QLC、TLC硬盘砍掉内存 普及的更快了

一、概述

经过多年的发展，美柚iOS项目代码已经达到40W行+的规模，所使用的 Pod 库的数量达到了110+，App Store 安装包210M+，在这么大的项目规模下(CI机器 MAC配置：3 GHz 8-Core Intel Xeon E5;时间：发布20min+)，(开发机器iMac ：Retina 5K, 27-inch, 2017 融合硬盘;时间：build30min+)打包、编译问题逐步成为我们团队一个躲不过的痛，严重影响了我们的研发效率与其他团队之间的协作。
 

(1)对话式人工智能：改善客户服务体验

将丰富的客户行为数据、自然语言处理(NLP)和聊天机器人结合起来时会得到什么?通常无需人工干预即可改变客户联系和支持的潜力。

Perkins说：“对自然语言处理(NLP)的大幅改进使每天的客户体验变得更加丰富和活跃。这项技术正在促进机器人与客户之间的对话的深度和自然流畅性。”

当这种方法能够快速访问后端系统时，增强了客户自助服务，组织希望能够更快地为客户解决问题。Perkins预测，在未来几年内，客户将更难辨别他们是在与机器人交谈，还是在与人工客服交谈。

事实上，根据2020年全球各地组织的支出情况，部署自动化客服是最主要的人工智能用例。Perkins说：“目前有许多用例应用于零售和电子商务垂直领域，主要集中在客户服务上。例如在医疗保健领域，会话人工智能被用来协助患者支持和预约安排。”

(2)边缘人工智能：解决带宽、延迟和隐私问题的方法

人工智能曾经只应用在数据中心领域。但是，随着人工智能应用在网络的边缘，它开始为组织解决大量的分布式数据和分析问题。边缘人工智能是在数据来源点嵌入智能功能，无论是物联网终端、智能手机还是自动驾驶汽车。Red Hat公司首席技术战略家G.Nadhan解释说，“换句话说，边缘计算使数据和计算最接近交互点。”

边缘人工智能正在得到广泛应用，其应用范围从智能音箱到街头的摄像头。

边缘处理器制造商Hailo公司首席执行官Orr Danon表示：“直到最近，边缘的人工智能基本上还是理论上的。在2021年，我们可能会看到，由于技术的进步，边缘人工智能的产品将出现增长，这些技术更容易获得，价格也更低廉。边缘人工智能对于管理不断增长的数据量和减轻业务网络日益增长的压力至关重要。在边缘处理数据而无需将数据传输到云端，使设备更强大、更通用、更灵敏、更安全，并有助于合规性。”

一些零售商也将在边缘部署人工智能，以最快的速度和最小的延迟在本地处理本地视频，这在某些情况下为非接触式且无需收银人员的购物打下了基础。商店可以使用摄像头和边缘人工智能来检测远处的物体，并快速处理相关信息。这些数据有助于优化客户等待时间、库存货架和店内体验。

(3)机器和深度学习：网络安全中的较量

不良行为者已经利用人工智能发动网络钓鱼攻击和其他恶意的网络攻击，并利用智能自动化提高网络攻击的速度、数量和种类。调研机构Forrester公司预测，网络罪犯采用Deepfake技术在2021年将使组织损失超过2.5亿美元，他们利用人工智能创造令人信服的音频和视频，并在用户的电子邮件泄露攻击中欺骗用户。

传统的网络缓解技术无法与这种复杂的方法相提并论。因此，人工智能在网络安全和攻击中的使用是Gartner公司在2020年预测的九大安全趋势之一，并指出必须加强人工智能来增强网络安全防御。

在网络安全和威胁情报中有大量的人工智能网络安全应用程序。最常见的用例包括面部和语音识别、垃圾邮件或网络钓鱼识别以及恶意软件检测。机器学习方法可用于检测电子邮件中的异常，模式识别技术可识别需要保护的受监管个人数据，无监督机器学习可对网站进行分类并识别高风险网站，无监督机器学习可在网络钓鱼和垃圾邮件尝试中发现近乎重复的网站。TrendMicro公司最近发表的一篇文章指出，端到端深度学习是检测恶意软件的解决方案。

（编辑：平凉站长网）

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