1. AI 与高级机器学习
人工智能(AI)与高级机器学习由深度学习和神经网络等技术组成。这类技术通常使用算法来自动化手动任务，中国直播网，借助先进的统计技术开发更广泛的框架和体系结构，它们可以像人类那样学习，并利用历史数据预测未来。这些系统将越来越多被采用，中国直播网，并大幅推动自动操作的进步。
卡利指出：“应用 AI 和高级机器学习可帮助促使许多设备或服务产生智能，包括物理设备(机器人、自主车辆、消费电子产品)、应用以及服务(虚拟个人助理、智能顾问)。这些技术可促使大批新的智能应用和设备诞生，同时为更广泛的设备、现存软件和服务解决方案提供嵌入式智能支持。”
2. 智能应用
智能应用很多时候都充当人类助手的角色，比如虚拟个人助理，它们可以执行诸如安排会议、管理电子邮件以及其他消息的任务，而且显得游刃有余。虚拟个人助理与虚拟客服应该可以改变许多工作性质和公司招聘员工的方式。
卡利表示：“在未来 10 年中，几乎每款应用、服务都将获得某种程度的 AI 支持。这将形成长期趋势，而这些趋势又会继续促使 AI 和机器学习进化，并扩大在应用和服务中的使用。”
3. 智能对象
幸运的是，已经有很多文章介绍了物联网的力量。智能对象将利用 AI 和机器学习等技术与人类及其周围环境互动。最典型的例证就是无人驾驶汽车、无人机，智能厨房和智能家居也正在出现。Gartner 预测，这些智能对象的联系将日益紧密，不断提高我们的生活水平。
4. VR 与 AR
虚拟现实(VR) 与增强现实(AR)已经吸引了游戏玩家和其他消费者的想象力，但它们会越来越多地对 B2B 产生影响。
卡利称：“在 2021 年之前，身临其境的消费、内容以及应用将得到快速进化。VR 与 AR 的能力将与数字网(digital mesh)相融合，形成更加无缝的设备体系，这个体系可以整合信息流，为用户提供超个性化服务。跨移动平台、可穿戴设备、物联网以及传感器富集环境，将大幅扩展沉浸式应用范畴。房间和空间将变得更加活跃，通过网络的连接将会与沉浸式虚拟世界完美结合。”
5. 数字孪生(Digital Twin)
数字孪生操作实际上是元数据、条件或状态、时间数据以及分析的交集。数字孪生是物理对象的软件模型，可利用传感器数据理解其状态，并随着对象改变而改变，提高操作效率，增加价值等。卡利预测，在今后 5 年中，将有数以亿计的对象实现数字孪生操作。它们将被企业用于规划设备服务、操作工厂、预测设备何时出现故障、提高操作效率、帮助新产品开发等。随着时间推移，它们还将成为操作过程中的智能控制与监控者。
6. 区块链和分布式总账
《经济学人》杂志曾报道称，区块链就是分布式数据库，可以维持被称为区块的记录列表被修改的记录。每个区块都与之前的区块相连，这个过程在特别加密的 P2P 网络中最常见。金融服务已经成为区块链技术的早期采用者，但越来越多的行业正加入近来。
卡利认为，音乐发布、身份验证、权利登记以及供应链等领域，区块链技术的使用将越来越多。
7. 会话系统
会话系统将从聊天机器人演化到更广泛的数字网，而后者将扩展为更大范围的端点集合体，我们将每天都会利用其进行互动。它们的协作程度将越来越高，在此过程中加强数字体验。
8. 网格应用与服务体系构架
网格应用与服务体系构架(MASA)包括网络、移动、桌面以及物联网应用。它展示了多层次和跨越传统界限的 API。这将有助于服务的可扩展性、灵活性以及面向技术的再利用。MASA 将促进网格中不同端点之间的跨渠道优化，无论是智能手机还是汽车。
9. 数字技术平台
数字技术平台将为数字业务提供基础。卡利表示，五大重点数字技术平台可推动数字能力和商业模式进化，它们分别是信息系统、客户体验、分析与情报、物联网、企业生态系统。各个组织将越来越多地将这五大数字技术平台整合使用。
10. 自适应安全构架(Adaptive Security Architecture)
上述数字网格与数字技术平台也为坏人提供了更大的攻击面，安全问题将继续升级。
卡利指出：“开发安全技术应应该有自己的基线，以确保物联网平台安全。监控用户和实体行为是非常关键的补充，特别是在需要使用物联网的情况下。可是，对于许多IT安全人士来说，物联网的边缘正创造新的安全漏洞，经常需要修复工具。在打造物联网平台时，这些因素必须被考虑到。”(小小)
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