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        DNV GL:未來十年影響行業和社會的十大技術趨勢(及其風險)

        2019-12-03 14:49 284
        DNV GL在2030年技術展望報告中指出,十大技術趨勢以及相關風險將影響未來十年的行業和社會。許多趨勢的推動因素是數字化的快速發展,同時深度改變我們的個人和社會觀念。

        北京2019年12月3日 /美通社/ -- 全球領先的風險管理和質量保障公司DNV GL在其發布的到2030年技術展望報告中指出,十大技術趨勢以及相關風險將影響未來十年的行業和社會。許多趨勢的推動因素是數字化的快速發展,同時深度改變我們的個人和社會觀念。人與技術之間的關系正不斷轉變,人類將越來越多地擴大人工智能的決策,而非反其道行之。例如,未來十年,自動駕駛汽車的數量將顯著增長,而能源生產和傳輸則更多地屬于算法領域,而非人工。

        未來十年也被認為進入了“精準時代”,特別是在醫療保健、食品和材料科學方面。沒有哪個行業比醫療保健融入更多的大數據,而大數據的應用讓個人更積極地參與到生活方式中,減輕了醫療保健系統的財務壓力、轉變了家長式管理作風。農業和水產養殖業有望迎來結合了物流網和機器學習技術的機器人,實現作物和海產品的優化,同時降低成本。此外,越來越精準的傳感器數據有助于食品行業滿足消費者對于洞察單個產品全價值鏈的期望。

        傳統的商業模式將被打破。太空空間原本只屬于國家層面的競爭,但未來會有私人企業參與其中,在計算業和制造業的推動下,通過可重復使用的發射器等方式降低成本。隨著數據成為越來越重要的商品,“大技術”的范圍將繼續拓展,例如會與“大醫藥”直面交鋒(有時會開展合作)。

        DNV GL集團總裁兼首席執行官艾瑞民(Remi Eriksen)指出,“隨著數字技術改變多個行業,風險狀況也在變化。目前的保障方法注重于實際風險和商業流程風險,但行業迫切需要能妥善地辨識、理解和管理不斷出現的數字風險。”

        傳感器、通訊和算法的失靈,意外(網絡安全)或蓄意操控(網絡安保)都是新的主要風險來源。此外,軟件系統將變得愈發復雜,機器學習和AI系統會帶來更多不確定性。

        數字化變革也給諸如食品、衛生和制造等行業帶來新的信任差距,之前完全基于實質的業務被放大并最終由數字化業務取代。關于食品營養和過敏原的數據、病人健康狀況的數據以及增材制造產品的數據等都需要得到驗證和保障。

        盡管可能迎來一個“技術的幸福時代”,《2030年技術展望》認為,未來十年也面臨著錯失機遇的風險,尤其在解決氣候變化和不平等問題上力有不逮。不過,避免負面結果的主動權掌握在己手中,只要有正確的監管框架,技術就能在很大程度上解決人類的根本性挑戰。

        消息來源:DNV GL
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