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疫情之下,未來10年技術趨勢有哪些變化?

發布時間:2020-02-22 10:57:10  來源:互聯網    背景:

  2019年末的這場疫情,毫無疑問會在歷史上留下厚重的一筆。我們相信,沒有一次疫情不會過去,也不會有一個春天不會到來。

  作為技術人,需要關注這次疫情對技術的影響,有什么技術可以在現在和未來更好的幫助對抗疫情。我們特意邀請了網商銀行首席架構師余鋒(花名:褚霸),來談談在后疫情時代,下一個十年的技術趨勢。

    一、算力變革為基礎科學提供更強動力

  首先我們需要知道的是,在一個相對較長的時間尺度里,疫情只是時間長河中的一朵小小浪花,有些大趨勢是不會扭轉的,計算能力的演進增強就是其中的一個。

  當前,云計算已經深入人心,在各行各業中得到廣泛應用,隨著云原生技術的發展,我們可以更加靈活低門檻的使用云計算,就像我們使用水和電一樣。不過,未來的計算也許不像現在一樣只在少數的數據中心發生,未來的“云”也許就在人們身邊。

  這是因為,IOT與5G的發展,會將人們帶入萬物互聯的世界。在這個世界里,每一個節點都是擁有算力的,我們使用云計算,可能是數據中心加上邊緣節點的計算,也就是所謂的邊緣計算的理念。

  我們現在數以億計的手機、智能設備、移動通信基站,未來都會成為計算節點,為我們提供比現在高好幾個數量級的計算能力。

  那么算力的提升和變革,會對社會產生什么樣的影響?

  以這次疫情為例,絕大多數人不知道的是,人類對抗疫情的真正轉機是在18、19世紀,由于基礎科學的進步,可以造出好的光學顯微鏡,可以看到細菌,才能真正弄清楚某些由致病細菌引起的瘟疫的真正原因。隨著時代發展,化學進步,可以合成藥品,才能有針對性的制作出特效藥。這些背后,都是計算和計算工具的變化。

  也正是這一段時間,對于算力的需求,推動了機械計算機的誕生,而計算能力的提升,也在反過來促進基礎科學的進步。比如這次新型冠狀病毒,在極短時間內完成基因測序,人類的基因檢測,可以做到很低的成本,這些都是計算和生命科學等多個學科融合帶來的結果?;A科學和算力是相互成就的,今天有了強大的計算能力,可以通過AI人工模擬生命系統,才能掌握生物的基因密碼。

   二、互聯網作為行業的消失:當一切行業成為互聯網行業

  疫情來了,各地都下達了嚴格的在家隔離和管制措施。我們看到,所有需要線下接觸的商業都變得艱難起來了,餐飲也好,零售也好,都收到了極大的影響。與此同時,人們通過App、微信群買菜買東西,避免人的直接接觸,從而降低病毒傳染的可能性,以前需要線下做的事情,現在都被迫搬到網上來了。

  過去,人們覺得互聯網是一個行業,不是一個基礎設施。是因為只有做互聯網的人才懂得互聯網怎么做。但是今天所有的行業都要到線上來,都要到線上做生意,于是大家都得學習互聯網怎么玩,直播怎么玩,怎么做小程序,怎么用AI降低成本,怎么用區塊鏈實現低成本的交易。

  正好現在是一個5G的風口期,那么未來的結果就是互聯網作為一個行業會消失,下沉成為一個基礎設施。

  今天你看還有很多人去銀行轉賬嗎?沒有了。所有低成本的需要接觸的服務,未來都會互聯網化?,F在網絡支付和移動支付已經非常發達,而未來,每一筆支付都將是AI支付。在這里,AI一方面為支付提供風控和安全保障,一方面將過去需要人工做的事情自動化。

  其實,互聯網化也是很多人認可的趨勢,不過,以前的互聯網化是逐步進行、潛移默化的,這次疫情將它加速了。我們足不出戶,依賴互聯網解決我們生活中的一切事情。而這么做竟然還成功了。

  毫無疑問互聯網化將徹底改變我們的生活方式。我們在家遠程工作、在線上課,雖然突如其來,但有些人已經開始嘗到其中的甜頭。對于以前上下班通勤需要幾個小時的上班族來說,在家上班無疑讓他多了很多的可支配時間,可以更好的規劃自己的生活。而一旦SOHO和網課被大眾所接受并逐漸普及,我們以前所定義的寫字樓、學校,可能會發生意想不到的變化。

  而急速的互聯網化也意味著急速增長的數據。未來線上的數據量,會是今天的100倍。其中很大一部分數據將會是視頻,比如視頻會議和網課。同時由于有價值的數據量增多,AI可以發揮更大的威力,大視頻,大AI的時代真的要來了,未來音視頻服務的需求爆發,難以想象,今天火熱的短視頻、直播只是開始。

   三、數字平行世界下的應急管理

  這次疫情給了我們很多深刻的教訓和經驗,其中我們可以看到,疫情最后得到控制,是因為對人群進行了嚴格的隔離防控。而這里,也孕育著技術的機會。就像IBM,最初就是人口普查起家,轉向為政府和企業處理大數據,成為我們現在耳熟能詳的的藍色巨人。

  對人口流動的管控,是解決疫情問題的關鍵,否則一邊治療一邊感染,整個疫情也就不可控了。但是,如果每次都像現在一樣14億人一起隔離,會對整個社會和經濟造成巨大的破壞和影響,其后果是無法接受的。

  如果我們能精確的找出感染者和他的影響人群,比如和他乘坐同一趟公交、同一趟地鐵的同一車廂的人,對這些人做精細的隔離,那么,既可以在最短時間內撲滅疫情,對經濟和社會也不會造成太大影響。

  過去,這是無法做到的,但是今天,所有人實際上都在線了,我們可以通過數字技術,構建一個人和數據的數字平行世界,就像我們看到的健康碼,你只要申報之后,結果是綠的,也就是“綠碼”,那實際上就說明,你不需要進行特別的管控,可以自行上班、跨區域移動。

  目前的健康碼還只是初級狀態,它在后臺對你的信息和已知的高危感染區域進行匹配,如果你在近期去過高危區域,就需要接受隔離觀察。如果再加上地理位置信息、個人身體狀況等信息,就可以形成更準確、實時的自動監測,它甚至可以避免人們遭遇感染,比如提醒不要去某些高危感染區域。

  對于應急,另一個技術可以提升的方面是醫院的數字化和智能化,目前學界在AI診斷方面已經取得了一定進展,AI看病可能比醫生的診斷更準確,通過AI進行診斷,然后聯網進行病例分析,可以在早期發現不明傳染病并及時采取措施。這里面甚至可以不需要人工干預,從而避免個人疏忽、管理不善等造成感染泄漏和失控。

  這次疫情給我們帶來了慘痛的教訓,也正因為如此,我們需要盡一切努力防止它再次發生?;ヂ摼W技術可以為疫情和應急管理提供幫助,這里面的機會,對于技術人來說,未來的想象空間是無比巨大的。不過,機會是給有準備的人的,所以,我們需要看準趨勢,并且從現在開始進行準備,為抓住機會而努力。

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