Công nghệ 2025 đưa bạn vào một năm quan trọng, khi công nghệ đang định hình cách các công ty quyết định, xây dựng và vận chuyển sản phẩm. Bạn có thực sự biết xu hướng nào sẽ giúp ích cho nhóm của bạn và xu hướng nào sẽ tốn thời gian không?

Hướng dẫn ngắn gọn này giúp bạn phân biệt tín hiệu với nhiễu bằng các hành động thiết thực, ngắn hạn. Khung phân tích của Gartner cho thấy tiềm năng gây gián đoạn lớn, và sự thay đổi trong tuyển dụng - chẳng hạn như phát hiện 71% lãnh đạo ưu tiên kỹ năng AI thế hệ mới - sẽ thay đổi cách thức hình thành đội ngũ. 5G có thể đạt tốc độ đỉnh điểm gần 20 Gbps, mở ra các ứng dụng di động và luồng dữ liệu mới.

Chúng tôi tập trung vào những lỗi thường gặp của các nhóm và các biện pháp ngăn ngừa việc phải làm lại. Bạn sẽ nhận được lời khuyên hữu ích, bình tĩnh về lập kế hoạch AI dựa trên năng lượng, kiến trúc agentic với các đường dẫn con người để khôi phục, XR tập trung vào tiện ích và các ngăn xếp lai cân bằng giữa độ trễ, quyền riêng tư và chi phí. Các ví dụ rất cụ thể và dễ dàng điều chỉnh cho phù hợp với hệ thống của bạn.

Sử dụng phần này như một danh sách kiểm tra cho năm tới: xác thực các khiếu nại với nguồn chính, chạy thử nghiệm nhỏ và áp dụng các mô hình phù hợp với thế giới và mức độ trưởng thành của nhóm bạn.

Giới thiệu: Công nghệ 2025 báo hiệu một năm then chốt—và cách bạn có thể đọc được các xu hướng mà không cần phải quá cường điệu

Bắt đầu tại đây: một góc nhìn thực tế để đọc xu hướng để dự án tiếp theo của bạn mang lại giá trị chứ không phải sự ồn ào.

Bạn sẽ nhận được một bản tóm tắt báo cáo ngắn gọn và các bước rõ ràng để hành động có trách nhiệm. Tập trung vào các kết quả có thể đo lường được: xác định vấn đề, kiểm tra chất lượng thông tin, ước tính nhu cầu dữ liệu và chạy thử nghiệm quy mô nhỏ trước khi mở rộng quy mô.

• Chuyển đến phần phù hợp với ưu tiên của bạn—lập kế hoạch năng lượng, hệ thống tác nhân, XR hoặc ngăn xếp lai—và chọn mục hành động đơn lẻ để kiểm tra nhanh.
• Áp dụng 5G ở những nơi có độ trễ thấp và tính di động quan trọng, nhưng hãy xác nhận mạng và hệ thống của bạn có thể hỗ trợ các ứng dụng đó ngay hôm nay.
• Sử dụng quản trị nhẹ (AI TRiSM) sớm để theo dõi mô hình, giải thích quyết định và chạy kiểm tra độ lệch.

Báo cáo này được tổ chức để thực hiện như thế nào:

• Các bộ phận tuân theo chu kỳ chung của công ty: khám phá, thiết kế, mua sắm, tích hợp và giám sát.
• Mỗi phần đưa ra một động thái thực tế—như vẽ quy trình làm việc hoặc thêm sự giám sát của con người—để tạo động lực mà không cần cam kết quá mức.
• Tìm danh sách kiểm tra về tính sẵn sàng của dữ liệu, khả năng quan sát, khôi phục và SLA để các giải pháp phù hợp với năng lực hoạt động của bạn.

Sử dụng có trách nhiệm: Xác thực các tuyên bố bằng các phép đo của riêng bạn và các nguồn đáng tin cậy. Lưu giữ tài liệu, quy trình và các thuật ngữ chung để tăng cường sự gắn kết giữa các nhóm và giảm thiểu xung đột khi áp dụng các giải pháp mới.

Công nghệ 2025: Những thay đổi quan trọng cần chú ý

Hãy theo dõi những thay đổi lớn định hình điện toán, nền tảng dành cho nhà phát triển và dữ liệu để kế hoạch của bạn luôn đúng đắn.

Trình điều khiển vĩ mô: nhu cầu tính toán, nền tảng nhà phát triển và luồng dữ liệu

Tính toán nhu cầu đang gia tăng khi quy mô đào tạo và suy luận AI được mở rộng. Hãy điều chỉnh ngân sách điện toán và hệ thống của bạn theo mốc thời gian thực tế của cơ sở vật chất thay vì chỉ dựa trên những dự báo tuyến tính đơn thuần.

Các nền tảng ưu tiên nhà phát triển cho thực tế tăng cường và robot đang dần hoàn thiện. Hãy theo dõi tính ổn định của SDK và tính khả dụng của thiết bị trước khi bạn xây dựng các tích hợp thực tế.

Lập bản đồ các luồng dữ liệu quan trọng—thu thập, gắn nhãn, lưu trữ, truy xuất—và xác định các điểm nghẽn làm chậm quá trình phát triển mô hình. Các vệ tinh quan sát Trái Đất và liên kết quang học không gian tự do đang thay đổi địa điểm và cách thức thu thập dữ liệu.

Sai lầm phổ biến: suy rộng đường cong của ngày hôm qua thành điểm uốn của ngày mai

Đừng xem việc áp dụng như là số phận. Hãy đặt ra các giới hạn: giới hạn thời gian cho các phi công, giới hạn giai đoạn và xóa bỏ các giới hạn nếu một nền tảng hoạt động kém hiệu quả.

• Giám sát mạng nơ-ron và mô hình nền tảng như những lựa chọn cơ sở hạ tầng với chi phí và độ trễ có thể đo lường được.
• Đánh giá các ứng dụng video, AR và cảm biến theo độ trễ, băng thông và sự đánh đổi về pin—không chỉ là bản demo.
• Kiểm kê các hệ thống phụ thuộc—thư viện, trình điều khiển và chương trình cơ sở—để tránh gián đoạn bất ngờ trong quá trình triển khai.

Trí tuệ nhân tạo quy mô lớn đáp ứng thực tế năng lượng: lập kế hoạch về năng lượng, chi phí và độ tin cậy

Lập kế hoạch năng lượng và công suất theo từng bước để các dự án AI của bạn không vượt quá giới hạn về điện, cấp phép hoặc vận hành. Hãy coi các hạn chế về địa điểm và tiện ích là đầu vào cố định khi bạn định cỡ các nút, giá đỡ và hệ thống dự phòng.

Những gì đang thay đổi: trung tâm dữ liệu và nguồn cung ổn định

Nhu cầu điện năng đang tăng lên khi các hệ thống điện toán quy mô lớn mở rộng. Các cơ sở hạ tầng siêu quy mô hiện nay ưu tiên các nguồn điện ổn định, nhất quán để đảm bảo hệ thống luôn có thể dự đoán được.

Tránh điều này: bỏ qua việc cấp phép và giới hạn lưới

Đừng cho rằng điện sẽ có sẵn theo đúng tiến độ của bạn. Việc xin phép, nghiên cứu kết nối và công suất lưới điện địa phương thường làm chậm tiến độ giao hàng thêm vài tháng.

Các động thái thực tế: năng lực theo từng giai đoạn và mua sắm đa dạng

Bắt đầu từ quy mô nhỏ và mở rộng: triển khai một dấu chân điện toán đã đo lường, sau đó mở rộng dựa trên mức sử dụng.

• Tải trọng bao gồm cả làm mát và dự phòng để các giả định về năng lượng và công suất luôn thực tế.
• Lập bản đồ thời gian cấp phép và phối hợp với các cơ quan tiện ích ngay từ đầu để tránh những bất ngờ vào giai đoạn sau.
• Kết hợp mua sắm—PPA, phản hồi nhu cầu và sản xuất tại chỗ—để giảm sự phụ thuộc vào một nguồn duy nhất.
• Chuyển suy luận sang các cửa sổ ngoài giờ cao điểm hoặc vùng biên khi độ trễ và tính khả dụng cho phép.
• Tài liệu hướng dẫn vận hành và thử nghiệm khả năng phục hồi—UPS, thời gian chạy máy phát điện và khả năng chuyển đổi dự phòng dưới tải trọng thực tế.

Theo dõi sự phát triển của bối cảnh hạt nhân như một lựa chọn dài hạn cho nguồn cung ổn định và lập kế hoạch truyền thông xung quanh mốc thời gian và các bước theo quy định.

Sự hồi sinh của năng lượng hạt nhân và kỷ nguyên AI: những điều doanh nghiệp nên theo dõi

Kế hoạch khởi động lại các nhà máy đã ngừng hoạt động và đặt mua lò phản ứng mới có nghĩa là bạn cần theo dõi tình trạng sẵn có theo từng năm chứ không thể mong đợi giải pháp khắc phục ngay lập tức.

Theo dõi các tín hiệu cụ thể: kế hoạch phục hồi, đơn đặt hàng lò phản ứng, tồn đọng nhà cung cấp và nguồn cung linh kiện. Các mục này cho thấy khả năng cung cấp công suất mới thực tế theo từng năm.

Tín hiệu cần chú ý: kế hoạch phục hồi và chuỗi cung ứng

Lưu ý mốc thời gian công khai—một số địa điểm nhắm mục tiêu khởi động lại vào những ngày như năm 2028. Ngoài ra, hãy theo dõi thời gian hoàn thành của nhà cung cấp và tình trạng sẵn có của lao động lành nghề.

Cạm bẫy thực hiện: hạt nhân là một chiến lược dài hạn

Đừng coi điện hạt nhân là giải pháp tạm thời cho nhu cầu điện năng cấp bách. Những dự án này kéo dài hàng thập kỷ và cần thời gian triển khai dài.

Bạn nên phân tích tác động của thị trường: nâng cấp đường truyền, hàng đợi kết nối và nhu cầu lực lượng lao động chuyên môn ảnh hưởng đến các công ty đang có kế hoạch mở rộng hệ thống máy tính trên diện rộng.

• Điều chỉnh kỳ vọng: lập mô hình mốc thời gian theo thập kỷ trong kế hoạch năng lực.
• Lập kế hoạch chiến lược năng lượng danh mục đầu tư kết hợp tải cơ bản, lưu trữ và tài nguyên linh hoạt.
• Thu hút các cơ quan quản lý và các bên liên quan tại địa phương sớm để giảm thiểu bất ngờ.
• Ghi lại các mốc quan trọng và kế hoạch dự phòng để ban lãnh đạo nhìn thấy lộ trình tiến triển thực tế.

Bước thực tế tiếp theo: xây dựng kiến thức nội bộ để bạn có thể kiểm tra các yêu cầu của nhà cung cấp, lập bản đồ các hạn chế về lưới và đầu tư cơ sở hạ tầng theo thời gian cho thị trường tương lai cũng như chu kỳ làm mới phần cứng của riêng bạn.

AI đại lý trong sản xuất: nơi tự chủ có ích—và nơi con người luôn cập nhật thông tin

Các tác nhân tự động mang lại lợi ích năng suất thực sự khi bạn xác định được nơi chúng có thể và không thể hoạt động. Hãy coi AI đại diện là một thành phần trong hoạt động của bạn, chứ không phải là sự thay thế cho việc giám sát. Gartner nhấn mạnh các hệ thống đại diện là một xu hướng chính; ví dụ bao gồm tự động hóa quy trình bằng robot và trợ lý ảo.

Quyền tự chủ đúng mức: ranh giới nhiệm vụ, leo thang và đánh giá

Phạm vi nhiệm vụ chính xác do đó, các tác nhân xử lý luồng công việc hẹp và chuyển sang can thiệp của con người khi sự tin tưởng hoặc rủi ro giảm xuống.

• Tạo bộ công cụ đánh giá: thử nghiệm ngoại tuyến, chế độ bóng đổ trực tiếp và bản phát hành canary trước khi triển khai đầy đủ.
• Khả năng quan sát công cụ—nhật ký, dấu vết và hồ sơ quyết định—để nhóm phần mềm của bạn có thể kiểm tra hành vi từ dữ liệu đến kết quả.
• Xác định mức độ dịch vụ về khả năng phản hồi và độ chính xác và căn chỉnh chúng theo sổ tay hướng dẫn xử lý sự cố hệ thống của bạn.

Tránh điều này: triển khai các tác nhân không có rào chắn, khả năng quan sát hoặc đường dẫn khôi phục

Xây dựng các đường dẫn khôi phục rõ ràng và nhật ký thay đổi có kỷ luật để khôi phục tác nhân nhanh chóng sau khi cập nhật mô hình hoặc chạy đào tạo.

Duy trì sự tham gia của con người trong công việc có tác động lớn, đào tạo nhân viên hợp tác với các tác nhân và thu thập dữ liệu sở thích một cách có đạo đức để giảm thiểu các chỉnh sửa lặp đi lặp lại.

Micro LLM và mô hình biên: phản ứng nhanh hơn với nguồn lực chặt chẽ hơn

Các mô hình được thiết kế riêng theo cạnh sẽ xử lý theo nhu cầu của người dùng, giảm thời gian khứ hồi và lãng phí năng lượng. Bạn sẽ nhận được phản hồi nhanh hơn và quyền riêng tư tốt hơn bằng cách chạy các mô hình nhỏ trên điện thoại, máy tính bảng và phần cứng cục bộ.

• Ứng dụng kiểm tra thực địa và danh sách kiểm tra bảo trì phải hoạt động ngoại tuyến trên các thiết bị chạy bằng pin.
• Trợ lý bán lẻ trả lời các câu hỏi về SKU tại địa phương để tránh tình trạng chậm trễ vào giờ cao điểm.
• Trình trợ giúp trên thiết bị dành cho các biểu mẫu nhạy cảm về quyền riêng tư và các ứng dụng có nhiều PII.

Các ràng buộc và hành động chính:

• Xử lý hồ sơ và bộ nhớ trên các thiết bị mục tiêu; ưu tiên các mô hình lượng tử khi độ trễ là vấn đề quan trọng.
• Bộ nhớ đệm nhắc nhở và đưa ra kết quả để cắt giảm việc tính toán lặp lại và tiết kiệm năng lượng trong các truy vấn thường xuyên.
• Thiết kế các bản cập nhật có khả năng chịu được mạng chập chờn và lập kế hoạch khôi phục máy chủ khi kết nối trở lại.

Chọn các nhúng nhẹ để truy xuất và thử nghiệm trong điều kiện nhiễu và di động. Điều chỉnh lựa chọn nhà cung cấp phù hợp với lộ trình phần cứng của bạn để giải pháp luôn có khả năng nâng cấp.

Điện toán hình thái thần kinh: chuẩn bị cho khối lượng công việc và mẫu thiết kế mới

Nếu bạn cần phản ứng nhanh, cục bộ với mức sử dụng năng lượng thấp, các hệ thống hình thái thần kinh xứng đáng được thử nghiệm.

Bo mạch neuromorphic mô phỏng kiến trúc não bộ để xử lý song song, dựa trên sự kiện. Chúng không phải là giải pháp thay thế tức thời cho mạng nơ-ron thông thường, nhưng lại đáp ứng tốt các tác vụ cụ thể.

Phù hợp sớm: Xử lý cảm biến, nhận dạng mẫu và suy luận công suất thấp. Tập trung vào các ứng dụng biên cần khả năng nhận diện liên tục hơn là thông lượng đỉnh.

• Nguyên mẫu cho tầm nhìn dựa trên sự kiện, phát hiện bất thường và giám sát liên tục để tìm hiểu chi phí tích hợp.
• Ánh xạ các thuật toán vào các mô hình đột biến và lập kế hoạch chuyển đổi dữ liệu để bạn có thể so sánh tính tương đương với các mô hình chuẩn.
• Đánh giá năng lượng và độ trễ dưới tải trọng thực tế và xem xét giới hạn nhiệt độ và hình thức cho các thiết bị tại hiện trường.
• Duy trì thử nghiệm mua sắm: các chương trình thí điểm nhỏ cho thấy sự trưởng thành của chuỗi công cụ, kinh nghiệm gỡ lỗi và nỗ lực của nhà phát triển.

Ghi lại kết quả và chia sẻ điểm chuẩn giữa các nhóm. Xây dựng năng lực tổ chức để bạn có thể xác định các ứng dụng phù hợp và tránh hứa hẹn quá mức về công nghệ điện toán mới nổi này.

Thực tế mở rộng ưu tiên nhà phát triển: xây dựng AR/XR hữu ích, không phải bản demo

Hãy bắt đầu bằng cách coi thực tế mở rộng như một công cụ làm việc, chứ không phải là sân khấu cho những bản demo hào nhoáng. Đánh giá thiết bị dựa trên tính ổn định, sự tiện lợi của SDK và mức độ dễ dàng kết nối vào quy trình phát triển hiện tại của bạn.

Chọn các nhiệm vụ có giá trị rõ ràng từ lớp phủ không gian: Lắp ráp phức tạp, hỗ trợ từ xa hoặc đào tạo thực hành. Chạy thử nghiệm song song với các công cụ 2D để bạn có thể chứng minh lợi ích thực tế trước khi mở rộng quy mô.

Thiết kế cho các buổi học ngắn. Giới hạn thời gian để giảm mệt mỏi và độ nhạy cảm với chuyển động. Ưu tiên an toàn trong môi trường năng động—các tín hiệu thoát hiểm rõ ràng và các điểm dừng cảm biến giúp ngăn ngừa tai nạn.

Nền tảng và đánh giá

• Kiểm tra mức độ hoàn thiện của SDK và tốc độ cập nhật cho Apple Vision Pro và kính AR mới nổi.
• Nguyên mẫu có chức năng ghi lại và phát lại video để xác định lớp phủ nào giúp tăng tốc tác vụ hoặc tăng độ khó.
• Đo lường mức độ tương tác bằng thời gian hoàn thành, tỷ lệ lỗi và mức độ mệt mỏi do người dùng báo cáo—không phải số liệu phù phiếm.

Các mô hình hoạt động để mở rộng quy mô

Lên kế hoạch quản lý đội ngũ thiết bị từ sớm: cung cấp, cập nhật, vệ sinh và theo dõi tài sản. Xác định quy trình nội dung để tài liệu đào tạo được cập nhật nhanh chóng mà không cần xây dựng lại.

Kiểm soát quyền riêng tư của thiết bị khi camera và cảm biến hoạt động trong không gian chung để bảo vệ người tham gia và người ngoài cuộc. Xây dựng vòng phản hồi với người dùng tại hiện trường để các ưu tiên phát triển phản ánh nhu cầu thực tế, chứ không phải giả định.

Máy tính không gian và mô hình thế giới: liên kết thực tế, thiết bị và ứng dụng

Khi thế giới thực và thế giới kỹ thuật số gặp nhau, bạn cần những quy tắc tích hợp đơn giản để hệ thống hoạt động theo cách có thể dự đoán được. Bắt đầu bằng cách phân tách các lớp: cảm biến và thu thập, lập bản đồ và mô hình thế giới, tương tác và đường ống nội dung.

Cơ bản về tích hợp: căn chỉnh các cảm biến, bản đồ và mô hình tương tác để các thiết bị và hệ thống có chung góc nhìn về không gian.

Chuẩn hóa định dạng dữ liệu và phối hợp khung dữ liệu sớm. Điều này giúp đường truyền nội dung đáng tin cậy trên nhiều nền tảng và thiết bị khác nhau.

Chọn phương pháp lập bản đồ—cục bộ để bảo mật, chia sẻ để cộng tác—dựa trên tần suất cập nhật và nhu cầu của người dùng.

• Xác định ngân sách thu thập video, độ sâu và IMU để bảo toàn hiệu suất và dung lượng lưu trữ của thiết bị.
• Chọn đầu vào—giọng nói, ánh mắt, cử chỉ—phù hợp với nhiệm vụ và giảm sự mệt mỏi cho người dùng trong quy trình làm việc thực tế mở rộng.
• Xây dựng các mô hình thế giới có thể xử lý hiện tượng trôi dạt, tắc nghẽn và thay đổi động; xác thực bằng các cảnh thử nghiệm được dàn dựng.

Vị trí đặt nền tảng: Quyết định nội dung nào chạy trên thiết bị, ở biên hoặc trên đám mây theo giới hạn độ trễ và băng thông. Giữ dữ liệu vị trí nhạy cảm trong phạm vi cho phép và thiết lập các quy tắc lưu giữ.

Cuối cùng, hãy thử nghiệm với độ phức tạp tăng dần: phòng thí nghiệm, không gian được kiểm soát, rồi đến các trang web trực tiếp. Sử dụng tính năng khôi phục và quản lý nội dung để tránh làm gián đoạn các phiên hoạt động khi bạn mở rộng quy mô.

Các ngăn xếp điện toán lai: đám mây, biên, lượng tử và hình thái thần kinh kết hợp với nhau

Khi nhiều nền tảng tính toán phải hợp tác, những lựa chọn kiến trúc đơn giản sẽ giúp loại bỏ những bất ngờ tốn kém. Các ngăn xếp lai cho phép bạn phân bổ công việc phù hợp nhất với các mục tiêu về độ trễ, quyền riêng tư và chi phí.

Lựa chọn kiến trúc: đánh đổi về độ trễ, chi phí, quyền riêng tư và khả năng phục hồi

Quyết định các quy tắc sắp xếp: ghi lại khối lượng công việc nào chạy trên thiết bị, ở biên hoặc trên đám mây để sự đánh đổi về độ trễ và quyền riêng tư được rõ ràng và có thể kiểm tra được.

Kế hoạch cho các chương trình tăng tốc: xử lý các dịch vụ lượng tử trong tương lai và hình thái thần kinh (ví dụ: lộ trình như Willow 105 qubit của Alphabet) như các chương trình phụ trợ chuyên biệt đằng sau các giao diện ổn định.

Tránh điều này: sự phối hợp không chặt chẽ và sự chuyển giao không rõ ràng

Đừng để việc chuyển giao không rõ ràng gây ra lỗi. Hãy xác định thời gian chờ, thời gian thử lại và thời gian xuống cấp hợp lý trên các hệ thống và mạng.

Bảo mật liên lạc giữa các dịch vụ và xác thực định dạng tuần tự hóa để ngăn chặn sự thay đổi phiên bản làm gián đoạn tích hợp.

Các bước hành động tiếp theo: sơ đồ quy trình làm việc, SLA và thử nghiệm hỗn loạn

Lập biểu đồ quy trình làm việc của bạn—đầu vào dữ liệu, xử lý trước, gọi mô hình và xử lý sau—để làm rõ các chi phí và mối phụ thuộc tiềm ẩn.

• Ghi lại SLA theo từng dịch vụ và điều chỉnh phản hồi sự cố theo quyền sở hữu của nhiều nhóm để các công ty không bị đình trệ trong thời gian ngừng hoạt động.
• Chạy thử nghiệm hỗn loạn để phát hiện tình trạng mất gói tin, phản hồi chậm trễ và lỗi một phần vùng để xác thực khả năng phục hồi.
• Triển khai khả năng quan sát trên các bản ghi, số liệu và dấu vết, đồng thời lưu giữ sổ tay hướng dẫn với các trình tự chuyển đổi dự phòng và kiểm soát thủ công.
• Đo tổng chi phí bao gồm chi phí thoát, lưu trữ và quản lý—không chỉ tính toán tỷ lệ.

Quyết định ưu tiên cạnh trong quốc phòng và công nghiệp nặng: bài học cho mục đích sử dụng dân sự

Khi mạng không đáng tin cậy, việc chuyển việc ra quyết định sang các thiết bị hiện trường sẽ giúp hoạt động diễn ra nhanh chóng và kịp thời.

Tại sao cạnh lại quan trọng: lựa chọn xử lý biên khi băng thông khan hiếm hoặc các quyết định phải được duy trì bất chấp gián đoạn. Các đội quốc phòng sử dụng trung tâm chỉ huy di động, cảm biến tự động và máy bay không người lái để duy trì tính tự chủ gần với hoạt động.

Tại sao lại là ranh giới: giới hạn băng thông, môi trường cạnh tranh và quyền tự chủ

Đặt bộ tính toán gần các cảm biến để các tác vụ thường lệ chạy mà không cần vòng lặp. Điều này giúp giảm độ trễ và tránh lỗi tại một điểm trong mạng.

Kiểm soát rủi ro: giám sát của con người, khai thác gỗ ở rìa và suy thoái an toàn

Duy trì sự giám sát của con người đối với các công việc rủi ro cao trong khi tự động hóa các trường hợp lặp lại. Xác định rõ ràng các quyền hạn cho việc ghi đè trường để sự can thiệp của con người diễn ra nhanh chóng và có thể kiểm tra được.

• Ghi nhật ký cục bộ với bộ nhớ an toàn và tải lên chậm để dữ liệu không bị gián đoạn khi liên kết không liên tục.
• Thiết kế sự suy giảm an toàn để các thiết bị duy trì chức năng tối thiểu và trạng thái tín hiệu trong trường hợp xảy ra lỗi một phần.
• Kiểm tra thiết bị về nhiệt độ, bụi và độ rung; mô phỏng tình trạng mất mạng để xác thực quy trình làm việc của người vận hành.
• Lên kế hoạch dự phòng, cung cấp điện và chu kỳ bảo trì; lập tài liệu về chính sách đồng bộ hóa từ biên sang đám mây để các bên liên quan biết khi nào dữ liệu được tập trung.

Dịch sang không gian dân sự: Các ngành tiện ích, khai thác mỏ và hậu cần được hưởng lợi từ những mô hình này. Bạn có được hoạt động bền bỉ nhờ kết hợp các thiết bị bền bỉ, vai trò rõ ràng và hệ thống biên mạnh mẽ giúp bảo toàn dữ liệu và kiểm soát dưới áp lực.

Nâng cấp truyền thông: liên kết quang không gian tự do và mạng định hướng cao

Các liên kết quang có độ định hướng cao chuyển công việc từ định tuyến sang vật lý. Bạn nên lập kế hoạch ngân sách liên kết, nhu cầu tính toán và kiểm soát căn chỉnh trước khi quyết định sử dụng đường truyền quang hoặc đường truyền liên tòa nhà.

Các tín hiệu lập kế hoạch: điều chế, kiểm soát chùm tia và sửa lỗi tiến bộ

Điều chế và mã hóa: Dự kiến các sơ đồ tương tự QPSK và OFDM sẽ nâng cao hiệu suất phổ. Hãy dành thêm ngân sách tính toán cho các thiết bị và rơle của bạn để mã hóa và giải mã khối lượng công việc.

• Đánh giá ngân sách liên kết và hồ sơ thời tiết địa phương để xác định biên độ cho mưa, sương mù và tia lửa.
• Lên kế hoạch sửa lỗi nâng cao và điều chế thích ứng để thông lượng luôn có thể dự đoán được khi điều kiện thay đổi.
• Kết hợp kiểm soát chùm tia chủ động và ổn định để chống rung lắc, rung động và lắc lư tòa nhà.
• Tích hợp PNT chính xác để giữ cho các chùm tia được căn chỉnh khi triển khai di động hoặc bán di động trong không gian hạn chế.

Tích hợp và vận hành: xử lý đường dẫn quang như một phần của cấu trúc mạng và thiết kế các phương án dự phòng và bảo trì vào kế hoạch ngày đầu tiên.

• Kiểm tra mạng hỗn hợp với các giải pháp dự phòng RF để duy trì khả năng sử dụng khi đường truyền quang bị suy giảm.
• Kích thước vỏ hộp và quản lý nhiệt sao cho quang học và thiết bị điện tử nằm trong thông số kỹ thuật.
• Theo dõi thông lượng dữ liệu và tỷ lệ lỗi bằng bảng thông tin thời gian thực để phát hiện sớm sự sai lệch.
• Căn chỉnh các chính sách định tuyến và QoS để lưu lượng quan trọng có hiệu suất dự đoán được trên các hệ thống và mạng.
• Ghi lại quá trình vệ sinh quang học thường xuyên, kiểm tra căn chỉnh và giới hạn theo quy định của khu vực về phát xạ quang học.

Bước thực tế tiếp theo: chạy thử nghiệm ngắn phù hợp với nhóm thiết bị và thời tiết của bạn, đo thông lượng thực tế, sau đó mở rộng quy mô với SLA rõ ràng cho nhóm máy tính và mạng của bạn.

Dữ liệu quan sát Trái đất: từ hình ảnh đến các sản phẩm thẳng đứng giải quyết công việc thực tế

Việc quan sát Trái Đất có thể vượt ra ngoài phạm vi bản đồ khi nó cung cấp thông tin cho các quyết định mà các nhóm thực sự đưa ra.

Tại sao điều này quan trọng: Số lượng vệ tinh đã tăng từ khoảng 500 lên hơn 1.000 trong năm năm, nhưng doanh thu thương mại vẫn thấp hơn kỳ vọng. Khoảng cách không nằm ở thông tin, mà ở cách bạn đóng gói thông tin cho các quy trình làm việc thực tế.

Khoảng cách thương mại: bảng điều khiển không thay đổi quyết định

Bảng điều khiển chung chung trông ấn tượng nhưng hiếm khi thay đổi hành động. Bạn cần những sản phẩm có thể đưa ra ngưỡng rõ ràng và các bước tiếp theo vào các công cụ vận hành.

Xây dựng đúng: kết hợp EO với các ràng buộc về lao động, ngân sách và quy trình làm việc

Kết hợp dữ liệu vệ tinh với dữ liệu thực tế, giới hạn nhân sự và chu kỳ ngân sách để giải pháp của bạn phù hợp với cách thức ra quyết định thực tế.

Đo lường giá trị: thời gian tiết kiệm được, quyết định được cải thiện, kết quả được xác minh

• Ưu tiên các ứng dụng có thông tin mới có thể thay đổi hành động trong vòng vài ngày hoặc vài tuần.
• Điều chỉnh tần suất và độ phân giải cho từng trường hợp sử dụng thay vì mua gói lớn nhất.
• Định lượng giá trị theo thời gian tiết kiệm được và các quyết định được cải thiện, đồng thời xác minh bằng cách so sánh trước và sau.

Bước thực tế tiếp theo: kiểm tra một ngành dọc với một khách hàng sẵn lòng, thiết kế API phù hợp với các công cụ hiện có và ghi lại những hạn chế như độ che phủ của mây và thời gian truy cập lại để người dùng tin tưởng vào thông tin.

Phương tiện truyền thông tổng hợp và tính xác thực của nội dung: cân bằng giữa sự sáng tạo và lòng tin

Khi nội dung tổng hợp phát triển trên nhiều kênh, chiến lược của bạn phải bảo vệ sự hiểu biết của khán giả và tính rõ ràng của thương hiệu.

Cơ sở hoạt động: Chuẩn hóa sự đồng ý và công bố thông tin để khán giả biết khi nào nội dung là tổng hợp và lý do bạn sử dụng nó. Giữ nhãn đơn giản trên các kênh sở hữu và tuân thủ các quy tắc nền tảng cho video và mạng xã hội khi kỳ vọng công bố thông tin khác nhau.

Tín hiệu và hồ sơ nguồn gốc

Áp dụng thông tin xác thực nội dung và duy trì nhật ký nội bộ cho từng tài sản. Ghi lại lời nhắc nguồn, phiên bản mô hình và dấu phê duyệt để bạn có thể theo dõi thông tin và khắc phục sự cố nhanh chóng.

Tránh điều này: tạo ra những nhân vật tổng hợp mà không có thử nghiệm đối tượng

Đừng mở rộng quy mô máy chủ hoặc nhân vật được tạo ra mà không có các phi công nhỏ. Thử nghiệm của OFF Radio Krakow cho thấy các phản ứng trái chiều có thể dẫn đến sự đảo ngược. Hãy kiểm tra mức độ tương tác, tin tưởng và khả năng hiểu biết trước khi triển khai rộng rãi.

• Kết hợp các yếu tố thực và tổng hợp để bảo vệ giọng điệu thương hiệu và giảm sự thiên vị về tính mới lạ.
• Đặt quy tắc cho từng nền tảng; những gì hiệu quả trên các trang sở hữu có thể không phù hợp với các vị trí trả phí hoặc trên mạng xã hội.
• Đo lường kết quả ngoài số lần nhấp chuột: mức độ hiểu biết, sự hài lòng và mức độ tin cậy được báo cáo.
• Đào tạo các nhóm để nhận biết sự phù hợp quá mức với tính mới lạ và ưu tiên tính rõ ràng và hữu ích trong nội dung.
• Điều chỉnh các đánh giá pháp lý phù hợp với quá trình sản xuất để việc phê duyệt không cản trở việc ra mắt và chuẩn bị kế hoạch ứng phó nhanh nếu một tài sản gặp trục trặc.
• Xem xét khả năng truy cập để đảm bảo các nội dung tổng hợp phục vụ hiệu quả cho nhiều đối tượng khác nhau, bao gồm cả chú thích và các lựa chọn thay thế bằng xúc giác.

Quản lý nhanh chóng sẽ thắng thế: Công bố danh sách kiểm tra ngắn gọn dành cho người sáng tạo, yêu cầu gắn thẻ nguồn gốc trên các bản phát hành và chạy một bài kiểm tra đối tượng trước mỗi chiến dịch lớn. Những bước nhỏ này duy trì sự tự do sáng tạo, đồng thời bảo vệ niềm tin và sự gắn kết lâu dài.

Video AI và tạo thời gian thực: nơi quy trình làm việc trực tiếp thực sự được hưởng lợi

Việc tạo video gần như theo thời gian thực giúp giải quyết các bài kiểm tra sáng tạo nhanh chóng mà trước đây phải mất nhiều tuần để thực hiện.

Phù hợp tốt: các biến thể sản phẩm nhanh, phim B-roll theo yêu cầu và trải nghiệm tương tác ngắn cho sự kiện hoặc ứng dụng.

Bạn triển khai video AI khi tốc độ và tính nhất quán quan trọng hơn kỹ thuật quay phim hoàn hảo. Mô hình Tính Nhất quán Tiềm ẩn rút ngắn thời gian suy luận, giúp bạn có thể tạo ra nhiều biến thể cho các thử nghiệm A/B và chiến dịch bản địa hóa.

• Sử dụng B-roll được tạo để lấp đầy khoảng trống trong lịch trình đồng thời vẫn giữ được phong cách thương hiệu và giảm chi phí kho.
• Chọn nền tảng theo kênh—mạng xã hội dạng ngắn so với web dạng dài—để kết quả phù hợp với kỳ vọng của khán giả.
• Quản lý thiết bị và ghi lại đường ống một cách cẩn thận: ánh sáng sạch, âm thanh ổn định và tín hiệu chuyển động giúp cải thiện kết quả mô hình.
• Áp dụng các điểm kiểm tra đánh giá về quyền, sự an toàn và tuân thủ thương hiệu trước khi phát hành nội dung trực tiếp.

Điều chỉnh lộ trình phát triển của bạn để dành thời gian điều chỉnh phong cách và tính liên tục của nhân vật. So sánh độ trễ và thông lượng để đảm bảo các cam kết thời gian thực được duy trì trong thời gian cao điểm.

Lưu ý thực tế: ghi lại rõ ràng những hạn chế hiện tại để các bên liên quan biết điều gì khả thi trong quý này so với những gì cần có những tiến bộ trong tương lai về tính nhất quán của câu chuyện và khả năng của mô hình.

AI TRiSM và quản trị mô hình: mở rộng niềm tin bằng chính sách và công cụ

Xử lý quản trị như một hệ thống sản xuất: đo lường, kiểm tra và ghi lại mọi thay đổi để các nhóm có thể hành động nhanh chóng và tự tin.

Các hoạt động cốt lõi bao gồm khả năng giải thích, kiểm tra sự thiên vị, đánh giá và nhật ký thay đổi. Bạn muốn những điều này được tích hợp vào quá trình phân phối để các mô hình và hệ thống hoạt động như mong đợi trong thực tế.

Danh sách kiểm tra quản trị cụ thể

• Xuất bản các thẻ mẫu và bảng dữ liệu mô tả mục đích sử dụng, giới hạn và kết quả đánh giá cho đối tượng nội bộ.
• Tiến hành kiểm tra độ lệch trên dữ liệu đại diện và ghi lại kết quả, biện pháp giảm thiểu và cảnh báo.
• Lưu giữ nhật ký thay đổi liên kết các phiên bản mô hình với những thay đổi hành vi được quan sát để khắc phục sự cố nhanh chóng.
• Chuẩn hóa bộ đánh giá: các bài kiểm tra ngoại tuyến cùng với các cuộc kiểm tra định kỳ tại thực tế.
• Thu thập nguồn gốc cho dữ liệu đào tạo và tinh chỉnh các hiện vật để thông tin có thể kiểm tra được.

Tránh sai lầm này

Đừng xem quản trị là thứ yếu sau khi triển khai. Hãy tích hợp phê duyệt vào quy trình phát hành phần mềm của bạn để các bản cập nhật mô hình tuân theo cùng một quy tắc như mã.

Bạn cũng nên cung cấp các góc nhìn giải thích khả thi khi có thể để hỗ trợ quyết định của người vận hành. Thiết lập kiểm soát truy cập và giám sát các đầu vào và đầu ra nhạy cảm để cân bằng tiện ích với an toàn.

Đào tạo đội ngũ của bạn về các kỳ vọng quản trị, tạo lộ trình leo thang rõ ràng và xem xét lại chính sách hàng quý để phản ánh những phát hiện mới và thay đổi nền tảng. Để biết thêm thông tin về khung AI TRiSM, hãy xem Tóm tắt AI TRiSM của Gartner.

Nghề nghiệp và đội ngũ: thu hẹp khoảng cách giữa phần cứng và phần mềm trong Công nghệ 2025

Các dự án thành công phụ thuộc vào các nhóm kết hợp kỹ thuật thực hành với kỹ năng dữ liệu hiện đại. Bạn sẽ thuê và tổ chức để đảm bảo các hệ thống vật lý đáng tin cậy và dễ bảo trì, đồng thời duy trì tốc độ phát triển cao.

Các vai trò có nhu cầu: điện, RF, điều khiển, sản xuất và vận hành robot

Nhu cầu về kỹ sư điện, điều khiển, cơ khí/cơ điện tử, sản xuất, RF, kiểm tra công nghiệp và chất lượng đang tăng cao. Kỹ thuật viên tay nghề cao và người điều khiển robot từ xa cũng quan trọng không kém.

Những nhân sự này giúp bạn chuyển từ giai đoạn nguyên mẫu sang giai đoạn sản xuất lặp lại mà không cần bàn giao ngầm. Dự kiến mức tăng trưởng trong các lĩnh vực này sẽ vượt xa một số vị trí phần mềm truyền thống ở một số phân khúc thị trường trong năm nay.

Thiết kế nhóm: ghép nối các kỹ sư miền với các chuyên gia AI và dữ liệu

Tuyển dụng thực tế và thay đổi cơ cấu:

• Ghép nối các chuyên gia trong lĩnh vực với các đồng nghiệp AI và dữ liệu để rút ngắn chu kỳ tích hợp và kiểm tra các giả định sớm.
• Đầu tư vào các chương trình đào tạo người vận hành hướng dẫn làm việc an toàn với tự động hóa và robot, bao gồm cả phòng thí nghiệm thực hành.
• Thiết kế các nhóm nhỏ, tập trung vào nhiệm vụ, sở hữu hệ thống đầu cuối—từ cảm biến đến bảng điều khiển—để tăng tốc độ phản hồi và giảm thiểu việc làm lại.
• Tạo lộ trình phát triển cho các kỹ sư am hiểu phần cứng để tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về ML và cho nhân tài phần mềm để tìm hiểu về thiết bị đo lường và điều khiển.
• Hợp tác với các tổ chức địa phương để xây dựng đội ngũ kỹ thuật viên để công ty và doanh nghiệp của bạn có được đội ngũ nhân viên sẵn sàng làm việc nhanh chóng.

Hướng dẫn vận hành: Điều chỉnh mức lương và sự công nhận để phản ánh thực tế trực ban, thực địa và bảo trì. Theo dõi thị trường để tìm kiếm các chứng chỉ mới và cập nhật các tiêu chuẩn tài liệu để các nhóm đa dạng có thể giao tiếp rõ ràng trong quá trình tích hợp và bảo trì.

Huấn luyện viên lãnh đạo để cân bằng giữa việc lặp lại nhanh chóng với việc xác thực nghiêm ngặt. Sự chuyển dịch sang triển khai ngoài thực tế này mang lại lợi ích cho các nhóm đặt sự an toàn, quy trình bàn giao rõ ràng và sự hướng dẫn vào trọng tâm của kế hoạch tuyển dụng và đào tạo.

Từ chiến lược đến thực hiện: những sai lầm thường gặp khi lập kế hoạch và cách khắc phục thực tế

Chuyển từ tầm nhìn lớn sang những thử nghiệm nhỏ, có thể đo lường được để phát hiện ra những hạn chế thực sự.

Đừng làm điều này: Đặt cược vào một công cụ duy nhất, hiểu sai mốc thời gian hoặc chấp nhận khóa nhà cung cấp mà không có lối thoát. Những phản mẫu này khiến bạn phải chịu chi phí chìm và hệ thống dễ bị tổn thương khi nhu cầu thay đổi.

Thay vào đó hãy làm thế này: Thực hiện các thử nghiệm danh mục đầu tư để so sánh các giải pháp dựa trên dữ liệu và nhu cầu người dùng của bạn. Triển khai theo từng giai đoạn với tiêu chí thành công rõ ràng để bạn có thể tạm dừng hoặc chuyển hướng mà không bị tổn thất nặng nề.

• Thiết kế hợp đồng và kiến trúc để có khả năng tương tác, giúp các công ty có thể hoán đổi các thành phần mà không cần phải xây dựng lại.
• Đàm phán các điều khoản thoát và khả năng di chuyển dữ liệu để hạn chế rủi ro từ nhà cung cấp và bảo toàn các lựa chọn hoạt động của bạn.
• Căn chỉnh phần mềm và cập nhật mô hình cho phù hợp với thời gian hoạt động và chuẩn bị sẵn kế hoạch khôi phục cho từng giai đoạn.
• Hiệu chỉnh mốc thời gian theo các yếu tố phụ thuộc thực tế—mạng lưới, cơ sở vật chất và tuyển dụng—thay vì suy nghĩ theo ý muốn.
• Sử dụng các tiêu chuẩn độc lập và thử nghiệm tích hợp sớm; hầu hết các bất ngờ đều xuất hiện trong quá trình làm việc ở cấp độ hệ thống.
• Thực hành diễn tập xử lý sự cố liên nhóm để các vai trò ứng phó và khoảng trống được hình thành trước khi xảy ra sự cố sản xuất.

Hoàn thiện thực tế: Truyền đạt rõ ràng các diễn biến xu hướng để ban lãnh đạo nhìn thấy cả mặt tích cực lẫn hạn chế. Bằng cách đó, nhóm của bạn cung cấp các giải pháp bền vững, đồng thời vẫn duy trì được sự linh hoạt để thích ứng.

Phần kết luận

Kết thúc bằng một lời hứa thực tế: các thí nghiệm nhỏ, kiểm tra rõ ràng và hồ sơ được chia sẻ giúp dự đoán được tiến độ.

Tập trung vào sự tiến bộ có thể lặp lại. Trong tương lai biến động nhanh chóng này, bạn nên ưu tiên những chiến thắng ổn định, được ghi nhận hơn là những canh bạc lớn không được kiểm soát. Hãy sắp xếp đội ngũ để mọi người đều hiểu được thành công trong năm nay trông như thế nào.

Xác thực thông tin, chạy thử nghiệm ngắn hạn và chia sẻ kết quả để thúc đẩy việc học tập và tương tác trong toàn tổ chức. Tôn trọng các giới hạn vật lý—quyền lực, giấy phép và không gian—để biến ý tưởng thành hệ thống vận hành hiệu quả cho doanh nghiệp của bạn.

Biến báo cáo này thành danh sách kiểm tra trực quan: xem lại các phần khi bằng chứng của bạn tăng lên và sử dụng các sự kiện và tóm tắt ngành như tóm tắt sự kiện để theo dõi những tiến bộ và tín hiệu thực tế.