很多時(shí)候，對(duì)某種趨勢(shì)的預(yù)測(cè)往往被歸到了娛樂(lè)圈。但是，趨勢(shì)是客觀存在的，不論你看不看它，知不知道它，它都在那里。有時(shí)候，我們贏得了競(jìng)爭(zhēng)，卻輸給了整個(gè)時(shí)代。
Gartner每年一度的技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)有一定的代表性，而那些科技公司中的巨人（例如百度、阿里等）也有著自己的理解和判斷，了解一下各家的觀點(diǎn)，或許可以看到一些共性或者特性的東西。
Baidu Research對(duì)2020年的技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè)，AI發(fā)展的門(mén)檻繼續(xù)降低，工業(yè)智能將領(lǐng)導(dǎo)了第四次工業(yè)革命。
日益成熟的人工智能技術(shù)和各種相關(guān)業(yè)務(wù)解決方案正在迅速進(jìn)入“工業(yè)化”階段。隨著對(duì)人工智能技術(shù)的不斷投資，2020年將會(huì)出現(xiàn)許多人工智能模型和數(shù)據(jù)工廠，促進(jìn)人工智能技術(shù)和相關(guān)商業(yè)解決方案的大規(guī)模更新。例如，客戶(hù)服務(wù)行業(yè)的AI解決方案可以被大規(guī)模復(fù)制并應(yīng)用于金融、電子商務(wù)、教育和其他行業(yè)。
人工智能芯片已經(jīng)逐漸達(dá)到可用狀態(tài)，2020年將是大規(guī)模實(shí)現(xiàn)人工智能芯片的關(guān)鍵一年。處于邊緣的 AI 芯片將更加低成本、專(zhuān)業(yè)化和無(wú)縫集成到下游解決方案中。同時(shí)，神經(jīng)處理單元(NPU)將成為下一代基于邊緣通用 CPU 芯片的基本模塊。越來(lái)越多的基于設(shè)備的 CPU 芯片將集成深度學(xué)習(xí)框架作為其設(shè)計(jì)的核心。AI也將重新定義計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)，支持人工智能訓(xùn)練和推理，成為異構(gòu)設(shè)計(jì)體系結(jié)構(gòu)的新思想。
深度學(xué)習(xí)框架是開(kāi)源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)的核心，大大降低了人工智能技術(shù)的開(kāi)發(fā)門(mén)檻，有效地提高了人工智能應(yīng)用的質(zhì)量和效率。2020年，深度學(xué)習(xí)將在許多行業(yè)大規(guī)模應(yīng)用，以實(shí)施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型升級(jí)。
Automl 將能夠集成傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的迭代過(guò)程，并建立一個(gè)自動(dòng)過(guò)程。研究人員只需輸入元知識(shí)(如卷積運(yùn)算、問(wèn)題描述等) ，算法就能自動(dòng)選擇合適的數(shù)據(jù)，優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)和配置，訓(xùn)練模型，并將其部署到不同的設(shè)備上。自動(dòng)機(jī)的快速發(fā)展將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門(mén)檻，提高人工智能應(yīng)用的普及程度。
多模態(tài)深層語(yǔ)義理解以語(yǔ)音、圖像、文本等不同模型的信息為輸入，將感知和認(rèn)知技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的多維深層理解。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音、自然語(yǔ)言理解和知識(shí)圖形的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，多模態(tài)深層語(yǔ)義理解逐漸成熟，導(dǎo)致了更廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景。結(jié)合人工智能芯片，它將被廣泛應(yīng)用于智能家居、金融、安全、教育、醫(yī)療和其他行業(yè)。
自然語(yǔ)言處理技術(shù)將與知識(shí)深度整合，一般自然語(yǔ)言理解的計(jì)算平臺(tái)將得到廣泛應(yīng)用?；诖罅课谋緮?shù)據(jù)的語(yǔ)義表示將與領(lǐng)域知識(shí)緊密結(jié)合，以不斷提高自動(dòng)問(wèn)答、情感分析、閱讀理解、推理、信息抽取等自然語(yǔ)言處理任務(wù)的效率。整合大規(guī)模計(jì)算能力、豐富的領(lǐng)域數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練模型和改進(jìn)的研發(fā)工具，通用自然語(yǔ)言理解計(jì)算平臺(tái)將逐步完善并廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、法律、金融等領(lǐng)域。
物聯(lián)網(wǎng)將在三個(gè)方向上突破: 邊界、維度和場(chǎng)景。隨著5 g 和邊緣計(jì)算的發(fā)展，計(jì)算能力將不再局限于云計(jì)算中心，擴(kuò)展到所有領(lǐng)域，并建立一個(gè)分布式計(jì)算平臺(tái)。同時(shí)，對(duì)物理世界最重要的兩個(gè)維度——時(shí)間和空間的洞察力，將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的基本能力。這將促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與諸如能源、電力、工業(yè)、物流、醫(yī)療和智能城市等更多方案的整合，并創(chuàng)造更大的價(jià)值。
自動(dòng)駕駛汽車(chē)的發(fā)展正變得越來(lái)越合理，到2020年，更多的自動(dòng)駕駛汽車(chē)將應(yīng)用于不同的場(chǎng)景，如物流、公共交通、地理圍欄區(qū)等。同時(shí)，V2X (Vehicle to everything)技術(shù)已經(jīng)具備了大規(guī)模部署和應(yīng)用的條件，使車(chē)輛和道路形成了廣泛的連接，進(jìn)一步推動(dòng)了智能車(chē)輛基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同系統(tǒng)(IVICS)的實(shí)現(xiàn)，加快了公園、城市、高速公路等場(chǎng)合智能交通的實(shí)現(xiàn)。
區(qū)塊鏈技術(shù)將以更務(wù)實(shí)的方式納入更多的情景。區(qū)塊鏈技術(shù)與人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算的深入集成，數(shù)據(jù)和資產(chǎn)的在線和離線映射問(wèn)題將逐一得到解決，圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)授權(quán)、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)流通和交換等解決方案將在各行各業(yè)發(fā)揮巨大作用。例如，在電子商務(wù)中，區(qū)塊鏈可以保證商品全過(guò)程數(shù)據(jù)的真實(shí)性; 在供應(yīng)鏈中，可以保證整個(gè)過(guò)程數(shù)據(jù)的開(kāi)放性和透明性，以及企業(yè)之間的安全交換; 在政府事務(wù)中，可以實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)的開(kāi)放、電子證書(shū)等。
量子計(jì)算將迎來(lái)新一輪爆炸性增長(zhǎng)，為人工智能和云計(jì)算注入新的活力。在量子硬件方面，可編程中型噪聲量子器件的性能將進(jìn)一步提高，并具有糾錯(cuò)能力。具有一定實(shí)用價(jià)值的量子算法將能夠在其上運(yùn)行，量子人工智能的應(yīng)用將得到極大的發(fā)展。在量子軟件方面，高質(zhì)量的量子計(jì)算平臺(tái)和軟件將會(huì)出現(xiàn)，并將與人工智能和云計(jì)算技術(shù)緊密結(jié)合。此外，隨著量子計(jì)算產(chǎn)業(yè)鏈的出現(xiàn)，量子計(jì)算必將在更多的應(yīng)用領(lǐng)域得到更多的關(guān)注。越來(lái)越多的行業(yè)巨頭為戰(zhàn)略布局投入了研發(fā)資源，這為未來(lái)的人工智能和云計(jì)算領(lǐng)域帶來(lái)了新的面貌。
百度對(duì)技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)體現(xiàn)了自身“All in AI”的戰(zhàn)略，即便是量子計(jì)算、區(qū)塊鏈和物聯(lián)網(wǎng)也都是與AI息息相關(guān)，集中體現(xiàn)了人工智能在多場(chǎng)景、多維度應(yīng)用的深度與廣度。
阿里巴巴的達(dá)摩院也發(fā)布了自己對(duì)2020年的十大技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)，希望通過(guò)抓住技術(shù)革命的步伐，可以更好地利用這些“魔力” ，掌握自己的未來(lái)。
在需要外部知識(shí)的認(rèn)知智能領(lǐng)域，邏輯推理或領(lǐng)域遷移，AI仍然處于初級(jí)階段。認(rèn)知智能將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)和人類(lèi)社會(huì)歷史中汲取靈感，結(jié)合跨領(lǐng)域知識(shí)圖譜、因果推理和持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立穩(wěn)定獲取和表達(dá)知識(shí)的有效機(jī)制。這使機(jī)器能夠理解和利用知識(shí)，實(shí)現(xiàn)從感性智能到認(rèn)知智能的重大突破。
在馮·諾伊曼結(jié)構(gòu)中，內(nèi)存和處理器是分開(kāi)的，計(jì)算需要來(lái)回移動(dòng)數(shù)據(jù)。隨著數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)人工智能算法的快速發(fā)展，硬件已經(jīng)成為更先進(jìn)算法研究的瓶頸。在內(nèi)存中處理(processing-In-memory，PIM)體系結(jié)構(gòu)中，內(nèi)存和處理器是融合在一起的，計(jì)算是以最小的數(shù)據(jù)移動(dòng)方式存儲(chǔ)的情況下進(jìn)行的。因此，可以顯著提高計(jì)算的并行性和功耗效率。
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、云計(jì)算和邊緣計(jì)算的快速發(fā)展，將加速信息系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和工業(yè)控制系統(tǒng)的融合。通過(guò)先進(jìn)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，制造企業(yè)可以實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)化、工廠物流自動(dòng)化和生產(chǎn)調(diào)度自動(dòng)化，實(shí)現(xiàn) C2B 智能制造。此外，相互連接的工業(yè)系統(tǒng)可以調(diào)整和協(xié)調(diào)兩個(gè)上游或下游的生產(chǎn)能力。最終，它將顯著提高制造商的生產(chǎn)率和利潤(rùn)率。
傳統(tǒng)的單一智能已經(jīng)不能滿(mǎn)足大規(guī)模智能設(shè)備的實(shí)時(shí)感知和決策。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)和5G 通信技術(shù)的發(fā)展將實(shí)現(xiàn)多代理之間的協(xié)作——機(jī)器之間相互協(xié)作、相互競(jìng)爭(zhēng)以完成目標(biāo)任務(wù)。多智能體協(xié)作所帶來(lái)的群體智能將進(jìn)一步增強(qiáng)智能系統(tǒng)的價(jià)值: 大規(guī)模的智能交通燈調(diào)度將實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整，倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人將協(xié)作完成貨物分揀的高效協(xié)作，無(wú)人駕駛汽車(chē)可以協(xié)作在效率和安全之間達(dá)到最佳平衡，群體無(wú)人機(jī)協(xié)作將有效完成最后一公里的配送。
傳統(tǒng)的芯片設(shè)計(jì)模式已經(jīng)不能有效地應(yīng)對(duì)芯片生產(chǎn)的快速發(fā)展、分散化和個(gè)性化需求?；?RISC-V的開(kāi)源 SoC 芯片設(shè)計(jì)、高級(jí)硬件描述語(yǔ)言和基于IP的模塊化芯片設(shè)計(jì)方法，加速了敏捷設(shè)計(jì)方法和開(kāi)源芯片生態(tài)系統(tǒng)的快速發(fā)展。此外，基于芯片的模塊化設(shè)計(jì)方法采用先進(jìn)的封裝技術(shù)將芯片與不同的功能封裝在一起，可以快速定制和交付芯片，滿(mǎn)足不同應(yīng)用的具體要求。
區(qū)塊鏈即服務(wù)(Blockchain-as-a-Service)將進(jìn)一步降低企業(yè)區(qū)塊鏈應(yīng)用的進(jìn)入壁壘，還將出現(xiàn)各種嵌入終端、云和專(zhuān)門(mén)為區(qū)塊鏈設(shè)計(jì)的核心算法的硬件芯片，使物理世界的資產(chǎn)映射到區(qū)塊鏈上，進(jìn)一步擴(kuò)大價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的邊界，并實(shí)現(xiàn)”多鏈互連”。在未來(lái)，將出現(xiàn)大量創(chuàng)新的區(qū)塊鏈應(yīng)用場(chǎng)景與跨不同行業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)的多維協(xié)作，大規(guī)模生產(chǎn)級(jí)區(qū)塊鏈應(yīng)用程序超過(guò)1000萬(wàn) DAI (每日活動(dòng)項(xiàng)目)，并獲得大規(guī)模采用。
2019年“量子霸權(quán)”的競(jìng)賽將焦點(diǎn)重新帶回量子計(jì)算，這次演示使用了超導(dǎo)電路，提高了超導(dǎo)量子計(jì)算機(jī)的整體信心，有望實(shí)現(xiàn)大規(guī)模量子計(jì)算機(jī)。到2020年，量子計(jì)算領(lǐng)域的投資將不斷增加，競(jìng)爭(zhēng)也將日益激烈。在未來(lái)幾年，下一個(gè)里程碑將是容錯(cuò)量子計(jì)算的實(shí)現(xiàn)和在現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題中量子優(yōu)勢(shì)的證明， 量子計(jì)算正進(jìn)入一個(gè)關(guān)鍵時(shí)期。
在摩爾定律和計(jì)算能力和存儲(chǔ)需求的雙重壓力下，傳統(tǒng)的硅基晶體管很難維持半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。目前為止，主要的半導(dǎo)體制造商仍然沒(méi)有明確的答案并使用突破3納米的芯片方案。新材料將通過(guò)新的物理機(jī)制并制造新的邏輯、存儲(chǔ)和互連設(shè)備，推動(dòng)半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的不斷創(chuàng)新。例如，拓?fù)浣^緣子、二維超導(dǎo)材料等可以實(shí)現(xiàn)電子和自旋無(wú)損輸運(yùn)的材料，可以成為新型高性能邏輯和互連器件的基礎(chǔ)，新型磁性材料和新型電阻開(kāi)關(guān)材料可以實(shí)現(xiàn) SOT-MRAM 和電阻存儲(chǔ)器等高性能磁性存儲(chǔ)器。
有關(guān)個(gè)人數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)保護(hù)法律法規(guī)要求的合規(guī)成本比以往任何時(shí)候都要高，人們對(duì)使用人工智能技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的興趣日益濃厚。其實(shí)質(zhì)是數(shù)據(jù)使用者能夠通過(guò)不同數(shù)據(jù)提供者的輸入數(shù)據(jù)計(jì)算函數(shù)，同時(shí)保持這些數(shù)據(jù)的私有性。這種人工智能技術(shù)有望解決數(shù)據(jù)孤島的問(wèn)題，以及對(duì)當(dāng)今數(shù)據(jù)共享實(shí)踐缺乏信任的問(wèn)題，并在可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)真正釋放出數(shù)據(jù)的價(jià)值。
隨著云計(jì)算技術(shù)的深入發(fā)展，云已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了 IT 基礎(chǔ)設(shè)施的范圍，并逐漸發(fā)展成為所有 IT 技術(shù)創(chuàng)新的中心。云與幾乎所有的 IT 技術(shù)都有著緊密的聯(lián)系，包括新芯片、新數(shù)據(jù)庫(kù)、自動(dòng)駕駛自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、量子計(jì)算等等。同時(shí)創(chuàng)造了無(wú)服務(wù)計(jì)算、云原生軟件體系結(jié)構(gòu)、軟硬件一體化設(shè)計(jì)、智能自動(dòng)化操作等新技術(shù)。云計(jì)算正在重新定義 IT 的各個(gè)方面，正在不斷地將新的 IT 技術(shù)轉(zhuǎn)化為可訪問(wèn)的服務(wù)，并成為整個(gè)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的支柱。
阿里對(duì)技術(shù)的預(yù)測(cè)同樣地突出了AI 的重要性，指出了AI的演進(jìn)趨勢(shì)、架構(gòu)變革和安全隱私?；蛟S出于對(duì)“平頭哥”的偏愛(ài)，還提出了芯片設(shè)計(jì)和新材料對(duì)元器件的演進(jìn)，另外，強(qiáng)調(diào)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和云計(jì)算。
Gartner 對(duì)技術(shù)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)稱(chēng)之為——戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)，戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)具有巨大潛力，可以造成和應(yīng)對(duì)（市場(chǎng)）波動(dòng)，并為轉(zhuǎn)型和優(yōu)化方案提供動(dòng)力。Gartner 對(duì)2020年的技術(shù)趨勢(shì)預(yù)測(cè)稱(chēng)之為智能數(shù)字網(wǎng)絡(luò)，即構(gòu)建于智能數(shù)碼網(wǎng)絡(luò)中以人為本的智能化空間。
超自動(dòng)化是指將多種機(jī)器學(xué)習(xí)、打包軟件和自動(dòng)化工具相結(jié)合來(lái)交付工作。使用特定類(lèi)型自動(dòng)化將高度依賴(lài)于組織現(xiàn)有的IT體系結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)實(shí)踐。超自動(dòng)化不僅指工具集的范圍，還指自動(dòng)化本身的所有步驟(發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計(jì)、自動(dòng)化、測(cè)量、監(jiān)視、復(fù)測(cè)評(píng)估)。
超自動(dòng)化是一種無(wú)法避免的市場(chǎng)趨勢(shì)，在這種趨勢(shì)下，組織必須快速識(shí)別并自動(dòng)化所有可能的業(yè)務(wù)流程，機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(Robotic process automation,RPA)和智能業(yè)務(wù)流程管理套件(Intelligent business process management suites,iBPMSs)是超自動(dòng)化的關(guān)鍵組件。組織數(shù)字孿生（DTO）從現(xiàn)實(shí)環(huán)境中提取信息，真實(shí)的人和機(jī)器一起工作，生成關(guān)于整個(gè)組織中正在發(fā)生的事情的連續(xù)情報(bào)。同時(shí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP打破了超自動(dòng)化發(fā)展的范圍。
感知和交互模型的聯(lián)合轉(zhuǎn)變導(dǎo)致了未來(lái)的多感官和多觸點(diǎn)體驗(yàn)，這種模式將從一個(gè)懂技術(shù)的人轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N了解人的技術(shù)，轉(zhuǎn)化意圖的負(fù)擔(dān)將從用戶(hù)轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)，通過(guò)多種感官與用戶(hù)溝通的能力，將為傳遞微妙的信息提供更豐富的場(chǎng)景。
在多重體驗(yàn)世界中，“計(jì)算機(jī)”是用戶(hù)周?chē)沫h(huán)境，包括許多觸點(diǎn)和感官輸入。沉浸式體驗(yàn)是由多種技術(shù)和軟件工具構(gòu)建，包括AR、VR、MR、多通道人機(jī)界面(multichannel human-machine interface,HMI)和傳感技術(shù)。會(huì)話平臺(tái)提供了高級(jí)設(shè)計(jì)模型和執(zhí)行引擎，用戶(hù)和機(jī)器在其中進(jìn)行交互。多重體驗(yàn)開(kāi)發(fā)平臺(tái)(multiexperience development platform,MXDP)提供了前端開(kāi)發(fā)工具和后端服務(wù)，支持跨設(shè)備、模式和觸點(diǎn)的無(wú)縫、有針對(duì)性沉浸式體驗(yàn)的快速、可擴(kuò)展開(kāi)發(fā)。通過(guò)具有松散耦合前后端架構(gòu)的統(tǒng)一開(kāi)發(fā)平臺(tái)來(lái)交付設(shè)計(jì)時(shí)間、運(yùn)行工具與服務(wù)。因此，多重體驗(yàn)的長(zhǎng)期表現(xiàn)將被被稱(chēng)為環(huán)境體驗(yàn)。
大眾化的重點(diǎn)是通過(guò)一種完全簡(jiǎn)化的經(jīng)驗(yàn)，為人們提供技術(shù)專(zhuān)長(zhǎng)(例如，ML，應(yīng)用開(kāi)發(fā))或業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)ｉL(zhǎng)(例如，銷(xiāo)售流程，經(jīng)濟(jì)分析)，而不需要大量和高價(jià)的培訓(xùn)。大眾化趨勢(shì)的目標(biāo)可以是企業(yè)內(nèi)外的任何人，包括客戶(hù)、業(yè)務(wù)伙伴、企業(yè)高管、銷(xiāo)售人員、裝配線工人、應(yīng)用開(kāi)發(fā)人員和IT運(yùn)維人員。
應(yīng)用開(kāi)發(fā)大眾化，低代碼、無(wú)代碼和普通開(kāi)發(fā)者，能夠使用人工智能驅(qū)動(dòng)的工具自動(dòng)生成新的解決方案，能夠快速創(chuàng)建更動(dòng)態(tài)、更開(kāi)放和更復(fù)雜的解決方案。增強(qiáng)分析使用ML和AI輔助的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、智能生成和解釋?zhuān)试S業(yè)務(wù)員充當(dāng)“大眾數(shù)據(jù)專(zhuān)家”，而Shadow AI指的是大眾化的自然結(jié)果，即沒(méi)有受過(guò)正規(guī)訓(xùn)練的個(gè)體利用易使用的工具來(lái)開(kāi)發(fā)自己的人工智能解決方案，并在類(lèi)似的工作中為他人提供對(duì)等的支持。因此，大眾化將帶來(lái)一個(gè)“全民應(yīng)用開(kāi)發(fā)”的新時(shí)代。
人體增強(qiáng)是指通過(guò)科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用來(lái)提高人的能力，打字機(jī)、復(fù)印機(jī)和印刷機(jī)等技術(shù)就已經(jīng)增強(qiáng)了人類(lèi)創(chuàng)造、復(fù)制和出版文字的能力，而眼鏡、助聽(tīng)器和假牙都是歷史上人體增強(qiáng)能力的例子。人體增強(qiáng)探索技術(shù)如何可以作為人類(lèi)體驗(yàn)的一個(gè)組成部分被用來(lái)傳遞認(rèn)知和改善身體。
人體增強(qiáng)影響著我們?cè)谖锢砗蛿?shù)字空間中移動(dòng)、感知和交互的方式，也影響著我們處理、分析和存儲(chǔ)信息的方式。物理增強(qiáng)通過(guò)在人體植入或附加某種技術(shù)元素來(lái)改變?nèi)梭w固有的生理能力，從而增強(qiáng)人體素質(zhì)。汽車(chē)、采礦、石油和天然氣等行業(yè)都在使用可穿戴設(shè)備來(lái)提高工人的安全性。認(rèn)知是人類(lèi)通過(guò)感官接收、生活體驗(yàn)、學(xué)習(xí)以及對(duì)接收、體驗(yàn)和教育的思考而獲得知識(shí)的過(guò)程。認(rèn)知增強(qiáng)提高了人類(lèi)思考和做出更好決定的能力，可以通過(guò)訪問(wèn)信息和開(kāi)發(fā)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上的應(yīng)用以及智能空間中出現(xiàn)的多重體驗(yàn)界面來(lái)實(shí)現(xiàn)。因此，人體增強(qiáng)將是個(gè)體與周?chē)撕椭悄芸臻g交互的一個(gè)主要方式。
數(shù)字倫理和隱私越來(lái)越受到個(gè)人、組織和政府的關(guān)注。人工智能和使用ML模型做出自主決策，引發(fā)了人們新的擔(dān)憂(yōu)，數(shù)字倫理推動(dòng)了對(duì)可解釋的人工智能的需求，并確保人工智能系統(tǒng)以符合倫理和公平的方式運(yùn)行。透明度和可追溯性是支持這些數(shù)字倫理和隱私需求的關(guān)鍵因素。
透明度和可追溯性不是一個(gè)產(chǎn)品或一個(gè)動(dòng)作。它指的是一系列的態(tài)度、行動(dòng)、支持技術(shù)和實(shí)踐，旨在解決監(jiān)管要求，確立使用人工智能和其他先進(jìn)技術(shù)的道德途徑，并修復(fù)企業(yè)日益缺乏的信任。帶有可解釋AI功能的增強(qiáng)分析解決方案不僅是顯示數(shù)據(jù)科學(xué)家模型的輸入和輸出,也解釋了為什么系統(tǒng)選擇特定的模型，以及增強(qiáng)數(shù)據(jù)科學(xué)和ML所應(yīng)用的技術(shù)。歐盟通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)重新定義了隱私的基本規(guī)則，并產(chǎn)生了全球性的影響。通過(guò)實(shí)施“隱私設(shè)計(jì)”原則，可以使產(chǎn)品和服務(wù)比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更有利于隱私保護(hù)，這就創(chuàng)建了一個(gè)基于信任的價(jià)值主張。
邊緣計(jì)算描述了一種計(jì)算拓?fù)?，信息處理、?nèi)容收集和交付被放置在離源碼、資源庫(kù)以及使用者更近的位置，借鑒了分布式處理的概念。它嘗試將流量和進(jìn)程保持在本地，為了減少延遲、利用邊緣功能，使邊緣能夠較大的實(shí)現(xiàn)自主。邊緣被賦予了越來(lái)越復(fù)雜的、專(zhuān)業(yè)化的計(jì)算資源和越來(lái)越多的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，包括機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車(chē)以及操作系統(tǒng)在內(nèi)的復(fù)雜邊緣設(shè)備正在加速這一重點(diǎn)的轉(zhuǎn)移。
數(shù)據(jù)和分析領(lǐng)導(dǎo)者需要重新定義數(shù)據(jù)資產(chǎn)的描述、組織、集成、共享和治理，連接邊緣設(shè)備和后端服務(wù)是物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)基本面，也是智能空間的推動(dòng)者。邊緣賦能的數(shù)字孿生可以顯著改善企業(yè)決策。它們與處于邊緣的現(xiàn)實(shí)世界中所對(duì)應(yīng)的對(duì)象相連接，用于了解事物或系統(tǒng)的狀態(tài)、響應(yīng)變更、改進(jìn)操作和提高價(jià)值。
分布式云是指公有云服務(wù)分布在云供應(yīng)商數(shù)據(jù)中心之外的不同位置，而原始的公有云供應(yīng)商承擔(dān)運(yùn)營(yíng)、治理、維護(hù)和更新的責(zé)任，分布式云將此公有云模型擴(kuò)展到云供應(yīng)商擁有的數(shù)據(jù)中心之外，支持從分布到特定和不同位置的公有云的同類(lèi)云服務(wù)的連續(xù)連接和間斷連接操作，實(shí)現(xiàn)了混合云的承諾，混合云的目標(biāo)是將外部服務(wù)和內(nèi)部服務(wù)以?xún)?yōu)化、高效和低成本的方式結(jié)合起來(lái)。
自主組件沿著自治的范圍運(yùn)行，從半自主到完全自主，是指這些事物可以在定義的前后聯(lián)系中不受監(jiān)督地運(yùn)行或完成目標(biāo)。即使是完全自主的、完全獨(dú)立于任何外部機(jī)構(gòu)(如人類(lèi))而獨(dú)立運(yùn)作的事物，也可能需要設(shè)定某種程度的控制或方向。
自主組件的發(fā)展非依賴(lài)于共享了一些通用技術(shù)能力，一旦某種類(lèi)型的自主組件克服了發(fā)展能力的挑戰(zhàn)，創(chuàng)新就可以應(yīng)用到其他類(lèi)型的自主組件上。
區(qū)塊鏈?zhǔn)蔷W(wǎng)絡(luò)中所有參與者共享加密簽名、不可撤銷(xiāo)事務(wù)記錄的擴(kuò)展列表，每個(gè)記錄都包含一個(gè)時(shí)間戳并指向之前事務(wù)的引用鏈接。區(qū)塊鏈有通過(guò)建立信任、提供透明和跨業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值交換來(lái)重塑行業(yè)的潛力，這可能會(huì)降低成本、減少交易結(jié)算時(shí)間并改善現(xiàn)金流。
區(qū)塊鏈通過(guò)使分類(lèi)賬獨(dú)立于各個(gè)應(yīng)用和參與者，并在分布式網(wǎng)絡(luò)中復(fù)制分類(lèi)賬來(lái)創(chuàng)建重大事件的權(quán)威記錄，從而消除了業(yè)務(wù)和技術(shù)上的摩擦。區(qū)塊鏈還支持分布式信任架構(gòu)，該架構(gòu)允許不了解或繼承信任彼此的各方使用各種資產(chǎn)來(lái)創(chuàng)建和交換價(jià)值。將智能合約作為區(qū)塊鏈的一部分，可以對(duì)操作進(jìn)行編碼，從而使區(qū)塊鏈中的變更觸發(fā)其他動(dòng)作。
物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、微服務(wù)以及智能領(lǐng)域中高度互聯(lián)的系統(tǒng)攻擊面都會(huì)大幅增加。對(duì)于AI系統(tǒng)而言，一旦被感染，依賴(lài)于數(shù)據(jù)質(zhì)量、完整性、保密性和隱私性的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型決策會(huì)受到數(shù)據(jù)篡改等情況的負(fù)面影響。機(jī)器學(xué)習(xí)管道至少有5個(gè)階段需要被保護(hù)：數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和標(biāo)記、模型訓(xùn)練、推理驗(yàn)證、生產(chǎn)部署，每個(gè)階段都有不同類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)需要處理。
隨著攻擊活動(dòng)的比例和攻擊類(lèi)型不斷上升和增加，網(wǎng)絡(luò)安全專(zhuān)家感到越來(lái)越難以跟上廣泛利用AI實(shí)現(xiàn)防御活動(dòng)自動(dòng)化的需求。機(jī)器學(xué)習(xí)可以成為工具包中的有力武器，尤其是在安全監(jiān)控、惡意程序檢測(cè)或網(wǎng)絡(luò)異常行為檢測(cè)等高價(jià)值活動(dòng)中。基于ML的安全工具無(wú)法完全代替現(xiàn)有的和傳統(tǒng)的工具，只起到一個(gè)加強(qiáng)和提升的作用。有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)如今已成功應(yīng)用于安全行業(yè)，用于處置惡意程序、釣魚(yú)、網(wǎng)絡(luò)異常行為、敏感數(shù)據(jù)的越權(quán)訪問(wèn)、用戶(hù)行為分析、漏洞優(yōu)化等。
Gartner 給出的戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)更具備系統(tǒng)性，分為以人為中心和智能空間兩個(gè)類(lèi)別。核心是，AI是推動(dòng)高級(jí)流程自動(dòng)化與人體增強(qiáng)介入的基礎(chǔ)，工廠、辦公室和城市等物理環(huán)境將成為“智能化空間”，人們將在其中通過(guò)觸點(diǎn)和感官通道進(jìn)行交互，以獲得豐富的環(huán)境體驗(yàn)。應(yīng)對(duì)AI、IoT/edge等不斷發(fā)展的技術(shù)所帶來(lái)的隱私、數(shù)字道德和安全挑戰(zhàn)，將成為維持信任和避免法律糾紛的關(guān)鍵。
作為一個(gè)工作了二十多年的半吊子全棧工匠，視野依舊是狹窄的，不敢也沒(méi)有能力做出什么評(píng)價(jià)或者判斷。但是，閱讀百度、阿里和Gartner 給出的2020年技術(shù)趨勢(shì)，可以試圖小結(jié)一下其中的關(guān)鍵詞：AI、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、芯片技術(shù)、區(qū)塊鏈和安全。
安全是永恒的主題，區(qū)塊鏈走進(jìn)實(shí)用，芯片技術(shù)持續(xù)演進(jìn)，物聯(lián)網(wǎng)尤其工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)受到關(guān)注，云計(jì)算超越中心，而這一切的一切都被注入了人工智能。也就是說(shuō)，可信的、安全的、無(wú)所不在的智能網(wǎng)絡(luò)空間。
老碼農(nóng)嘗試對(duì)自己所從事的領(lǐng)域——智能音箱，做一些趨勢(shì)上判斷：
智能音箱是否同樣經(jīng)歷1G到5G的發(fā)展呢，等待時(shí)間的檢驗(yàn)吧。
參考資料：
https://www.gartner.com/en/doc/432920-top-10-strategic-technology-trends-for-2020
https://damo.alibaba.com/events/58
http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=129
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