技（jì）术创新（xīn）是竞争差（chà）异化的关（guān）键，它正在彻底（dǐ）改变许多行业。据FBI估（gū）算（suàn），非医疗（liáo）保健相关保险欺诈的总成本每年高达 400 亿美元左右。为了对付保险欺（qī）诈，需要通过结合索赔分析、计算机（jī）程序甚至私人调查员等多种方式。

不过人们（men）逐渐发现，情绪（xù） AI 这种（zhǒng）日趋成熟的新（xīn）兴（xìng）技（jì）术有望基于呼叫者（zhě）的音频分析来检测（cè）保险欺诈。除（chú）了检测（cè）欺诈，该技术还（hái）帮助提高痴呆（dāi）症的确诊率（lǜ）、行车途（tú）中揪出疲劳驾驶（shǐ）的司机、课间（jiān）锁定走神的（de）学生等等（děng）。

情绪（xù） AI 只是汇成 AI 技术海（hǎi）洋中的一条河（hé）流而已，是 Gartner 发布了《2019 年新兴（xìng）技术成熟（shú）度周期》新增的技术之一（yī）。该报（bào）告着重介绍（shào）了在未来 5 年（nián）到 10 年内对商业、社会（huì）和人类（lèi）带来重大影响的新兴（xìng）技术。

根据 Gartner 报告（gào），目前有五（wǔ）大新兴科（kē）技趋势值得每（měi）一个人（rén）关注。

传感（gǎn）与移动（Sensing and Mobility）

随着传感器和AI的发展，自（zì）动机器（qì）人（rén）的态（tài）势感（gǎn）知也将随之发展。这意味着诸如（rú）轻型货物运输无人机（飞行和（hé）轮式）等新兴（xìng）技术将能够更好地驾驭（yù）它（tā）们周围的世界。该技术目（mù）前受到法（fǎ）规（guī）的限制（zhì），但其功能（néng）正在不断发展。

这（zhè）一趋（qū）势的（de）特点是（shì）技术具有越来（lái）越多（duō）的移动性和操纵周围物体的能力，包括3D感应摄像头和更先进的自动（dòng）驾驶。

随着传感（gǎn）技术的（de）不断发展，它将有助于物（wù）联网（IoT）等更（gèng）先进的技术。这些（xiē）传感器（qì）还收集了大量数据（jù），可以产生适用于各种情景和行业的洞察。

这一趋势中的其他技术包括：AR云，以及（jí） 4 级和 5 级自动（dòng）驾驶，以及飞（fēi）行自动驾驶汽车（chē）。

人体机能增强（qiáng）（Augmented Human）

通过包括生物（wù）芯（xīn）片和情感AI等（děng）技术，改善人体的（de）认知和身（shēn）体部（bù）位，甚至可（kě）能让人获（huò）得“超人（rén）的（de）能力”。没错，就是金刚狼（láng）、蚁（yǐ）人（rén）、钢铁侠、浩克等X战警们。

这一趋（qū）势中的（de）其他（tā）技术包括：生物芯片（biochips）、人（rén）格化（personification）、增强型智能（néng）（augmented intelligence）、情感人工（gōng）智（zhì）能（emotion AI）、沉浸式工作空（kōng）间（immersive workplace）和（hé）生物（wù）技术（shù）（培（péi）养组织或人（rén）工组织）。

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

经典核心计算、通信（xìn）和集成技术的巨大（dà）进步主（zhǔ）要依赖于传统架构的改进，但（dàn）后经（jīng）典计算和通（tōng）信趋势中的一些技术是全新的架（jià）构，这（zhè）是对传统计算成熟（shú）度的（de）改变（biàn），主要涉及对传统架构的改进，从而导致更快的CPU，更密集的内存和增加（jiā）的吞吐（tǔ）量。

例如，与大约（yuē）22000英里的传（chuán）统地（dì）球静止系统相比，低地球（qiú）轨道（LEO）卫星在更低的海拔（bá）高度（大约1,200英里或（huò）更低）运行，从而能够实现低延迟（chí）通信。

这（zhè）些系统提供（gòng）全球宽带（dài）或窄带语音（yīn）和数据网络服务，特（tè）别是（shì）对（duì）于现有地面（miàn）或卫（wèi）星通（tōng）信覆盖很少或（huò）没有的（de）地（dì）方。

这一趋势中的其他技术包括：企（qǐ）业应（yīng）评估 5G、下（xià）一代存储器（qì）（next-generation memory）、近地轨道系统（LEO systems）和（hé）纳（nà）米级 3D 打印（nanoscale 3D printing）等技（jì）术（shù）。

数（shù）字生态系（xì）统（Digital Ecosystems）

技术改（gǎi）进正在将传（chuán）统价值链转变为类（lèi）似网络的数字生态系（xì）统，这些生态系统使用跨地域和行业（yè）的数字平台连接各种代理（lǐ）和实体。

数字生态系（xì）统已（yǐ）经出现，并且变得越来越自动（dòng）化。数字化加快了（le）传统（tǒng）价值链的解体（tǐ）。在（zài）未来，依赖智能（néng）合约、分散（sàn）的自（zì）治组（zǔ）织（DAO）会独立于人类运作。这些（xiē）数（shù）字生态系统不（bú）断（duàn）发展和联系，带来（lái）更（gèng）强大、更灵（líng）活（huó）、更具有弹性的价值（zhí）传递网，产（chǎn）生了新的（de）产品和机会。

这一趋势中的（de）其他技术包括：数（shù）字运营（yíng）（DigitalOps）、知（zhī）识图谱（knowledge graphs）、合成数（shù）据（synthetic data）、去中心化（huà）网络（decentralized web）和去中心化自治组（zǔ）织（zhī）（decentralized autonomous organization）。

高（gāo）级人工智能和分析（Advanced AI and Analytics）

高级分析是使用传统业务洞（dòng）察之外的复杂（zá）工具，对（duì）数据或内（nèi）容进（jìn）行自主（zhǔ）或半自动检查，且通常超出传（chuán）统商业智（zhì）能（BI）的（de）范围。

这是（shì）导致新功能的新类算（suàn）法和数据（jù）科学的结果，例如迁移（yí）学习，让新技术站在先前训（xùn）练好的机器学习模型（xíng）的（de）肩（jiān）膀上。

高级分析（xī）可实现更深（shēn）入的（de）见解（jiě），预测和建（jiàn）议（yì）。

这一（yī）趋势中的其他技术包括（kuò）：自适应机器学习（ML）、边缘人（rén）工智能（néng）、边（biān）缘分析（edge analytics）、可（kě）解释（shì）的人工智（zhì）能（néng）（explainable AI）、人工智（zhì）能平台即（jí）服务（PaaS）、迁移（yí）学习（xí）（transfer learning）、生（shēng）成式对（duì）抗（kàng）网络（generative adversarial network）和图表分析（graph analytics）。