2026 年人工智能博览会第一天重点关注智能体企业成功的治理和数据准备。

尽管前景…… 人工智能扮演数字同事的角色 在同期举行的会议上，第一天的议程主要围绕这个主题展开。 人工智能与大数据博览会 和 智能自动化大会技术研讨会主要讨论了使其有效运行所需的基础设施。

🤖 从被动自动化到主动人工智能系统

展会现场的一个主要议题是从被动自动化到自动化的演变 “代理”系统这些高级工具会进行推理、计划和执行任务，而不是遵循僵化的脚本。 来自花旗银行的阿玛尔·马克瓦纳 详细介绍了这些系统如何在企业工作流程中运行。这种能力使它们区别于早期的机器人流程自动化（RPA）。

DeepL 的 Scott Ivell 和 Ire Adewolu 他们将这一发展描述为缩小了“自动化差距”。他们认为，具有自主性的人工智能可以作为数字同事而非简单的工具发挥作用。

真正的价值是通过以下方式释放的： 缩短意图与执行之间的距离。 来自 SS&C Blue Prism 的 Brian Halpin 值得注意的是，组织通常必须先掌握标准自动化，然后才能部署智能体人工智能。

这种转变需要 能够处理非确定性结果的治理框架。 Informatica公司的Steve Holyer与来自 MuleSoft 和 Salesforce 的演讲者一起，他们认为构建这些系统需要严格的监管。治理层必须控制代理如何访问和使用数据，以防止运行故障。

📊 数据质量：部署的关键障碍

自主系统的输出完全取决于其输入的质量。 来自 SAP 的 Andreas Krause 报告指出，如果没有可信的、互联的企业数据，人工智能将无法发挥作用。为了使 GenAI 能够在企业环境中运行，它必须访问既可信又互联的数据。 准确且与语境相关的。

Gigaspaces公司的梅尼·梅勒 他探讨了法学硕士课程中“幻觉”的技术难题。他提倡使用…… eRAG（检索增强生成） 结合语义层来解决数据访问问题。这种方法使模型能够实时检索真实的企业数据。

存储和分析也面临着巨大的挑战。一个由以下代表组成的小组正在讨论这个问题： Equifax、英国天然气公司和森特理克公司 讨论了云原生实时分析的必要性。对于这些组织而言，竞争优势源于执行分析策略的能力，而这些策略正是云原生实时分析的基础。 可扩展且即时。

🔒 物理安全和系统可观测性

人工智能的融合已扩展到物理环境，带来了与软件故障不同的安全风险。一个小组（包括） 来自ARIA的伊迪丝-克莱尔·霍尔 和 来自 IEEE RAS 的 Matthew Howard 研究了具身人工智能在工厂、办公室和公共场所的部署方式。 在机器人与人类互动之前，必须制定安全规程。。

来自牛津机器人研究所的佩尔拉·马约利诺 她从技术角度探讨了这一挑战。她的研究…… 飞行时间（ToF）传感器和电子皮肤 旨在赋予机器人自我意识和环境感知能力。对于制造业和物流等行业而言，这些集成感知系统能够有效预防事故。

在软件开发中，可观测性仍然是一个同样重要的考量因素。 来自 Datadog 的 Yulia Samoylova 重点介绍了人工智能如何改变团队构建和排除软件故障的方式。

随着系统变得越来越自主，其能力也随之增强。 观察他们的内部状态和推理过程 为了保证可靠性，这是必要的。

⚙️ 基础设施和推广障碍

实施需要可靠的基础设施和开放的文化。 来自 Expereo 的 Julian Skeels 有人认为，网络必须专门为人工智能工作负载而设计。这涉及到构建 主权、安全且“始终在线”的网络架构 能够处理高吞吐量。

当然，人为因素仍然难以预测。 IBM自动化部门的Paul Fermor 他警告说，传统的自动化思维往往低估了人工智能应用的复杂性。他称之为…… “人工智能准备就绪的假象”。 杰娜·米勒 他强调了这一点，指出策略必须以人为本才能确保其被采纳。如果员工不信任这些工具，那么技术就无法发挥作用。

来自赛诺菲的 Ravi Jay 研究表明，领导者需要在流程早期就提出运营和伦理方面的问题。成功与否取决于如何决定是构建自主解决方案，还是购买成熟的平台。

💡 技术领导者的关键要点

从同期举办的首日会议来看，虽然技术正朝着自主代理的方向发展，但部署需要坚实的数据基础。

• 首席信息官们应该专注于建立数据治理框架。 支持检索增强生成
• 必须对网络基础设施进行评估。 确保其满足代理工作负载的延迟要求
• 文化采纳策略必须并行推进。 技术实施

想向行业领袖学习更多关于人工智能和大数据方面的知识吗？请查看以下内容： 人工智能与大数据博览会 此次综合性活动将在阿姆斯特丹、加利福尼亚和伦敦举行。该活动是……的一部分 TechEx 并与其他领先的技术盛会同期举办，包括： 网络安全与云计算博览会。 点击 这里 了解更多信息。

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