LOS ALAMITOS, Calif., 16 December 2020– IEEE計算機協(xié)會（IEEE CS）公布了其2021技術預測報告（2021 Technology Predictions），重點關注大流行對人類生活，供應鏈，勞動力以及運營和市場的不可預測性的影響。該報告探討了技術預測如何提供重要的見解，而這些見解遠超出了假設的范圍，可以得出重要的數(shù)據(jù)和計劃以幫助對抗這種大流行病的情況。

惠普企業(yè)杰出技術專家，前IEEE CS主席（2014年）Dejan Milojicic說：“大流行病的空前影響迫使工作，教育和私人生活中的數(shù)字化轉型加速。技術在廣泛的影響力中日益扮演著至關重要的角色，并且對于生存至關重要。”

IEEE CS主席Leila De Floriani表示：“由于2020年大流行病的影響，我們已經(jīng)目睹了許多技術進步的加速進程。借助計算機協(xié)會的2021技術預測，我們努力在全球范圍內促進研究和基于解決方案的計算技術的未來發(fā)展。”

“2021技術預測”包括對每個預測的深入分析，其中包括：特定問題和當前需求；技術的機會前景；該技術將對公眾，產品和服務以及相關技術產生影響；以及它可能抑制和/或實現(xiàn)的可持續(xù)解決方案和商業(yè)機會。

預計2021年的12大技術趨勢如下：

Remote Workforce Technologies：用于遠程工作的工具，政策和法規(guī)將迅速發(fā)展，改善現(xiàn)有的遠程角色，并擴展到目前尚無理想解決方案的用例，例如教育，制造和醫(yī)療保健。

Social Distancing Technologies：許多技術正在融合，通過創(chuàng)建在本地和全球進行處理的數(shù)據(jù)流，并創(chuàng)建產生影響的應用程序，可穿戴設備和傳感器的大規(guī)模分布式智能框架。

Reliability and Safety for Intelligent Autonomous Systems：在大流行的推動下，自治系統(tǒng)的大幅增長將進一步提高這些自治系統(tǒng)的可靠性和安全性。

Synthetic Data for Training Machine Learning (ML) Systems Free of Bias：我們將看到，來年用于訓練ML的合成數(shù)據(jù)的采用將大大增加。

Disinformation Detection：擁有準確信息的至關重要性將觸發(fā)確定政治，商業(yè)和社交媒體中虛假信息的技術。

HPC as a Service (HPCaaS)：在2021年期間，我們將看到在交付中型HPC系統(tǒng)即服務方面取得越來越多的進步。

Election Security and Disinformation：將開發(fā)技術工具和新法律來維護選舉安全，增加對民主進程的信任和信心，并遏制虛假信息的傳播。

Trustworthy & Explainable AI/ML：除了性能之外，AI / ML開發(fā)人員還將開始關注可解釋且可信賴的工具和代碼。

Low Latency Virtual Music Collaboration：預計音樂設備的出現(xiàn)將幫助合唱團和樂隊進行實時虛擬排練，同時可以向更多的觀眾表演。

Computational Storage and In-Memory Processing：以最小的功耗增加IoT傳感器的部署將加速計算和內存處理設備，軟件堆棧和產品的開發(fā)和部署。

AI for Digital Manufacturing：通過數(shù)據(jù)科學和ML的新應用，我們將看到增材制造和減材制造的進一步采用，從而縮短設計到生產時間，提高零件質量并增加定制機會。

Advanced Cyber Defense and Weapons：將出現(xiàn)新的先進的網(wǎng)絡防御，以對抗正在開發(fā)的創(chuàng)新性網(wǎng)絡武器，否則這些武器可能會造成大規(guī)模的人身傷害，盜竊/腐敗以及關鍵基礎設施系統(tǒng)的故障。

本次預測，IEEE CS領先技術專家團隊包括下列各位人員。

The technical contributors for this document are available for interviews. The IEEE CS team of leading technology experts includes Mary Baker， HP Inc.;

Tom Coughlin， Coughlin Associates; Paolo Faraboschi， Hewlett Packard Enterprise VP and Fellow; Eitan Frachtenberg， data scientist， Reed College;

Kim Keeton， entrepreneur; Danny Lange， VP of AI at Unity Technologies; Phil Laplante， professor， Penn State;

Andrea Matwyshyn， Professor and Assoc. Dean of Innovation， Penn State Law – University Park， and professor， Penn State Engineering; Avi Mendelson， professor， Technion and NTU Singapore;

Cecilia Metra， professor， Bologna University and IEEE CS past president;

Dejan Milojicic， Hewlett Packard Enterprise Distinguished Technologist and former IEEE CS president; Roberto Saracco， chair of the IEEE-FDC’s Symbiotic Autonomous Systems Initiative;

and Jeffrey Voas， NIST.

在2021年底，本報告的IEEE CS技術貢獻者將審查2021年預測的準確性，并確定它們與實際情況的匹配程度。請在2021年12月再次查看相關內容。

責任編輯：xj

原文標題：IEEE計算機學會揭示其2021技術預測

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