【关注】2019八大科技趋势,指引你走向技术下一站

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每样科学都有“半衰期”,而计算机科学可能是最短的一个——洗个澡的工夫,就有一半知识要过时了。本文汇总了来自Gartner、阿里达摩院等机构对2019年科技热点,并提炼其中与开发者有关的部分(几乎所有预测中,都提到了区块链),以及产业方向的预测,指引你走向技术的下一站。

一,区块链商业化应用加速


区块链技术将促进可信数据在路径上重组和优化,从而提高流转和协同效率。在跨境汇款、供应链金融、电子票据和司法存证等众多场景中,区块链将开始融入日常生活。随着“链接”价值的体现,分层架构和跨链互联将成为区块链规模化的技术基础。区块链领域将从过度狂热和过度悲观回归理性,商业化应用有望加速落地。

二,自动驾驶,进入冷静发展道路

依靠“单车智能”,我们可能在很长时间内都无法实现可靠的自动驾驶,但这并不意味着自动驾驶技术与应用进入寒冬。车路协同技术路线,会加快无人驾驶的到来。在未来2-3年,物流、运输等限定场景为代表的自动驾驶商业化应用会迎来新的进展,如固定线路公交、无人配送、园区微循环等商用场景将快速落地。

三,AI驱动开发

过去,专业的数据科学家必须与应用软件开发人员合作,共同开发大多数由AI增强的解决方案,而现在流行这种模式——专业开发人员可以单枪匹马,使用作为一项服务而提供的预定义模型。这为开发人员提供了由AI算法和模型组成的生态系统,并提供了将AI功能和模型集成到解决方案中的定制开发工具。

随着AI运用于开发流程本身,使各种数据科学、应用软件开发和测试功能实现自动化,专业应用软件开发面临另一批机会。未来5年,至少40%的新应用软件开发项目会在团队中有AI开发人员协同工作。

四,专用芯片挑战GPU的统治地位

专用AI芯片以及更强大的处理能力、存储和其他先进功能将被添加到更广泛的边缘设备中。嵌入式物联网世界的极端异质性和工业系统等资产的长生命周期将带来重大的管理挑战。从长远看,随着5G成熟,不断扩展的边缘计算环境将更加强大的通信回到集中式服务。5G提供更低延迟、更高带宽,并且每平方公里节点的数量急剧增加。

五,超大规模图神经网络系统将赋予机器常识

“图”是一种数据结构,它对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模。近年来,由于图结构的强大表现力,用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。图神经网络(GNN)是一类基于深度学习的处理图域信息的方法。由于其较好的性能和可解释性,GNN最近已成为一种广泛应用的图分析方法,在结构化场景中,GNN被广泛应用在社交网络、推荐系统、物理系统、化学分子预测、知识图谱等领域。

六,计算体系结构被重构


未来的计算、存储、网络不仅需要满足AI对高通量计算力的需求,也要满足物联网场景对低功耗的需求。基于FPGA、GPU、ASIC等计算芯片的异构计算架构,以及新型存储器件的出现,已为计算架构的演进拉开了序幕。

从过去以CPU为核心的通用计算而走向由应用驱动和技术驱动,所带来的领域特定体系结构的颠覆性改变,将加速人工智能甚至是量子计算时代到来。

七, 5G催生全新应用场景

5G将带来海量的机器类通信及连接的深度融合。网络向云化、软件化演进,网络可切片成多个相互独立、平行的虚拟子网络,为不同应用提供虚拟专属网络,加上高可靠、低时延、大容量的网络能力,将使车路协同、工业互联网等领域获得全新的技术赋能。


八, 数字身份愈加重要

生物识别技术正逐渐进入大规模应用阶段。随着3D传感器的快速普及、多种生物特征的融合,每个设备都能更聪明地“看”和“听”。生物识别和活体技术也将重塑身份识别和认证,数字身份将成为人的第二张身份证。从手机解锁、小区门禁到餐厅吃饭,到高铁进站、机场安检以及医院看病,靠脸走遍天下的时代正在加速到来。

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责编:朱静宁

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