人工智慧（AI）不再是未來的曙光，而是推動當今技術革命的催化劑。在進入 2025 年，AI 的影響將遍及各產業，從工程和軟體開發到零售和供應鏈管理，使效率和質量顯著提高。企業面臨的挑戰不僅在於採用人工智慧，還在於掌握其潛力、確保其可靠性並跟上其快速發展的步伐。 成功者將開創由更智慧、更高效、更創新的解決方案所定義的未來。
設計、模擬和測試解決方案解決方案商是德科技指出，企業和個人將把 AI 和機器學習（ML）解決方案從好奇和有趣轉變為必然。廣泛採用將推動生產力的提高和真正的創新。這一優勢也將應用於多個產業，藉此以廣泛採用 AI /行動語言提高生產力在工程和設計領域，AI /ML 解決方案將從數位轉向類比，並對射頻/模擬設計師產生更大的影響。另外，生成式 AI 將對設計界產生影響，基於 ML 的綜合解決方案將有助於創造新穎獨特的設計。未來，企業將聘請數據專家並指派首席數據官，專注於推動所有 AI /ML 工作所需數據，拉抬 AI /ML 的進步提高所有部門的生產力。
是德科技指出，2025 年，生成式 AI（包括 Agentic AI 等新方法）將融入軟體開發的幾乎每一個步驟。代理式 AI 是 AI 的一種形式，它能讓機器做出情境感知決策，動態適應業務需求，並自主執行任務。這意味著 AI 不僅能協助編碼和調試，還能協助設計測試和優化工作流程。例如，刪除「測試用例」的概念。眾所周知，有太多可能的測試需要構建和管理。雖然可以考慮抽象的測試形式（如數位雙胞胎或模型），然後使用 AI 來確定測試系統的內容和方式，但新的 GenAI 技術為廣泛採用這種方法提供了一個可靠的平台。這意味著您可以確定測試的全部範圍，然後讓 AI 系統決定該怎麼做。透過提供詳細的報告和分析，可以驗證 AI 是否做到了它所說的那樣，系統是否經過了徹底的測試。
而增強預測能力方面，AI 可以分析大量數據，找出模式並做出預測，這些預測往往比傳統方法得出的預測更準確、更細緻。 測試（以及 CICD 管道的其他部分）中有大量數據，這些數據都可用於深度分析，以從所有活動中提取「所以什麼」。至於在生活成本危機、家庭預算緊張和稅收增加的背景下，消費者比以往任何時候都更加節儉，並尋求最優惠的價格，這意味著每個零售商都必須控制成本，以保持市場份額和本已微薄的利潤，並保持良好的客戶體驗。 此時，人工智慧的介入發揮著越來越重要的作用。
因此，預測消費者行為、零售商將越來越多地採用訓練有素的模型來預測消費者行為，並優化價格和庫存以促進銷售。還有，提高供應鏈效率，零售商一直在拚命嘗試利用 AI 驅動的技術簡化供應鏈，但不一定能達到預期效果，尤其是改善現金流、減少浪費和提高可靠性。在利潤微薄的情況下，零售商將投入更多的時間和精力來改進技術，以取得更好的效果。最後，優化後台低代碼/無代碼技術的使用將增加，以改善零售商的後台系統。這些系統將建立在開箱即用的 AI 工具（如 co-pilot）之上，以進一步優化共用服務和聯絡中心。
是德科技強調，雖然 AI 具有巨大的潛力，但各組織也必須應對其帶來的挑戰──確保足夠的計算能力，保證 AI 始終符合道德規範、負責任、無偏見，並遵守相關的國家和行業標準。例如，主流光子學讓位於量子學，推動生成式 AI 解決方案的發展，意味著傳統計算必須重新發明自己，併產生指數級的輸送量。傳統的電子解決方案已經力不從心，地平線上的第一個突破就是矽光子 (SiPh) 技術和更多的光通信。目前，某種程度的光通信已經非常普遍（例如，跨洲通信是通過水下光纜實現的），但隨著矽光子技術的出現，短途運輸將開始被取代。 2025年，光子解決方案將成為主流，並推動該領域的投資和招聘。除了光子學，最終的領先領域是量子計算。半導體代工廠將利用更新的工藝變體進行創新，並幫助推動生態系統向前發展。
還有，測試 AI 以確保其可靠和無偏見成為強制性規定隨著新一代 AI 承擔更多責任，反過來也需要對其進行嚴格測試。這意味著要對準確性、道德因素和安全性進行評估，以確保它的可靠性和公正性。固定測試並不合適，因為系統是非確定性的。因此，唯一的辦法是使用 AI 的系統與您的 AI 產品「聊天」。
是德科技最後強調，隨著 2025 年的臨近，AI 已不再是技術上的新鮮事物，而是重塑各行各業的變革力量。AI 為多個產業的創新、效率和成長帶來了前所未有的機遇。成功的關鍵不僅在於採用 AI，還在於了解其能力、嚴格測試其性能並適應其不斷發展的潛力。 採用這種方法的組織將成為下一場技術革命的先驅。
(首圖來源：Unsplash)
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