什么是近現代史中的黃金創新期?在經濟繁榮時期或者業務順利開展的時候，是不會有重大創新的。
而在經濟嚴重動蕩或者世界沖突持續的時候，卻會出現創新的蓬勃發展，回顧過去250年，大蕭條是專利申請數量增長最快的一段時期。
經濟史學家亞歷山大·菲爾德(Alexander Field)認為，20世紀30年代是20世紀科技進步最快的十年。大蕭條時期催生了幾項重大發明，例如模擬計算機、噴氣發動機、冷凍食品加工、電子顯微鏡、射電望遠鏡、甚至是汽車收音機。
如果危機時期是科技進步的催化劑，那么，當前全球疫情也會帶來一線生機。也許未來我們回頭再看的時候，這就是21世紀20年代最黃金的時代，最出色的人工智能創新成為企業中的主流。
2021年人工智能將帶來一場變革，加速各種藥物的研發，改變遠程辦公模式，通過邊緣計算讓我們周圍的設備真正智能化。在迎來這些趨勢之前，我們必須首先看看2020年企業發生的三個關鍵變化，這將為明年各種發展趨勢奠定基礎。
2020年：一場疫情制造的完美風暴
眾所周知，Covid-19新冠病毒大流行給全球帶來了巨大的變化，迫使企業必須采取一些極端措施來維持業務。2020年企業采取了下面三項數字化應對措施：
(1) 有些企業在數天內(而不是數月)就實現了數字化轉型
全球變得越來越虛擬化，企業也加快了數字化轉型的速度。Baker McKenzie的一項調查發現，原本沒有開始數字化轉型的企業中，有58%在2020年加快了數字化步伐。麥肯錫高級合伙人Kate Smaje稱，有些企業組織僅僅在10天之后就完成了以前需要10個月的工作。
隨著整個業務價值鏈的數字化，技術團隊和業務團隊之間的協作也越來越簡化了。
(2) 企業削減了預算，卻增加了技術支出
2020年消費者錢袋收緊，行業支出減少，企業也宣布大幅削減預算。Gartner的《2021年董事會調查》發現，即使資金全面削減，技術支出卻平均增加了6.9%。
疫情期間，企業依賴技術和數據分析進行自救。企業要求首席數據官(CDO)肩負起顛覆性的、高管層面的責任，要求他們推動業務創新項目走出傳統重點領域，例如數據治理和合規。現在，首席數據官變成了在產品創新和客戶體驗等領域的領頭人。
(3) 團隊意識到：要通過分析獲得可采取措施的洞察，就需要更高質量的數據
Data Quality Solutions創始人Tom Redman表示：“疫情讓企業意識到，他們并沒有真正能夠被利用的數據，在疫情期間各種抓瞎。同樣地，糟糕的數據讓人們的生活一團糟——‘商店的廁紙什么時候上貨呀?’，‘我們的孩子什么時候能夠返回校園?’，等等。”這讓很多人不僅對高質量數據的需求有了更深入的思考。
因此，企業搭建了收集新數據的流程，并通過公共數據源獲得更多的市場信息，企業內部對于數據質量的審查也越來越嚴格。這些措施使得企業獲得了數量更多、質量更高的數據。
企業采用人工智能的關鍵要素是什么?總體目標、正確的領導、合理的預算、高質量的數據、以及積極擁抱數字化的企業文化。
2020年所有這些關鍵要素都被調動起來了，那么就讓我們來看看，2021年我們如何利用AI實現轉型價值?
2021年值得關注的三大人工智能趨勢
1. 人工智能將給藥物研發領域帶來一場變革
人工智能極大地推進了新冠疫苗的研發，從10年縮短到10個月。生物技術公司Moderna自2010年成立以來，一直采取數字優先的策略，該公司積累了大量的藥物研發數據，并采用算法快速追蹤mRNA疫苗的情況。但是目前，利用人工智能研發藥物仍處于試驗階段，2021年我們將會看到更重大的進步。
近年來，數百家制藥和生物技術初創公司如雨后春筍般涌現，這些公司將人工智能應用于藥物研發中，以尋找各種疾病的潛在候選藥物。例如，英國生物技術公司Dyno Therapeutics專注于基因療法，他們的實驗技術可以利用基因來治療或預防某些疾病。Dyno使用人工智能和高通量體內實驗來加快對活生物體的測試，以高度針對性的方式，將DNA序列傳遞給受影響的細胞以達到治療疾病的目的。
最近，Dyno宣布與羅氏制藥及其子公司Spark Therapeutics建立合作關系，專注于肝臟和中樞神經系統類疾病。這是一次雙贏的合作，因為這可以幫助這家大型制藥企業更快地找到潛在的候選藥物，同時讓這家初創企業能夠獲得資金和重要的研究數據。而且目前，這類合作在制藥行業是很常見的。
2020年底的另一項重大突破將加速藥物的研發。由DeepMind開發的AI系統AlphaFold解決了50年未決的蛋白質折疊問題。蛋白質的形狀決定了它在體內的功能，科學家通過發現蛋白質的結構，可以合成基于蛋白質的藥物來治療疾病。
DeepMind團隊負責人Pushmeet Kohli說：“發現蛋白質的3D結構在藥物開發過程中是一項非常耗時的工作。”AlphaFold幫助研究人員更準確地預測蛋白質的結構，從而讓人工智能更有效地發現潛在候選藥物。
2. 人工智能將改變遠程辦公模式，釋放遠程辦公的潛力
今年，我們把相當一部分工作時間用在了Zoom、微軟Teams或者是Google Meet上，這個市場的爭奪戰將一直持續到2021年，那些不受傳統產品功能約束的初創公司，將重新改寫市場的游戲規則，例如，Vowel是一款得到了風投支持的視頻會議工具，支持轉錄、搜索和共享會議等。
但要說2021年最重大的變革，當屬從虛擬會議向虛擬辦公空間的轉變。我們將看到企業將在數字化世界中復制他們的物理辦公環境。隨著時間的推移，這種虛擬環境將變得更加豐富和細化，成為企業組織的一種數字孿生。員工在家辦公的時候，就好像是企業虛擬環境中的一個虛擬角色，不僅可以在網上見面，還可以虛擬地協作和社交。
企業在相關技術上投入資金，以實現數字空間與物理空間之間的無縫切換。混合現實、5G和AI的融合將推動這一趨勢。今年，Facebook的VR頭戴設備品牌推出了Oculus for Business企業平臺，可以幫助企業部署辦公式VR。
很快，你坐在家里的客廳就可以查看產品原型的數字化模型，與你的同事一起集思廣益。2021年，我們將會看到一種遠程優先的、混合式的辦公空間。
這個趨勢將率先應用于一些行業和職業領域中，據麥肯錫預測，金融和保險、管理、商業服務和IT等領域都是非常有潛力的領域。
3. 人工智能將改變邊緣計算，讓我們身邊的設備真正智能化
智能設備和物聯網傳感器正在呈現爆炸式的增長。到2021年，全球在使用中的設備將超過350億臺，這些設備依賴中央服務器來獲得智能性。設備和云之間不斷有數據的傳輸和計算的運行。而這會引發延遲，讓設備成本增高。
邊緣計算將數據處理轉移到更靠近數據生成的位置，從而解決這個問題。據Forrester預測，2021年將是邊緣計算的騰飛之年。什么將推動這一轉變?答案是英特爾和英偉達等廠商的高速芯片和5G的推出。Forrester認為，邊緣計算將侵蝕公有云的增長，明年云計算增幅將降低5%。
如今，大多數企業AI應用程序都依賴云，不僅用于訓練模型，還用于運行時預測。2021年模型訓練和預測將走向邊緣，諸如聯合學習之類的機器學習技術的進步將加速這一趨勢。聯合學習技術在很多去中心化的設備上做分布式算法訓練，從而不需要集中收集數據或者治理數據。
智能邊緣將促使AI在商業應用中呈現爆炸式增長，例如工廠車間自動化、客戶體驗、監控和預測性維護。
例如，邊緣AI可以改變你在實體商店的購物體驗，智能的客戶控制臺將了解你的偏好并推薦服飾給你，可以讓你在智能鏡子上“試穿”服裝，并根據庫存情況顯示顏色和尺寸選擇，最后給你提供個性化的促銷選擇。
2021年：人工智能步入主流的一年
人工智能已經問世有75年時間了，但都尚未被主流采用，期間人工智能經理了一些被過度炒作的循環周期，每個炒作周期之后，都是漫長的企業期望幻滅期，也就是所謂的“AI寒冬”。
過去十年中，人工智能迅速崛起，在深度學習等技術方面取得了顯著進步。人工智能再度流行起來，但是，這一次是成為主流，還是再次進入休眠狀態?是什么導致了AI寒冬的更早到來?盡管企業投入大量資金并且對AI寄予厚望，但AI從來也沒有完全實現商業化。
這次，情況有所不同。
近年來，我們看到AI正在穩步普及。麥肯的2020年AI狀況調查發現，超過50%的企業至少在一項業務職能中采用了AI。很多企業稱，AI帶來的影響包括創造收入和減少職能成本。
未來幾年人工智能的商業價值將繼續增長。這場疫情創造了一個絕佳的機會，讓企業意識到AI的重要性，優先考慮將AI投入生產中，從而推廣至企業上上下下使用。2021年將是AI在各個行業廣泛使用的一年。
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