IEEE CS：2021年的12大技术趋势

LOS ALAMITOS, Calif., 16 December 2020 – IEEE计算机协会（IEEE CS）公布了其2021技术预测报告（2021 Technology Predictions），重点关注大流行对人类生活，供应链，劳动力以及运营和市场的不可预测性的影响。

该报告探讨了技术预测如何提供重要的见解，而这些见解远超出了假设的范围，可以得出重要的数据和计划以帮助对抗这种大流行病的情况。

惠普企业杰出技术专家，前IEEE CS主席（2014年）Dejan Milojicic说：“大流行病的空前影响迫使工作，教育和私人生活中的数字化转型加速。技术在广泛的影响力中日益扮演着至关重要的角色，并且对于生存至关重要。”

IEEE CS主席Leila De Floriani表示：“由于2020年大流行病的影响，我们已经目睹了许多技术进步的加速进程。借助计算机协会的2021技术预测，我们努力在全球范围内促进研究和基于解决方案的计算技术的未来发展。”

“2021技术预测”包括对每个预测的深入分析，其中包括：特定问题和当前需求；技术的机会前景；该技术将对公众，产品和服务以及相关技术产生影响；以及它可能抑制和/或实现的可持续解决方案和商业机会。

预计2021年的12大技术趋势如下：

1. Remote Workforce Technologies：用于远程工作的工具，政策和法规将迅速发展，改善现有的远程角色，并扩展到目前尚无理想解决方案的用例，例如教育，制造和医疗保健。
   
   
2. Social Distancing Technologies：许多技术正在融合，通过创建在本地和全球进行处理的数据流，并创建产生影响的应用程序，可穿戴设备和传感器的大规模分布式智能框架。
   
   
3. Reliability and Safety for Intelligent Autonomous Systems：在大流行的推动下，自治系统的大幅增长将进一步提高这些自治系统的可靠性和安全性。
   
   
4. Synthetic Data for Training Machine Learning (ML) Systems Free of Bias：我们将看到，来年用于训练ML的合成数据的采用将大大增加。
   
   
5. Disinformation Detection：拥有准确信息的至关重要性将触发确定政治，商业和社交媒体中虚假信息的技术。
   
   
6. HPC as a Service (HPCaaS)：在2021年期间，我们将看到在交付中型HPC系统即服务方面取得越来越多的进步。
   
   
7. Election Security and Disinformation：将开发技术工具和新法律来维护选举安全，增加对民主进程的信任和信心，并遏制虚假信息的传播。
   
   
8. Trustworthy & Explainable AI/ML：除了性能之外，AI / ML开发人员还将开始关注可解释且可信赖的工具和代码。
   
   
9. Low Latency Virtual Music Collaboration：预计音乐设备的出现将帮助合唱团和乐队进行实时虚拟排练，同时可以向更多的观众表演。
   
   
10. Computational Storage and In-Memory Processing：以最小的功耗增加IoT传感器的部署将加速计算和内存处理设备，软件堆栈和产品的开发和部署。
    
    
11. AI for Digital Manufacturing：通过数据科学和ML的新应用，我们将看到增材制造和减材制造的进一步采用，从而缩短设计到生产时间，提高零件质量并增加定制机会。
    
    
12. Advanced Cyber Defense and Weapons：将出现新的先进的网络防御，以对抗正在开发的创新性网络武器，否则这些武器可能会造成大规模的人身伤害，盗窃/腐败以及关键基础设施系统的故障。

本次预测，IEEE CS领先技术专家团队包括下列各位人员。

The technical contributors for this document are available for interviews. The IEEE CS team of leading technology experts includes Mary Baker, HP Inc.; Tom Coughlin, Coughlin Associates; Paolo Faraboschi, Hewlett Packard Enterprise VP and Fellow; Eitan Frachtenberg, data scientist, Reed College; Kim Keeton, entrepreneur; Danny Lange, VP of AI at Unity Technologies; Phil Laplante, professor, Penn State; Andrea Matwyshyn, Professor and Assoc. Dean of Innovation, Penn State Law – University Park, and professor, Penn State Engineering; Avi Mendelson, professor, Technion and NTU Singapore; Cecilia Metra, professor, Bologna University and IEEE CS past president; Dejan Milojicic, Hewlett Packard Enterprise Distinguished Technologist and former IEEE CS president; Roberto Saracco, chair of the IEEE-FDC’s Symbiotic Autonomous Systems Initiative; and Jeffrey Voas, NIST.