研究表明，全球人工智能市场在2021年得到了进一步发展和增长，因为企业找到了更多的部署方式，开发人员发现了新的方法来为用户提供人工智能服务。
那么，2022年在人工智能以及从MLOps到安全、云计算和边缘计算、开源、元宇宙等广泛相关的IT领域中将会发生什么？
为了回答这些问题，IT行业专家进行了广泛预测，并分析了企业在2022年采用人工智能和相关技术可能会出现的情况。
人工智能平台供应商SambaNova Systems公司首席执行官兼联合创始人Rodrigo Liang表示，一些企业不再自己开发人工智能，并与能够帮助他们更好地实现业务目标的供应商建立紧密联系。
Liang说，“企业认识到人才短缺和技术进步的内部状态显著增加了绩效风险。因此，人工智能即服务的吸引力扩大，允许投资于应用见解而不是创造这些见解。那么有多少企业能够负担得起雇佣数百人来管理一个模型，并同时采用数千个GPU来运行？”
此外，包括银行业、金融服务业、保险业和制造业在内的垂直行业将以变革性的方式进一步部署人工智能技术，以提升其绩效和运营。他说，“就像互联网如何改变商业交易一样，人工智能将产生同样程度的影响。这些行业将从测试部署转向生产，并将获得人工智能承诺的回报。”
机器学习数据培训供应商Appen公司首席执行官Mark Brayan表示，到2022年，他看到“负责任的人工智能”的理念从一种愿望转变为大多数人工智能项目的基本要求。
他说，“在2021年，负责任的人工智能是人工智能行业热门的话题之一，但采用率仍然相对较低。然而，风险将在2022年会变得更高，因为企业认识到负责任的人工智能会带来更好的业务成果。负责任的人工智能的原则现在已经确立：公正的数据、对行业数据收集和标签方面的公平对待，以及认识到人工智能项目应该促进社会公益，或者至少避免潜在的社会危害。实施这些原则可以确保人工智能项目按预期工作并提供保护措施。”
此外，Appen公司首席技术官Wilson Pang表示，在新的一年，模型评估和调优也将成为企业的主流。
他说，“到2022年，对定期模型评估和调整的需求成为人工智能程序的重点。机器学习模型是动态的——它们不能被部署和遗忘。生产中的机器学习模型需要根据各种因素进行更新和再培训，其中包括持续的结果，以及基础设施、数据源和业务模型的变化。”
工业优化软件供应商Aspen Tech公司AIoT业务总经理Bill Scudder表示，工业人工智能方面将在2022更加成熟，并将逐步走向现实世界的产品部署。
Scudder说，“为了实现这一目标，我们将看到更多的工业企业有意识地从对通用人工智能模型的投资转向更适合的用途、更精确的工业人工智能的应用程序，以帮助他们实现盈利和可持续发展的目标。这意味着从无法涵盖所有的大量设施数据训练的人工智能模型转向更具体的工业人工智能模型，这些模型利用领域专业知识通过深度分析和机器学习进行解释和预测。工业数据将在整个资产生命周期中转化为成功的业务成果。”
Scudder表示，他还希望随着企业内部的高管支持并进行文化变革，加速工业人工智能部署，从而取得更大的进展。
他说，“首席数字官(CDO)等数字高管对于克服这些障碍至关重要。首席数字官将通过其所在的企业在引领数字化转型和工业人工智能方面发挥独特的作用——弥合传统系统和新技术之间的差距，促进跨孤岛的协作，以及从海量数据收集转向战略性工业数据管理。所有这些职责对于确保工业企业能够执行数字化转型计划至关重要，该计划可以更广泛地采用适合用途的工业人工智能应用程序，并围绕其制定战略。”
外部数据平台供应商Explorium公司联合创始人兼首席技术官Omer Har表示，在2022年将会看到机器学习操作(MLOps)从DevOps、数据和机器学习实践的外围转移到中心。
Har说，“新冠疫情为许多大型企业接受人工智能和分析提供了所需的推动力，这些预测模型在从保险到消费品的各个行业都具有至关重要的意义。他们预测能力的关键是不断更新的外部训练数据流。这意味着必须经常对模型进行再培训并无缝地重新部署到生产环境中。对于许多DevOps专业人士来说，这个过程已成为与传统SaaS部署一样关键的任务，并且需要相同级别的工具和仔细的工具选择。机器学习操作(MLOps)在许多企业中正迅速成为主流工具。”
BMC Software公司首席产品官Ali Siddiqui表示，他认为2021年企业内部的AIOps也取得了类似的进展。
Siddiqui说：“因为企业将会适应在向混合云环境迁移时提供客户所需的数字体验，AIOps市场将在2022年继续增长。AIOps将为企业提供对其数据的见解，以帮助他们识别痛点、减少噪音、在一些问题影响业务之前提供可见性，并实现业务目标，同时节省时间和费用。AIOps还消除了分析数千个事件的需要，并将大量数据转换为可操作的信息，这是业务成功和效率的关键。”
以数据为中心的软件供应商NetApp公司的首席技术布道者Matt Watts表示，预计在新的一年里，人工智能的应用将取得更多进展。
他说：“人工智能技术在网络边缘的应用将继续在制造业、交通运输业、农业、娱乐业和酒店业加速发展。例如，农业和食品加工业将使用人工智能进行收割和包装。用于低成本和资源受限设备(例如可以在边缘收集和处理数据的远程传感器)的微型机器学习芯片组的爆炸式增长将推动这一趋势。”
此外，Watts表示，预计2022年量子计算的使用将取得更多进展。他说，“随着主要IT参与者和初创公司将这项技术用于药物发现、财务风险计算、汽车电池设计和供应链优化等复杂任务，量子计算技术将加速发展。在2022年，很多企业将制定其量子计算战略，分享他们将如何向客户提供量子计算即服务，并克服诸如在量子计算云中建立数据管道等挑战。”
Peak公司联合创始人兼首席执行官Richard Potter表示，决策智能这一新兴领域是最重要的B2B活动，他称之为人工智能在决策过程中的商业应用。他说，“我们正处于‘狭义人工智能’阶段，机器学习和人工智能可以针对特定目的进行预测和分类。但为了解决最大的业务挑战，采用人工智能需要专注于结果、交付业务目标并推动切实的结果。做出伟大决策的企业始终如一地获得优势。这就是决策智能是大多数企业采用人工智能的方式的原因。”
图形数据库供应商Neo4j公司数据科学产品管理总监Alicia Frame表示，到2022年，企业必须让主要工作职能不在数据科学和分析领域的员工担当公民数据科学家的角色。Frame说：“数据科学领域是增长最快的领域之一，企业需要更容易获得数据科学技术，以帮助填补团队员工的空缺。在过去五年中，致力于了解数字道德的客户的查询量增加了两倍多。图形数据旨在为系统提供场景，从而提高人工智能/机器学习系统的可解释性。随着越来越多的企业探索不同的技术以达到这一点，2022年将成为许多企业的转折点，因为他们利用图形技术来增强他们解决偏见和创建更符合道德的人工智能/机器学习系统的能力。”
Ahana公司主要在AWS云平台上提供托管Presto服务以帮助简化开放数据湖分析，该公司联合创始人兼首席执行官Steven Mih表示，预计在新的一年里，开源托管服务的投资和采用率将会飙升。他说，“随着更多云原生开源技术成为主流，包括Spark、Kafka、Presto、Hudi和Superset，2022年将有更多企业采用开源托管服务。开源公司为安装的软件提供更易于使用的托管服务版本，使企业能够利用这些强大的系统而无需增加资源开销，从而可以专注于业务驱动的创新。”
Talentica Software公司首席技术官Manjusha Madabushi表示，他认为2022年元宇宙世界将会发生巨大变化。他说，“随着Facebook公司将自己更名为Meta公司并开始构建元宇宙，我们将在基于虚拟世界的在线游戏、社交网络和基于虚拟现实的产品(如虚拟会议平台)上看到巨大的投资和创新。预计新的应用程序将取代相应的实体。”
IT安全供应商LogRhythm公司首席安全官兼实验室副总裁James Carder表示，当涉及到对包括芯片制造商在内的企业的网络攻击时，2022年将会出现中断。Carder说，“半导体芯片的供应链将受到损害，导致关键材料严重短缺。正如人们在新冠疫情中看到的那样，网络犯罪分子将利用社会动荡时期来操控企业和政府以获取经济利益。全球芯片短缺没有放缓的迹象……这是黑客将很快利用的另一个破坏时期。”
Carder还预测，一家主要疫苗制造商的供应链将被勒索软件中断。他说，“Colonial Pipeline公司和美国食品供应商JBS公司在2021年遭到勒索软件的攻击。2022年，网络犯罪分子可能针对生产COVID-19疫苗的制药公司进行勒索软件攻击。这将中断关键疫苗的生产，由此将会产生更严重的后果。”
闪存供应商Pure Storage公司云原生业务部副总裁兼总经理Murli Thirumale表示，容器在2022年将成为中小企业的主要技术，而不仅仅是拥有大量IT人员的大型企业。他说，“在以往，全球2000强公司是那些有能力试验和部署容器等新技术的大公司。毕竟，他们有能力为DevOps团队配备人员，并投资于多年的转型计划。然而，随着容器超越最初的创新和采用阶段，已经进入早期成熟期，越来越多的企业将开始更多地部署和试验这项技术。容器不仅可以在开箱即用的情况下更好地工作，而且将作为服务交付并轻松使用。”
