科技的發(fā)展不單單是科技本身之事，它涉及風(fēng)投、政策、用戶等多種因素的綜合影響。本文作者Ed Oswald在“5 tech trends you’ll be talking about in 2018”一文中講述了他所觀察并預(yù)測的2018年5大科技發(fā)展趨勢，它們包括區(qū)塊鏈、筆記本電腦、智能手機、交互和云計算等。

2017年是科技變革的一年。推特用戶終于能發(fā)表超140字的內(nèi)容，特斯拉Model3電動智能汽車市場反應(yīng)良好。永恒之藍勒索病毒成為歷史上最具破壞性的網(wǎng)絡(luò)攻擊之一，由阿吉特 派領(lǐng)導(dǎo)的聯(lián)邦通信委員會以3:2的結(jié)果廢除了奧巴馬時代的網(wǎng)絡(luò)中立原則。

過去一年無論是好是壞，科技領(lǐng)域很是繁忙，2018年似乎也會如此。我們已經(jīng)察覺到一些重要的科技趨勢，并期待它們能夠在新的一年成為引領(lǐng)潮流之物。但是首先，我們需要回望去年此時所預(yù)測的“2017將會有什么發(fā)生”。

回望2017年的科技預(yù)測

智能家居在2017年終于開始起飛，而且確實像我們在2016年末預(yù)測的那樣沒有成為“智能中樞”。為什么呢？這要歸咎于亞馬遜。

Alexa在這一年中擊敗了它的眾多競爭者，從其在CES 2017（2017年國際消費類電子產(chǎn)品展覽會）的表現(xiàn)來看，它像是一個設(shè)備制造商。雖然這導(dǎo)致了一些相當(dāng)愚蠢的整合，但也從側(cè)面證明了亞馬遜的實力，并使得留給谷歌、蘋果和微軟的市場份額更小。

多虧了巨頭之間的競爭，如今人們只需30美元就可以盡情享受智能支持：這個價格是2016年初費用的六分之一。同時“價格戰(zhàn)”也鞏固了現(xiàn)有市場份額長期存在的既定優(yōu)勢：這對于新進入者來說十分殘酷。

自動化和人工智能在今年的應(yīng)用中也有所增加，但可能沒有達到我們預(yù)期的規(guī)模。正如我們所料，自動化大多應(yīng)用于聊天機器人，而大肆炒作的亞馬遜無人機送貨實驗并沒有比2016年進一步擴大，自動化普及的速度也沒有進一步增加。同時，人工智能和所謂的“機器學(xué)習(xí)”卻引起巨大轟動，尤其是在應(yīng)用領(lǐng)域。

在增強現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實中，2016年是一個標(biāo)志性年份，但是2017年增強現(xiàn)實近乎淡出人們的視野。Pokémon Go獲得病毒式的傳播，但是2017年其他增強現(xiàn)實應(yīng)用卻沒有延續(xù)這種火熱。

另一個失誤是我們之前預(yù)測人造肉會經(jīng)歷一場繁榮。盡管我們依舊很樂觀，但是合成食品在2017年的發(fā)展仍然不盡如人意。但是，植物漢堡生產(chǎn)商Beyond Meat卻在做出改變，并于2017年年底使其產(chǎn)品在美國全境的沃爾瑪超市中上架。這是一個新的開端，但是距離人造肉成為餐桌上的主流還需要很長的路走。

總而言之，這些預(yù)測都不算太壞，而且在某些情況下，我們可能已經(jīng)超前了一些。現(xiàn)在，來看看2018年的五大科技趨勢預(yù)測，希望這些預(yù)測更具有指導(dǎo)意義和價值。

區(qū)塊鏈

要知道，它不僅僅如同“郁金香狂熱”。無論比特幣的價格是0還是5萬美元，加密貨幣的基礎(chǔ)，即被稱為區(qū)塊鏈的分布式分賬類系統(tǒng)，將在未來的技術(shù)中占有一席之地。

區(qū)塊鏈?zhǔn)欠稚⒌募用茇泿藕诵?，它是一種分布式的記錄賬本，能夠?qū)^程進行驗證而不需要中間人。雖然區(qū)塊鏈在2017年以前的主要用途是驗證加密貨幣交易，但是開發(fā)人員卻正在意識到除金融以外的用途。交易記錄或“塊”受加密保護，然后分發(fā)給所有參與者。

2017年比特幣平均區(qū)塊規(guī)模

這使得交易可以排除人為干預(yù)進行驗證，也不再受欺騙的影響。如果一個版本的塊被損壞，其他參與者仍然擁有該塊的正確副本，從而分散風(fēng)險。區(qū)塊鏈可以用來核實合同條款，甚至能夠在“智能合同”中自動執(zhí)行，或者驗證對資源的訪問。

因此，2018年將是許多行業(yè)多年轉(zhuǎn)型的開端。在2017年，網(wǎng)絡(luò)安全是一個重大議題，區(qū)塊鏈可能于2018年進入突破的黃金時期。不論哪種原因，多年來，密碼貨幣崩潰了，但是區(qū)塊鏈卻幸存了下來，這沒有什么值得驚訝的。是游戲規(guī)則發(fā)生了改變。

ARM服務(wù)器芯片支持的筆記本電腦回歸

隨著制造商和軟件開發(fā)商不斷改進硬件和軟件，我們已經(jīng)習(xí)慣了智能手機和平板電腦所具備的長時間續(xù)航能力。但是筆記本電腦還存在一個缺陷，即在大多數(shù)情況下，它仍需要在一天的某個時間充電，除非一個人并不愛上網(wǎng)。對于該問題的解決正在進行，這使得筆記本電腦超長待機成為可能。

在此需求下，微軟于2017年重新設(shè)計了Windows系統(tǒng)，使其于ARM技術(shù)更兼容。這與啟動Windows RT（一種基于Windows的新操作系統(tǒng)）的效果不一樣：代碼將自動運行這些處理器，使得ARM服務(wù)器芯片支持的筆記本電腦廣泛使用，尤其是使用高通驍龍835處理器。

雖然早期的基準(zhǔn)測試并不受人關(guān)注，但是我們注意到其結(jié)果是基于原型芯片而產(chǎn)生。高通自己承諾電池續(xù)航時間為20-25小時，在2018年正式發(fā)布時其性能應(yīng)該與英特爾處理器相似。當(dāng)然，這些筆記本電腦的目標(biāo)客戶是那些入門級消費，但卻總是關(guān)注于性能和LTE（通用移動通信技術(shù)的長期演進）連通性特性的人群。

當(dāng)然，任何新產(chǎn)品的第一個版本總是很粗糙。雖然它很可能在2018年無法實現(xiàn)，但是驍龍845處理器由于比之前版本優(yōu)化25%的功能和30%的顯卡性能而受人關(guān)注。

再加上人工智能、生物識別、加密技術(shù)和移動支付的支持，基于驍龍845的筆記本電腦很有可能對廣大消費者具有吸引力。

智能手機的終結(jié)

這是一個大膽的預(yù)測，對吧？不過，事實聽起來并沒有那么瘋狂。傳統(tǒng)意義上，智能手機的理念是一種讓人們保持聯(lián)系的設(shè)備，而不只是傳統(tǒng)的語言通話功能。面對人工智能和機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，這種情況正在發(fā)生改變。

盡管此種設(shè)備仍然可能被稱為智能手機（smartphone），但是在2018年以后稱其為有智慧的智能手機（intelligent phones）可能更合適。正如我們剛剛所提到，移動處理器的出現(xiàn)是為了處理人工智能技術(shù)。在2018年，數(shù)字化助手將會發(fā)揮更大作用，因為它們能夠在你提出要求之前預(yù)測你的需求。

想想現(xiàn)在你如何與數(shù)字化助手交互。如果讓它在房間里“打開燈”而不是告訴它需要關(guān)掉哪些燈，是不是更有意義？通過位置感知，自動打開離人最近的燈，而不再需要人們的特殊指明。

有傳言稱，亞馬遜正在為Alexa開發(fā)更多的位置感知平臺，其他公司可能也在研究類似的技術(shù)，我們也需要開始了。未來的智能設(shè)備將具有真正的智能，并在此種情境下使其本質(zhì)上更有用。

非接觸型界面

用戶界面是我們體驗科技產(chǎn)品的關(guān)鍵。但是，大多數(shù)產(chǎn)品體驗依賴于某種物理交互才能實現(xiàn)。而這將在2018年發(fā)生改變，改變的關(guān)鍵在于“無接觸型界面”。

亞馬遜的Alexa、Siri和其他虛擬助手已經(jīng)開始規(guī)訓(xùn)我們不再依賴于手指。正如我們在討論智能手機的未來時所指出的那樣，已經(jīng)有其他有效的方式進行交互。

想象一下，拿起你的空果汁杯，說“Alexa，來一杯這個?！痹谀銢]有明確物理指示的前提下，Alexa已經(jīng)了解你在看什么或者是拿著什么。而其他一些功能，例如基于個人的個性化定制已經(jīng)成為可能，并會在2018年更加普及。

云計算走向“邊緣”

我們已經(jīng)習(xí)慣了“云”以至于這個科技預(yù)測聽起來似乎是違反常規(guī)發(fā)展的。但是，邊緣計算將會改變我們對“云”的看法，以及之后它們該如何使用。

邊緣計算是“分布式計算”的回歸，在這里，處理程序分布在多臺計算機上?？紤]到“云”可以將請求通至可用的服務(wù)器上，人們可能會認為云計算也是分布式計算的一種形式，實際上并不如此：云計算時，服務(wù)器本身仍然在一臺機器上處理所有計算工作。

為什么邊緣計算是下一個趨勢？隨著設(shè)備功能的完善，它們需要更大的數(shù)據(jù)流來支撐運行，這使得云計算本身變得非常緩慢。即使有超快的5G作為基礎(chǔ)，連接本身也總會有一定程度的延遲，而這并不包括遠程服務(wù)器上的處理時間。

想一想，自動駕駛汽車需要在瞬間做出何時轉(zhuǎn)彎、何時停止或移動以避免危險時的決定。而當(dāng)數(shù)據(jù)從車傳輸?shù)街醒敕?wù)器的時間區(qū)間中，有誰能夠保證這種延遲不會導(dǎo)致事故的發(fā)生？當(dāng)然無法保證。更好的方法是，車本身成為數(shù)據(jù)中心，在本地進行密集型計算并及時做出決策，同時將數(shù)據(jù)發(fā)揮中心服務(wù)器，為優(yōu)化其他車輛的運行情況提供數(shù)據(jù)支持。同樣的思路也適用于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，所有事物都可以在彼此的實際經(jīng)驗中總結(jié)學(xué)習(xí)，而不是在自身運行過程中使用超載通信網(wǎng)絡(luò)。

這將會是一份巨大的工程，尤其是考慮到我們在云計算上投入了如此多的精力和物力。但是隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的激增，我們需要找到一個更好的方式，讓它們彼此在不占用所有可用寬帶的情況下進行通信。