2020年12月18日，在為期三周的亞馬遜re:Invent全球大會即將閉幕之際，亞馬遜全球副總裁、首席技術官Werner Vogels博士發表壓軸演講，分享了他對2021年的科技趨勢的預測。Werner也回顧了2020年，他表示，2020年是如此的與眾不同，無論企業還是政府機構，工作和運營方式都徹底發生了改變。而幫助我們應對巨變的，是科技。在線課堂幫助孩子們繼續接受教育，在線會議代替商務會議室、酒吧咖啡廳會面，在線視頻讓人們繼續擁有電影之夜，科技幫助人們養家糊口、教育孩子和工作協同，隔離在家也能自娛自樂。2020年的疫情沒有讓我們放慢腳步，反而加速了我們向數字世界邁進。在他看來，正是得益于這一加速變化，2021年將成為各種變革的啟動臺。以下就是他對明年及未來發展的預測。 1.無遠弗屆，云將無處不在（2021年，云向邊緣的推進將進一步加速） 所有云功能都集中在數據中心的時代正在開始消失。你會發現，云應用可以幫助海上船只提高性能，幫助飛機穿越天空，云應用嵌入汽車，進入家庭生活。不只是設備密集的數據中心，農村地區、野外，甚至空中、近地軌道，都可以獲得強大的云存儲及計算能力。云無處不在。 從AWS的視角看，AWS部署了數量眾多的云數據中心區域和接入點，讓云技術向全球各地的客戶不斷靠近。AWS Snowball被部署到夏威夷的火山邊、南極洲的研究中心，收集PB級的數據。AWS Outposts將云的觸角延申到客戶的本地機房。AWS Local Zones將精選的云基礎設施部署到更靠近客戶需要的地方，幫助城市地區的客戶迅速精減其累贅的數據中心。廚房里，健身房的自行車上，邊緣設備可以借助AWS IoT Greengrass彼此相連。隨著5G網絡的擴展，運營商開始部署AWS Wavelength區域，讓5G終端上的應用可以充分發揮5G網絡低延遲、高帶寬的優勢。當網絡的最遠端都能高速地連接到云端，偉大的事情就會發生。 當延遲消除了，一些需要極低延遲的操作，從自動駕駛到自然語音處理和翻譯，對重要基礎設施的主動管理，就不再需要往返于地球的偏遠角落和中心服務器之間，可以在最需要結果的地方就地進行。結果是什么呢？無人駕駛汽車成為現實，您可以開始與智能語音助手Alexa進行更自然的對話，工廠、住宅和辦公室空間變得更加高效靈活。而且，如果你喜歡玩游戲，無論身在何處，都不必擔心延遲影響游戲體驗，可以將你的游戲技能發揮到極致。 云的概念從一個中心點延伸出來，進入人們日常的生活、工作環境，將有越來越多原本在云中運行的軟件在身邊運行，改善人們的生活，從醫療保健到交通運輸、娛樂、制造等等。2021年，云向邊緣的推進將進一步加速。 2.機器學習的互聯網（機器學習從云端延伸到邊緣） 數據正在爆炸式增長。今天，一小時產生的數據，比2000年全年產生的數據還要多。未來三年內產生的數據，將比過去30年的還要多。2020 年，科學研究人員、制藥公司、政府和醫療機構將所有資源轉向疫苗開發、新的療法，以及其它幫助我們對抗疫情的手段。無論你是不是數據科學家，都會對數據增長曲線有所認識。我們需要處理海量數據的能力。無論是醫療還是別的什么應用，處理所有這些信息的唯一實際方法，就是使用數據攝取和聚合工具，跟機器學習模型相結合，幫助我們理解這些信息。因此，毋容置疑，機器學習在2020年已經成為主流。 機器學習歷來是一個計算量很大的工作負載，只能在最強大的硬件上運行。但是隨著軟件和芯片技術的進步，情況正在改變。通過組合使用AWS多種技術，軟件和硬件在邊緣端適配，可以發揮出比以往更大的作用。 云向邊緣端不斷地推進，明年將有更多行業和政府機構加速采用機器學習。在制造業，機器學習將融入生產線，實時發現生產異常。在農業領域，機器學習可以幫助農民更明智地使用寶貴的資源，例如土壤和水。 在世界上以小農戶為主的地區，例如整個東南亞和非洲，將機器學習模型的使用推向新的應用領域，在更邊緣的地方收集數據，帶來的改變將是革命性的，將有助于農戶提高收成，并且幫助他們提高售價。 Werner說他曾在東南亞拜訪過一個AWS客戶叫HARA。HARA總部位于印度尼西亞雅加達，他們使用機器學習分析東南亞成千上萬小農戶的數據。通過人員和設備在田間收集數據，包括農場的季節性生長周期，種植作物需要多少投入，從中可以獲得多少收入。這種分析有助于農戶獲得合理的信貸。隨著新冠疫情全球爆發，HARA正在使用其平臺識別最需要食物的地方和人，與擁有食物的農戶相匹配，并找出兩者之間最佳的物流方式。新冠疫情為人類帶來棘手的問題，但是科技可以幫助解決這些問題。 機器學習不斷擴展，機器對機器的連接將呈爆炸式增長。根據思科的年度互聯網報告, 2018年，互聯網上只有33%的連接是機器對機器的連接。如果你有一個Echo智能家居產品，或者正在關注汽車行業的快速發展，那么你應該已經看到即將發生的事情，連接云的傳感器和設備正在激增。Werner預計，到2021年，這一比例將超過50%。 機器對機器的連接不斷增加，更多的數據注入機器學習模型，將出現更多針對機器學習的定制芯片。通過AWS Inferentia，可以在電力和計算方面降低機器學習成本。成本不斷降低，性能不斷提高，越來越多的機器學習應用場景在邊緣執行運算，在邊緣建立新模型。對于需要低延遲的應用 來說，這是一個顛覆性的創新。 現實的例子是今年席卷澳洲叢林或者美國西海岸的山火。未來，在邊緣設備運行的機器學習模型可以幫助人們，根據歷史上的火災情況，在地面逐秒模擬當前的情況，不用回到中央數據中心，就可以預測火災危險。邊緣設備產生的數據，可以幫助救災機構預防和撲滅火災，讓我們在世界各地可以看到更準、更快版本的 "今日火災風險"提示。 如上，機器學習應用在醫療保健領域，用于為最需要的人提供食物，應對山火等氣候變化的影響，技術、專家與決策者和社區合作，可以對人們身邊的世界產生積極的影響。 3.2021年，圖像、視頻和音頻的表達將超過文字 幾年前，《連線》雜志的一篇文章中，Werner談到了聲控計算的迅速崛起，新興的用戶界面，讓人類可以用更自然的方式與機器交流、進行人與人之間的交流。這一趨勢進入2021年及以后，Werner認為鍵盤會繼續沒落，以漸進的方式被淘汰。 在過去一年，全球疫情讓人們與外界隔離，越來越多地通過音頻、視頻和圖像進行通信。隨著人們更多地使用多媒體的方式進行交流，在屏幕上產生的文字數量相對減少。在Twitter上，平均每天有80%的消息包含圖像或視頻，或者僅僅是圖像或視頻。今年夏天，Twitter開始為iOS用戶推出音頻推文，進一步明晰了這一趨勢。快速降低的成本和在云中存儲數據的能力，對這一趨勢起到了一定的推動作用。 企業要與客戶保持聯系，更要敏銳地意識到這些習慣的變化，客戶會不再依靠鍵盤、鼠標或其它機械的方式，與企業的產品和服務進行互動。所以企業應該探索從鍵盤轉向更自然的用戶界面。Alexa允許客戶用語音進行亞馬遜購物，其應用情況令人興奮。 向更自然的交流方式的轉變，也讓服務和信息的獲取更加公平。對那些從未學會讀寫的人來說，聲音可能是他們獲取信息的唯一方式。例如在加納，Cow Tribe公司通過簡單的語音命令向牧民分派疫苗、飼料和獸醫。不能操作觸摸板或鍵盤的殘疾人，可以通過語音，讓屏幕顯示去年夏天的照片，從附近的餐館點菜，或者讓智能音箱給孩子打電話。 另外， Twitter和其它地方的所有視頻、音頻和圖像都將成為數據源，可以提供新的洞見，產出新的產品和服務。拿音樂來說，隨著人們向數字音樂過渡，音頻已成為分析數據的來源，不僅可以播放你喜歡的歌曲，而且幫助你跟蹤潮流趨勢，發現新的藝術家；結合樂曲、流派和藝術家的歷史，將音樂匹配到情緒、言語片段或位置地點。 2021年及以后，從社交平臺到業務運營的所有領域，音頻、視頻和圖像的使用將繼續取代文字，云技術將發揮重要作用，滿足這一需求。 4.科技將改變現實世界，就像改變數字世界一樣 2020年，社交隔離闖入人們的生活。隔離讓人們有機會審視、再思考，我們的城市是如何運作、如何呼吸、如何流動的。我們生活和工作的許多地方，都是建立在幾十年的假設之上（或者有幾百年的歷史，取決于你的居住地），這些假設不再成立，或者說在此次全球疫情中表現不佳。 在高級數據分析的幫助下，2021年人們將開始思考，如何更好地設計城市，既能做到社交隔離，又不會感到相互之間遙不可及。這將會是數字和物理世界的真正融合。 例如，使用先進的數據分析技術和機器學習，城市能夠分析人員流量，了解行人在不同情況下如何走動，如何進入體育場、出入雜貨店和地鐵站。多年來，大型商場一直在使用這種技術分析特定時刻的人流量，讓人們在最佳時刻路過廣告或促銷牌子。將機器學習模型加入進來，我們就可以在瓶頸和危險點出現之前對其進行預測。 我們可以預測每小時的行人流量，在夏季旅游旺季或冬季流感季提供安全通勤建議。試想在一座博物館，可以借助這些技術，很快知道如何擺放藝術品最好，更好地設計洗手間出入口，防止人們相互碰撞，保持安全的社交距離。 現實世界的另一個巨大轉變，更大程度上將體現在金融方面，人們口袋里的現金正在迅速消失。新冠疫情帶來的最大變化之一是無現金支付興起。世界各地的一些酒吧和餐館開始禁止使用現金。新的在線支付平臺在崛起，他們的業務建立在云上，以區塊鏈為例，底層加密和分類賬系統（區塊鏈是一個去中心化的電子分類賬系統)是基于云的。這樣的支付選擇會越來越多，全世界將進一步加速采用數字技術，取代陳舊的、持續了幾個世紀的支付方式。 5.遠程學習在教育中掙得一席之地 在過去幾年里，幾乎每個行業都發生了根本性的變化，只有教育是個例外，大多數教育機構的運作方式，仍然與我很多很多年前上學時并無二致。然而，當在線課程項目如Coursera或在線服務Chegg出現、教育方式正在出現一些緩慢變化時，新冠疫情讓教育界經歷了一場快速且不可逆轉的重塑，其程度幾乎超過了其它任何行業。 Werner說，最近他和波蘭華沙的一些高中生進行了交談，他們在用社交學習網站Brainly完成學校課業，通過線上課堂互相幫助。在疫情中絕望的父母們，都希望確保孩子在新的遠程教育環境中真正在學習，因此，像Brainly這樣的在線學習工具應運而生，爆炸性增長。 在疫情期間，技術在兒童教育方面發揮了巨大作用。明年，當人們驗證了遠程學習的有效性，而且對某些人來說或許是更好的選擇，遠程學習將在教育中發揮更積極和持久的作用。 另一個很好的例子，是黑人女孩代碼（BGC）創始人Kimberly Bryant所做的項目。與所有教育者一樣，在疫情期間，Kimberly只能在線上為7-17歲的女孩開設計算機科學課程。以往，BGC教室一年能招收約5500名學生，但今年春季僅用一個月的時間，學生數量就幾乎達到了全年數量的一半，加入的女孩來自世界各地。Kimberly說，BGC不再會只有面授的教學形式了，她已經看到了自己能達到的規模，以及她可以幫助更多的來自世界各地的女孩。 今年的疫情大流行以及其它顯而易見的變化，都迫使人們做出適應。但在線課程的意義不只是發生了全球健康危機才能體現。任何時候都可以選擇接受遠程教育（和工作）意味著，孩子們生病時也可以呆在家里上課，不會落后于同學。如果根本沒有學校可上，只要有互聯網，至少有可能接受某種形式的教育。 毫無疑問，應該把孩子們送回教室，讓他們有面對面的交流，但還是可能有其它事件的干擾。遠程課堂能使學校的教學系統和學生們，靈活應對各種突發事件，無論遇到疫情大流行、自然災害還是人為災難，都能確保學習不被中斷。 6.小企業競相上云，東南亞和撒哈拉以南的非洲將成為領跑者 2021年及以后，一個巨大的變化是，小企業開始利用先進的云技術服務客戶。大量優秀的技術和服務提供商將會涌現，服務于這些小企業。技術將幫助小企業做各種事情，從啟動一個聊天機器人回答常見問題，到幾分鐘內讓一個超簡單的CRM系統就緒運行。小企業能夠擁有復雜架構和應用帶來的益處，卻無需投入時間和金錢來搭建它們。 實現這一點源于云無所不在的趨勢。在過去的一年里，大多數小企業都體驗到，在許多情況下，利用技術的能力決定了一個企業的生死存亡。很少有人知道，美國只有47%的中小企業擁有自己的網站，預計這一數字在2021年會有所增長。放眼全球，預計東南亞國家，如印度尼西亞、菲律賓、泰國和越南，以及非洲的肯尼亞、尼日利亞和南非，將引領這一趨勢。 2020年之前，Werner花大量時間在世界各地與客戶交談，傾聽他們利用科技克服挑戰的故事。在這些地區，他看到了中小企業的巨大潛力，也從他們的故事中受到啟示。在撒哈拉以南的非洲地區，90%的公司都是小企業，占國內生產總值的40%，經濟總量達7000億美元。而東南亞國家的一些重要行業中，小型和微型企業占了99%，主要集中在旅游業和手工業。目前，這些國家的在線普及率已經位居世界前列，即使周圍的世界正在停擺，這些小微企業依然可以通過互聯網與外界進行交易。 以印度尼西亞的Warung Pintar為例，這家公司通過云端連接食品小店，將技術服務與小企業結合。在印度尼西亞、東南亞和世界其它地方，隨處可見這種街邊小吃攤和小雜貨店，它們通常都是獨自經營，可以在那里買冷飲，買零食，也可以給手機充值。Warung Pintar小店提供了所有這些功能，只是這些小店和它們的運營都是連接到云上的。Warung Pintar的小店經營者通過一個亮黃色的小盒子，就可以實現庫存管理和跟蹤、銷售分析、無現金支付、WIFI連接等。以前，這些小店生意的好壞只有依賴路邊的人流量，現在小店店主們可以開始了解和培育他們的客戶群。以前，他們庫存和進貨主要憑直覺采購，現在他們可以分析，了解賣什么最賺錢，什么貨只是占地兒。 隨著這些小企業將其獨特的做法和獨具特色的商品推向世界，他們很可能打破發達國家的許多商業慣例。他們既沒有傳統技術的負擔，也沒有固有思想的羈絆，因此發展空間廣闊無限。 7.2021年，量子計算將蓬勃發展 過去，一次又一次證明，一旦最先進、最復雜的技術被普及，讓大眾都買得起、用得到、能理解，巨變就會發生。 在 2019年 re:Invent大會上，AWS發布了一項全托管的量子計算服務Amazon Braket，幫助研究和開發人員加速研究，發現量子計算的潛力。2020年，AWS把這項服務開放給了所有人。 Amazon Braket出現前，只有全球頂尖的研究機構或最具經濟實力的公司才能使用量子計算硬件，現在，任何人都可以用低至0.30美元的價格使用量子機器。 毫無疑問，這種深奧難懂的計算方法還處于早期階段，但這也正是Braket的要點所在。在探索時期尤為重要的一點是，要讓盡可能多的人涉足到量子計算領域。隨著企業和機構開始初步嘗試量子技術，這種專業知識開始走出學術界，圍繞量子未來的各種商業計劃、產品與服務雛形就會陸續出現，這也是Braket從實驗室走向應用的途徑。正如我們在機器學習發展過程中看到的，當軟件生態系統真正能夠服務于硬件時，成千上萬的應用程序就會出現。 在未來十年左右的時間里，量子計算將改變很多領域，如化學工程、材料科學、藥物發現、投資組合優化、機器學習等，但只有當越來越多的人現在開始設想這條未來之路，這些改變才能實現。 鑒于AWS有經驗讓所有人用得起、用得上和能理解先進的云技術，Werner認為2021年將是量子計算開始蓬勃發展的一年。 8.2021年，云技術將在太空方面取得最大進步 Werner說，為使科技發揮潛力，幫助全世界的人過上更好的生活，我們走遍世界，更應該走到世界的上空。 2019年，我們推出了AWS Ground Station衛星地面站服務。利用該服務，客戶能夠控制衛星通信、處理數據，擴大運營規模，而不必操心地面站基礎設施的建設或管理。這項服務已經取得巨大成效，但我們認為這僅僅是一個開始。我預測，2021年及以后，太空將是我們在云技術方面取得最大進步的領域。 目前，衛星數據的接入和處理技術，已經用于幫助研究人員追蹤冰川消退，海事機構保護脆弱的海洋保護區，農學家更準確預測糧食供給。同時，一些初創公司正在探索利用太空發展新一代快速而安全的網絡。通過讓每個開發者都能負擔得起接入太空的費用，我期待看到這些創新能落地變成現實，幫助所有人成長和成功。