将会影响未来的五大新兴技术趋势

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将会影响未来的五大新兴技术趋势


没有人能预料到技术对人们工作和生活带来的巨大影响。在2020年发生的冠状病毒疫情中,人们原有的工作、生活、健康、经济、交易等方式都被改变。与此同时,许多组织为了生存和发展而采用新兴技术的速度之快超出了人们的想象。

新兴技术在2020年成为一个热门话题,到2021年的热度仍将持续。


没有人能预料到技术对人们工作和生活带来的巨大影响。在2020年发生的冠状病毒疫情中,人们原有的工作、生活、健康、经济、交易等方式都被改变。与此同时,许多组织为了生存和发展而采用新兴技术的速度之快超出了人们的想象。


这些新兴技术将会促进组织的业务发展。虽然没有人能够真正预测未来会发生什么,但以下五种新兴技术可以为组织带来竞争优势。


1.全光子网络(APN)将推动下一代通信技术的发展


IT系统的能耗对环境产生了巨大影响,这不是什么秘密。然而,全光子网络的引入可以显著降低这种影响。


全光子网络(APN)使用光纤和混合电缆在终端和服务器之间进行端到端信息传输。这允许传输大量数据流量,同时保持较低的延迟。其耗电量只有当今网络所需耗电量的百分之一。


全光子网络(APN)不仅具有明显的环境效益,而且直观易用,使人们可以从任何位置或环境进行连接。专家预计,随着时间的推移,传输容量可能会提高到在不到一秒钟的时间内下载1万部电影的程度。其结果是构建新一代通信平台,这将成为更加智能、可持续、更节能技术的重大飞跃。


2.认知基础技术将连接并控制一切


认知基础(CF)技术将虚拟化的ICT资源链接在一起,并将其与各种系统和网络集成在一起,以创建一个强大的信息处理平台。认知基础(CF)可以分析和预测数据,而不受数据驻留的格式或系统的限制。


这使得组织能够协调来自各种接口的信息,其中包括从语音和视频到物联网的传感器数据。认知基础(CF)为IT系统提供了一个集中的场所,以管理所有ICT资源,这是诸如智慧城市等创新项目的基础。


实际上,美国拉斯维加斯市在一项具有开创性的项目中使用了认知基础(CF)技术,该项目结合了各种数据点来预测和预防突发事件。该市使用基于虚拟化软件的编排功能来自动分析视频、语音和传感器信息。目前正在研究如何将该系统发展为完全自动化和自治的操作系统,不仅可以自动分析,而且可以自己思考并采取行动。


3. 数字孪生计算(DTC)将现实世界和虚拟世界结合起来预测未来


数字孪生技术并不是什么新鲜事物。它们是真实环境、产品或资产的虚拟表示,用于测试或模拟新环境和不同环境的影响。例如,制造商使用数字孪生模型来管理新机器或工厂的性能和有效性,城市规划者则使用数字孪生模型来模拟新开发项目和道路的影响。


数字孪生可以用来模拟环境,也可以自己设计解决方案。通过自由复制、组合和交换各种事物和人员的数字孪生体,将信息集成到交通拥堵预测系统等应用场景中。数字孪生甚至可以在疾病控制领域做出准确的预测。


人们也将拥有自己的数字孪生应用。数字孪生可以代替人类在网络空间执行某些常规任务,甚至可以在网上做决定。这项技术可以将人们的思想、思维、习惯和态度整合到他们的数字孪生技术中。


当然,在这种创新技术也有伦理和社会责任的问题。但是,随着数字孪生的应用和监管的不断发展,对业务和生产力的影响是显而易见的。


4.公民开发人员的崛起:机器人流程自动化将如何重塑业务


随着包括谷歌、亚马逊和Facebook等公司在内的科技巨头提供人工智能即服务和数据即服务,“公民开发者”应运而生。这些科技公司提供的工具范围从机器人流程自动化(RPA)到云中的图形处理单元。这些意味着任何人都可以使用组织数据创建业务应用程序,而几乎不需要编程技能。


对于许多组织来说,这可以改变游戏规则,因为可以构建简单的流程应用程序,而很少需要监督,就可以实现某些任务和流程的自动化。这将为组织的员工腾出时间专注于完成价值更高的工作。


业务用户通常是更好的主题专家,并且可能有解决问题的最佳方法,可以加速组织的数字化转型。


机器人流程自动化(RPA)具有改变未来工作的潜力。但是,随着新的复杂性的增加,组织将需要通过灵活的智能基础设施和开放系统来建立正确的数据策略,以使这项创新对各方都是可访问的,而且也是安全的。


5.量子计算和边缘计算迎来新时代


强大的计算能力的兴起,可以在数据源处或附近进行更多处理,已经开始改变各种规模的公司。量子计算和边缘计算这两种计算模式处于创新的最前沿。


量子计算机解决了传统计算机难以使用额外电源解决的问题。传统计算机在1~2秒内处理信息,而在量子世界中,这1个字节和0个字节可以同时存在于两种状态(称为量子比特)中,从而允许并行执行计算。量子计算机需要特殊的算法,这些算法必须能够执行人们无法想象的任务,从而使其比迄今为止的任何算法都要强大。


另一方面,边缘计算专注于处理更靠近数据源的信息,以提高处理速度。如今,大多数计算都在云中进行,并有潜在的延迟。边缘计算需要定制的芯片和硬件,但可以与云计算技术一起使用,以充分利用其优势而不会造成延迟。例如,边缘计算将允许自动驾驶汽车的计算机视觉系统立即处理和识别图像,而不是将数据发送到云中进行验证。


未来将有500多亿台物联网设备,而所有这些设备都将产生数据,并将在边缘实现近实时应用和人工智能(AI)。随着虚拟现实(VR)技术越来越流行,边缘计算将在提供良好的虚拟现实(VR)体验方面发挥至关重要的作用。


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(来源:企业网D1Net)


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