数据科学、人工智能和机器学习等技术的规模正在迅速扩大

　　预计到2027年，全球人工智能市场将达到惊人的2000亿美元，大数据市场将增长至1030亿美元，其中软件开发约占45%。与此同时，全球深度学习市场将高达400多亿美元，复合年均增长率为39.2%。
　　如今数据科学、人工智能和机器学习等技术的规模正在迅速扩大。在过去两年的疫情期间，这些技术在医疗和经济复苏等方面发挥了重要作用。例如电子病历、医疗机器人、智能影像识别、经济预测等等。今年3月，清华大学与中国医学科学院合作解析新冠病毒RNA基因组结构，并通过人工智能技术发现了治疗新冠肺炎有效药物。
　　现在，让我们看看在2022年技术领域中的数据科学、人工智能和机器学习将有哪些发展趋势。
　　小数据和微型机器学习（TinyML）
　　小数据是指在无需大数据分析的情况下，用户能够访问并获得可 *** 作的数据，其优势是体量小、管理难度低，且更易于理解。简单来说，小数据能让用户对数据进行快速地认知分析。
　　TinyML模型是一种机器学习算法，主要目的是让微控制器或低功耗硬件更加便捷智能。一般来说，在终端和边缘侧的微处理器上实现的机器学习过程就叫做TinyML。TinyML模型占用的空间非常小，但能够处理嵌入式计算应用中的大规模应用，例如物联网。
　　Zyro公司的数据科学家Mantas Lukauskas表示：“我们80%的工作重点在数据上——模型及其部署只是人工智能应用过程中的一部分”。此外，和大型计算机或服务器相比，微控制器的价格要低得多，因此对于小型企业或个人而言，微控制器更为实用。
　　举个例子，TinyML可用于摄像头的对象检测系统，尽管摄像头可以捕获高分辨率图像，但其存储空间极为有限，在保留所有数据的情况下，往往只能降低分辨率。但如果摄像头内置了数据分析功能，则只会捕获所需对象的画面，同时保留高分辨率。
　　2022年，小数据和微型机器学习将会进一步应用到越来越多的嵌入式系统中，其中包括汽车、可穿戴式设备、家用电器、工业设备、农业机械等。