LOS ALAMITOS， Calif.， 16 December 2020 – IEEE計算機協(xié)會（IEEE CS）公布了其2021技術預測報告（2021 Technology Predictions），重點關注大流行對人類生活，供應鏈，勞動力以及運營和市場的不可預測性的影響。

該報告探討了技術預測如何提供重要的見解，而這些見解遠超出了假設的范圍，可以得出重要的數(shù)據(jù)和計劃以幫助對抗這種大流行病的情況。

惠普企業(yè)杰出技術專家，前IEEE CS主席（2014年）Dejan Milojicic說：“大流行病的空前影響迫使工作，教育和私人生活中的數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速。技術在廣泛的影響力中日益扮演著至關重要的角色，并且對于生存至關重要?！?/p>

IEEE CS主席Leila De Floriani表示：“由于2020年大流行病的影響，我們已經(jīng)目睹了許多技術進步的加速進程。借助計算機協(xié)會的2021技術預測，我們努力在全球范圍內(nèi)促進研究和基于解決方案的計算技術的未來發(fā)展?！?/p>

“2021技術預測”包括對每個預測的深入分析，其中包括：特定問題和當前需求；技術的機會前景；該技術將對公眾，產(chǎn)品和服務以及相關技術產(chǎn)生影響；以及它可能抑制和/或?qū)崿F(xiàn)的可持續(xù)解決方案和商業(yè)機會。

預計2021年的12大技術趨勢如下：

Remote Workforce Technologies：用于遠程工作的工具，政策和法規(guī)將迅速發(fā)展，改善現(xiàn)有的遠程角色，并擴展到目前尚無理想解決方案的用例，例如教育，制造和醫(yī)療保健。

Social Distancing Technologies：許多技術正在融合，通過創(chuàng)建在本地和全球進行處理的數(shù)據(jù)流，并創(chuàng)建產(chǎn)生影響的應用程序，可穿戴設備和傳感器的大規(guī)模分布式智能框架。

Reliability and Safety for Intelligent Autonomous Systems：在大流行的推動下，自治系統(tǒng)的大幅增長將進一步提高這些自治系統(tǒng)的可靠性和安全性。

Synthetic Data for Training Machine Learning （ML） Systems Free of Bias：我們將看到，來年用于訓練ML的合成數(shù)據(jù)的采用將大大增加。

Disinformation Detection：擁有準確信息的至關重要性將觸發(fā)確定政治，商業(yè)和社交媒體中虛假信息的技術。

HPC as a Service （HPCaaS）：在2021年期間，我們將看到在交付中型HPC系統(tǒng)即服務方面取得越來越多的進步。

Election Security and Disinformation：將開發(fā)技術工具和新法律來維護選舉安全，增加對民主進程的信任和信心，并遏制虛假信息的傳播。

Trustworthy & Explainable AI/ML：除了性能之外，AI / ML開發(fā)人員還將開始關注可解釋且可信賴的工具和代碼。

Low Latency Virtual Music Collaboration：預計音樂設備的出現(xiàn)將幫助合唱團和樂隊進行實時虛擬排練，同時可以向更多的觀眾表演。

Computational Storage and In-Memory Processing：以最小的功耗增加IoT傳感器的部署將加速計算和內(nèi)存處理設備，軟件堆棧和產(chǎn)品的開發(fā)和部署。

AI for Digital Manufacturing：通過數(shù)據(jù)科學和ML的新應用，我們將看到增材制造和減材制造的進一步采用，從而縮短設計到生產(chǎn)時間，提高零件質(zhì)量并增加定制機會。

Advanced Cyber Defense and Weapons：將出現(xiàn)新的先進的網(wǎng)絡防御，以對抗正在開發(fā)的創(chuàng)新性網(wǎng)絡武器，否則這些武器可能會造成大規(guī)模的人身傷害，盜竊/腐敗以及關鍵基礎設施系統(tǒng)的故障。

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