facebook.com/davidgewirtz），Instagram（Instagram.com/davidgewirtz），and instagram.com/davidgewirtz），and youtube（youtube）（youtube.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com.com/davidewidgewighteptztv）。
计划-D0-检查-行动（PDCA）循环
有助于以有条不紊的方式不断改进流程 你可以通过以受控的方式逐步实施并评估小规模的影响来探索问题的一系列解决方案 你可以以结构化的方式借鉴以前周期的经验，并避免浪费，因为无效的解决方案不会被广泛推广 它可以通过鼓励你逐步尝试新事物来帮助你学会更适应模糊性 它可以用作日常活动来审查过程以及结果
水循环和经济
Rosa等。 （2020年，第10页，第10页）估计在273 km 3 /年全球估计的蓝色用水量超过了。 这是根据估计的全球蓝色用水量计算的1,083 km 3 /年，用于灌溉，较少可持续的蓝色用水量为810 km 3 /年。 Jaramillo和Destouni（2015：1249–1250）表示，不可持续的总蓝色用水量可能是370 km 3 /年。 它们对全球水的估计值是估计为4,370 km 3 /年的蓝色水消耗量（农业的3,563 km 3 /年3,563 km 3 /年，其他用水量的807 km 3 /年）降低了Steffen等人的估计蓝色水行星边界。 （2015）为4,000 km 3 /年。Rosa等。（2020年，第10页，第10页）估计在273 km 3 /年全球估计的蓝色用水量超过了。这是根据估计的全球蓝色用水量计算的1,083 km 3 /年，用于灌溉，较少可持续的蓝色用水量为810 km 3 /年。Jaramillo和Destouni（2015：1249–1250）表示，不可持续的总蓝色用水量可能是370 km 3 /年。它们对全球水的估计值是估计为4,370 km 3 /年的蓝色水消耗量（农业的3,563 km 3 /年3,563 km 3 /年，其他用水量的807 km 3 /年）降低了Steffen等人的估计蓝色水行星边界。（2015）为4,000 km 3 /年。
生命周期清单和光伏系统的生命周期评估
图1：PV电力生产的产品系统，改编自[1]图2：基于硅的供应链，基于硅的光伏电力生产图3：2018年的市场份额在2018年的polysilicon四个世界区域，晶圆生产，结晶硅细胞和模块化，以及安装了晶体硅模块，MW Poweraules，MW/Div>
