2024年六大科技趋势前瞻最热门的技术都在这里了

　　

　　技术创新的步伐丝毫没有放缓的迹象，在这个日新月异的时代，科技创新在改变人们生活、推动社会进步方面扮演着关键的角色。2024年有望成为又一个开创性的年份。

　　在新的一年即将到来之际，让我们一起探索最新科技趋势，它们将重塑世界，并对人类发展产生巨大影响。

　　2023年是GenAI（生成式AI）的元年，特别是ChatGPT等GenAI系统的涌现和兴起，2024年，GenAI乃至整个AI将继续占据主导地位，相关话题讨论将从构建训练基础架构转向构建推理基础框架，企业的关注点将越来越多地从宽泛的实验转向自上而下的战略重点，经济方面的讨论将从训练成本转向运营成本。

　　放眼2024，它仍将是最受瞩目的技术趋势，并持续对商业世界产生重大影响。大语言模型(LLM)会继续蓬勃发展，但对更轻便、更具成本效益的模型的需求也在不断增加。

　　这些模型将变得越来越小，处理能力有限的轻量化部署也能运行生成式AI，包括在边缘设备和小型企业架构上。

　　2024年，新型AI平台将通过将生成式AI模型与来自知识图谱（Knowledge Graphs）的高质量信息相结合，更有效应对AI幻觉。

　　为企业提供工具的平台将应运而生，企业无需深厚的内部专业技术知识即可运用生成式AI。从长远来看，这些变化将促使业界创建针对特定任务设计和微调的模型互联网络，并开发出真正的多代理生成式生态系统。

　　随着多模态技术的不断演进，AI模型将迎来更为复杂和多样化的交互场景，预计将在智慧城市、智能家居、医疗诊断、自动驾驶开拓全新的应用场景。

　　此外，多模态生成式AI的应用将推动AI在更多领域的创新，特别是物理科学、生命科学和其他依赖复杂实验和仪器的学科。

　　目前的网络安全模式主要是反应型或被动型，这意味着仅在出现问题时才会采取相应的解决措施。然而，现有的安全模型风险非常高，因为它只是随机地对黑客攻击做出反应。

　　十年前，全球就开始探讨在安全方面是否能有所改变，这也促使了零信任概念的兴起。零信任的核心思想在于，零信任系统的初衷是不相信任何一个人。除非其他用户提供身份验证，否则假定所有用户都是不可信的。

　　如果要重新构建一个企业的安全架构，需要遵循三个原则：所有人员、应用程序和设备都必须进行验证。

　　另外，从政策和控制的角度来看，安全方面主要有三个要点：识别好的、识别坏的和识别未知的。现在就需要能够识别出已有和未知的恶意攻击。

　　对于零信任而言，首先需要明确什么是好的行为，即哪些行为是被允许的，然后阻止所有其他未经授权的访问。

　　此外，零信任需要持续进行信任验证，需要对好的行为提前进行描述，一旦出现威胁，可以实时进行解决。对于企业而言，只要是不被允许的行为，都会被立即阻止，而不是需要用几分钟甚至几天的时间才能发现恶意行为。

　　在网络安全方面，零信任系统可以带来巨大的好处。无论是用于数据存储、社交联络、媒体共享还是服务器托管，当前的许多网络都不是为零信任而设计的。这意味着系统对某些用户给予一定程度的信任。

　　如果某个用户被证明是恶意的，而系统已经决定信任他们，网络攻击就有可能发生。零信任系统还提供精细化访问和精细化控制。

　　这意味着没有人能够控制或访问网络中的大部分数据和算力，只为需要知道信息的用户提供信息，这样就大大消除了人为因素造成的网络风险。

　　在多云环境下，云提供商通常集中在数据中心提供服务。 但在实际生活中，数据并不仅仅存在于数据中心，它们还分布在工厂、医院等许多地方。

　　因此，大型服务提供商和服务堆栈需要为每种架构创建自己的边缘服务，例如 Google 的 Anthos、Amazon 的 Outposts 等，每家厂商都有自己的边缘平台。 所以，对于每一家公司来说，同时使用多个不同的边缘平台是不现实的。

　　将边缘平台和边缘工作负载分隔开来，建立一个既有软件又有硬件的编排，就可以运营一个以软件定义的平台。

　　据Gartner预测，2022年，边缘计算将成为所有数字业务的必要需求，到2025年将有75%的数据产生在数据中心和云之外并在边缘侧进行处理。边缘计算与云计算、人工智能、物联网、5G等技术协同，成为国家新基建的核心所在。

　　边缘计算需求激增下，“云边端一体化”为核心的云边协同成为边缘计算未来重要的演进方向。

　　云边端一体化旨在屏蔽云、边、端分布式异构基础设施资源，实现资源统一管理、数据自由流通、应用一致运行环境、立体安全保障，满足用户多样化、实时敏捷、安全可靠业务需求。

　　在万物互联和行业智能化双重环境的催生下，云边端一体化有利于将算力下沉到更接近数据产生的现场，同时拥有更低的时延、更低的带宽占用、更低的部署成本，以及更加安全可靠的数据传输等优势，更好地满足企业智能化转型的需求。

　　由此不难判断，在产业数字化升级背景下，云边端一体化的加速演进，将进一步提升数据处理效率，避免延迟，强化敏捷性，让边缘计算的优势得到更大的展现，成为企业数字化、智能化转型的优选项。

　　面对愈演愈烈的安全威胁，传统“外挂式”和“补丁式”的网络安全架构很难适应网络复杂结构、动态变化带来的安全防护需求，安全建设视角从外部向内部转化。

　　内生安全是数字化、智能化对网络安全提出的新要求，能帮助信息化系统构建无处不在的网络安全“免疫力”

　　2024年，以密码算法、防火墙、入侵检测、安全审计等代表的传统网络安全技术将适应网络安全威胁的变化而进一步增强。例如，全球正在加速制定后量子密码算法标准，通过增强的密码算法结构以抵抗量子计算对信息破解带来的威胁。

　　新型内生安全技术将逐步迈入成熟落地阶段，拟态防御、可信计算等为代表的内生安全技术将更加成熟，并将在5G、物联网、云等新兴场景加速应用。

　　同时，纵深防御的内生安全体系加速构建。把安全能力内置到数字化、智能化系统的全链条中，实现安全能力无死角，为及时发现攻击打下基础。

　　所谓纵深，包括网络纵深防线、资产纵深防线、服务纵深防线等，一道防线被突破还有其他若干防线拦截攻击，实现安全防护从宏观管控到微观检测的全面进行。

　　量子计算是近年来最受欢迎的技术趋势之一，它将在我们生活的几乎所有方面产生深远的影响。

　　作为一种计算形式，量子计算利用叠加和纠缠等量子现象，其应用范围从预防冠状病毒等疾病的传播到新疫苗的开发，包括金融领域的风险管理和欺诈。

　　尽管距离通用算力还有很长的路要走，但量子计算机的算力优势已在多个领域具备广阔应用前景。在通用AI方面，量子计算的强大算力有助于AI识别模式，并帮助AI更好地作出决策。

　　大数据和自然语言处理方面，利用并行计算优势，量子系统可以为机器学习带来指数量级的加速。量子计算机未来的潜在应用场景或将涵盖经济、人工智能、生物医药等领域。

　　在GenAI领域，量子计算解决了GenAI和大多数大规模AI对计算资源需求量极大这一主要问题。

　　量子计算拥有无限处理数据的能力，并能在几乎无限多的答案中挑选出最优解，这将使量子计算在概率计算方面表现卓越。将量子计算应用于GenAI优化，有望显著提升GenAI的效率和性能。

　　想象一下，如果五年后量子计算与GenAI大规模结合，GenAI的工作效率可能会得到前所未有的提升，其增长倍数超出我们的想象，其影响将不亚于ChatGPT首次亮相时带给我们的震撼。

　　而云原生技术与量子计算技术的结合，将更大限度地将云资源和云能力利用、发挥出来，助力全球的业务快速创新和稳定运行。

　　Strategy Analytics表示，2024年达到1亿的市场存量将是这一相对较新的消费电子产品类别的重要里程碑，这将有助于推动其进一步增长和投资。

　　从国际市场来看，Meta大幅裁员，其头显设备Quest 2销售下滑；微软裁撤社交空间Altspace VR等团队，重点转向生成式AI；而在国内市场，市场占比第一的PICO，在被字节跳动收购两年后，在今年11月8日公开宣布调整组织架构，缩减300余名员工，整体占比约23%……显然，这给本就发展缓慢的虚拟现实市场蒙上了又一层阴影。

　　值得注意的是，今年也是中国AR/VR厂商困难重重的一年，若干头部厂商接连面临了裁员、架构调整、资金链困难甚至退出市场等诸多难题。

　　2024年，海外头部厂商有望进入中国市场，Apple新品强势入局，手机厂商AR眼镜新品蓄势待发，中国市场厂商竞争格局充满变数。

　　在体验角度，AI+AR的发展趋势将助力眼镜产品实现更好的NLP交互及显示画面呈现。高速的文本处理、准确的智能问答对话、精准的语义理解、高效的指令识别都将在实时翻译、导航出行、视频摄影、生活助手等类型的应用中大放异彩。

　　2024年将是技术变革显著的一年。当我们拥抱这些技术进步时，必须牢记随之而来的道德、安全和可持续发展方面的影响。

　　技术带来无限机遇，另一方面也带来了责任，我们有责任确保这些创新能以积极的方式改善我们的生活和世界。了解信息，适应变化，做好迎接未来的准备。