1960年代的电视节目（例如《杰森一家》）预言了21世纪将充满飞行的汽车，而机载机器人将成为我们日常生活的一部分。2015年10月21日是Marty McFly（迈克尔·福克斯，Michael J. Fox）在《回到未来》第二部（这是1989年时光穿越经典的续集）中旅行的时间点。他发现的未来吸引了无数人的想象力--如今，我们生活在一个以实时流媒体、智能手机和社交网络为主导的世界中，而不是飞行汽车或悬停板 。
在短短的十年甚至更短的时间内，诸如Uber、Lyft、DoorDash、AirBnB等服务应用程序已经产生了数百万的用户，几乎可以在每个人的智能手机上找到它们。Siri和Alexa等私人助理进入了我们的许多生活。任何人说过去十年来世界都没有改变，都太天真了。这种技术的增长和变化很可能会持续到下一个十年甚至更长时间。
在本世纪初，信息技术部门深深地关注「千年虫问题」……“哦，不，零和时钟！” 2000年时钟敲响12时，iPhone、Twitter、Facebook、AI、4G、5G以及其他所有我们今天知道的趣事都不存在。那么，随着新十年的到来，商店将会出现什么新事物呢？
编者注：「千年虫问题」是指由于计算机程序设计的一些问题，使得计算机在处理2000年1月1日以后的日期和时间时，可能会出现不正确的操作，从而可能导致一些敏感的工业部门（比如电力，能源）和银行，政府等部门在2000年1月1日零点工作停顿甚至是发生灾难性的结果。（来源：Wikipedia）
2020年带来许多改变游戏规则的技术趋势，这些趋势将要或正在被接受。尽管有些事情已经存在并且在现代企业中很常见，但其他新技术是“首选”，可以极大地改变我们的生活、工作和社交方式。随着我们了解和热爱的现代技术在新的用例甚至新出现的应用程序上的发展，我们将开始看到许多新的收益和机会。
2020年的十大技术趋势在2019年10月的Gartner IT研讨会/ Xpo上被隆重推出。Gartner预测2020年的关键战略技术趋势包括两个主要领域：以人为本和智能空间。下面我们将一一介绍。
超自动化（Hyper-automation）
超自动化将任务自动化提升到一个新的水平。它是人工智能（AI）和机器学习（ML）等先进技术的应用，通过比传统自动化功能更具影响力的方式使流程（不仅仅是任务）自动化。它是多种机器学习打包的软件和自动化工具的组合，可以快速交付工作。超自动化需要多种工具组合，以帮助支持实现参与任务人员的各个部分。这种趋势从机器人流程自动化（RPA）开始，但随着流程智能、内容智能、AI、OCR和其他创新技术的结合，我们将会看到新的增长。
数据：比特币算力月均增速持续放缓 新增流量与上周持平:据TokenInsight数据显示，反映区块链行业整体表现的TI指数北京时间02月14日8时报3546.5点，较昨日同期下跌3.21点，跌幅为0.09%。此外，在TokenInsight密切关注的10大行业中，24小时内涨幅最高的为人工智能行业，涨幅为39.69%；24小时内跌幅最高的为金融服务行业，跌幅为4.93%。据监测显示，BTC24h成交额为$712亿，活跃地址数较昨日上升1.22%，转账数较昨日上升1.95%。[2021/2/14 19:44:06]
多元体验（Multi-experience）
多元体验从二维屏幕和键盘界面到更加动态，随着多模式界面的巨大转变，我们将沉浸在交互式技术中，而它将围绕着我们。多元体验目前专注于使用增强现实、虚拟现实、混合现实、多通道人机界面和传感技术来提供身临其境的体验。
启用AI的对话平台已经改变了人们与数字世界互动的方式。除了对话之外，虚拟现实、增强现实和混合现实也在改变人们对数字世界的看法。感知和互动的共同转变将带来未来的多感官和多模式体验。在接下来的十年中，这种趋势将成为所谓的环境体验。
技术民主化（Democratization of Technology）
技术民主化是指越来越多的人越来越容易获得技术的过程。
技术的民主化意味着无需广泛或昂贵的培训，即可使人们轻松获得技术或业务专业知识。随着大众开发者的崛起，这一点已经得到广泛认可。过去，自动化是由IT管理和部署的，但是随着数字工作者的出现，机器人流程自动化的出现已经改变了它。我们现在看到了新一代的开发人员，例如业务分析师，他们更接近业务挑战，可以对数字工作者进行编程和自动化以帮助他们完成工作，这一趋势将集中在四个关键领域：应用程序开发、数据和分析、设计和知识。根据Gartner的说法，这些工具可能设计为“生成综合训练数据，这有助于解决ML模型开发的重大障碍。”
新技术和改进的用户体验将使技术行业之外的人员能够访问和使用技术产品和服务。
人体增强（Human Augmentation）
人体增强探索了如何使用技术来提供认知和改善身体，并将其作为人类体验的组成部分。这种扩充利用技术来增强人体在身体和认知上的能力。像波士顿动力公司这样的公司已经开发了各种各样的人体增强设备，可以在工厂或战场上使用。
我们已经看到了智能设备和智能可穿戴设备的激增。新的应用包括使用这些可穿戴设备来提高采矿业的工人安全性。在零售和旅行等其他行业中，可穿戴设备可用于提高工人的生产率并提高人类的能力。
透明度和可追溯性（Transparency and Traceability）
越来越意识到个人信息价值的消费者正要求控制个人信息。许多人已经意识到保护和管理个人数据的风险越来越高。除此之外，各国政府正在执行严格的立法以确保能做到信息保护。透明度和可追溯性是支持这些数字道德和隐私需求的关键要素。未来几年，全球可能会颁布更多类似于欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的立法。
随着越来越多的组织部署AI并利用机器学习来代替人类来做出决策，这进一步引起了人们的关注。对可解释的AI和AI治理的需求不断增长。这种趋势推动人们关注信任的关键要素：完整性、开放性、责任性、能力和一致性。
边缘计算（The Empowered Edge）
边缘计算是一种计算拓扑，其中信息处理以及内容的收集和传递位于此信息的源头，也就是存储库和使用者附近。这可以减少等待时间，并且可以在这些边缘设备上实现一定程度的自治。边缘计算源于对物联网系统的需求，以将断开连接或分布式功能交付到嵌入式物联网世界。
来自Gartner的Brian Burke表示，“边缘计算将成为几乎所有行业和用例的主导因素，因为边缘将获得越来越先进，更专业的计算资源和更多数据存储的支持。复杂的边缘设备包括机器人、无人机、自动驾驶汽车和操作系统，将加速这一转变。”
这将扩展设备作为智能空间基础的作用，并使关键的应用程序和服务更靠近使用它们的人员和设备。
分布式云（The Distributed Cloud）
分布式云就是云的迁移方式。大多数人都认为云是位置无关的，它就在那儿，它就在某处。但是现在有了分布式云，这些数据中心所在位置的物理位置变得越来越重要。解决法规问题和延迟问题以及诸如此类的事情变得越来越重要。
现在，云扩展了自己的领域，并成为了分布式云，即将公共云服务分发到不同的位置，而原始的公共云提供商则负责服务的运营、治理、更新和演进。这代表了大多数公共云服务的集中式模型的重大转变，并将引领云计算的新时代。
更多自动化（MORE Autonomous Things）
自主物品是使用人工智能使人类先前执行的功能自动化的物理设备。当前最可识别的自主物品形式是机器人、无人机、自主车辆和电器。这些事物的自动化超越了严格的编程模型提供的自动化，它们利用AI来提供高级行为，这些行为与环境和人之间的互动更加自然。
随着技术能力的提高，法规的允许和社会认可度的提高，我们将在不受控制的公共场所部署更多的自主物品。
加密货币和实用区块链（Cryptocurrency and Practical Blockchain）
在这里，认识到“实用的区块链”很重要：尽管区块链已经存在了几年，但由于该技术中的一些技术和管理问题，使其商业化部署的速度仍然很慢。区块链具有重塑行业的潜力，而实现方式包括建立信任，提供透明度和实现跨业务生态系统的价值交换，降低成本，减少交易结算时间，改善现金流和物流等。
该报告指出，区块链具有潜力的另一个领域是身份管理。智能合约可以被编程到区块链中，事件可以触发动作；例如，收货时付款被下达。然而，Gartner的布莱恩·伯克（Brian Burke）表示，由于一系列技术问题，包括差的可扩展性和互操作性，区块链对于企业部署仍然不成熟。他说：“尽管面临这些挑战，但区块链冲破旧世界并实现创收的巨大潜力意味着，各组织应该开始评估区块链，即使他们预计短期内不会积极采用该技术。”
随着AI和IoT等互补技术的融合，区块链将在企业中取得巨大发展。
人工智能安全（AI security）
超级自动化等不断发展的技术已经表明，真正的数字化转型正在商业世界中发生着怎样的变化。但是，这些技术还会通过潜在的新攻击点创建安全漏洞。未来的AI安全性将具有3个关键方面：1）保护AI驱动的系统，安全的AI训练数据以及经过训练的管道和机器学习模型；2）利用AI增强安全防御能力，并利用机器学习来了解模式，发现攻击并自动执行部分网络安全流程；3）预期攻击者会否使用AI-识别并防御攻击。
原文链接：
https://towardsdatascience.com/top-10-technology-trends-for-2020-4a179fdd53b1
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