IEEE计算机协会预测2018年10大技术趋势 | 2017IEEE计算机协会10大技术预测回顾及评分

本文转载自IEEE电气电子工程师学会（ID：IEEE_China）

2017年12月14日，IEEE计算机协会（IEEE-CS）的技术专家发布了其每年预测的“科技的未来”，并透露了他们认为2018年技术的最大趋势。这也是世界顶尖的计算机专业人士最受期待的通告之一。

IEEE计算机学会主席Jean-Luc Gaudiot表示：“计算机协会的预测是基于一群领先技术专家的深入分析，确定了具有2018年广泛颠覆性潜力的顶尖技术。“庞大的计算社区依靠计算机学会作为相关技术新闻和信息的提供者，我们的预测与我们保持社区信息灵通并为未来的技术变化做好准备的承诺相一致。”

惠普企业杰出技术专家，IEEE计算机学会前任主席Dejan Milojicic说：“接下来的一年，我们将见证技术未来最令人迷惑的一些难题。深度学习和人工智能确 41 36995 41 15232 0 0 3696 0 0:00:10 0:00:04 0:00:06 3697会扩展部署领域还是保持在神经网络领域？加密电子货币技术是否会保持其非凡的演变或经历泡沫破裂？新的计算和记忆技术是否会最终破坏摩尔定律的延续性？我们已经对2018年的预测下了赌注。“

预计到2018年采用的前十大技术趋势是：

1.深度学习（DL）。机器学习（ML），更具体地说，深度已经处于革命的风口浪尖。它们在数据中心被广泛采用（亚马逊使得GPU可用于深度学习，Google在TPU上运行深度学习，微软使用FPGA等），深度学习正在使用在网络的边缘减少了回传到数据中心的数据量。诸如图像，视频和音频识别之类的应用已经被用于各种垂直行业。深度学习很大程度上取决于加速器（参见下面的＃9）并用于各种辅助功能（＃6，7和10）。

2.数字货币。比特币，以太坊和新来者Litecoin，Dash和Ripple已经成为通常交易的货币。他们将继续成为更广泛采用的交易手段。这将引发网络安全的改善（见＃10），因为随着价值的提高，风险将会越来越高。此外，数字货币将继续支持其他技术，如存储（参见＃3），云计算（参见已经采用的技术列表中的B），物联网（IoT），边缘计算，和更多。

3.区块链。比特币的使用和点对点计算的重振对于更广泛地采用区块链技术来说是至关重要的。我们预测，交付区块链产品的公司甚至IT巨头进入市场并巩固产品，这些规模都在扩大。

4.工业物联网。工业物联网在边缘地位的支持下，继续成为边缘计算应用最广泛的用例。这是由真正的需求和要求驱动的。我们预计将继续采用更广泛的深度学习技术产品以及IoT的其他使用（请参阅C和E）。

5.机器人。尽管机器人研究已经进行了数十年，机器人技术的应用还没有兴起。但是，过去几年，消费机器人以及更先进的军事和工业机器人的市场供应量增加。我们预测这将引发机器人在医疗领域更广泛的应用于照顾和其他医疗保健用途。结合深度学习（＃1）和AI（＃10），机器人将在2018年进一步推进。机器人也将推动道德进一步发展（见＃8）。

6.辅助交通。尽管由于众多障碍，全自动车辆的承诺已经放缓，但使用有限的自动化协助，例如停车辅助，视频识别，离开车道或突发障碍的警报等继续增长。我们预计随着自动化和机器学习/深度学习在汽车行业的部署，交通辅助将进一步发展。

7.辅助现实和虚拟现实（AR / VR）。在过去的一年中，AR / VR游戏的采用率不断提高。我们预计，随着3D投影和移动检测等现代用户界面的出现，这一趋势将会增长。这将允许将个人与可根据隐私配置进行查看的元数据相关联，这将继续推动针对网络安全和隐私的国际政策（见＃10）。

8.隐私，安全和责任的道德，法律和政策。随着DL（＃1），机器人（＃5），技术援助（＃6和7）以及AI（＃10）应用的不断发展，技术已经超越了社会的控制能力。强制性的指导已经在设计的各个方面（参见IEEE标准协会文件）进行了深入的分析和推广，并且正在被进一步应用到自主智能系统和网络安全中。但是，在许多垂直行业和横向技术中采用道德考虑将会加速。

9.加速器和3D。随着功率降低和摩尔定律的终结以及向3D的转变，加速器正在成为继续提高硬件性能和能源效率并降低成本的一种方式。有许多现有技术（FPGA和ASIC）和新技术（如基于忆阻器的DPE）在加速应用领域（例如使用深度学习算法的矩阵乘法）方面有很大的潜力。我们预测加速器的更广泛的多样性和更广泛的适用性，导致2018年更广泛的使用。

10.网络安全和人工智能。网络安全正日益成为日常生活和商业所不可或缺的一部分，但其日益难以管理。漏洞已经变得非常复杂，IT难以跟上。纯粹的自动化已经不能满足要求，人工智能需要增强数据分析和自动化脚本。预计人类仍将处于采取行动的循环中;因此，与道德的关系（＃8）。但是人工智能本身对网络攻击不是免疫的。在任何应用领域存在对抗性流量的情况下，我们将需要使人工智能/深度学习技术更加健壮。

现有技术：由于我们假设他们已经经历了广泛的采用，我们没有将以下技术列入前十名单：

A.数据科学

B.“云化”

C.智慧城市

D.可持续性

E.物联网/边缘计算

IEEE-CS技术贡献者包括Erik DeBenedictis，桑迪亚国家实验室；Fred Douglis，系统研究员，IEEE-CS董事会成员；David Ebert，普渡大学教授；Paolo Faraboschi，惠普公司研究员；Eitan Frachtenberg，数据科学家；Phil Laplante，宾州州立大学教授；以及Dejan Milojicic，惠普企业杰出工程师和IEEE计算机协会前任主席。

到2018年底，我们将审查预测并确定它们与技术现实的匹配程度。并在2018年12月回顾并为这些预测评分。

对于过去的预测，请参阅2017年技术预测和评分。

2017 IEEE计算机协会10大技术预测回顾及评分

IEEE计算机协会（IEEE-CS）发布了2017年的技术预测，重点关注在工业物联网，人工智能，机器学习，认知计算，5G，加速器，以及其他一些计算突破的前沿。近日，IEEE-CS对2017年的预测进行了评分，同时提供了关于每个趋势方向的重要见解。

IEEE-CS前任总裁Dejan Milojicic表示：“过去一年，我们大幅度采用深度学习和快速引入加密货币和区块链技术。“我们很长一段时间没有看到这样的创新动态了，这都为2018年更有前途打下了基础。”

以下是IEEE-CS的预测，等级和分析：

1.工业物联网：B +

在所有物联网的努力中，工业物联网在过去一年中取得了最可信的进展。 B +成绩的原因在于它还没有达到我们广泛采用的预期。

2.自驾车：B-

自驾车继续改善，但广泛采用仍然受到法律，道德和技术进步的阻碍。这导致了很多负面新闻。但是，它确实有助于辅助驾驶。

3.人工智能（AI），机器学习（ML），认知计算：A +

在许多技术领域的深度学习对采用贡献最大，因此是A +等级。它已经开始在包括网络边缘和数据中心在内的许多其他技术中得到利用，并为更广泛地采用AI和ML铺平了道路。

4. 5G：B

5G继续前进，但仍在初始部署。鉴于现有标准的进展，广泛采用仍然是一个问题。

5.加速器：A

加速器已经成为许多深度学习的基础。它们已经在数据中心（Google，Microsoft和Amazon）以及网络边缘以ASIC，FPGA和GPU的形式部署。

6.分解式内存/结构非易失性内存（NVM）：C +

NVM的机会继续保证软件堆栈上下的创新中断。然而，在早期设备中观察到的属性并没有显示出令人信服的经济价值，并导致所有主要供应商交付核心技术的延迟。这导致了我们预测的低分。我们仍然预计，一旦硬件产品上市，NVM将会上升。

7.无处不在的传感器和边缘计算：A-

传感器不断在家庭，工业，交通运输和智能工具等领域得到广泛采用。加速器所带来的边缘计算正在各行各业获得推动。然而，今年还有比实际部署更多的谈话。

8.区块链（超越比特币）：A

区块链在行业（创业公司和成熟公司）和学术界（见IEEE Spectrum 10月号）中似乎都在发展。我们将看看明年这种势头会继续下去，并获得更多的采用。

9.超融合系统：B

这一年有了稳定的一年，没有给我们的预测更高的分数的原因是他们还没有提供“软件定义的一切”的愿景。

去年错过了什么，技术表现如何？

1.微服务：A

微服务在服务计算中被广泛采用，作为设计和实现的基础。轻便，它们对容器非常有效和互补。

2.容器：A ++

容器成为事实上的发展场景。轻量级，他们使更多的可扩展和更快的工具。尽管存在一些安全问题，但去年却获得了大量的采用。

3.以太坊，其他数字货币：A +

数字货币正处于行业上升状态，被视为等值货币。这些货币的投资者可以获得丰厚的投资回报。他们也被采纳为付款。

总分：A-

回想起来，我们正确地预测了最多，而只是缺少了一些。

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