技术创新是竞争差异化的关键，它（tā）正在彻底改变许（xǔ）多（duō）行业（yè）。据FBI估算，非医疗保健（jiàn）相关保险欺诈（zhà）的总（zǒng）成本每（měi）年高达 400 亿美（měi）元（yuán）左（zuǒ）右。为了对付保险欺诈（zhà），需要通过结合索赔分析、计算机程序甚至私人（rén）调查员等多种方式。

不过（guò）人们逐渐发现（xiàn），情（qíng）绪 AI 这种日趋成（chéng）熟的（de）新兴技术有望（wàng）基于（yú）呼（hū）叫者的音频（pín）分析来检测保险（xiǎn）欺诈（zhà）。除了检测欺诈（zhà），该（gāi）技术还（hái）帮助提（tí）高（gāo）痴（chī）呆症的确诊率、行车途中（zhōng）揪出疲劳驾驶的司机、课间锁定走神的学生等等（děng）。

情绪 AI 只是汇（huì）成 AI 技术海洋中（zhōng）的一条河流而已，是 Gartner 发布了《2019 年新兴技术成熟度周期》新增的（de）技术（shù）之一。该报（bào）告着重介绍（shào）了在（zài）未来 5 年到 10 年（nián）内对商业、社会和人类带来重（chóng）大影响的新兴技术。

根（gēn）据 Gartner 报告，目前有五大新兴科技趋势值（zhí）得每一个（gè）人（rén）关注。

传感与移动（Sensing and Mobility）

随着传感器和AI的发展（zhǎn），自动（dòng）机器（qì）人的态势感知也将随（suí）之发展（zhǎn）。这（zhè）意味着诸如轻型货物运输（shū）无人机（飞行和轮式）等（děng）新兴技术将（jiāng）能够更好地驾驭（yù）它们周围的世（shì）界。该技术（shù）目前受到法规的限制（zhì），但其功（gōng）能（néng）正（zhèng）在不断发展。

这（zhè）一（yī）趋势的特点是技术具有越（yuè）来越多的移动（dòng）性和操（cāo）纵周围（wéi）物体的能力，包括（kuò）3D感应摄（shè）像头（tóu）和更先进的自（zì）动驾（jià）驶。

随着（zhe）传（chuán）感技术的不断发展，它将有助（zhù）于物联网（IoT）等更先进的技术（shù）。这些传感器还收集了（le）大量数据，可以产生适用（yòng）于各种情（qíng）景（jǐng）和行业（yè）的洞察。

这一趋势中（zhōng）的（de）其他技术包括：AR云，以及 4 级和（hé） 5 级自动驾驶，以及（jí）飞（fēi）行自动驾驶汽（qì）车。

人体机能增强（qiáng）（Augmented Human）

通过包括生物芯（xīn）片和（hé）情感AI等技术，改善人体（tǐ）的认知和身体部位（wèi），甚至可（kě）能让人获得“超人的能力”。没错，就是金刚狼、蚁（yǐ）人、钢（gāng）铁侠、浩克等X战警们。

这一（yī）趋势中的（de）其（qí）他技（jì）术包括：生物芯片（biochips）、人格化（huà）（personification）、增强型（xíng）智（zhì）能（augmented intelligence）、情（qíng）感（gǎn）人工智（zhì）能（néng）（emotion AI）、沉（chén）浸（jìn）式工（gōng）作空（kōng）间（immersive workplace）和生物技术（培养组织或人工组织）。

后经典计算和通信（Postclassical Compute and Comms）

经典核心计算、通信和集成技术的（de）巨大进步主要依赖于传（chuán）统（tǒng）架构的（de）改进，但后经典计算（suàn）和通信趋势中的（de）一些技术（shù）是全新的架构（gòu），这是对（duì）传统计算（suàn）成熟度的改变，主要涉及（jí）对传（chuán）统架构的改进，从而（ér）导致更快的CPU，更密集（jí）的内（nèi）存（cún）和增加的吞吐（tǔ）量。

例（lì）如，与大约22000英（yīng）里的传统地球静止（zhǐ）系统相（xiàng）比（bǐ），低地球轨道（dào）（LEO）卫星在更（gèng）低的海拔高（gāo）度（大约1,200英（yīng）里或更低）运行，从（cóng）而能够实现（xiàn）低延（yán）迟（chí）通信。

这些系统（tǒng）提供全（quán）球宽带或窄带（dài）语（yǔ）音（yīn）和数据网（wǎng）络服务，特别是对于（yú）现有地面或卫星通信覆盖（gài）很少或没有的地方（fāng）。

这一（yī）趋（qū）势中的其（qí）他技术（shù）包括：企业应（yīng）评估 5G、下一代存储器（next-generation memory）、近地轨（guǐ）道（dào）系统（tǒng）（LEO systems）和纳米级 3D 打印（nanoscale 3D printing）等技术。

数字生（shēng）态系统（Digital Ecosystems）

技术改（gǎi）进正在将传（chuán）统价值（zhí）链（liàn）转变为类（lèi）似网络（luò）的数字（zì）生态系统，这些生态（tài）系统使用（yòng）跨地域和行业的（de）数字（zì）平台连接各种代理和实体。

数字生（shēng）态（tài）系统已（yǐ）经出（chū）现，并且变得越（yuè）来越自动化。数字化加快了传统价值链的解体。在未来，依（yī）赖智能合约、分（fèn）散的自治组织（DAO）会独立于人（rén）类运作。这些数字生态系统不断发展和联系，带来更强（qiáng）大、更灵（líng）活（huó）、更（gèng）具有（yǒu）弹（dàn）性的（de）价值传递网，产生（shēng）了新的产品和机会。

这一趋势中的（de）其他技（jì）术包括（kuò）：数字运营（DigitalOps）、知识图谱（pǔ）（knowledge graphs）、合（hé）成数据（synthetic data）、去（qù）中心化（huà）网（wǎng）络（decentralized web）和去（qù）中心化自治（zhì）组织（decentralized autonomous organization）。

高级人工智能和分析（xī）（Advanced AI and Analytics）

高级分（fèn）析是（shì）使用传（chuán）统业务洞察之外的复（fù）杂工具，对数据（jù）或内容进行（háng）自主（zhǔ）或半自动（dòng）检查，且通常超出传（chuán）统商（shāng）业智能（BI）的范围。

这是（shì）导致新功能的新类（lèi）算法和数据科学的结果（guǒ），例如迁移学习（xí），让新技术站在先前训（xùn）练好的机器（qì）学习模型的肩膀上。

高（gāo）级分析可实现更（gèng）深入的见解，预（yù）测（cè）和建议。

这一趋势中（zhōng）的其他技术（shù）包括：自（zì）适应机（jī）器（qì）学（xué）习（ML）、边缘人工智能（néng）、边缘分析（edge analytics）、可解释的（de）人工智能（explainable AI）、人工智能平（píng）台（tái）即服务（wù）（PaaS）、迁移学习（transfer learning）、生成（chéng）式对（duì）抗（kàng）网络（generative adversarial network）和图表（biǎo）分析（xī）（graph analytics）。