科技云報道原創(chuàng)。

物之生也，若驟若馳，無動而不變，無時而不移。

技術(shù)創(chuàng)新的步伐絲毫沒有放緩的跡象，在這個日新月異的時代，科技創(chuàng)新在改變?nèi)藗兩?、推動社會進步方面扮演著關(guān)鍵的角色。2024年有望成為又一個開創(chuàng)性的年份。

對于企業(yè)而言，如何把握未來趨勢并抓住創(chuàng)新機遇比以往任何時候都更重要。

在新的一年即將到來之際，讓我們一起探索最新科技趨勢，它們將重塑世界，并對人類發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。

趨勢一：GenAI發(fā)展重點將從理論轉(zhuǎn)向?qū)嵺`

2023年是GenAI（生成式AI）的元年，特別是ChatGPT等GenAI系統(tǒng)的涌現(xiàn)和興起，2024年，GenAI乃至整個AI將繼續(xù)占據(jù)主導(dǎo)地位，相關(guān)話題討論將從構(gòu)建訓(xùn)練基礎(chǔ)架構(gòu)轉(zhuǎn)向構(gòu)建推理基礎(chǔ)框架，企業(yè)的關(guān)注點將越來越多地從寬泛的實驗轉(zhuǎn)向自上而下的戰(zhàn)略重點，經(jīng)濟方面的討論將從訓(xùn)練成本轉(zhuǎn)向運營成本。

放眼2024，它仍將是最受矚目的技術(shù)趨勢，并持續(xù)對商業(yè)世界產(chǎn)生重大影響。大語言模型(LLM)會繼續(xù)蓬勃發(fā)展，但對更輕便、更具成本效益的模型的需求也在不斷增加。

這些模型將變得越來越小，處理能力有限的輕量化部署也能運行生成式AI，包括在邊緣設(shè)備和小型企業(yè)架構(gòu)上。

2024年，新型AI平臺將通過將生成式AI模型與來自知識圖譜（Knowledge Graphs）的高質(zhì)量信息相結(jié)合，更有效應(yīng)對AI幻覺。

為企業(yè)提供工具的平臺將應(yīng)運而生，企業(yè)無需深厚的內(nèi)部專業(yè)技術(shù)知識即可運用生成式AI。從長遠來看，這些變化將促使業(yè)界創(chuàng)建針對特定任務(wù)設(shè)計和微調(diào)的模型互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，并開發(fā)出真正的多代理生成式生態(tài)系統(tǒng)。

隨著多模態(tài)技術(shù)的不斷演進，AI模型將迎來更為復(fù)雜和多樣化的交互場景，預(yù)計將在智慧城市、智能家居、醫(yī)療診斷、自動駕駛開拓全新的應(yīng)用場景。

此外，多模態(tài)生成式AI的應(yīng)用將推動AI在更多領(lǐng)域的創(chuàng)新，特別是物理科學(xué)、生命科學(xué)和其他依賴復(fù)雜實驗和儀器的學(xué)科。

趨勢二：零信任將成為網(wǎng)絡(luò)安全流行框架之一

目前的網(wǎng)絡(luò)安全模式主要是反應(yīng)型或被動型，這意味著僅在出現(xiàn)問題時才會采取相應(yīng)的解決措施。然而，現(xiàn)有的安全模型風(fēng)險非常高，因為它只是隨機地對黑客攻擊做出反應(yīng)。

十年前，全球就開始探討在安全方面是否能有所改變，這也促使了零信任概念的興起。零信任的核心思想在于，零信任系統(tǒng)的初衷是不相信任何一個人。除非其他用戶提供身份驗證，否則假定所有用戶都是不可信的。

如果要重新構(gòu)建一個企業(yè)的安全架構(gòu)，需要遵循三個原則：所有人員、應(yīng)用程序和設(shè)備都必須進行驗證。

另外，從政策和控制的角度來看，安全方面主要有三個要點：識別好的、識別壞的和識別未知的?，F(xiàn)在就需要能夠識別出已有和未知的惡意攻擊。

對于零信任而言，首先需要明確什么是好的行為，即哪些行為是被允許的，然后阻止所有其他未經(jīng)授權(quán)的訪問。

此外，零信任需要持續(xù)進行信任驗證，需要對好的行為提前進行描述，一旦出現(xiàn)威脅，可以實時進行解決。對于企業(yè)而言，只要是不被允許的行為，都會被立即阻止，而不是需要用幾分鐘甚至幾天的時間才能發(fā)現(xiàn)惡意行為。

在網(wǎng)絡(luò)安全方面，零信任系統(tǒng)可以帶來巨大的好處。無論是用于數(shù)據(jù)存儲、社交聯(lián)絡(luò)、媒體共享還是服務(wù)器托管，當前的許多網(wǎng)絡(luò)都不是為零信任而設(shè)計的。這意味著系統(tǒng)對某些用戶給予一定程度的信任。

如果某個用戶被證明是惡意的，而系統(tǒng)已經(jīng)決定信任他們，網(wǎng)絡(luò)攻擊就有可能發(fā)生。零信任系統(tǒng)還提供精細化訪問和精細化控制。

這意味著沒有人能夠控制或訪問網(wǎng)絡(luò)中的大部分數(shù)據(jù)和算力，只為需要知道信息的用戶提供信息，這樣就大大消除了人為因素造成的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險。

趨勢三：邊緣計算需求激增，“云邊端一體化”加速演進

在多云環(huán)境下，云提供商通常集中在數(shù)據(jù)中心提供服務(wù)。但在實際生活中，數(shù)據(jù)并不僅僅存在于數(shù)據(jù)中心，它們還分布在工廠、醫(yī)院等許多地方。因此，大型服務(wù)提供商和服務(wù)堆棧需要為每種架構(gòu)創(chuàng)建自己的邊緣服務(wù)，例如 Google 的 Anthos、Amazon 的 Outposts 等，每家廠商都有自己的邊緣平臺。所以，對于每一家公司來說，同時使用多個不同的邊緣平臺是不現(xiàn)實的。

將邊緣平臺和邊緣工作負載分隔開來，建立一個既有軟件又有硬件的編排，就可以運營一個以軟件定義的平臺。

據(jù)Gartner預(yù)測，2022年，邊緣計算將成為所有數(shù)字業(yè)務(wù)的必要需求，到2025年將有75%的數(shù)據(jù)產(chǎn)生在數(shù)據(jù)中心和云之外并在邊緣側(cè)進行處理。邊緣計算與云計算、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、5G等技術(shù)協(xié)同，成為國家新基建的核心所在。

邊緣計算需求激增下，“云邊端一體化”為核心的云邊協(xié)同成為邊緣計算未來重要的演進方向。

云邊端一體化旨在屏蔽云、邊、端分布式異構(gòu)基礎(chǔ)設(shè)施資源，實現(xiàn)資源統(tǒng)一管理、數(shù)據(jù)自由流通、應(yīng)用一致運行環(huán)境、立體安全保障，滿足用戶多樣化、實時敏捷、安全可靠業(yè)務(wù)需求。

在萬物互聯(lián)和行業(yè)智能化雙重環(huán)境的催生下，云邊端一體化有利于將算力下沉到更接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生的現(xiàn)場，同時擁有更低的時延、更低的帶寬占用、更低的部署成本，以及更加安全可靠的數(shù)據(jù)傳輸?shù)葍?yōu)勢，更好地滿足企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的需求。

由此不難判斷，在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級背景下，云邊端一體化的加速演進，將進一步提升數(shù)據(jù)處理效率，避免延遲，強化敏捷性，讓邊緣計算的優(yōu)勢得到更大的展現(xiàn)，成為企業(yè)數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的優(yōu)選項。

趨勢四：新型內(nèi)生安全技術(shù)將邁入成熟落地階段

面對愈演愈烈的安全威脅，傳統(tǒng)“外掛式”和“補丁式”的網(wǎng)絡(luò)安全架構(gòu)很難適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜結(jié)構(gòu)、動態(tài)變化帶來的安全防護需求，安全建設(shè)視角從外部向內(nèi)部轉(zhuǎn)化。內(nèi)生安全是數(shù)字化、智能化對網(wǎng)絡(luò)安全提出的新要求，能幫助信息化系統(tǒng)構(gòu)建無處不在的網(wǎng)絡(luò)安全“免疫力”

2024年，以密碼算法、防火墻、入侵檢測、安全審計等代表的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)將適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全威脅的變化而進一步增強。例如，全球正在加速制定后量子密碼算法標準，通過增強的密碼算法結(jié)構(gòu)以抵抗量子計算對信息破解帶來的威脅。

新型內(nèi)生安全技術(shù)將逐步邁入成熟落地階段，擬態(tài)防御、可信計算等為代表的內(nèi)生安全技術(shù)將更加成熟，并將在5G、物聯(lián)網(wǎng)、云等新興場景加速應(yīng)用。

同時，縱深防御的內(nèi)生安全體系加速構(gòu)建。把安全能力內(nèi)置到數(shù)字化、智能化系統(tǒng)的全鏈條中，實現(xiàn)安全能力無死角，為及時發(fā)現(xiàn)攻擊打下基礎(chǔ)。

所謂縱深，包括網(wǎng)絡(luò)縱深防線、資產(chǎn)縱深防線、服務(wù)縱深防線等，一道防線被突破還有其他若干防線攔截攻擊，實現(xiàn)安全防護從宏觀管控到微觀檢測的全面進行。

趨勢五：量子計算加速與更多技術(shù)領(lǐng)域結(jié)合

量子計算是近年來最受歡迎的技術(shù)趨勢之一，它將在我們生活的幾乎所有方面產(chǎn)生深遠的影響。作為一種計算形式，量子計算利用疊加和糾纏等量子現(xiàn)象，其應(yīng)用范圍從預(yù)防冠狀病毒等疾病的傳播到新疫苗的開發(fā)，包括金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理和欺詐。

盡管距離通用算力還有很長的路要走，但量子計算機的算力優(yōu)勢已在多個領(lǐng)域具備廣闊應(yīng)用前景。在通用AI方面，量子計算的強大算力有助于AI識別模式，并幫助AI更好地作出決策。

大數(shù)據(jù)和自然語言處理方面，利用并行計算優(yōu)勢，量子系統(tǒng)可以為機器學(xué)習(xí)帶來指數(shù)量級的加速。量子計算機未來的潛在應(yīng)用場景或?qū)⒑w經(jīng)濟、人工智能、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域。

在GenAI領(lǐng)域，量子計算解決了GenAI和大多數(shù)大規(guī)模AI對計算資源需求量極大這一主要問題。

量子計算擁有無限處理數(shù)據(jù)的能力，并能在幾乎無限多的答案中挑選出最優(yōu)解，這將使量子計算在概率計算方面表現(xiàn)卓越。將量子計算應(yīng)用于GenAI優(yōu)化，有望顯著提升GenAI的效率和性能。

想象一下，如果五年后量子計算與GenAI大規(guī)模結(jié)合，GenAI的工作效率可能會得到前所未有的提升，其增長倍數(shù)超出我們的想象，其影響將不亞于ChatGPT首次亮相時帶給我們的震撼。

而云原生技術(shù)與量子計算技術(shù)的結(jié)合，將更大限度地將云資源和云能力利用、發(fā)揮出來，助力全球的業(yè)務(wù)快速創(chuàng)新和穩(wěn)定運行。

趨勢六：AR/VR仍將充滿變數(shù)迎來深度洗牌期

Strategy Analytics預(yù)測，到2024年VR/AR硬件設(shè)備的市場存量將從目前的5000萬翻番至1億臺。Strategy Analytics表示，2024年達到1億的市場存量將是這一相對較新的消費電子產(chǎn)品類別的重要里程碑，這將有助于推動其進一步增長和投資。

虛擬現(xiàn)實領(lǐng)域在2023年依然沒能迎來爆發(fā)。

從國際市場來看，Meta大幅裁員，其頭顯設(shè)備Quest 2銷售下滑；微軟裁撤社交空間Altspace VR等團隊，重點轉(zhuǎn)向生成式AI；而在國內(nèi)市場，市場占比第一的PICO，在被字節(jié)跳動收購兩年后，在今年11月8日公開宣布調(diào)整組織架構(gòu)，縮減300余名員工，整體占比約23%……顯然，這給本就發(fā)展緩慢的虛擬現(xiàn)實市場蒙上了又一層陰影。

值得注意的是，今年也是中國AR/VR廠商困難重重的一年，若干頭部廠商接連面臨了裁員、架構(gòu)調(diào)整、資金鏈困難甚至退出市場等諸多難題。

2024年，海外頭部廠商有望進入中國市場，Apple新品強勢入局，手機廠商AR眼鏡新品蓄勢待發(fā)，中國市場廠商競爭格局充滿變數(shù)。

在體驗角度，AI+AR的發(fā)展趨勢將助力眼鏡產(chǎn)品實現(xiàn)更好的NLP交互及顯示畫面呈現(xiàn)。高速的文本處理、準確的智能問答對話、精準的語義理解、高效的指令識別都將在實時翻譯、導(dǎo)航出行、視頻攝影、生活助手等類型的應(yīng)用中大放異彩。

2024年將是技術(shù)變革顯著的一年。當我們擁抱這些技術(shù)進步時，必須牢記隨之而來的道德、安全和可持續(xù)發(fā)展方面的影響。

技術(shù)帶來無限機遇，另一方面也帶來了責(zé)任，我們有責(zé)任確保這些創(chuàng)新能以積極的方式改善我們的生活和世界。了解信息，適應(yīng)變化，做好迎接未來的準備。

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