趋势科技是外企吗科技的发展的利与弊2024年1月19日未来科技的五大预测

　　体育活动是人类糊口的一部门，逾越工夫、文明和物理空间的鸿沟……

　　体育活动是人类糊口的一部门，逾越工夫、文明和物理空间的鸿沟。此时现在，天下上最大的体育赛事之一——天下杯正在举办，估计将有50亿人寓目。到今朝为止，播送电视对职业活动的开展发生了极大的影响，为明天这个代价5000亿美圆的行业铺路。下一个改动游戏划定规矩的手艺行将到来。在将来几年，每项活动，从青少年篮球到职业足球，各个层面都将阅历数字化转型。

　　下一波的立异者和创造家（我曾有幸在拍摄《Now Go Build》时碰到了此中的一些人）曾经在构建处理计划，以从头造林，让年青人连结生机，而且重塑从堆栈到托付的供给链等，这才是真实的开端。跟着获得先辈手艺变得愈加遍及，糊口的每一个方面都成为我们能够阐发的数据，我们将开端看到立异的大水在2023年激增。

　　比年来，几回环球性危急占有了我们的一样平常糊口，因而看看我们能否能够操纵手艺来处理这些顺手的人类成绩。现在，我们能够从许多互联装备获得数据，比方：可穿着装备、医疗装备、情况传感器、视频捕获装备等，数据滥觞比以往任什么时候分都多。当这些装备与计较机视觉手艺、机械进修手艺和模仿手艺等云手艺相分离时，信息和使用法式的完善交融可让我们霎时看到大数据。

　　改变供给链的枢纽是操纵手艺来优化产物过程当中的每步。历来岁开端，我们将看到智能工场、智能装备和智能航运的加快开展。这此中的每个都将在庇护工人宁静、优化库存办理、低落保护本钱和简化消费流程方面阐扬感化。将来的供给链是数字化的。

　　另外一个我看到立异快速增加的范畴是空间计较手艺。各公司曾经在构建特地的硬件，并利用云手艺来捕获和创立险些一切情况的 3D 模子。仅用一台挪动装备就可以做到这一点将很快成为理想。这类普惠化将激起修建、施工科技的开展的利与弊、贸易地产和批发行业的新一轮立异海潮。就像互联网上的短视频一样，空间计较手艺将在将来几年疾速开展，到当时 3D 工具和情况就像明天你最喜好的短视频交际媒体一样简单创立和消耗。互联网上的静态 2D 产物图象将成为已往，取而代之的是 3D 模子，您能够像明天在阅读器中看到的那样无缝拿起、扭转并把它们放在客堂。您能够等待与这些模子能有更多的互动，好比它的一些功用就可以够在你的假造家庭中模仿出来。假造灯不只能够放在你客堂的地板上，你还能够翻开和封闭它，及时察看情况光怎样与你的假造家具互动，并理解它对能源耗损的影响。一切这统统，都在您按下“立刻购置”按钮之前。

　　空间计较，仿真手艺，数字双胞胎这些手艺多年来不断在渐渐成熟，但对一样平常发生的影响仍是有限的。这类状况正在疾速发作变革，到2023年，云手艺将使这些手艺变得更简单得到，进而使一些新用例种别的完成不受理想束缚。

　　本钱节省和机能劣势将带来更多的实验、立异和接纳，并终极为其他特定事情负载供给更多的定制芯片。这是一个良性轮回。艾伦·凯已经说过，“真正对软件当真的人，该当制作本人的硬件。”在将来一年里，真正当真看待软件的人将真正开端操纵定制芯片所供给的统统劣势。

　　定制化的公用芯片和公用硬件在消耗手艺行业疾速得到了开展。跟着定制化公用芯片的制作和接纳，从我们的条记本电脑到我们的手机，再到我们的可穿着装备，它们都在机能上有了明显的提拔。固然消耗者范畴的接纳速率很快，但贸易使用法式和体系的状况却并不是云云，在这些范畴，软件和硬件的更新周期凡是较长。但是，跟着定制化公用芯片的提高和接纳，这类状况将在将来几年疾速发作改动。

　　2023年，公用芯片的利用将疾速增长。因而，跟着事情负载将操纵硬件优化来最大限度地进步机能，同时低落能耗和本钱，立异的程序将会进一步放慢。

　　在亚马逊云科技，均匀天天有1亿个 EC2 实例被启动（停止撰写本文时）。这在很大水平上是因为多年来我们与客户之间的密符合作，理解他们正在运转的事情负载范例，进而肯定我们接下来该当构建甚么。与消耗类装备一样，这使得亚马逊云科技比年来在芯片设想上投入大批资金。这是由于我们晓得，公司在云科技中运转的事情负载在定制芯片上运转，具有更好的机能和更高的本钱效益。这些芯片是为特定状况而特地构建的。

　　我们正处于另外一场能源危急当中。不竭上涨的本钱和牢靠的能源获得艰难是环球性的成绩，它们影响着每一个人。固然这不是我们第一次面对能源危急，但几种成熟的手艺开端交融，将使我们可以从前所未有的方法处理这一成绩。

　　不管是在现场仍是在屏幕上，粉丝的体验都将发作变革。运动场将疾速接纳我们在批发等行业（如 Amazon Go 市肆）看到的一些立异办法，在这些行业，计较机视觉、传感器手艺和深度进修的利用将完成无票入场和即拿即走的采购形式。我们还将看到下一代的数据笼盖和及时洞察深化到活动员层面，从而加强活动的体验感，并使体育活动更靠近我们对现今最具视觉信息量的视频游戏的预期。配合寓目和本性化寓目体验将持续开展，这50亿观众将比以往任什么时候分都愈加严密地联络在一同。

　　我们还将看到基于物联网的智能消耗装备，将会于将来一年在环球范畴内普遍利用，这将引领下一阶段立异。这些装备为家庭和企业供给的新的察看才能，设想一下，假如我们经由过程利用节能手艺革新汗青修建，将会节流几能源。

　　2023年，相似如许的手艺将开端交融。跟着数字手艺在我们的理想天下中的日趋交融，模仿手艺关于确保空间计较手艺发生准确影响变得愈加主要。这将招致已经完整差别的手艺开端被企业和消耗者并利用用的良性轮回。云手艺凭仗其宏大的范围和可会见性，将鞭策这一新时期的到来。

　　像音乐和视频一样，活动将成为我们能够阐发的数据流，这些数据带来的认知将在将来几年内改动全部活动行业，并从头界说每场角逐的意义。

　　储能外表质料、散布式电网、智能消耗手艺。在2023年趋向科技是外企吗，我们将看到环球范畴内的快速开展，这将改进我们消费、贮存和消耗能源的方法。

　　改动将从商品自己的制作开端。工场中的物联网传感器的数目将激增，机械进修不只将用于猜测机械毛病，还将用于防备毛病。削减停机工夫意味着愈加不变的消费。在环球范畴内输送这些产物是一个完整差别的应战。由云计较驱动的数字货运收集将逾越国度以至陆地，并供给及时数据，使承运人可以拔取最优的运输道路，并改动航路以应对如装备毛病和睦候滋扰等不成制止的变乱。在供给链的每个层面上，我们能够把它算作对货色确当前形态和抵达工夫的及时猜测。

　　到达本地堆栈后，机械人拣货、定单分拣和主动化包装将变得愈加遍及。我们将持续看到这些经由过程利用野生智能、计较机视觉来准确处置库存产物的状况正跟着机械人手艺的立异而开展。自立机械人也将在仓储中阐扬更大的感化。设想一下，假如增长一位叉车操纵员，他花了很长一段工夫只是在搜刮产物，但假如具有一个及时更新的库存数字副本，利用自立飞翔的库存无人机将不竭更新。

　　这些货运收集将为初次跨国的主动驾驶卡车运输奠基根底，这些影响将立刻获得闪现。像美国如许的国度今朝正面对着8万多名司机的欠缺成绩，经由过程空间计较、边沿计较和模仿尝试，主动驾驶卡车运输将对我们的环球供给链发生宏大影响。为何？由于司机驾驶太长工夫，将能够专心、变得疲倦，有潜伏伤害。这是在我们思索国别安康和宁静法例之前。这意味着从南加州运出的新颖生果只能寄期望于在开端变坏之前抵达达拉斯。但是，一辆主动驾驶卡车则能够全天24小时在路上行驶，没有强迫性的歇息趋向科技是外企吗，不会疲倦、也没有不耐心或专心。而且产物将更快科技的开展的利与弊、更宁静、更高效地抵达它们需求的处所。

　　仿真手艺用来制作更好的赛车、猜测气候和模仿股票市场。固然仿真手艺能够处理的成绩很主要，可是构建和运转仿真手艺也是很有难度的，它是一样平常用例的一个停滞。公司紧缺高机能硬件和专业职员。以放射机翼或赛车的流体动力学模仿为例趋向科技是外企吗，仅模仿实在场景的一秒钟就可以够需求多达 150TB 的数据。但是，跟着近来推出的 Amazon SimSpace Weaver 等手艺的呈现，这类状况正在疾速发作变革，Amazon SimSpace Weaver 手艺是很多模仿手艺中的第一个手艺，将为将来奠基根底。在将来，我们天下中的险些任何工具都能够模仿，而且终将被模仿。模仿手艺将有助于我们在门路建立、堆栈构造和劫难应对方面做出更好的决议计划。经由过程模仿手艺，我们能够瞻望将来，只需运转大批的假造场景就可以够去猜测能够发作的变乱，并看看多年后的影响。借助 SimSpace Weaver 如许的手艺，Terraformation如许的公司能够模仿全部丛林的发展，以到达栽种1万亿棵树的目的。因而，它能够确保尽能够多的碳抵消量和生物多样性，让丛林可以安康发展。

　　已往几年，我经常考虑有关环球供给链的懦弱性。我们天天都被提示，提早交货、缺货、空货架。固然亚马逊经由过程立异对其供给链停止了微调，如数字货运婚配和配送站，但仍有很多公司在应对物流应战。这类状况行将发作改动。

　　德甲和 NFL 等顶级联赛曾经开端利用视频流、可穿着装备、物联网传感器等停止及时阐发和洞察，但瞻望将来，这些功用将持续开展，这些手艺将成为险些每项活动各个级别无所不在的力气。

　　另外一个范畴是能源的分离化。跟着能源供给的不愿定性，一些社区开端转向微电网。我喜好把微电网设想成社区花圃（但用于能源），社区成员用这些来保持本人的糊口，进而削减对传统能源公司及老化根底设备的依靠。在我家四周，我们有一个小型微电网，我们经由过程它搜集太阳能并在租户之间同享。比年来，因为地缘政治变乱的发作和天气颠簸，能源应战有所加重，微电网将成为天下各地很多社区的可行处理计划，云科技将在完成这一目的中阐扬感化。来自太阳能电池板、风力发电场、地热和水力发电的数据将在云科技中停止流化、存储、监控、丰硕和阐发。机械进修将用于阐发一切能源数据，以猜测利用顶峰，并经由过程家庭级此外颗粒度停止从头分派能源来避免断电。

　　我们四周的情况发生了充足多的可再生能源。实践上，应战在于存储和按需托付给耗损这些能源的体系。亚马逊正在这一范畴展开事情，以亚利桑那州的150兆瓦电池存储体系为例，它为我们在该地域的设备供给干净、牢靠的能源。但我们不是独一的利用者，环球各个公司也都在这个范畴疾速立异。云科技正在将质料研讨学用于新的利用案例，比方将能源贮存整合到他们企图供给动力的物体的构造中。设想一下，一艘船的两侧实践上是为路程供给动力的电池。这只是冰山一角，我们也开端察看到如聚集块和燃料电池持久存储的打破点。

　　像 Veo 如许的公司正在引领这一潮水，它操纵机械进修科技的开展的利与弊、计较机视觉和信息流处置等云手艺来减少专业活动员和职业活动员之间的数字鸿沟。Veo 不只为寓目专业体育活动的观众缔造了相似专业体育直播的体验，还成立了一个深度神经收集，使其能主动从视频流中创作出色片断。这使得球员、锻练和球探们能够轻松找到枢纽战术，以改良本人的战术，并以全新的方法去分享这些战术。跟着像 Veo 等手艺愈来愈普遍地使用于一切活动的各个层面，设想一下接下来会发作甚么。

　　2023年，计较机视觉和深度进修等手艺的接纳将鞭策供给链的开展。无人驾驶车队、自立堆栈办理和模仿只是将引领智能物流和环球供给链进入新时期的少数优化步伐。

　　以机械进修事情负载为例。传统上，软件工程师不断依靠高贵、耗电的 GPU 来完成从模子构建到推理的局部事情。但是，这类一刀切的办法其实不高效——大大都 GPU 都没有针对这些使命停止优化。在将来几年，愈来愈多的工程师将会看到将事情负载转移到专为模子锻炼（Amazon Trainium）推理（Amazon Inferentia）。跟着这类状况的发作，新一轮的立异将开端。经由过程利用基于 Trainium 的实例完成约50%的培训本钱节省，大概利用基于 Inferentia2 的实例完成了50%的每瓦特机能，工程师和企业城市留意我们将开端看到事情负载的大范围迁徙。即便是普通的使用也是云云，在这些使用中，迁徙到定制化的公用芯片上仍有益处，好比基于 Graviton3 的实例，在不异的机能下，它比同类 EC2 实例的能耗低60%。

　　在将来几年，我们将看到各类智能能源手艺的快速交融，由于我们终究到达了以手艺处理计划处理所面对危急的门坎。固然这能够不会像我们期望的那样发生吹糠见米的结果，但这些手艺将从底子上永久改动我们在将来缔造、贮存和消耗能源的方法。

　　设想一下如许一个场景，一位锻练能够利用及时阐发的计较机视觉和生物数据，在球员抽筋或失球之前换下他们，用歇息最充实的队友替代他们，这是如今能够量化的工作。这同时进步了活动员的宁静性，并增长了活动的合作力趋向科技是外企吗。在这一点上，活动自己将真正开端成为一种数据流，我们能够及时阐发和决议球员的水合度、球的活动、园地饱和度——一切这统统加起来，比我们明天看到的任何工具都更丰硕。更多的数据带来了进一步的立异。在不太悠远的将来科技的开展的利与弊，我们将到达如许一个点，即团队在每场角逐时期都在背景运转连续的假定模仿，使他们可以更好地猜测他们的决议计划在那一刻的影响。手艺自己将成为职业体育活动的合作根底。

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