當(dāng)疫情發(fā)生時，AI/ML 技術(shù)已經(jīng)開始被采用，組織已經(jīng)顯著加快提升機器學(xué)習(xí)算法的整合能力。傳統(tǒng) ML 模式的問題在于，人們花費大量時間來構(gòu)建和部署模型，但這種模式卻無法擴展?；蛟S，AI/ML 將被它自己的局限性所阻礙——直到它可以自己學(xué)習(xí)。但近期的一項重大突破顯示，AI/ML可以通過自動化自學(xué)習(xí)算法處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這意味著，阻礙即將被化解。展望未來，對 AI/ML功能的真正理解將有助于提升組織的核心競爭力。

5G在2020年大放異彩，但在 2021 年也許不會廣受歡迎。預(yù)計至少到 2022年，硬件挑戰(zhàn)將阻礙其推廣。當(dāng)你等待的時候，不妨看看 WiFi 6。從 5G 中獲得的許多好處將首先通過WiFi 6來實現(xiàn)，這是一種可用但尚未普及的技術(shù)。

AR/VR改善了協(xié)作和獲取知識的途徑，其突破性應(yīng)用將是沉浸式協(xié)作通信，比如視頻會議的下一個迭代將結(jié)合 AR 和 VR 技術(shù)。隨著越來越多的零售活動和商業(yè)交流轉(zhuǎn)移到網(wǎng)上，將會產(chǎn)生更多的沉浸式體驗需求。

2010年至2020年間，話題從“區(qū)塊鏈?zhǔn)鞘裁?？”轉(zhuǎn)變成“我如何有效地利用它？”雖然區(qū)塊鏈聯(lián)盟是一個領(lǐng)先的模式，但他們將受到協(xié)調(diào)和可見性挑戰(zhàn)的阻礙。基于區(qū)塊鏈，現(xiàn)在正在開發(fā)或試點的應(yīng)用領(lǐng)域包括安全投票、跟蹤政治捐款、跟蹤疾病爆發(fā)和保護醫(yī)療供應(yīng)鏈。也許三年后，將大為不同。

生物識別技術(shù)在疫情爆發(fā)之前就已經(jīng)開始，并在世界范圍內(nèi)得到發(fā)展，比如雙重身份驗證，將在數(shù)據(jù)時代急劇增加。生物識別驗證的一個關(guān)鍵發(fā)展是不再將數(shù)據(jù)存儲在設(shè)備上，而是進入云端。

新興技術(shù)的真正力量不是其中的任何一項，而是它們的組合，并將出現(xiàn)在日益強大的邊緣計算部署中。在邊緣計算中，分析和自動化會進行所有的“思考”， 并在網(wǎng)絡(luò)外圍采取行動，它仿佛為我們一直在討論的每一種新興技術(shù)提供了一個完美的舞臺。