IFTNews:希腊哲学家赫拉克利特说过:“生活中唯一不变的就是变化”。这对于任何在与技术相关的领域工作的人来说都是正确的。科技创新的步伐如此之快，以至于即使是最神奇的想象中的未来，也似乎很容易变成现实。

随着现有技术的成熟，不可预见的发展会更快地到来，而创新则从消费者应用到商业(反之亦然)，我们必须不断地寻找那些有潜力为我们自己的业务和我们的客户增值的人。

展望2018年，我一直在与同事们合作，确定一些我们认为会对我们的商业和行业产生影响的趋势。

边缘计算

近年来的两大趋势——云计算和物联网——为企业和消费者带来了不可否认的好处。但它们也带来了影响:即从连接设备传输到数据中心的数据量大幅增加，用于处理和存储数据，以及所需的相关带宽。

Edge计算通过在网络边缘执行数据处理来缓解这一问题。这样做可以大大减少传感器和设备之间以及数据中心之间所需的带宽。进一步推动边缘计算涉及到对数据完整性和隐私的潜在关注:在将设备转移到数据中心之前，在设备内部匿名化和创建加密数据将是对这些问题的一种可能的响应。

随着网络摄像头、音频和其他传感器——网络边缘上的设备——变得越来越复杂，质量也越来越高，需要平衡云计算和边缘计算领域，才能提供精确、可靠和可用的数据。

云之间的整合

尽管如此，云计算仍将在IT基础设施中扮演重要角色。虽然云计算可以给人一种单一实体的印象，但在全球范围内，当然也有多个“云”被使用。随着越来越多的公司提供基于云的服务，云生态系统正日益成为集成的首选，而不是传统的基于内部的系统。

云间集成的一个好处是可以显著减少内部IT服务的需求。然而，来自多个提供者的高级复合服务可以通过丰富的服务api创建和部署，包括数据分析、内容管理和存储，从而缩短上市时间和快速增长的规模。任何交付基于云的服务的组织都应该调查与相关服务集成的机会，以增加客户和合作伙伴的价值。

深度学习和机器学习

现在，我们已经进入了一个阶段，即深度学习架构和机器学习的全部好处可以开始实现：我们有大量的数据可供分析，在合理的时间范围内可用的处理能力，复杂的算法以及用例来学习。当深度学习应用的一些最令人印象深刻的演示与图像解释、语音识别和决策支持有关时，安全和安全领域的分析潜力是显而易见的。

在相对较基础的层面上，深度学习应用将改善视频运动检测、面部识别、个体跟踪和虚假警报抑制。它将有助于系统设计、配置、优化和设备管理。除此之外，随着应用程序的发展，预测分析有很大的机会可以预防事件发生：从恐怖事件到滑倒事故;从交通问题到入店行窃。

然而，现在还为时尚早。目前的发展是快速而不可预测的，对处理能力的需求是巨大的，但是深度学习的潜力是巨大的。

个性化和隐私

深度学习的潜在应用之一可能是提供高度个性化的服务。想象一个零售环境，顾客在进入商店后会被认出来，然后根据之前的购买、偏好，甚至是他们最近的浏览历史，将其推送到他们的移动设备上。但是，仅仅因为某些事情可以做，并不一定意味着它应该是这样的，这个例子立即凸显了人们对隐私的担忧，以及企业和其他组织如何使用个人数据。

正在制定立法来解决这些问题。在欧盟，即将出台的“通用数据保护条例”（GDPR） - 2018年5月遵守的最后期限 - 将统一保护欧盟内个人的数据，无论数据在哪里被保存或使用。

无论是出于立法的动机，还是想要客户和公民做正确的事情，在个人数据和个人隐私保护方面加强个性化的平衡将成为所有组织都将在未来一年走的一条走向。

网络安全

网络安全再次出现在未来12个月及以后的趋势列表中。网络安全的不断强化将是一个永无止境的任务，因为资源充足的网络犯罪分子永远不会停止寻找利用任何新技术的漏洞。

随着联网设备的数量呈指数级增长，潜在的缺陷也会出现，如果不加以解决，就会为网络提供机会，让它们被破坏，或者更简单地说，会导致昂贵的停机时间。毫无疑问，2018年将会有更多的攻击和漏洞暴露出来。答案是主动性和系统性的过程，以确保补丁程序在可用时尽快执行。

平台实现物联网的全部好处

说到物联网，它已经达到了规模，收集和分析数据，并有效管理连接设备的网络，使用可扩展架构是至关重要的。这种所谓的物联网平台允许来自不同节点厂商的设备共存，并通过现有的网络基础设施轻松地交换信息，形成智能系统。

有众多的公司，既有成熟的技术提供者，也有新的市场参与者，支持物联网设备的平台，明年将进一步成熟。然而，对于未来而言重要的将是新的国际或事实标准，以实现不同物联网平台之间的互操作性，并将支持真正的供应商不可知的系统。

区块链: 不仅仅是比特币

对于很多人来说，区块链和比特币已经成为同义词。实际上，它们是完全独立的，比特币使用区块链作为基础，而区块链几乎可以验证任何有价值的东西几乎是无限的。作为一个开放的分布式账本，可以有效地记录双方之间的交易，并以可验证和永久的方式进行交易，未来一年将开始看到区块链在多个领域的多个应用程序中进行测试。

在我们的行业中，鉴于区块链可以对任何内容进行身份验证，区块链可用于验证来自多个来源（如公共移动电话和执法机构佩戴的相机）的视频内容，以用于法庭调查。除了视频数据之外，区块链还可以用来验证连接到摄像机网络的设备的真实性。

打破智慧城市的藩篱

智慧城市(以及安全的城市)的概念并不是一个新的概念。几年来，越来越多的不同类型的传感器被放置在城市环境中，这有助于解决特定的用例，从执法到监测空气质量。随着世界人口越来越多地居住在城市里，2050年将有25%的人居住在城市，而使用传感器来帮助创造更宜居、可持续和安全的环境只会增加。

然而，真正的智慧城市是一个城市发展的愿景，以安全的方式整合信息，数据，通信和物联网（IoT）技术来管理城市的资产。这些资产包括政府部门的信息系统、学校、图书馆、交通系统、医院、发电厂、供水网络、废物管理、执法和应急服务以及其他社区服务。

传统上，这些单独的服务中的大部分都是孤立运行的。这阻碍了智慧城市愿景的实现。当一个城市的所有数据在每个服务中都是开放和可用的时候，才能真正的“智能”。应对城市面临的挑战，如公民的安全保障、交通堵塞、基础设施老化以及对自然灾害和恐怖袭击等事件的反应，需要对现有数据进行协调分析，以提供适当和有效的应对措施。

非视觉传感器带来了新的维度

直到最近，监视运营商才能获得的主要数据（如果不是唯一的话），显然只能提供一个二维的视角。通过使用新的非视觉传感器，这种观点将变得多维，提供丰富的数据，使得能够对情况进行更加快速和准确的评估，从而加快升级速度、激活适当的响应和最小化错误警报。

例如，雷达技术使用电磁波来检测运动。雷达对通常会触发虚假警报的事物（例如移动阴影或光束，小动物，雨滴或昆虫，风和恶劣天气）不敏感，并且可以提供有关任何物体的确切位置和行进方向的详细信息。

虽然热成像技术已经相对完善，但在声音检测的准确性方面，无论是窗户粉碎还是提高，都意味着音频将会带来另一个有用的输入，而这在纯视频的解决方案中可能会被忽略。

虚拟助手和增强现实将进入商业领域

去年，消费者大量采用虚拟助手。亚马逊Alexa、谷歌Home、苹果Siri和微软的Cortana都作为技术帮助人们管理自己的日常生活，而Facebook等即将推出的技术也只能以此为基础。这些技术不可避免地会开始进入商业环境，因为消费者希望在工作中获得与现在一样的技术帮助。

特别是对于任何复杂或复杂的技术产品和服务的提供者，在规范、安装、配置和管理方面的虚拟支持将超出预期;这将成为当务之急。

同样地，增强现实技术（AR）是迄今为止在军事和航空等领域已经基本存在的一种技术，但在商业领域中又显示出巨大的潜力，特别是现在它已经成为移动设备技术和越来越多的可穿戴设备。

在商业领域中，AR的一个明显的机会是在技术解决方案的安装和维护方面，在技术解决方案中，可视化的指导可以被覆盖在技术人员的实际视图中，以帮助他们工作。在特定的与我们自己的业务,越来越多的网站使用非视觉传感器和分析进一步添加精度和角度的视觉信息,视频监控的消费者将使用基于“增大化现实”技术将这些来源的数据在一个视图中,使其能够更快速和适当的反应。

AR在商业领域的一个明显的机会是安装和维护技术解决方案，在这些技术解决方案中，视觉指令可以覆盖在技术人员的实际视图中，以帮助他们进行工作。随着越来越多地使用非视觉传感器和分析来增加视觉信息的准确性和进一步的视角，视频监控的消费者将使用AR将这些数据源集中在一个视图中，更快速和适当的反应。

毫无疑问，2018年将会出现更多我们没有预见到的趋势，而上述趋势将会产生比预期更大或更小的影响。我们所知道的是，我们正处在一个快速变化的世界，从政治、文化、经济、技术等各个不同的角度来看，所有的组织都需要敏捷地回应。

——约翰保尔森，首席技术官，Axis通信公司

来源：businessworld

作者：Johan Paulsson

编译：FintechProbe