IEEE計算機協會（IEEE-CS）技術專家公布了他們對技術發展趨勢的年度預測，提出了他們認為2019年會被最廣泛采用的技術。今年，專家們還審查了一些尚未被廣泛采用、明年還將被再次討論的新技術（例如數字雙胞胎技術）以及包括Kubernetes和Docker等在內的一些已被廣泛采用的技術。這個全球首屈一指的計算機專業人士組織發布的預測一直是最受期待的公告之一。

IEEE計算機協會主席Hironori Kasahara說：“計算機協會的預測基于一流技術專家團隊的深入分析，確定了在2019年具有巨大潛力擾亂市場的前十項技術。技術社群依賴于計算機協會作為技術IP、趨勢和信息的來源。IEEE-CS的預測表明我們致力于讓我們的社群為未來的技術圖景做好準備。”

惠普公司杰出技術專家和IEEE計算機協會前主席（2014年）DejanMilojicic說：“在2019年，我們期望在交通運輸、高級安全和人性化技術領域越來越多地采用深度學習加速器。在先進材料的推動下，虛擬現實和身聯網的應用將把未來擴展到新的未知領域。我們對我們在2019年技術趨勢方面所做的預測感到興奮。”

預計在2019年將進入被廣泛采用階段的十大技術：

1.深度學習加速器，如GPU、FPGA和最近的TPU。越來越多的公司已宣布計劃設計自己的加速器，這些加速器被廣泛應用于數據中心。也有機會將它們部署在邊緣，最初將用于推理和漸進式的有限培訓。深度學習加速器也包括用于超低功率設備的加速器。這些技術的發展將允許機器學習（或智能設備）用于許多物聯網裝置和設備。

2.輔助駕駛。雖然完全自主的自動駕駛車輛的愿景可能還需要幾年時間才能成真，但輔助駕駛技術正越來越多地應用于個人和市政（專用）交通工具。輔助駕駛在廣泛識別方面已經非常有用，并正在為全自動駕駛車輛鋪平道路。該技術高度依賴于深度學習加速器（見第1條）來進行視頻識別。

3.身聯網（InternetofBodies,IoB）。物聯網和自我監測技術正在更加靠近人體甚至進入人體內部。消費者對使用外部設備（例如健身追蹤器和智能眼鏡）進行自我跟蹤以及對使用增強現實設備玩游戲感到滿意。數字藥片正在進入主流醫學領域，人體附著式、植入式和嵌入式IoB設備也開始與環境中的傳感器進行交互。這些設備可以生成更豐富的數據，從而實現更有趣和有用的應用程序，但同時也引發了對安全性、隱私、物理傷害和濫用的擔憂。

4.社會信用算法。這些算法使用面部識別和其他先進生物識別技術來識別一個人，并從社交媒體和其他數字化檔案中檢索關于該人的數據，以便批準或拒絕其訪問消費類產品或社會服務。在我們這個日益網絡化的世界中，生物識別技術和混合型社交數據流的結合，可以將一個簡單觀察轉化為對一個人的好壞及是否值得得到公眾社會認可的判斷。據報道，一些國家已經在使用社會信用算法來評估對國家的忠誠度。

5.先進（智能）材料和設備。我們相信，用于傳感器、執行器和無線通信的新穎和先進材料和設備（如可調玻璃、智能紙和可吸收的傳感器等），將在醫療保健、包裝、家電等領域創造激動人心的應用爆炸。這些技術還將促進普適、泛在和沉浸式計算的發展，例如帶有可折疊屏幕的手機在最近的推出。這些技術的使用將對我們感知物聯網設備的方式產生巨大影響，并將帶來新的使用模式。

6.主動安全保護。保護計算機系統的傳統方法涉及部署預防機制，例如防病毒軟件。隨著攻擊變得越來越復雜，保護成本增加但保護機制的有效性降低。然而，正在出現使用主動方法的新一代安全機制，主動方法如在新的攻擊類型暴露時能被激活的鉤子以及識別復雜攻擊的機器學習機制等。攻擊攻擊者也具有技術上的可能性，但幾乎總是非法的。

7.虛擬現實（VR）和增強現實（AR）。多年來，這些相關技術在某些方面已成為主流。舉個眾所周知的例子，Pokemon Go是一款使用智能手機的相機在現實環境中插入虛構物品的游戲。隨著其他消費類設備變得便宜且普遍，游戲顯然是這些技術的一種驅動力。VR和AR技術對教育、工程和其他領域也很有用。然而，也存在著一個“第22條軍規”，由于進入成本高，導致應用程序缺乏，而應用程序缺乏，又導致成本居高不下。隨著VR頭盔廣告出現在黃金時段的電視節目，我們可能終于到達了一個臨界點。

8.聊天機器人。這些人工智能（AI）程序使用預先計算的關鍵用戶短語和基于聽覺或文本的信號來模擬交互式人類對話。聊天機器人最近開始使用自創的句子代替預先計算出的用戶短語，得到了更好的結果。聊天機器人經常用于社交網絡中心的基本客戶服務，通常作為智能虛擬助理被包含在操作系統中。我們最近還見證了將聊天機器人作為能夠進行機器對機器通信的個人助理使用。事實上，聊天機器人模仿人類的能力是如此之強，以至于一些國家正在考慮要求聊天機器人披露自己并非人類。業界正在尋求將聊天機器人應用作為提供治療支持的一種方式，擴展到與認知障礙兒童的互動。

9.自動語音垃圾（robocall）預防。垃圾電話是一個日益復雜的問題，例如假冒受害者家屬和商業伙伴的來電號碼，這導致人們經常忽略來電呼叫，從而產生諸如真正的緊急呼叫未得到應答的風險。然而，新出現的技術現在可以阻止被假冒的呼叫者ID，并攔截可疑的來電，計算機會向呼叫者問問題以評估他或她是否合法。

10.人性化技術（特別是機器學習）。我們正在接近技術可以幫助解決社會問題的歷史時刻。我們預測，機器學習、機器人和無人機的大規模使用將有助于改善農業、緩解干旱，確保糧食供應，并改善偏遠地區的健康狀況。一些行動已經開始，但我們預測明年的采用率和成功案例報告將會增加。“無處不在的傳感器”以及物聯網和邊緣計算的進步是促成采用這種技術的主要因素。最近發生的重大火災和橋梁坍塌等事件使在森林和智能道路等領域采用監測技術的緊迫性進一步加大。

以下是我們認為非常有前景但要在2019年之后才會被廣泛采用的一些技術（我們將在明年再次考慮這些技術）：

11.數字雙胞胎。數字雙胞胎是用于理解、預測和優化績效以改善業務結果的資產和流程的軟件表示。數字雙胞胎可以是真實實體（包括人類）的任何特征的數字表示。數字化特征的選擇取決于雙胞胎的預期用途。許多公司已經在使用“數字雙胞胎”技術：根據分析師的說法，物聯網領域48％的公司已經開始采用該技術。這包括用于非常復雜的實體（例如像Digital Singapore這樣的整個智能城市）的數字雙胞胎。數字雙胞胎還有望在未來三年在醫療領域發揮變革作用。

12.實時光線追蹤。 RT2一直被認為是計算機圖形渲染的圣杯。盡管該技術本身已經非常成熟，但直到最近，它都因計算量太大而無法實時執行，從而所有光線追蹤的場景都必須提前腳本化和渲染。在2018年，我們見證了一個具有RT2功能的消費類產品家族的首次亮相。在接下來的幾年中，我們期望看到增量迭代，直到真正的RT2得到廣泛應用。最初，我們預計增長將由消費類應用程序（如游戲）驅動，其次是專業應用（如培訓和模擬）。該技術與虛擬現實技術（見第7條）相結合，會為高保真視覺仿真開辟出新領域。

13.無服務器計算。這用于指代云中的lambda類產品家族，例如AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions、Nuclio等。“無服務器”是虛擬化、容器和微服務系列的下一步。與IaaS不同，在無服務器計算中，服務提供者以非常細的粒度（一直到單個功能）管理資源。最終用戶可以專注于功能，而不必預先分配實例或容器或顯式地管理它們。雖然無服務器計算仍處于被采用的早期階段，但該技術對服務提供者和用戶都有吸引力（服務提供者的資源利用率更高，用戶可以按實際所用付費），因此我們預計對該技術的采用將快速增長，在未來幾年里我們將開始看到該技術會被大量采用。

最后，我們考慮了一些我們認為已經被廣泛采用的技術：

13.Kubernetes和Docker。Docker的被接納和Google讓Kubernetes開源的決定，激勵了更廣泛的開源社區支持這兩項技術。。這使得Kubernetes成為過去兩年中最受歡迎的開源項目之一，并且成為在內部集群和公共云上運行容器化分布式應用程序的事實標準。早期采用者已經在生產中使用了Kubernetes，在安全性和可靠性方面的有計劃的進展有望吸引傳統的公司企業使用它們。我們預計，在2019年Kubernetes將取代經編制的專有基礎設施，用于運行大數據處理和重構的開源代碼。

14.邊緣計算。邊緣計算使用為傳感器配置的或在網絡邊緣的微處理器將物聯網數據轉換為可用信息。邊緣計算減少了對網絡帶寬、數據存儲和分析的需求。代價是移動設備的功率增加，這需要在能量收集和存儲方面進行創新。邊緣計算的創新將加速各種應用的新發展。

由頂尖技術專家組成的IEEE-CS團隊包括下述成員：桑迪亞國家實驗室的Erik DeBenedictis、SAP首席工程師Zoran Dimitrijevic、Perspecta Labs首席科學家Fred Douglis、惠普公司研究員Paolo Faraboschi、數據科學家Eitan Frachtenberg、賓夕法尼亞州立大學教授Phil Laplant、，東北大學法學教授/計算機科學教授（客座）及法律、創新和創造中心聯合主任Andrea Matwyshyn、Technion教授Avi Mendelson、惠普公司杰出技術專家和IEEE計算機協會2014年主席Dejan Milojicic以及IEEE-FDC共生自治系統倡議（Symbiotic Autonomous Systems Initiative of IEEE-FDC）的主席Robert-Saracco。可以對本文檔的上述技術貢獻者進行采訪。

2019年底，我們將回顧這些預測，并確定它們與技術現實的匹配程度。請在2019年12月我們對2019年的預測進行評分時，再來核查。