本周(2019年12月30日-2020年1月5日)，我們從2019年邁入新的一年，百度、Gartner、埃森哲、達摩院等研究機構發布發布對2020年科技趨勢的種種預測。

　　百度研究院發布2020年十大科技趨勢：AI進入工業大生產、智能交通多場景應用

　　轉眼間我們已經與2019年告別。過去一年中，多技術融合正在加快，AI開發門檻迅速降低，產業智能化讓第四次工業革命的晨曦噴涌而出。在2019年的末尾，百度研究院發布了2020年十大科技趨勢預測，涵蓋人工智能、芯片、自動駕駛、物聯網、量子計算、區塊鏈等前沿科技領域，為2020年的發展提供了一份可靠的指引。

　　趨勢1：AI技術已發展到可大規模生產的工業化階段，2020年將出現多家“AI工廠”

　　AI技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入“工業化”階段。伴隨著國內外科技巨頭對AI技術的持續投入，2020年在全球范圍內將出現多家AI模型工廠、AI數據工廠，將AI技術和商業解決方案大規模生產出來，運用在各行各業幫助產業升級。例如客服行業的AI解決方案將可以大規模復制運用到金融、電商、教育等行業。

　　趨勢2：2020年將會是AI芯片大規模落地的關鍵年

　　最近幾年，AI芯片已經逐步達到了可用的狀態，2020年將會是AI芯片大規模落地的關鍵年。端側AI芯片將更加低成本、專業化、解決方案集成化。同時，NPU(神經網絡處理單元)將成為下一代端側通用CPU芯片的基本模塊，未來越來越多的端側CPU芯片都會以深度學習為核心進行全新的芯片規劃。芯片之外，AI還將重新定義計算機體系架構，支持AI的訓練和預測計算成為新的異構設計架構思路。

　　趨勢3：深度學習技術深入滲透產業，并大規模應用

　　深度學習是當前人工智能領域最重要，也是被產業界證明最有效的技術。以深度學習框架為核心的開源深度學習平臺大大降低了人工智能技術的開發門檻，有效提高了人工智能應用的質量和效率。2020年，各行各業將會大規模應用深度學習技術實施創新，加快轉型和升級。

　　趨勢4：自動機器學習AutoML將大大降低機器學習的門檻

　　AutoML將能夠把傳統機器學習中的迭代過程綜合在一起，構建一個自動化的過程。研究人員僅需輸入元知識(如卷積的運算過程，問題的描述等)，該算法就可以自動選擇合適的數據，自動調優模型結構和配置，自動地訓練模型，并將其適配部署到不同的設備上。AutoML的快速發展將大大降低機器學習的門檻，擴大AI應用普及率。

　　趨勢5: 多模態深度語義理解進一步成熟，得到更廣泛應用

　　多模態深度語義理解以聲音、圖像、文本等不同模態的信息為輸入，綜合感知和認知等AI技術，實現對信息的多維度深層次理解。隨著視覺、語音、自然語言理解和知識圖譜等技術的快速發展和大規模應用，多模態深度語義理解進一步成熟，應用場景更加廣闊。結合AI芯片等，將廣泛應用于互聯網、智能家居、金融、安防、教育、醫療等行業。

　　趨勢6：自然語言處理技術將與知識深度融合，面向通用自然語言理解的計算平臺得到廣泛應用

　　隨著大規模語言模型預訓練技術的出現和發展，通用自然語言理解能力有了大幅度提升。基于海量文本數據的語義表示預訓練技術將與領域知識進行深度融合，持續提升自動問答、情感分析、閱讀理解、語言推斷、信息抽取等自然語言處理任務的效果。集合超大規模算力、豐富領域數據、預訓練模型和完善研發工具的通用自然語言理解計算平臺將逐漸成熟，并在互聯網、醫療、法律、金融等領域得到廣泛應用。

　　趨勢7：物聯網將在邊界、維度和場景三個方向形成突破

　　隨著5G和邊緣計算的發展，算力將突破云計算中心的邊界，向萬物蔓延，將會產生一個泛分布式計算平臺。同時，時間和空間是這個物理世界最重要的兩個維度，對時間和空間的洞察將成為新一代物聯網平臺的基礎能力。這也將促進物聯網與能源、電力、工業、物流、醫療、智能城市等更多場景發生融合，創造出更大的價值。

　　趨勢8:智能交通將加速在園區、城市等多樣化場景中落地

　　自動駕駛的發展正在趨于理性，市場將對智能駕駛未來數年的發展更加充滿信心。2020年，更多自動駕駛汽車被應用于物流快遞、公共交通、封閉道路等不同場景。同時，V2X(vehicle to everything)技術啟動規模化部署和應用，使得車車、車路形成廣泛連接，進一步推動智能車路協同技術的實現，智能交通加速在園區、城市、高速等多樣化場景中落地。

　　趨勢9：區塊鏈技術將以更加務實的姿態融入更多場景

　　隨著區塊鏈技術與AI、大數據、IOT和邊緣計算的深度結合，數據和資產線下線上的映射問題逐一解決。圍繞區塊鏈構建的數據確權、數據使用，數據流通和交換等解決方案，將在各行各業發揮巨大的作用。例如，在電商領域，可保證商品的全流程數據真實性;供應鏈領域，可保證全流程數據的公開和透明，以及企業之間的安全交換;在政務領域，能實現政府數據的打通，實現證件的電子化等等。

　　趨勢10：量子計算將迎來新一輪爆發，為AI和云計算注入新活力

　　隨著 “量子霸權”的成功展示，量子計算將在2020年迎來新一輪的爆發。量子硬件方面，可編程的中等規模有噪量子設備的性能會得到進一步提升并初步具備糾錯能力，最終將可在上面運行具有一定實用價值的量子算法，量子人工智能應用也將得到很大的發展。量子軟件方面，高質量的量子計算平臺和軟件將會涌現并與AI和云計算技術實現深度融合。此外，伴隨著量子計算生態產業鏈的初步形成，量子計算必將在更多應用領域獲得重視，越來越多的行業巨頭陸續投入研發資源進行戰略布局，有機會為未來AI和云計算領域帶來全新面貌。

　　Gartner：影響2020年基礎架構和運營的十大趨勢

　　Gartner公司上周發布《影響2020年基礎架構和運營的十大趨勢》，近年來，受云快速增長和企業機構向混合IT遷移的驅動，基礎架構和運營(I&O)經歷了巨大的變化。位于美國的企業可能會將網站托管在公有云基礎架構上，同時將客戶信息和備份儲存在印度和英國多座數據中心的私有云基礎架構上。

　　如今，基礎架構無處不在。由于IT領導者面臨著加快創建、部署、管理和治理動態應用環境的壓力，基礎架構和運營的變革速度在2020年必然會加快。Gartner高級研究總監Ross Winser表示：“混合IT環境正在成為一種新常態，許多企業都在數據中心、公有云和邊緣管理工作負載。傳統的基礎架構和運營工具在應對如此廣泛的數據處理場所時很快就會捉襟見肘。如今的基礎架構和運營專業人員須愿意突破傳統的方法和思維方式，順應將對基礎架構和運營團隊及其業務能力產生深遠影響的趨勢。”

　　以下是基礎架構和運營領導者在展望2020年時應關注的十大趨勢。

　　趨勢一，目前一些基礎架構和運營團隊采取的自動化策略大都具有一定的投機性，2020年隨著數字化業務規模的擴大，企業必須轉向戰略性的自動化方法;

　　趨勢二，混合基礎架構令災難恢復變得更加復雜，基礎架構和運營領導者必須重新思考災難恢復策略，需要將公有云和私有云、傳統數據中心以及邊緣中的工作負載都考慮在內;

　　趨勢三，企業應提高開發運營的靈活性，到2023年，如果不創建共享自助服務平臺，那么90%的企業將無法擴展開發運營活動;

　　趨勢四，混合IT使得企業基礎架構部署相對分散，數據存儲也是如此，因此在IT解決方案設計初期階段，企業需要確認數據的存儲位置、數據可能的使用方式以及增長率等重要因素對數據保護及管理能力的影響;

　　趨勢五，企業必須盡早參與到物聯網計劃的討論中，從而了解擬定的大規模服務和支持模型。以避免意料之外的服務缺口產生“瀑布效應”;

　　趨勢六，分布式云是未來趨勢，基礎架構和運營領導者必須探究隱藏在市場炒作背后的潛在影響;

　　趨勢七，當今的用戶比以往任何時候都期望無縫集成、即時反饋和極高可用性的沉浸式體驗;

　　趨勢八，IT將趨于民主化，低層代碼和無代碼平臺使用戶可以使用最少的代碼方法快速構建應用，從而實現節省時間和資源的“民間開發”;

　　趨勢九，未來的網絡創新將重視操作的簡便性、自動化、可靠性以及靈活的業務模型，但網絡團隊也要承擔預期風險;

　　趨勢十，2020年，基礎架構和運營領導者必須尋找能夠打破可見性孤島的工具，但這些新興工具無法解決混合數字基礎架構管理中的所有挑戰，因此企業可能被迫通過整合工具和提高(不是替代)基準來彌補缺口。

　　埃森哲：全新的企業價值觀將會改變商業意義

　　埃森哲中國日前發布《Fjord趨勢2020》，該文認為，未來十年，全新的企業價值觀將會改變商業的意義。只有目光長遠、切實關注自身對世界的影響，并制定可持續業務模式的企業才能制勝新時代。文中提到七大趨勢：

　　趨勢一，金錢非萬能。目前，企業面臨著大眾觀念變更所帶來的巨大壓力，不得不從多維度定義成功，而不是將財務增長作為衡量成功的唯一標準;

　　趨勢二，貨幣大變身。人們對于貨幣的看法以及支付方式正在迅速發生變化。這催生了多種新產品和服務，并推動眾多新企業進軍支付領域;

　　趨勢三，隨身條形碼。隨著面部和身體識別技術的發展，人們在現實生活中的活動也變得與網上一樣有跡可循。這時，企業應該在隱私和便利之間取得平衡;

　　趨勢四，流動消費者。人們以更動態的方式認知和定義自己的身份，人們的消費習慣也隨之改變。新消費體驗這一領域蘊藏著巨大機遇;

　　趨勢五，智能再設計。人的體驗正變得越發復雜。未來，人工智能的應用領域將不再局限于自動化。企業將設計出將人類技能和人工智能有機融合的體系，促進人機交互;

　　趨勢六，新數字孿生。數字孿生的應用范圍不再局限于工業領域，而將逐漸應用于我們的日常生活;

　　趨勢七，萬物皆有靈。合意性、可行性、存續性的重點正在從“我”轉向“我們”。服務設計將超越自有界限，從以用戶為中心轉變為以整個生態系統為中心。

　　COMMVAULT：2020年亞太地區行業趨勢預測

　　趨勢一：云中數據策略現已成為企業戰略的關鍵組成部分

　　2020年，企業需要采取更加成熟的云中數據策略。過去，許多企業將大量的應用程序和數據遷移到了云中，直到現在，他們開始逐步轉變策略，以更緩慢并更具戰略性的方式進行適當地遷移，甚至將部分工作負載從云上遷移回本地數據中心。不同行業的企業紛紛認識到其應該在保持靈活性和成本價值的前提下進行選擇性上云，因此他們也開始重新評估哪種環境能夠實現業務目標和工作負載需求的有效平衡。

　　自2020年起，全方位的云中數據策略將逐漸成為亞太地區企業保持競爭力的必要條件。為了優化上云之旅，企業首先要充分了解其數據，以便從云環境部署中獲得最大收益。 據IDC報告指出，在過去一年里，80%的企業將其工作負載從公有云遷移回本地環境;總體來看，企業將在未來兩年內將其公共云上50%的應用程序遷移回托管私有云或本地環境; 據Forrester指出，數據策略將逐漸轉變。領先企業將在數據策略上投入雙倍的預算。而隨著為數據錯誤付出的代價顯著增加，2020年勢必將成為許多企業在數據策略上的“醒悟之年”; 據Gartner分析，由于技術現代化轉型所需的成本以及簡化關聯操作過程中產生的計劃外成本，提升數字化的策略可能無法滿足企業領導層對收入增長的預期。同時，運營操作的復雜性也會阻礙企業變革的步伐，難以實現數字化企業運營所需的創新度與適應性。

　　趨勢二：多混合云將成為2020年的常態，數據保護將成為關鍵需求

　　隨著企業持續將數據遷移回本地環境，跨多個混合云環境進行數據管理將成為2020年的新常態。 越來越多的企業開始認識到，將工作負載部署到多個云環境能夠產生價值，幫助企業獲得適應性、最大程度降低風險并實現價值提升。企業往往采用多個云服務提供商以打造多云環境，因此數據管理、訪問和保護將成為關鍵需求。

　　2020年，數字化轉型將通過加強數字化采集數據和分散數據的整合，從組織層面聚焦于技術和服務的提升，從而為企業提供競爭優勢和真正的洞察力。同時，這個過程必須嚴格合規，管理日益增長的個人數據時要遵守法律層面與文化層面的規定。 據Commvault指出，一部分企業最初將工作負載存儲于物理密集的磁帶內，節省了成本與資源;其他企業最初即部署了便于云間備份與遷移的應用程序或大型云原生數據庫。因此，涵蓋云中災備的數據策略將會是趨勢所向。 據IDC報告指出，截至2022年，70%的企業將部署統一的混合云或多云管理技術、工具和流程。IDC高級副總裁兼首席分析師Frank Gens表示：“我們將邁入企業云上競爭的新篇章。數字化時代，企業競爭力取決于其數字化業務范圍，而云孤島的一體化管理將成為其中的關鍵組成部分。”

　　趨勢三：未來屬于SaaS模式

　　客戶傾向于通過持續訂閱的方式僅僅購買其所需的服務，使得SaaS模式得到蓬勃發展，而SaaS產品以其易用性、速度快、基礎架構成本較低及可擴展的價值定位受到了廣泛認可。

　　2020年，技術合作伙伴將繼續優先提供基于SaaS的產品服務。通過聚合存儲、容器和云技術等新功能，SaaS將持續發展，以實現自動化的基礎架構管理并簡化多云環境，幫助用戶降低成本，并縮短產品上市時間。

　　據IDC研究指出： 企業應當優先采用基于SaaS的管理和治理產品、制定相關業務KPI，并圍繞數字化優先的基礎架構重新整合其IT環境。 截至2023年，排名前五的大型公有云平臺將整合至少75%的IaaS和PaaS市場份額，同時越來越多的SaaS提供商將轉型為公有云平臺。排名前十的SaaS專營提供商將通過擴展其PaaS服務平均產生近20%的收入。

　　羅蘭貝格：數字化將成為影響中國產業發展的重要力量

　　羅蘭貝格大中華區執行合伙人、亞洲區聯席總裁戴璞( Denis Depoux)此前發布《羅蘭貝格“預見2020”年度特別趨勢報告》 ，報告指出，盡管貿易戰的陰霾籠罩著中國經濟，但數字化已經成為助推中國產業理性化發展的重要力量。

　　他認為，在公眾的視野里，互聯網企業基于消費場景的跨界經營正潛移默化地改變人們的生活方式，這成為互聯網產業發展的新常態。這一新常態也在不斷地向產業鏈上游延伸，并與生產相關的各個環節發生關系，根本性地改變著中國從消費品到工業品的品牌、渠道、供應鏈、商業模式以及企業管理方式，甚至是影響到產業的集中度與規范程度，最終決定了中國產業的競爭力。而2020年即將全面鋪開的5G技術將以更快的速度和更廣的范圍改變中國產業的格局。

　　VMware大中華區戰略發展副總裁李映：2020年企業技術八大趨勢

　　VMware大中華區戰略發展副總裁李映博士發表文章預測2020年企業技術八大趨勢。

　　一、混合應用的曙光;混合應用是在一定程度上集合了各種微服務架構的應用，以此創建最佳應用和差異化服務，幫助企業從競爭中脫穎而出。

　　二、邊緣解決方案活躍舞臺。企業正在緊鑼密鼓地尋求能夠幫助解決邊緣問題，加快邊緣計算投入的技術合作伙伴。

　　三、專用硬件成為共享池。當新一代的應用需要FPGA或GPU等專用硬件時，企業通常必須購買這些應用的專屬服務器和設備。2020年，我們將有望見證這些專用的硬件資源將以遠程連接的方式組成統一的資源池。未來，應用將可以隨時隨地根據應用需要，遠程連接各種專用硬件。

　　四、邁向內生安全的第一步。新一代的惡意軟件異常復雜，層層進化。為了防御這些惡意軟件，面對高度動態化的安全威脅，企業必須采取動態化的更勝一籌的安全策略。

　　五、機器學習走進99%的企業。能幫助占比99%、不具備數據科學專長的企業成功使用機器學習的供應商將主導未來。

　　六、云服務進一步分散。云服務已經可以開始獨立于云數據中心運行，本地運行的Amazon Relational Database Service(RDS)就是個典例。2020年期望看到更多的類似場景。云服務運行的物理位置將最終取決于業務的要求。

　　七、共享服務平臺的新生。未來，有望涌現一些能整合不同業務合作伙伴的服務、通過虛擬化軟件實現多租戶隔離，并以云的模式的一站式平臺的創新服務提供商的出現。

　　八、分裂的IT生態系統的危險性。過去幾十年IT技術的發展，是一個全球化的過程和技術統一的過程。X86、虛擬化、云的出現，以及移動技術的發展都是全球協作的豐碩成果。隨著IT對社會發展的日益重要以及新的創新技術比如5G，云，區塊鏈的出現，不可避免的未來的IT生態系統發展將會受政治和其他因素的制約和影響。

　　阿里達摩院公布2020十大科技趨勢：多個技術領域將現顛覆性突破

　　1月2日消息，阿里巴巴達摩院第二次預測年度科技趨勢，“達摩院2020十大科技趨勢”于日前發布。達摩院認為，芯片領域的重大突破極有可能在體系架構、基礎材料和設計方法三處實現。類似于腦神經結構的存內計算架構將數據存儲單元和計算單元融合為一體，能顯著減少數據搬運，極大提高計算并行度和能效。AI方面，在不久的將來，AI有望習得自主意識、推理能力以及情緒感知能力，實現從感知智能向認知智能的演進。達摩院認為，2020年企業應用區塊鏈技術的門檻將進一步降低，專為區塊鏈設計的端、云、鏈各類固化核心算法的硬件芯片等也將應運而生，日活千萬的區塊鏈應用將走入大眾。此外，該報告還對新材料、量子計算、機器間大規模協作、工業互聯網、計算存儲一體化和數據隱私等諸多方面做出了預測。具體如下：

　　第一，人工智能會從從感知智能向認知智能演進;

　　第二，計算存儲一體化將會突破AI算力瓶頸，存儲和計算分離已經不適合數據驅動的人工智能應用需求;

　　第三，工業互聯網將走向超融合，即實現工控系統、通信系統和信息化系統的智能化融合;

　　第四，機器間大規模協作成為可能，多智能體協同帶來的群體智能將進一步放大智能系統的價值;

　　第五，模塊化將降低芯片設計門檻，不同功能“芯片模塊”封裝在一起，可以跳過流片快速定制出一個符合應用需求的芯片;

　　第六，規模化生產級區塊鏈應用將走入大眾;

　　第七，2020年量子計算領域將會經歷投入進一步增大、競爭激化、產業化加速和生態更加豐富的階段，進入攻堅期;

　　第八，新材料推動半導體器件革新，以硅為主體的經典晶體管很難維持半導體產業的持續發展;

　　第九，數據流通所產生的合規成本越來越高，保護數據隱私的AI技術將加速落地;

　　第十，云成為IT技術創新的中心。