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隨著新的一年的到來，現在是將注意力轉向2019年行業發展趨勢的時候了。很多人都在猜測2019年將會發生什么，而這也是人工智能科學領域專家進行預測的樂趣所在。

機器學習開發商Cloudera公司總經理Hilary Mason表示，機器學習在2018年度過了美好的一年，而企業將在2019年以一種新的和深刻的方式接受機器學習技術。

“隨著企業從概念驗證轉向生產能力，2019年人們將看到企業機器學習轉型成熟的新進展。”Mason說，“隨著企業尋求自動化模式檢測、預測和決策，以推動轉型效率提高、競爭差異化和增長，企業機器學習的采用將會繼續。人們將看到基礎設施和工具圍繞簡化企業級構建和部署機器學習應用程序的過程而發展，包括云原生平臺的興起，以實現端到端機器的彈性自動擴展和多云可遷移性學習工作流程。”

戴爾科技公司表示，5G網絡的引入將使人們生活在邊緣。

該公司表示：“低延遲、高帶寬網絡意味著更多的物聯網設備、自動駕駛汽車，以及人工智能、機器學習和計算都將在邊緣發生，因為那里將生成所有數據。”人們很快就會看到分布在城市各處的微型數據中心，將給人們帶來新的“智能”機會，讓用戶在城鎮街道實時了解情況。城鎮之間的聯系將比以往任何時候都更加緊密，這為智能城市和數字基礎設施鋪平了道路，專家預計2030年邊緣計算將蓬勃發展。它將成為醫療或制造業等行業的游戲規則改變者，在這些行業中，數據和信息在現場生成后可以快速處理和實時分析，并隨時與需要它的人共享，而不是返回到云端進行處理。

Franz公司首席執行官Jans Aasman博士表示，人工智能知識圖表將從書籍、研究論文、筆記和媒體采訪中綜合信息，然后以互動的形式重新呈現。在2019年數字不朽的市場上，人工智能知識圖表將開始實現這一點。

“我們將在2019年以人工智能數字角色形式看到數字不朽的第一個例子。”Aasman表示，“人工智能和語義知識圖的結合將會改變科學家、技術專家、政治家和學者的工作。”

就像Noam Chomsky一樣，使用人的聲音來回答問題。人工智能數字角色將動態鏈接來自各種來源的信息。例如，將不同的信息轉換為可以數字化交互的知識系統。這些人工智能數字人物角色也可以擴大他們專業知識的可及性。

Quest Software公司產品管理高級顧問Adrian Moir預測，2018年實施的GDPR法規將會改變數據格局，而在2019年將產生更多的數據。

“無論是否受到GDPR法規的影響（大多數情況將會受到影響），企業應該將其視為一種框架，對于那些構建流程的人來說，這是一個很好的起點。設置數據如何保存和使用非常重要。如果用戶想繼續保護個人信息，就需要有更多的監管。我相信人們將在2019年看到建議和實施更多的監管措施，比如俄勒岡州參議員Ron Wyden最近推出的‘消費者數據隱私法案’。”

MapR公司數據和應用高級副總裁Jack Norris預測，大數據的分散化已經持續了一段時間，并且這種趨勢將在2019年繼續發展。

他說，“組織將通過邊緣處理和分析數據，而不是將其返回云計算，存儲和應用傳統分析來節省時間和費用。其用例包括異常檢測（欺詐）、模式識別（預測故障／維護）。自動駕駛車輛、石油和天然氣平臺、醫療設備都是這一趨勢的早期例子，我們將在2019年看到更多的擴展。這一趨勢的成本驅動因素是帶寬考慮（半連接環境以及成本高昂的蜂窩通信技術）和存儲（減少發送到云端的數據量）。”

Splice Machine公司首席執行官Monte Zweben表示，IT市場近年來起伏不定，而在2019年，Hadoop努力維持其市場地位。

他指出，“Hadoop的新客戶數量將會減少，Hadoop集群的增長將放緩。而基于云計算的SQL數據平臺將出現大規模增長。機器學習將從后臺涌現，成為企業業務的核心運營組成部分，同時持續增長橫向擴展數據庫迫使Oracle公司在其財務報告中披露風險因素。”