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最近数字技术的进步重新定义了世界，并不断改变着人们的生活和工作方式。包括人工智能、云计算、传感器和分析等在内的技术正以指数级的速度加快进步。这样的数字技术正在通过重振客户的期望以及企业如何解决这些问题来创造新的利润池。由于数字化转型为工业提供了无与伦比的机会，以下是6种技术在不同行业大范围内的转型趋势。

增强现实技术在零售/电子商务中的应用

什么是增强现实？

增强现实（Augmented Reality，简称AR）是真实物理世界的增强版，通过使用数字视觉元素、声音或其他感官刺激通过技术传递实现。

使用案例：

• 虚拟试衣间--顾客可以在镜子/屏幕前想象自己穿着所选的衣服，检查颜色、设计和合身度。
• 店铺导航-当顾客在寻找特定产品时，增强现实技术可以让顾客的体验更加顺畅。商店导航可以引导消费者到所需的产品区域。
• 产品定制--支持AR的移动应用可以充当销售人员，提供与客户需求相关的选项。

商业中的智能边缘

什么是智能边缘？

智能边缘是指在数据产生的现场对数据进行分析并制定解决方案。通过这种方式，智能边缘可以降低延迟、成本和安全风险，从而提高相关业务的效率。

使用案例：

• 开发集成解决方案--合作伙伴可以通过利用智能边缘，在端到端控制执行和服务质量的情况下开发完全集成的解决方案。
• 安全替代-随着5G技术的发展，将计算、存储和智能转移到边缘是安全的，是一种可行的替代方案。

区块链在医疗领域的应用

什么是区块链技术？

区块链技术是一种去中心化的数据库管理，它将数据按顺序排列存储，用户进行的每一笔交易，都可以向公众开放。区块链保证了用户之间的透明度。

使用案例：

• 医疗数据和共享--多年来，医疗行业已经成为网络攻击的目标，同时共享患者的信息。区块链在将患者的数据从一个系统传输到另一个系统的同时，促进了透明度，从而降低了网络恶意软件的风险。
• 医学研究--通过维护临床试验的历史数据，区块链减少了医学研究中的结果切换、数据窥探、不道德报告、欺诈和错误。

智慧城市中的物联网

什么是物联网？

物联网是指在同一网络上的设备之间收集和共享数据。凭借其强大的传感器系统，设备可以收集数据，并与其他设备一致运行。

使用案例：

• 智能基础设施与物联网--物联网功能的传感器，集成在智能建筑上，将有助于节能和环保的基础设施。
• 智能废物管理--通过在废物容器上集成液位传感器，当废物达到阈值时，当局将收到警报。这将有助于及时收集和管理垃圾。

计算机视觉在考古学中的应用

什么是计算机视觉？

计算机视觉指的是计算机科学领域，主要是模仿人类视觉系统的复杂性，使计算机能够识别和处理图像和视频中的物体。

使用案例：

• 图像分析--由于计算机视觉是关于模式识别的，它能将视觉数据理解为给定的已被标记的图像。它可以对考古文物进行更客观、更可控的分类。
• 自动物体分类--计算机视觉可以加快历史文物的分类过程。它可以为非专家提供自动分类系统，让更多的公众获得考古知识，并为网上考古藏品提供新的展示方法。
• 新类型学的开发--计算机视觉技术可以让考古学家开发新的类型学或对旧的类型学进行测评。例如，将MDS等可视化技术应用在整个历史玻璃藏品的形状分析上，可以得到相似性地图。通过在这些地图中手动创建集群，考古学家可以轻松地创建新的类型学。

农业中的数据科学

什么是数据科学？

数据科学，是一个新兴的跨学科数据分析领域，将原始数据转化为可操作的见解。这个研究领域包括广泛的职业机会，如数据科学家、数据分析师、数据架构师、机器学习工程师等。

使用案例：

• 管理作物病虫害--数据科学家通过提供有关何时施用农药和使用多少的有意义的信息来帮助农民。这极大地防止了农药的滥用，以免对人、植物和其他人造成不利影响。
• 天气预报 - 农作物的质量在很大程度上依赖于天气。在运输或储存期间，恶劣的天气会损害作物的质量。数据科学专家使用的工具可以识别出可能被掩盖的模式和关系。他们通过使用从农田收集的数据集来预测天气状况。
• 产量预测--产量不高可能会导致农民和依赖作物的实体在本季遭遇不测。通过从农场收集的充分数据，数据科学专家可以设想土壤化学、物理和生物特性、天气、水成分、土地类型、肥料特性等，这些都有助于提高产量。

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