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物之生也，若驟若馳，無動而不變，無時而不移。

技術創新的步伐絲毫沒有放緩的迹象，在這個日新月異的時代，科技創新在改變人們生活、推動社會進步方面扮演著關鍵的角色。2024年有望成爲又一個開創性的年份。

對于企業而言，如何把握未來趨勢並抓住創新機遇比以往任何時候都更重要。

在新的一年即將到來之際，讓我們一起探索最新科技趨勢，它們將重塑世界，並對人類發展産生巨大影響。

趨勢一：GenAI發展重點將從理論轉向實踐

2023年是GenAI（生成式AI）的元年，特別是ChatGPT等GenAI系統的湧現和興起，2024年，GenAI乃至整個AI將繼續占據主導地位，相關話題討論將從構建訓練基礎架構轉向構建推理基礎框架，企業的關注點將越來越多地從寬泛的實驗轉向自上而下的戰略重點，經濟方面的討論將從訓練成本轉向運營成本。

放眼2024，它仍將是最受矚目的技術趨勢，並持續對商業世界産生重大影響。大語言模型(LLM)會繼續蓬勃發展，但對更輕便、更具成本效益的模型的需求也在不斷增加。

這些模型將變得越來越小，處理能力有限的輕量化部署也能運行生成式AI，包括在邊緣設備和小型企業架構上。

2024年，新型AI平台將通過將生成式AI模型與來自知識圖譜（Knowledge Graphs）的高質量信息相結合，更有效應對AI幻覺。

爲企業提供工具的平台將應運而生，企業無需深厚的內部專業技術知識即可運用生成式AI。從長遠來看，這些變化將促使業界創建針對特定任務設計和微調的模型互聯網絡，並開發出真正的多代理生成式生態系統。

隨著多模態技術的不斷演進，AI模型將迎來更爲複雜和多樣化的交互場景，預計將在智慧城市、智能家居、醫療診斷、自動駕駛開拓全新的應用場景。

此外，多模態生成式AI的應用將推動AI在更多領域的創新，特別是物理科學、生命科學和其他依賴複雜實驗和儀器的學科。

趨勢二：零信任將成爲網絡安全流行框架之一

目前的網絡安全模式主要是反應型或被動型，這意味著僅在出現問題時才會采取相應的解決措施。然而，現有的安全模型風險非常高，因爲它只是隨機地對黑客攻擊做出反應。

十年前，全球就開始探討在安全方面是否能有所改變，這也促使了零信任概念的興起。零信任的核心思想在于，零信任系統的初衷是不相信任何一個人。除非其他用戶提供身份驗證，否則假定所有用戶都是不可信的。

如果要重新構建一個企業的安全架構，需要遵循三個原則：所有人員、應用程序和設備都必須進行驗證。

另外，從政策和控制的角度來看，安全方面主要有三個要點：識別好的、識別壞的和識別未知的。現在就需要能夠識別出已有和未知的惡意攻擊。

對于零信任而言，首先需要明確什麽是好的行爲，即哪些行爲是被允許的，然後阻止所有其他未經授權的訪問。

此外，零信任需要持續進行信任驗證，需要對好的行爲提前進行描述，一旦出現威脅，可以實時進行解決。對于企業而言，只要是不被允許的行爲，都會被立即阻止，而不是需要用幾分鍾甚至幾天的時間才能發現惡意行爲。

在網絡安全方面，零信任系統可以帶來巨大的好處。無論是用于數據存儲、社交聯絡、媒體共享還是服務器托管，當前的許多網絡都不是爲零信任而設計的。這意味著系統對某些用戶給予一定程度的信任。

如果某個用戶被證明是惡意的，而系統已經決定信任他們，網絡攻擊就有可能發生。零信任系統還提供精細化訪問和精細化控制。

這意味著沒有人能夠控制或訪問網絡中的大部分數據和算力，只爲需要知道信息的用戶提供信息，這樣就大大消除了人爲因素造成的網絡風險。

趨勢三：邊緣計算需求激增，“雲邊端一體化”加速演進

在多雲環境下，雲提供商通常集中在數據中心提供服務。但在實際生活中，數據並不僅僅存在于數據中心，它們還分布在工廠、醫院等許多地方。因此，大型服務提供商和服務堆棧需要爲每種架構創建自己的邊緣服務，例如 Google 的 Anthos、Amazon 的 Outposts 等，每家廠商都有自己的邊緣平台。所以，對于每一家公司來說，同時使用多個不同的邊緣平台是不現實的。

將邊緣平台和邊緣工作負載分隔開來，建立一個既有軟件又有硬件的編排，就可以運營一個以軟件定義的平台。

據Gartner預測，2022年，邊緣計算將成爲所有數字業務的必要需求，到2025年將有75%的數據産生在數據中心和雲之外並在邊緣側進行處理。邊緣計算與雲計算、人工智能、物聯網、5G等技術協同，成爲國家新基建的核心所在。

邊緣計算需求激增下，“雲邊端一體化”爲核心的雲邊協同成爲邊緣計算未來重要的演進方向。

雲邊端一體化旨在屏蔽雲、邊、端分布式異構基礎設施資源，實現資源統一管理、數據自由流通、應用一致運行環境、立體安全保障，滿足用戶多樣化、實時敏捷、安全可靠業務需求。

在萬物互聯和行業智能化雙重環境的催生下，雲邊端一體化有利于將算力下沉到更接近數據産生的現場，同時擁有更低的時延、更低的帶寬占用、更低的部署成本，以及更加安全可靠的數據傳輸等優勢，更好地滿足企業智能化轉型的需求。

由此不難判斷，在産業數字化升級背景下，雲邊端一體化的加速演進，將進一步提升數據處理效率，避免延遲，強化敏捷性，讓邊緣計算的優勢得到更大的展現，成爲企業數字化、智能化轉型的優選項。

趨勢四：新型內生安全技術將邁入成熟落地階段

面對愈演愈烈的安全威脅，傳統“外挂式”和“補丁式”的網絡安全架構很難適應網絡複雜結構、動態變化帶來的安全防護需求，安全建設視角從外部向內部轉化。內生安全是數字化、智能化對網絡安全提出的新要求，能幫助信息化系統構建無處不在的網絡安全“免疫力”

2024年，以密碼算法、防火牆、入侵檢測、安全審計等代表的傳統網絡安全技術將適應網絡安全威脅的變化而進一步增強。例如，全球正在加速制定後量子密碼算法標准，通過增強的密碼算法結構以抵抗量子計算對信息破解帶來的威脅。

新型內生安全技術將逐步邁入成熟落地階段，擬態防禦、可信計算等爲代表的內生安全技術將更加成熟，並將在5G、物聯網、雲等新興場景加速應用。

同時，縱深防禦的內生安全體系加速構建。把安全能力內置到數字化、智能化系統的全鏈條中，實現安全能力無死角，爲及時發現攻擊打下基礎。

所謂縱深，包括網絡縱深防線、資産縱深防線、服務縱深防線等，一道防線被突破還有其他若幹防線攔截攻擊，實現安全防護從宏觀管控到微觀檢測的全面進行。

趨勢五：量子計算加速與更多技術領域結合

量子計算是近年來最受歡迎的技術趨勢之一，它將在我們生活的幾乎所有方面産生深遠的影響。作爲一種計算形式，量子計算利用疊加和糾纏等量子現象，其應用範圍從預防冠狀病毒等疾病的傳播到新疫苗的開發，包括金融領域的風險管理和欺詐。

盡管距離通用算力還有很長的路要走，但量子計算機的算力優勢已在多個領域具備廣闊應用前景。在通用AI方面，量子計算的強大算力有助于AI識別模式，並幫助AI更好地作出決策。

大數據和自然語言處理方面，利用並行計算優勢，量子系統可以爲機器學習帶來指數量級的加速。量子計算機未來的潛在應用場景或將涵蓋經濟、人工智能、生物醫藥等領域。

在GenAI領域，量子計算解決了GenAI和大多數大規模AI對計算資源需求量極大這一主要問題。

量子計算擁有無限處理數據的能力，並能在幾乎無限多的答案中挑選出最優解，這將使量子計算在概率計算方面表現卓越。將量子計算應用于GenAI優化，有望顯著提升GenAI的效率和性能。

想象一下，如果五年後量子計算與GenAI大規模結合，GenAI的工作效率可能會得到前所未有的提升，其增長倍數超出我們的想象，其影響將不亞于ChatGPT首次亮相時帶給我們的震撼。

而雲原生技術與量子計算技術的結合，將更大限度地將雲資源和雲能力利用、發揮出來，助力全球的業務快速創新和穩定運行。

趨勢六：AR/VR仍將充滿變數迎來深度洗牌期

Strategy Analytics預測，到2024年VR/AR硬件設備的市場存量將從目前的5000萬翻番至1億台。Strategy Analytics表示，2024年達到1億的市場存量將是這一相對較新的消費電子産品類別的重要裏程碑，這將有助于推動其進一步增長和投資。

虛擬現實領域在2023年依然沒能迎來爆發。

從國際市場來看，Meta大幅裁員，其頭顯設備Quest 2銷售下滑；微軟裁撤社交空間Altspace VR等團隊，重點轉向生成式AI；而在國內市場，市場占比第一的PICO，在被字節跳動收購兩年後，在今年11月8日公開宣布調整組織架構，縮減300余名員工，整體占比約23%……顯然，這給本就發展緩慢的虛擬現實市場蒙上了又一層陰影。

值得注意的是，今年也是中國AR/VR廠商困難重重的一年，若幹頭部廠商接連面臨了裁員、架構調整、資金鏈困難甚至退出市場等諸多難題。

2024年，海外頭部廠商有望進入中國市場，Apple新品強勢入局，手機廠商AR眼鏡新品蓄勢待發，中國市場廠商競爭格局充滿變數。

在體驗角度，AI+AR的發展趨勢將助力眼鏡産品實現更好的NLP交互及顯示畫面呈現。高速的文本處理、准確的智能問答對話、精准的語義理解、高效的指令識別都將在實時翻譯、導航出行、視頻攝影、生活助手等類型的應用中大放異彩。

2024年將是技術變革顯著的一年。當我們擁抱這些技術進步時，必須牢記隨之而來的道德、安全和可持續發展方面的影響。

技術帶來無限機遇，另一方面也帶來了責任，我們有責任確保這些創新能以積極的方式改善我們的生活和世界。了解信息，適應變化，做好迎接未來的准備。

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