未来科技的发展趋势

智能对象智能对象使用AI和机器学习以更智能的方式与人和环境进行交互。智能扬声器、网络摄像头等。都只是初级的智能物体，真正高级的智能物体会在一定的时间内自主或半自主地运行，完成一定的任务，比如打扫房间或给田地施肥。有了这些智能物件，未来的智能家居和智能家电将不再只是一种假设和奢望。更重要的是，消费设备、工业系统、医疗设备都是适合使用AI的智能对象。

智能对象的下一个层次将是大量的智能对象共同努力实现某个目标。美国国防部正在测试用于空中监视的Perdix微型无人机，本田正在开发合作合并能力，以便自动驾驶汽车能够协调它们的活动。

数字双胞胎技术数字孪生，又称数字孪生，是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据。集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，并在虚拟空间中完成映射，从而反映相应物理设备的全生命周期过程。未来，物理世界的各种事物都将能够通过数字孪生技术进行复制。

在工业领域，数字孪生技术的使用将极大地推动产品在设计、生产、维护和维修方面的变革。数字孪生有望通过数字呈现真实世界的实体或系统，节省数十亿美元的维护、维修和运营成本。孪生数提供了关于现实世界对象状态的信息，并且可以响应变化或改进操作。

物联网领域有很多数字双胞胎的例子，但是数字双胞胎对于不是“物”的物体的潜力越来越大。例如，面向人类的数字双胞胎可以提供生物学特征和医学数据，医生可以用来诊断疾病。全市数字结对可以为城市规划师提供运营维护方面的信息。

从云到边而云计算和人工智能的应用，以及数据价值的挖掘，以全面创新驱动企业数字化转型，为各行各业带来巨大价值。同时，云服务不断加速企业数字化转型。从数据中心到云边缘再到移动终端，随着更先进的云服务，商业世界不断被推动向前。虽然人们经常认为云计算和边缘计算是两种相互竞争的方法，但这是对这两个概念的根本误解。边缘计算指的是一种计算拓扑：它使内容、计算和处理与用户/对象或网络的“边缘”联系得更紧密。云就是计算：这样一个灵活可扩展的功能，是作为服务提供的，但确实需要集中化。如果合并，云模型创建面向服务的模型，采用集中控制和协调结构，将云服务部署到中间服务器或实际边缘，从而支持分布式执行模型。Office365和AWSGreengrass就是今天这个统一概念的两个例子。

对话平台对话平台是一个AI开放平台，可以理解用户，也可以进行交互。对话平台的广泛应用将开启一场新的互动革命。随着语音识别和自然语言处理技术的发展大热，声纹识别技术(识别说话人是谁的技术)也逐渐进入大众的视野，它将与人脸识别等生物认证技术一起在安全和个性化服务领域得到越来越多的普及。目前的语音识别和声纹识别等语音技术受背景噪音，多人同时说话等环境因素影响准确度依然有很大的提升空间。

对话式平台将改变人们与技术进行交互的方式。翻译/转换意图的负担由用户转移到计算机。对话式平台先获取用户提出/发出的问题或命令，然后通过执行某种功能、呈现某种内容或要求进一步的输入来进行响应。这可能是简单的应用场景，比如查询天气，也可能是较为复杂的应用场景，比如商务预订。在未来几年，对话式界面将成为用户交互的一个主要设计目标，将通过专用硬件、操作系统的核心功能、平台和应用程序来实现。

沉浸式体验沉浸式体验提供参与者完全沉浸的体验，使用户有一种置身于虚拟世界之中的感觉。可以通过利用头盔显示器等装备把用户的视觉、听觉封闭起来，产生虚拟视觉，同时，它利用数据手套把用户的手感通道封闭起来，产生虚拟触动感。系统采用语音识别器让参与者对系统主机下达操作命令，与此同时，头、手、眼均有相应的头部跟踪器、手部跟踪器、眼睛视向跟踪器的追踪，使系统达到尽可能的实时性。临境系统是真实环境替代的理想模型，它具有最新交互手段的虚拟环境。常见的沉浸式系统有:基于头盔式显示器的系统、投影式虚拟现实系统。增强现实(AR)和虚拟现实(VR)在改变人们感知数字世界并与之交互的方式。结合并扩展AR和VR的混合现实俨然成了一种首选的沉浸式体验，它提供了一种界面，以便更好地匹配人们如何看待世界并与之交互的方式。结合对话式平台，用户体验会出现根本性变化，变成一种无形的沉浸式环境。

区块链区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式，是一种共享的、分布式的、分散的、标记化的账本，它做到了独立于单个的应用或参与者，因而消除了业务摩擦。一般说来，区块链系统由数据层、网络层、共识层、激励层、合约层和应用层组成。其中，数据层封装了底层数据区块以及相关的数据加密和时间戳等基础数据和基本算法;网络层则包括分布式组网机制、数据传播机制和数据验证机制等;共识层主要封装网络节点的各类共识算法;激励层将经济因素集成到区块链技术体系中来，主要包括经济激励的发行机制和分配机制等;合约层主要封装各类脚本、算法和智能合约，是区块链可编程特性的基础;应用层则封装了区块链的各种应用场景和案例。该模型中，基于时间戳的链式区块结构、分布式节点的共识机制、基于共识算力的经济激励和灵活可编程的智能合约是区块链技术最具代表性的创新点。区块链让不受信任的有关方可以相互达成商业交易。虽然区块链具有长远潜力，但是在至少今后两三年，区块链的现状比区块链承诺的前景慢一拍。企业需要清楚地了解潜在的商业机会，还要了解这项技术的能力和局限性。要是没有相应的技能组合，包括加密技能，则应慎重考虑是否投入区块链项目。

事件驱动事件驱动是指在持续事务管理过程中，进行决策的一种策略，即跟随当前时间点上出现的事件，调动可用资源，执行相关任务，使不断出现的问题得以解决，防止事务堆积。在计算机编程、公共关系、经济活动等领域均有应用。数字业务时刻驱动数字企业。这种时刻结合了体验或发现显著状态或状态变化的业务活动。这可能是很简单的事件，比如表明采购订单已完成的信号。事件代理和物联网以及其他新技术意味着，可以更迅速地检测这些事件，还可以更详细地分析它们。企业应该积极奉行“事件思维”(eventthinking)，作为数字企业战略的一部分。到2020年，事件来源的实时态势感知将成为80%的数字业务解决方案的一个必备特点，而80%新的业务生态系统将需要支持事件处理。

持续自适应风险和信任随着越来越多复杂工具的使用，组织需要更加紧密地处理和对抗像Wannacry勒索软件这样的威胁。通过CARTA(ContinuousAdaptiveRiskandTrustAssessment)，组织可以实时把握风险和受信任的决策。在数字世界中，组织需要将安全性集成到其DevOps中，以提供连续的“DevSecOps”过程。持续自适应风险评估是从防护的角度看问题，力图识别出坏人(攻击、漏洞、威胁等)。持续，就是指这个风险和信任的研判过程是持续不断，反复多次进行的;自适应，就是指我们在判定风险(包括攻击)的时候，不能仅仅依靠阻止措施，我们还要对网络进行细致地监测与响应;信任，是指判定身份，进行访问控制。持续自适应信任评估是从访问控制的角度看问题，力图识别出“好人”(授权、认证、访问)。持续自适应风险和信任评估(CARTA)可实现实时的、基于风险和信任的决策机制，对安全赋能的数字企业实现自适应响应。随着威胁不断发展和演变，安全界在随着不断变化。将安全整合到贵公司的开发运维(DevOps)工作中，以打造持续的开发安全运维(DevSecOps)流程，以及探究诱捕技术(比如自适应蜜罐)，旨在捉住渗入到网络中的坏人，这是有望让CARTA成为现实的其中两项新技术。