人工智能、数据和云技术的融合如何在 2025 年推动业务转型
2025 年有望成为人工智能取得重大突破和数据驱动转型的一年。包括大型语言模型（LLMs）在内的生成式人工智能将主导技术领域。企业的关注点将从横向的通用人工智能应用转向垂直的行业特定用例。
除了人工智能，2025 年也将是数据和云技术大放异彩的一年。在本报告中，我们将探讨 2025 年将主导技术领域的 7 个关键趋势。
趋势 1：人工智能驱动的应用程序
除了生成式人工智能，2025 年将是多模态人工智能的时代 —— 即出现能够在单个应用程序中整合多种数据类型（文本、音频和视频）的人工智能驱动模型。多模态人工智能可以推动医疗保健和金融服务等行业领域中更复杂的人工智能应用程序的发展。
此外，2025 年将见证人工通用智能（AGI）能力的突破，这可能会催生更 “智能” 的人工智能代理，它们能够自主决策。这可能会对机器人技术和供应链管理等工业应用产生重大影响。
趋势 2：人工智能、数据和搜索的三方协同影响
2025 年，我们预计人工智能、数据和搜索功能将实现整合，从而产生三方协同影响。通过这种整合，企业可以最大程度地为客户创造业务价值。例如，由生成式人工智能驱动的搜索工具可以从海量数据集中挖掘数据，并提供可操作的数据驱动业务见解。
通过扩展数据集，大型语言模型可以提升人工智能应用程序的潜力。借助这种三方协同方法，企业可以转变其搜索功能，应用于以下潜在场景：
超个性化客户体验
精准定位客户群体
新的商业机会
趋势 3：将数据视为产品
随着越来越多的企业认识到高质量数据对其人工智能计划的价值，2025 年将成为企业专注于数据质量的一年。通过数据增强和合成数据，企业可以增加数据供应并解决数据隐私问题。
2025 年，科技公司还将把 “数据” 视为一种产品，并将数据嵌入到其软件产品或服务中。数据驱动的解决方案将成为一种商业化工具，使数据资产得以普及和再利用。
趋势 4：云迁移
2025 年，各组织将进一步加速云迁移，将其作为数字化转型过程的一部分。除了投资于云原生系统，企业在 2025 年还将投资于混合云平台。
Onix 预测，2025 年云服务提供商将增强其人工智能驱动的产品和服务，以促进人工智能应用程序和解决方案的开发与部署。
趋势 5：安全且无偏见的人工智能
展望未来，各行业的企业将优先考虑数据安全和隐私以及保护其人工智能系统。人工智能驱动的网络安全将不断发展，以应对日益增长的网络攻击数量和复杂性。
除了安全性，人工智能系统有望通过其模型和算法减少偏见。2025 年也将是可解释人工智能的一年，使业务决策更加透明和易于理解。
企业也正趋向于通过使用小型语言模型（SLMs）和边缘计算来实现数据安全本地化。通过本地化安全，他们可以在保护数据的同时利用人工智能驱动的见解。
趋势 6：人机协同
2025 年预计将是人工智能技术增强人类能力而非取代人类的一年。通过成功的 “人类在环” 方法，人工智能系统可以与人力资源协作，同时为他们提供有价值的监督和反馈，并提高他们的决策能力。
同样，人工智能驱动的自动化将继续增强人类潜力，使他们能够专注于高价值任务。Onix 预测，人工智能技术将实现重复性任务的自动化，并为人类做出有价值的贡献提供机会。
趋势 7：人工智能驱动的创新
展望未来，Onix 预测将出现以新产品或服务形式存在的人工智能驱动的创新和商业模式。人工智能模型可以在超个性化、预测分析和自动化领域开启新的机会。
通过整合实时数据流、深度学习模型和上下文敏感系统，企业可以把握趋势并做出决策。尽管目前还处于初期阶段，但人工智能支持的超个性化将不断发展，以改善客户体验。同样，人工智能驱动的预测分析可以预测未来……
生成式人工智能应用面临的挑战
在企业领域应用生成式人工智能的主要挑战中，企业可能会过度依赖生成式人工智能工具，从而导致信息饱和。2025 年以后，使用生成式人工智能的企业可能会提供重复或可预测的内容或输出。解决这一挑战的一个有效方法是通过创造性和前瞻性的人类思维。
企业在 “调试” 生成式人工智能系统并训练它们 “忘记” 错误方面也面临挑战。通过更智能的人工智能模型开发，企业可以提供可靠的人工智能系统，以产生正确的结果。
展望未来
2025 年，技术领域将见证人工智能、数据和云技术的三方协同整合。如果说 2024 年是生成式人工智能引起行业关注的一年，那么 2025 年可能会实现这项技术的巨大潜力并带来业务价值。