5G、人工智能、语音技术……2020年值得关注的六大技术趋势发挥重要作用，成为2020年及以后几年值得持续关注的技术。5G是更高、更快、更强的通信协议。人工智能和先进的分析技术分析海量数据。区块链为数字资产交换保驾护航。语音技术打破了各种人机交互界面的界限。全自动化改变我们的生产和生活方式……这些技术的开发、应用和融合将构建一个日新月异的新世界。1、自动化自动化是一个涉及面很广的技术名词，其确切含义往往不明确，但自动化最终意味着物联网、云计算、机器人、大数据等技术的融合。对于大多数软件公司而言，自动化是其业务的关键技术驱动力。无论是自动化银行、自动化制造，还是零售机器人、家用机器人，自动化的发展最终将减少人力投入，同时最大化盈利潜力。据Reportlinker数据显示，2018年全球工业控制和工厂自动化市场规模为1600亿美元，预计到2024年将增至2695亿美元，复合年增长率为9.08%。不仅在工业领域，消费领域的自动化和机器人也有相当大的增长空间。据ABIResearch预测，到2024年，全球将有近7900万户家庭拥有机器人。同时，2024年消费类机器人出货量将达到3900万台，放眼自动化的未来，无限可能。专家认为，利用自动化带来的所有高度先进的技术将使我们的生活更美好、更方便，并将继续以比目前更高的速度实施。2.5G毫无疑问，5G已经成为全球各国竞相发展的最热门领域之一。5G将成为无线技术发展的重要驱动力。随着更多厂商推出5G手机，以及全球主要电信公司推动5G部署，2020年5G将实现高速增长，进入新的发展阶段。据爱立信《2019移动市场报告》预测，到2024年，5G对全球人口的覆盖率将达到45%至65%。5G网络不仅仅意味着你的手机会更快，它还意味着一切都会更快。在全球实施5G将带来更高的带宽速度以及更可靠的无线和移动网络。这最终将推动自动化和其他相关技术从城市向偏远地区更快地扩散。5G的高数据速度也将使自动驾驶汽车更容易实现，因为它可以跨城市访问实时数据。除了5G之外，还有WiFi6的研发和落地，与WiFi5相比，WiFi6可以将目前的数据下载速度提升3倍。虽然属于不同的技术，但它们都极大地改进了无线通信协议。新的网络协议还将允许更多设备连接到给定网络并提供更大的数据范围。随着通过WiFi消耗的数据量增加，这种更高效的网络协议将更好地支持负载。3、人工智能人工智能多年来一直位居科技趋势榜首，未来十年很可能继续占据榜首位置。此外，活跃的创投进一步推动了全球人类智能创业热潮。据CBInsights统计，从2013年第二季度到2019年第二季度，全球超过3600家人工智能初创公司通过近7000笔融资共融资660亿美元。随着计算能力的提升和人工智能的应用，计算机将能够开始以闪电般的速度执行更复杂的人类任务。在接下来的十年里，我们可能会开始看到不需要任何人工干预并且可以自行学习变得更聪明的人工智能。4、语音技术过去，我们见证了语音技术的飞速发展，比如谷歌的Siri，亚马逊的Alexa。但是，尽管它们在日常生活中很有用，但它们仍然达不到人类的期望。语音是一种趋向于有机和自由流动的媒介，一种不容易转化为数字技术的媒介。随着人工智能和计算机学习程序在未来十年的发展，预计语音解释和语音创建软件将跨越当前的恐怖谷，进入与人类更平行的领域。在不久的将来，语音命令和语音助手将在我们的日常生活中发挥更大的作用，从而模糊各种人机界面之间的界限。随着跨行业的基础技术（人工智能、语音处理、机器学习）的发展，它只会被赋予更大的技术重要性。在语音技术领域，最前沿的方向之一是神经语言规划，简称NLP。这种新的编程语言将使计算机和系统能够理解语音的真正含义。它还将使计算机能够理解潜在的人类语调、讽刺、双关语，甚至更深层次的上下文线索，如双重含义。5.区块链区块链是一种允许安全和可验证通信的技术，有效防止数据传输过程中的恶意行为。大多数人从其底层技术知道区块链是一种加密货币。虽然区块链自1980年代以来一直是一个概念，并且近年来与其相关的加密货币引起了很多关注，但区块链在所有技术领域都在缓慢取得进展。这是未来几年（如果不是几十年）值得关注的增长领域。区块链技术目前仅在少数几个行业中实施，但它有望为我们数字生活的许多方面提供安全的基础设施。据技术市场咨询公司ABIResearch最新预测，到2023年，全球区块链市场收入有望达到100亿美元。6、分析技术在Gartner最新发布的2019年新兴技术成熟度曲线中，高级AI和分析被具体列为五大趋势之一。这些技术包括：自适应机器学习、边缘人工智能、边缘分析、可解释的人工智能、人工智能平台即服务、迁移学习、生成对抗网络和图形分析。分析技术在全球公司的发展中发挥着越来越重要的作用。分析不仅可以告诉您您在市场上是否成功，还可以帮助您预测市场下一步将走向何方。分析虽然表面上看似简单，但实际上需要大量的数据处理才能将大量原始数据转化为可操作且有用的数据。随着云计算、物联网和大数据的发展，数据变得越来越模糊。利用机器学习的分析工具在理解数据、识别问题、甚至得出行动建议方面将比目前实施的工具更为重要。从本质上讲，分析是人工智能和机器学习技术特别有用的专业领域。分析将成为未来十年许多新兴技术的完美用例。
