在未来五年内，预计85% 的工业公司将在所有关键业务部门实施工业 4.0 技术。这种趋势正在产生实际的数字应用程序，这些应用程序现在才变得可见，由于面临无数挑战，制造业在采用全面数字化方面进展缓慢。少数冒险进入数字化转型前沿的为其他人的跟进奠定了基础，主流方法更多的是“观望”而不是“全力以赴”，结果产品工程师的期望和制造商的心态之间存在冲突，过去制造商采用新技术的速度很慢，但 2021 年很可能是数字技术广泛采用的一年，火花已经出现，随着异常值挑战现状，该行业正在向前发展。

分析师洞察力：随着大数据变得越来越大，大大小小的组织都在努力寻找方式将其提炼成有意义的洞察力，以帮助做出战略性业务决策，的组织正在创建正式、集中和混合的供应链分析程序或结构，在提供治理和监督的同时，混合计划帮助组织将集中指导的整体观点和控制与分散实施提供的对业务需求的灵活性和洞察力相结合。

向“工业 4.0”过渡提供了许多机会，可以在考虑可持续性的情况下重新思考和重塑全球供应链。供应链的未来将是数字化、低碳化、循环化和公平化，第四次工业革命或“工业 4.0”是当今经济的驱动力，人工智能、区块链和物联网等新兴技术处于这个新世界的中心——供应链合作伙伴之间的联系日益紧密，推动基于数据的决策制定，并提高各行业的效率，有了正确的思维方式和规划，这些技术也可以用来促进供应链的可持续性。

没有办法以排除坏人使用的方式来限制基础 AI 技术——当然，简而言之，就是把精灵放回瓶子里，这在幻想或现实生活。也无法完全防止出于善意的人造成不良后果，但是，我们可以减少出现这种情况的可能性。这样做需要接近并适应不确定性和风险，它涉及降低公开、诚实和不推诿讨论令人不安的话题的障碍，但并非不重要的是，使团队不仅可以接受而且期望团队积极寻求反驳自己的理论并批评他们的创作。

多语言持久性，即为工作选择数据库的做法，正在兴起，随着公司强烈接受一系列 NoSQL/NewSQL 和关系、云和本地以及专有和开源选项，一刀切方法的时代已经一去不复返了，随着这一趋势，有机会为工作选择合适的数据库，但也带来了更大的复杂性。

计算机视觉是当今使用的杰出的统计人工智能形式之一。它由对象检测、面部识别、图像分类和其他技术的不同方面组成，支持从非接触式购物到视频监控的一系列紧迫用例，然而它的企业效用集中在一个无可争辩的事实上，尽管它可能不像上述那样紧迫，但它的潜在价值和投资回报率却加倍了，很简单它使机器能够以人类的方式看待和理解事物，为前者 像人类一样行事并有效地自动化任何关键业务流程、任务或功能奠定了基础 。