1. AI-on-5G

2022 年，轻工业 AI 和 AI-on-5G 物联网应用领域将会正式成为主流。想象一下，当我们以元宇宙为目标的时候，我们对物理内部空间的升级方式同样令人印象深刻。

AI-on-5G 组合排序基础设施为感应器、排序平台和育苗智能应用领域的整合提供了一种高效率能、安全的镜像结构，无论是在现场、场所还是用户端中。具体主要包括：

汽车系统； 智能内部空间； 轻工业 4.0，如捷伊智能化和机器系统。

AI-on-5G 一般来说与有线自然环境中的超长延后、保证服务质量和提高安全性有关。育苗智能和轻工业物联网解决方案的融合，和边沿育苗智能的发展，使得这一切正式成为可能将，并更容易实现。

2. 聚合式育苗智能

聚合式育苗智能，或评估现有数据（如文档、音视频或听觉文件）的演算法，主要辨识该数据的基本模式，然后拷贝该模式以聚合类似的内容。此种演算法正在逐步改进。随著数学模型的输出数据的变动和业务结果的变动，数学模型本身也需要调整。缺乏维护会导致育苗智能演算法最终丧失价值。

具体来说，聚合式育苗智能主要包括多种技术：

聚合对付互联网。聚合对付互联网是三个神经互联网：三个聚合器和三个辨别器，它此消彼长，以找出三个互联网之间的平衡。聚合器互联网负责聚合与源数据相似的新数据或内容。辨别器互联网负责界定源数据和聚合的数据，以便辨识哪些数据更接近原始数据。 Transformer。像 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 这样的 Transformer 演示了知觉目光，并对输出数据部份的重要性进行差异测量。它被体能训练来理解语言或影像，学习一些分类各项任务，并从大量数据集中聚合文档或影像。 泛函自编记忆卡。编记忆卡将输出代码为填充码，而记忆卡则从该码中再现如上所述信息。如果选择和体能训练恰当，此种填充则表示将输出数据分布储存在三个更小的层次则表示中。

3. 进一步增强的人类文明和育苗智能混和劳力的到来

尽管组织工作流管理是组织工作中的新恒常，但未来的组织工作更多的是在进一步增强的自然环境中与育苗智能张佩佩。所有随机性的组织工作都是可能将同时实现的，并且将是智能化的。

无论你从事的是物力资源、行政、营销、销售却是工程领域，随著育苗智能/机器学习工具的不断减少，你的组织管理效率也会提高。这也只是未来组织工作的三个常规部份。

例如，育苗智能/机器学习技术在譬如政治学和医药等知识领域中得到了广泛的应用领域，以下载不断减少的数据量，并为特定各项任务找出恰当的信息。因此，许多上班族组织工作都有很大的提升内部空间，他们可能将会创造出更有实效的组织工作，使他们能够做自己与生俱来擅于的事情。

在每个金融行业中，单厢涌现育苗智能驱动的智能工具，这些工具可以帮助该金融行业的个人高效率组织工作。这一般来说被称为进一步XT736PA劳力或人类文明-育苗智能混和组织工作。

4. IT 中的云排序和边沿管理

尽管边沿排序正迅速正式成为许多企业的必备工具，但部署仍处于早期阶段。云排序和边沿原生业务流程将在 IT 领域占据更多的主导地位，并在商业世界中更加无处不在。

一些人认为育苗智能管理将正式成为 IT 部门的责任。为了应对与可管理性、安全性和规模有关的边沿排序挑战，IT 部门将转向云原生技术。例如，作为容器化微服务的平台，Kubernetes 已经正式成为大规模管理边沿育苗智能应用领域的主要工具。

那些在用户端上使用 Kubernetes 的 IT 部门可以利用他们的经验来构建自己的边沿云原生管理方案。预期将会有更多的第三方和相关的服务被采用。

5. 育苗智能在互联网安全中的应用领域

现代企业自然环境中的互联网攻击面是巨大的，并且它还在继续快速增长。这意味着，分析和改善三个组织的互联网安全态势需要的不仅仅是人类文明的干预。育苗智能在各个领域都有很好的应用领域前景，而互联网安全正是其中的一项重要内容。具体主要包括：

威胁检测； 战斗机器； 端点保护； 违约风险保护； 服务停机保护。

在互联网安全方面，育苗智能的作用必须通过智能化来提高。有 69% 的机构相信，育苗智能是处理互联网攻击的必备条件，但是这一领域在 2022 到 2032 年期间都有升级的需求。

6. 更大更好的语言数学模型

OpenMind 的 GPT-4 将能够做什么？北京智源育苗智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）是否能跟上步伐？2022 年将回答很多问题，即更大、更好的语言数学模型将如何能够创造捷伊组织工作、捷伊应用领域程序和捷伊商业模式——新型技术创业公司将改变互联网，并在元宇宙中帮助我们组织内容。

更大的育苗智能数学模型也许可以让育苗智能完成一些事情，也可以让它学习一些捷伊可能将性。育苗智能和机器学习数学模型需要海量数据，这些数学模型将继续扩大，并利用更大的数据集来做出越来越准确的决策。

尽管 OpenAI 的大规模聚合性预体能训练 Transformer（GPT）数学模型的持续发展正式成为时尚的头条新闻，但 DeepMind、微软研究院和其他公司的做法也值得关注。围绕着高度进化的大型育苗智能语言数学模型，已经出现了几十家捷伊初创公司。

2022 年，它将把我们引向何处？

一些分析家认为或透露，GPT-4 可能将包含大约 100 万亿个参数，使其比 GPT-3 大 500 倍。我们可以推测，这一发展朝着离创造能够发展语言并进行与人类文明无异的对话的机器又近了一步。

7. 育苗智能在元宇宙中的应用领域

育苗智能在元宇宙和虚拟现实中更多的沉浸式组织工作和社交场景中可能将会有哪些应用领域，并与消费者脑机接口的演变有关？手机最终将如何被颠覆？

元宇宙是三个术语，是指三个自然环境，更具体地说是三个数字自然环境，多个用户可以一起组织工作和游戏。如果我们今天在有愚蠢演算法和推荐引擎的平台上游戏，那么明天的育苗智能确实会帮助我们在虚拟世界中导航和监控我们未来的组织工作、社交和约会生活？

新类型的应用领域程序、更智能的数字代理、深度造假人类文明（实际上是机器），所有这些都在互联网的未来等待着我们，似乎是元宇宙产品。

8. 育苗智能的民主化和可达性——低代码/无代码育苗智能

育苗智能是否会真正同时实现民主化？在三个更加智能化的世界里，亿万富翁创造的财富会不会分配给我们其他人？在这个意义上，拯救地球的不是加密技术，而是低代码/无代码育苗智能。

在未来，人们无需昂贵的工程师团队，也无需非常专业的技能，就可以开始捷伊业务。尽管今天对育苗智能工程师的需求很高，但是我们可以设想三个完全不同的世界。三个育苗智能可以自己代码的世界。育苗智能最终将能够修改自己的代码，在 2022 年，我相信我们会在这个方向上取得突破性进展。

今天，组织面临的主要挑战之一是缺乏能够研发出所需要的工具和演算法的有经验的育苗智能工程师。随著无代码或低代码解决方案的出现，这一挑战可以通过提供简单而直观的界面来解决，这些界面可以用来创建育苗智能上的复杂系统。

随著我们加快育苗智能在商业中的应用领域，并升级育苗智能流程，随著程序员与育苗智能-人类文明系统的合作，我们通过软件工程来制造产品的方法将会发生根本性的变动，并更容易被所有人接受，从而以更分散的方式分配其部份价值。