尽管科幻小说有可能将人工智能机器人描绘成坏人，但一些科技巨头现在也将其用作安全性。微软公司和优步等公司用于KnightscopeK5机器人侦察停车场和大型户外区域来预测和预防犯罪。
机器人可以加载车牌，报告怀疑活动并搜集数据以向其所有者报告。这些人工智能驱动的机器人只是“自律事物”的一个例子，它是2019年Gartner7大战略技术之一，有可能在未来五年内带给根本性中断并带给机遇。趋势1：自律事物无论是汽车，机器人还是农业，自律事物都用于AI来继续执行传统上由人类已完成的任务。智能的复杂程度各不相同，但所有自律事物都用于人工智能与他们的环境展开更加大自然的交互。
自律事物有五种类型：1．机器人2．车辆3．无人机4．家电5．虚拟世界助理这五种类型占有四种环境：海洋，陆地，空中和数字。它们都具备有所不同程度的能力，协商和智能。
例如，它们可以横跨在空中操作者的无人机，人工辅助在田地中几乎自律地操作者的农业机器人。这刻画了潜在应用于的普遍图景，完全每个应用程序，服务和物联网对象都将使用某种形式的AI来自动化或强化流程或人为操作者。
诸如无人机群之类的协作自律事物将更加多地推展人工智能系统的未来发展。趋势2：强化式分析（大数据）数据科学家现在享有更加多的数据来打算，分析和分组－并借此得出结论。鉴于数据量，探寻所有可能性显得不有可能。
这意味著企业可能会错失数据科学家无法探寻的假设的关键看法。强化分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家用于自动算法来探寻更加多假设。数据科学和机器学习平台早已转变了企业如何产生分析洞察力。
“到2020年，多达40％的数据科学任务将构建自动化”。强化分析可辨识隐蔽的模式，同时避免个人种族主义。
虽然企业不存在无意中将偏差放入算法的风险，但强化分析和自动化洞察最后将映射到企业应用程序中。到2020年，公民数据科学家的数量将比专业数据科学家慢5倍。
公民数据科学家用于人工智能驱动的强化分析工具，自动化数据科学功能，自动识别数据集，研发假设和辨识数据模式。企业将把公民数据科学家视作构建和拓展数据科学能力的一种方式。Gartner预测，到2020年，多达40％的数据科学任务将构建自动化，从而提升公民数据科学家的生产力和普遍用于。
在公民数据科学家和强化分析之间，数据洞察将在整个企业中获得更加普遍的应用于，还包括分析师，决策者和运营工作者。趋势3：人工智能驱动的研发AI驱动的研发侧重将AI映射到应用程序中并用于AI为研发过程创立AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践中。
这一趋势正在沿着三个方面发展：用作建构基于AI的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI基础设施，AI框架和AI平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI平台，AI服务）的工具。利用这些工具，专业开发人员可以将AI驱动的功能和模型流经应用程序，而需要专业数据科学家的参予。用作建构基于AI的解决方案的工具正在被彰显AI驱动的功能，这些功能可以协助专业开发人员并自动继续执行与AI增强型解决方案研发涉及的任务。
强化分析，自动化测试，自动代码生成和自动化解决方案研发将加快研发过程，并使更加普遍的用户需要研发应用程序。反对AI的工具正在从帮助和自动化与应用于程序开发（AD）涉及的功能演进为用于业务领域专业知识和自动化AD流程堆栈（从一般研发到业务解决问题方案设计）的更高活动。市场将从专心于与开发人员合作的数据科学家移往到用于作为服务获取的预计义模型独立国家运营的开发人员。这使更加多的开发人员需要利用这些服务，并提高效率。
这些趋势也造成虚拟世界软件开发人员和非专业“公民应用程序开发人员”的主流用于。趋势4：赋权边缘边缘计算出来是一种流形，其中信息处理和内容搜集和传送更加附近信息源，并且将流量维持在本地将增加延后。目前，该技术的大部分重点是物联网系统必须在嵌入式物联网世界中获取断开连接或分布式功能。
这种类型的流形结构将解决问题低WAN成本和不能拒绝接受的延后水平等挑战。此外，它还将构建数字业务和IT解决方案的细节。
“技术和思维将改变为经验将人们与数百个边缘设备联系一起的地步”。到2028年，Gartner预计在边缘设备中映射传感器，存储，计算出来和高级AI功能将大大减少。
一般而言，智能将南北各种终端设备的边缘，从工业设备到屏幕再行到智能手机再行到汽车发电机。趋势5：沉浸式技术到2028年，转变用户与世界对话方式的会话平台，以及转变用户感官世界的方式的增强现实（AR），混合现实（MR）和虚拟现实（VR）等技术将带给新的身临其境的体验。AR，MR和VR表明出有提升生产力的潜力，下一代VR需要感官形状并追踪用户的方位和MR，使人们需要查阅和与他们的世界对话。
到2022年，70％的企业将尝试用于沉浸式技术展开消费和企业用于，25％将部署到生产中。不会话平台的未来，从虚拟世界个人助理到聊天机器人，将融合拓展的感官渠道，使平台需要根据面部表情检测情绪，并且他们将在交互中显得更为对话。最后，技术和思维将移往到这样的程度，即人们将数百种边缘设备（从计算机到汽车）连接起来。
趋势6：智能空间智能空间是物理或数字环境，人类和技术支持的系统在日益对外开放，相连，协商和智能的生态系统中相互作用。随着技术沦为日常生活中更为构建的一部分，智能空间将转入加快交付给的时期。此外，随着个人解决方案沦为智能空间，其他趋势，如AI驱动技术，边缘计算出来，区块链和数字双胞胎正在朝着这一趋势发展。
智能空间仅有在五个关键方面发展：开放性，连通性，协调性，智能性和范围。从本质上谈，智能空间正在发展，因为单个技术从孤岛中产生，联合协作以创立协作和交互环境。智能空间最普遍的例子是智能城市，其中融合商业，住宅和工业社区的区域正在用于智能城市生态系统框架展开设计，所有部门都与社会和社区协作相关联。
趋势7：量子计算出来量子计算出来是一种非经典计算出来，它基于亚原子粒子的量子态，它将信息回应为回应为量子位或“量子位”的元素。量子计算机是指数级可拓展且高度分段的计算出来模型。
想象传统计算机和量子计算机之间差异的一种方法是想象一个极大的图书馆。虽然经典计算机不会以线性方式加载库中的每本书，但量子计算机不会同时加载所有书籍。
量子计算机理论上可以同时处置数百万次计算出来。以商业能用，价格合理且可信的服务形式展开的量子计算出来将转变一些行业。政治宣传未来：智能AI芯片从推展PCB的生产到在增强现实中充分发挥不可或缺的起到，下一代人工智能有可能彻底改变我们所告诉的生活。谷歌公布自己的TPU以及EgdeTPU：TPU是针对TensorFlow上的机器学习工作负载量身自定义的自定义应用于专用集成电路（ASIC）。
虽然第一代TPU仅有用作推理小说，但CloudTPU限于于推理小说和机器学习培训。CloudTPU使用四个自定义ASIC建构，可获取强劲的64GB高带宽内存和180TFLOPS性能。去年，谷歌声称它的TPU比现代GPU和推理小说CPU慢15到30倍，并且TOPS／Watt测量值提升了30－80倍。
在旧金山GoogleNext会议的主题演说中，GoogleCloud的物联网副总裁InjongRhee宣告发售两款新的AIY项目主板－AIYProjectsEdgeTPUDevBoard和EdgeTPUAccelerator环绕谷歌新的发售的专用边缘TPU。
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