最近对人工智能进展和影响的调查、研究、预测和其他定量评估，突显了未来工作的不确定性(在冠状病毒大流行结束很久之后)、消费者对数据隐私的持续混合态度，以及今年人工智能投资的可能弹性。
34%的员工希望在三年内更换工作;61%的员工认为，蓝冠测速“多模式”意味着调制解调器需要支持5G并向前代蜂窝技术提供向后兼容性，换句话说，蓝冠代理调制解调器需要涵盖过去和现在非常活跃的过去，同时还需要为多样化的发展铺平道路。他们的雇主正在为他们未来的工作做准备，55%的员工相信，如果他们的工作因自动化而改变，他们的公司会重新聘用他们;78%的员工表示他们已经准备好学习新技能，但是38%的员工表示他们没有足够的时间进行培训;企业高管认为，只有45%的劳动力能够适应新的工作环境;34%的人力资源主管投资于劳动力的学习和再培训，作为他们为未来工作做准备的战略的一部分，40%的人不知道他们的劳动力现在拥有什么技能;67%的人力资源主管相信，他们可以确保人工智能不会制度化偏见;预测分析的使用在五年内几乎翻了两番(从2016年的10%增长到现在的39%)，但只有43%的组织使用指标来识别可能离职的员工，41%知道关键人才可能何时退休，18%知道薪酬策略对绩效的影响，15%的人可以决定购买/建设/借用员工是否更好，12%的人使用分析来纠正不公平现象，防止不公平现象再次发生。
从2015年到2019年，IT部门对人工智能人才的需求增长了两倍，但IT部门发布的人工智能岗位数量仍不到其他业务部门的一半;大量招聘人工智能人才的部门包括市场营销、销售、客户服务、财务和研发。这些业务部门使用人工智能人才进行客户流失建模、客户盈利能力分析、客户细分、交叉销售和向上销售建议、需求规划和风险管理[Gartner]
到2025年，全球十大零售商中至少有两家将建立机器人资源组织来管理非人类员工;77%的零售商计划到2021年部署人工智能，其中仓库拣选机器人的部署是最主要的用例[Gartner]。
到2024年，人工智能、虚拟个人助理和聊天机器人将取代管理者近69%的工作量。
85%的组织都在使用人工智能，其中大多数都在生产中使用;人工智能使用最多的三个领域是研发、IT和客户服务;据报道，人工智能采用的最大瓶颈是缺乏机构支持(22%)，其次是“难以识别合适的业务用例”(20%);最缺乏技能的是ML建模师和数据科学家(58%)和数据工程(40%);超过26%的受访者表示，他们的组织计划在2021年之前建立正式的数据治理流程和/或工具，近35%的受访者预计这将在未来三年内实现。
96%的IT决策者表示，他们目前使用带有人工智能和机器学习功能的网络安全产品;74%的人不关心他们的网络安全是否使用AI/ML，只要它是有效的;84%的人认为他们的公司拥有阻止网络攻击所需的一切;70%的人在过去12个月里经历过一次破坏性的攻击[Webroot调查了美国、英国、日本和澳大利亚/新西兰的800名IT决策者]
70%的律师事务所报告使用了法律分析，98%使用法律分析的律所表示，这让他们成为了更好的律师;采用法律分析的最大驱动因素是竞争压力(58%)、满足客户期望(56%)和客户好评(81%)[Lex Machina]
数据的生命，人工智能的燃料
96%的美国人认为网络数据隐私对他们很重要，许多人愿意采取行动主动保护自己;92%的人会删除一个经常使用的应用程序，如果他们发现自己的个人信息被卖给了第三方;67%的人愿意支付费用，彻底删除他们过去的所有个人数据和他们在互联网上的足迹，其中4%的人表示，他们愿意为此支付1000美元以上;42%的人表示，由于Facebook的隐私丑闻，他们减少使用Facebook，或干脆删除了自己的账户;37%的人定期阅读手机上所有应用程序的条款和条件，高于去年的19% (ExpressVPN对1,200名美国成年人的调查)
人工智能市场预测和预测
IDC预测，2020年人工智能支出将从480亿美元至507亿美元，较2019年增长25%，增幅达32%(《华尔街日报》)
45%的受访中国工业用户表示，他们的支出将在2020年第一季度推迟，预计他们的年度支出也将减少;在受到积极影响的ICT领域中，企业协作平台将从这一流行病中受益最大，76%的受访工业用户选择使用这类平台，其次是云计算、机器人、人工智能、大数据和5G [IDC中国CXOs调查]。
到2023年，超过40%的隐私合规技术将依赖人工智能，高于目前的5%。
33%的公司法务部门将配备专门的法律技术专家，以支持核心内部工作流程的日益自动化[Gartner]
人工智能报价
监督式机器学习并没有达到宣传的效果。它不是真正的类似于C-3PO的人工智能，蓝冠怎么样？为5G创建多SIM卡解决方案会给LTE带来新的设计挑战。蓝冠官网在5G部署中，不仅需要为同一设备上的一张SIM卡而且需要两张SIM卡支持新的RF频段和网络配置。而是一种复杂的模式匹配工具……我们看到的不是人工智能性能质量的指数级提高(如摩尔定律)，而是改进人工智能系统成本的指数级增长”——stefan Seltz-Axmacher, Starsky Robotics的创始人
“……为什么我们要在没有婴儿拥有的机制的情况下，把手放在背后试图构建人工智能?”“加里·马库斯
“我们还没有真正深入到深度学习。到目前为止，我们只有有限的训练数据。我们有有限的结构和有限的计算能力。但关键是深度学习学习概念，学习特征。这不是人类设计的东西”——丹尼·兰格
……这种能力(如人脸的“深度假”转换)15年前被称为图像处理，但如今通常被称为人工智能。部分原因是营销。软件受益于一种魔力的氛围，最近，当它被称为人工智能。如果“人工智能”不仅仅是市场营销，那么它最好被理解为许多相互竞争的哲学之一，这些哲学可以指导我们思考计算的本质和用途——glen Weyl和Jaron Lanier
”可能会在这一点上,以消除一些模糊哗众取宠的大众媒体对现有数字计算机的能力想……数字计算机,也能减轻人的大部分繁琐的细节相关的数值计算和逻辑操作,但也许比事实更定义的问题,这是否构成思维”阿瑟·l·塞缪尔1953年[在1952年开发了第一个下西洋棋的计算机程序，蓝冠怎么样？蓝冠官网传感器是现实世界和数字世界之间的桥梁，也是机器人如何检测物体和周围环境的桥梁。传感器一词广泛地涵盖了捕获现实世界某些方面的任何设备。并在1959年创造了“机器学习”一词]
“最近有很多关于奇怪的巨型机器的新闻，这些机器可以以极大的速度和技能处理信息……这些机器类似于大脑，如果它是由硬件和电线而不是肉和神经构成的……它可以计算、归纳和选择;它可以利用信息进行合理的操作。因此，机器可以思考”——埃德蒙·伯克利，《巨大的大脑或思考的机器》，1949年