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但是向碳中性经济的过渡将很难。玩家之间有许多相互依存关系。因此,正确的重新配置取决于拥有整体图片以及这些参与者之间的新信任伙伴关系。如果无法很好地管理,这些相互依存的可能会减慢进度或适得其反。投资需求是巨大的。有明显的意外后果;例如,拥有所有者或其他受益人的滞留资产可能试图阻止进度。关键技术尚未开发或尚未大规模开发。需要许多监管变化,但很难通过两极分化的议会。人类正在与时间竞争 - 赌注很高。没有时间让我们所有人采取行动。
人工通用情报,数字化转型和可持续性Piscataway,新泽西州,美国新泽西州,2024年7月25日 - IEEE是全球最大的技术专业组织,致力于推进人类技术,已发布了2024 Technology Megatrends报告,现在可供下载。由IEEE Future Directions开发,该报告提供了对前三名大趋势,人工通用智能(AGI),数字化转型和可持续性的深入分析,通过技术进步,成熟度,收养时间和现实世界市场的部署来评估其对人类对人类的影响。“这些预测对所有利益相关者来说都是至关重要的,因为技术是日常生活中不可或缺的一部分。“大趋势技术与经济,生态和社会大趋势息息相关,需要通过整体分析来考虑它们,以确保社会利益。” IEEE 2024 Technology Megatrends报告的高级观察报告:
数字化转型;可持续性;以及通用人工智能 (AGI) 由于大趋势可能会在 20 年或更长的时间内演变,本报告描述了这三大趋势中的一系列技术
虽然 GenAI 聊天机器人可能是最近人们对人工智能的兴趣和投资激增的原因,但它们只是数字发展浩瀚而悠久的海洋中的一滴水。在大多数情况下,投资者可以将技术专业知识留给数据科学家,可能不需要知道下一页地图中列出的具体模型类型。但我们开始相信,所有投资者都会从熟悉人工智能的广泛形式和应用中受益。在整个研究过程中,除非另有说明,我们对“人工智能”的引用将指生成式(GenAI)和传统人工智能。
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Siemens的工业控制系统每小时会产生100多个数据 - 相当于Netflix上所有可用的电影。26仅十年或两年前,没有人可以预测数字化会产生如此庞大的数据。,任何人都无法预见到我们现在触手可及的技术数量来利用这些数据并提取其价值。
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域,致力于创造能够执行通常需要人类智能才能完成的任务的机器。这些任务包括解决问题、理解自然语言、识别模式、从经验中学习和做出决策。相反,自动化涉及使用技术在无人干预的情况下执行重复性任务。虽然人工智能系统旨在模拟人类智能和决策,但自动化主要是简化和复制预定义的程序。因此,自动化可以看作是人工智能的一个子集;它可以利用人工智能来增强其功能,但它本身并不需要学习或解决问题的能力。换句话说,人工智能涉及能够学习和适应的智能系统,而自动化则是高效准确地执行重复性任务。虽然看起来不太可能,但上面的段落是由 OpenAI 开发的大型语言模型 (LLM)“GPT 4”编写的。1 唯一需要的输入是一个简短的提示:“用一段话解释人工智能并将其与自动化区分开来”。
当我们三年前(2020年1月)发表了最新的Megatrend报告时,我们注意到世界正在进入一个惊喜后时代。大趋势描绘了需要全新的思维和行动方式的主要变化。当时,已经出现了一种病毒的迹象会摇晃世界,只有一段时间,生活才变成了后正常。我们经常被问到大流行是否在西拉的大趋势中反映出来。在2022年春季,也有人问了有关俄罗斯入侵乌克兰的同样问题。Megatrends没有提供有关通配符和黑天鹅事件的答案,而是强调了我们无法忽略的变化。大趋势并不是要让读者感到惊讶,而是要增强对变革及其相互关系的广泛弧线的理解。理想情况下,从事大趋势的工作提供了见解并增强长期思维。
5。在旋转储备应用程序中,储能系统可以在毫秒内做出响应,并在启动备份发电机开始并在线上供电以保持网络连续性。这使发电机能够以最佳的功率输出工作,而无需保持空闲的旋转储量能力。这消除了使运行空闲的备份发电机的需求。为了提供有效的旋转储备,将能源存储保持在准备响应电源故障的电荷水平上。通常,在应用旋转储备的情况下,易于量化成本和CO2排放。
