在通往萬物互聯的道路上,自動化、5G、人工智能、語音技術、區塊鏈、分析技術這六項技術將發揮重要作用,并成為2020年乃至后續幾年中值得持續關注的技術。
5G作為更高、更快、更強的通信協議,人工智能與高級分析技術對海量數據進行分析,區塊鏈為數字資產交換保駕護航,語音技術打破各種人機交互界面的界限,自動化完全改變我們的生產與生活方式……這些技術的發展、應用和融合將構建出一個日新月異的新世界。
1.自動化
自動化是一個涉及范圍很廣的技術術語,其確切含義往往并不明確,但自動化最終意味著物聯網、云計算、機器人、大數據等技術的融合。對于大多數軟件公司來說,自動化則是其業務的關鍵技術驅動力。
不論是自動化銀行、自動化制造,還是零售機器人、家庭機器人,自動化的發展最終會減少人力投入,同時最大化利潤潛力。
據Reportlinker數據,2018年全球工業控制和工廠自動化市場規模為1600億美元,預計到2024年將增至2695億美元,期間復合年增長率為9.08%。
不只是在工業領域,消費領域的自動化與機器人同樣有著可觀的增長空間。據ABI Research預測,到2024年,全世界將有近7900萬戶家庭都會擁有一臺機器人。同時,消費型機器人在2024年的出貨量將達到3900萬臺。
當我們展望自動化的未來時,我們會遇到無限的可能性。專家認為,利用自動化帶來的所有高度先進的技術將使我們的生活變得更好、更便利,并將繼續以比目前更高的速度得到實施。
2.5G
毫無疑問,5G已經成為全球各國競相發展的最大熱點領域之一。
5G將成為無線技術增長的重要驅動因素。而隨著制造商推出更多5G手機,以及全球各大電信公司推進5G部署,5G將在2020年實現快速成長,并進入新的發展階段。據愛立信《2019移動市場報告》預測,到2024年,5G覆蓋的全球人口將達到45%到65%。
5G網絡不僅意味著你的手機會更快,而且意味著一切都會更快。
在世界各地實施5G將帶來更高的帶寬速度,以及更可靠的無線和移動網絡。這最終將推動自動化和其他相關技術更快地從城市擴散到偏遠地區。5G的高數據傳輸速度也將使無人駕駛汽車的實現變得容易,因為它能夠獲得整個城市的實時數據。
除了5G,還有WiFi 6的開發和實施。與WiFi 5相比,WiFi 6能夠將當前的數據下載速度提高3倍。盡管屬于不同的技術,但它們都大大改進了無線通信協議。新的網絡協議還將允許更多設備連接到給定網絡,并提供更大的數據范圍。
隨著經由WiFi消耗的數據量的增加,這種更高效的網絡協議將更好地支持負載。
3.人工智能
人工智能已經在很多年里登上技術趨勢排行榜的榜首,并且很可能在未來十年里繼續占據榜首。
此外,活躍的風險投資進一步推動了全球人智能創業熱潮。據CB Insights統計,自2013年二季度到2019年二季度,全球超過3600家人工智能創業公司,通過近7000起融資,共獲得了660億美元融資。
隨著計算能力的提高和人工智能的應用,計算機將能夠以閃電般的速度開始執行更復雜的人類任務。
在接下來的十年里,我們可能會開始看到不需要任何人工干預的人工智能,它們可以通過自主學習變得更聰明。
4.語音技術
在過去,我們已經見證了語音技術的快速發展,比如谷歌的Siri、亞馬遜的Alexa。但是,盡管它們在日常生活中很有用,仍然沒有達到人類的預期。
語音是一種趨向于有機和自由流動的媒介,這種媒介不容易轉化為數字技術。隨著人工智能和計算機學習程序在未來十年的發展,預計語音解釋和語音創建軟件將穿越目前的神秘山谷,進入一個與人類更為平行的領域。
在不遠的將來,語音命令和語音助手將被證明對我們的日常生活更有用,也將使各種人類技術界面之間的界限變得模糊。隨著各行業的基礎技術(人工智能、語音處理、機器學習)的發展,它只會被賦予更大的技術重要性。
在語音技術領域,最前沿的一個方向是神經語言規劃,即NLP。這種新的編程語言將使得計算機和系統理解語音的真正含義,還可以讓計算機理解潛藏在背后的人類語調、諷刺語氣、雙關語,甚至更深層的上下文線索,如雙重含義。
5.區塊鏈
區塊鏈是一種允許安全、可驗證地進行通信的技術,在數據傳輸過程中能夠有效地防止惡意行為。
雖然區塊鏈自20世紀80年代以來一直只是一個概念,而且近年來與之相關的加密貨幣占據了大量的關注,但區塊鏈在所有的技術領域都已經緩慢取得了進展。在未來幾年,甚至幾十年里,這都是一個值得關注的增長領域。
區塊鏈技術目前只在少數行業中實施,但它已經準備好了為我們數字生活的許多方面提供一個安全的基礎架構。
據科技市場咨詢公司ABI Research最新預測,到2023年,全球區塊鏈市場收入預計將達到100億美元。
6.分析技術
在Gartner新發布的2019新興技術成熟度曲線中,特別把高級AI和分析列為五大趨勢之一,這些技術包括:自適應機器學習、邊緣人工智能、邊緣分析、可解釋AI、人工智能平臺即服務、遷移學習、生成對抗性網絡和圖形分析。
分析技術在全球公司的增長中發揮著越來越重要的作用。分析不僅可以告訴你在市場上是否成功,而且可以幫助你預測市場下一步的走向。
分析雖然表面上看起來很簡單,但實際上需要大量的數據處理,以將大量原始數據轉化為可操作和有用的數據。
隨著云計算、物聯網和大數據的增長,數據正在變得越來越模糊不清。在理解數據、識別問題,甚至獲得行動建議方面,利用機器學習的分析工具將比目前所實施的分析工具更為重要。
在本質上,分析是人工智能和機器學習技術特別能夠發揮作用的一個專業領域。分析將是未來十年許多新興技術的完美使用案例。