揭秘高新技术发展最新趋势，程序猿视角下的技术革新感悟｜社区征文

2023-07-20
江苏
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引言

在过去的半年时间里，随着全球数字化进程的进一步加快，新兴技术在各行各业得到了广泛的应用，并对社会和经济产生了深远的影响。一直处于蓬勃发展的 IT 圈，高新技术的诞生和发展层出不穷，未来的高新技术发展方向在哪里？能给人类带来什么样的影响？接下来将对其中几个比较火的领域进行盘点，探讨它们对行业、社会和个人生活的影响，并展望未来可能带来的机遇和挑战。

功能实践，生成式 AI 到底靠谱么？

首先来了解一下生成式 AI，生成式 AI 是指通过机器学习算法，让计算机能够从给定的数据中生成新的、合理的数据。截至目前，生成式 AI 已经在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域得到广泛应用。比如，图像生成模型可以生成逼真的照片，语音生成模型可以生成流畅自然的语音，甚至在音视频比较火的当下，可以生成出比真人还要真的 AI 主播。

此外，生成式 AI 对于行业和社会的影响也是非常深远的。生成式 AI 的重点发展领域还有很多，比如，在医疗行业中，生成式 AI 可以帮助医生更快、更准地诊断病情，提高诊断准确率；在金融行业中，生成式 AI 可以帮助分析师更准确地预测股票走势，提高投资效益；在文化艺术领域中，生成式 AI 可以创造出更多样化、更具创意性的艺术作品。

个人认为，在未来一段时期内，生成式 AI 还有很大的发展空间。比如，它可以用于为游戏开发者创造出更具有冒险性质的游戏世界，为 VR 设备提供更多样化、更逼真的场景和角色。此外，深度学习和内容生成技术，可以让聊天机器人和虚拟助手能够帮助企业自动化人工日常执行的任务，以及会出现更多的智能聊天机器人。最后，生成式 AI 可以给虚拟世界合成内容的基础，元宇宙通过这些 AI 生成的内容，快速且低成本地创建、维护、更新，可以成为一种全新的自动更新机制。

与此同时，生成式 AI 也面临一些挑战，比如如何保证生成的数据的准确性和可靠性，数据是生成式 AI 的核心资源，数据质量直接关系到模型质量和输出质量，也就是数据的准确性和可靠性。

以目前的阶段来说，如何获取高质量、高准确性、高可信性的数据，是一个亟待解决的课题。又如，模型的效率问题，大家都知道模型是生成式 AI 的核心技术，模型效率直接关乎到模型性能和输出效果，如何提高模型的训练速度、推理速度、压缩率，是一个继续完善的技术问题。再如，数据安全、隐私和伦理道德是生成式 AI 的核心价值体现，在技术层面干预和预防和防止潜在的数据泄露和隐私问题，以及遵循社会伦理道德，保证生成式 AI 的可信赖性、可持续性、透明性，这也是非常值得关注和急需解决的问题。

影响深远，数据架构真的很强大么？

再来了解一下数据架构，数据架构指的是如何组织和管理数据的结构和流程。在过去的半年中，数据架构经历了一些重要的变革。例如，数据湖成为了新的热门技术，它可以将各种数据源汇集到一个统一的存储库中，从而更好地支持数据分析和挖掘，实现了数据的整合和统一处理。又如，用于”商业智能目的“的大规模数据存储，通过存储来自各种来源的数据，并针对查询和分析进行了优化，通常使用维度数据模型，支持更快、更高效的报告和数据分析，帮助根据数据驱动的洞察力做出更好的建议。

受到企业的数字化转型进程的步伐加快的影响，数据架构对于行业和社会的影响也非常深远。比如，在医疗行业中，数据架构可以帮助医生更好地管理患者的病历和诊断结果，提高医疗服务的质量和效率。

又如，在金融行业中，数据架构可以帮助分析师更好地预测市场趋势，提高投资效益，以及更好的帮助银行对用户进行风控管理工作。再如，在教育领域中，数据架构可以帮助学校教师更好地了解学生的学习情况，因材施教，提供针对性的教育工作。最后，在数据安全越来越重要当下，未来一段时间内，关于数据治理也是一个非常关键的一环，通过数据治理可以将数据作为战略资源进行管理和维护，确保数据可靠、一致，以及特定人员访问等。

在未来一段时期内，数据架构将会继续发展，而且其应用场景将更加广泛。例如，在智能家居领域中，数据架构可以帮助用户更好地管理家庭设备和信息，提供更智能化、更个性化的家居服务。又如，在金融服务行业，会持续把数据中心推向云端，让公共云中的数据管理得到进一步的发展。再如，各种事务的 SQL 化进程，用于存储和处理大规模数据的数据库，提供高可扩展性和灵活性，也让数据库领域发生革命性的技术变革。

同时，数据架构也面临着一些挑战，例如，如何保障数据的安全性和隐私性，数据权属界定不清晰，造成无法有效回应多元数据主体利益诉求，这也是在客观上阻碍了数据的顺畅流通，成为数据价值的掣肘原因。再如，如何防止数据泄露和滥用，尤其是政企数据汇集的情景下，缺乏数据安全保障、数据泄露风险应对，以及数据被滥用的现象，也是需要亟待解决的痛点。

程序员内耗，低代码已经”过气“了么？

关于低代码的知识点，低代码是指通过简单的可视化界面和拖拽式编程，让非专业程序员也可以轻松地开发出应用程序。在过去的半年中，低代码平台得到了广泛的关注和应用。例如，微软推出的 Power Apps 平台可以帮助企业用户快速构建企业级应用程序，而 Google 推出的 AppSheet 平台则可以帮助普通用户快速构建自己的移动应用程序，以及国内阿里巴巴推出的宜搭平台给广大企业提供一套低成本的企业应用搭建解决方案。

近两年互联网行业内提出的”降本增效“，使得企业为了自身良性发展，催生了一些新的技术来支撑，低代码就是其中的一项重要技术实现，低代码对于行业和社会的影响也非常深远。例如，在企业领域中，低代码可以帮助企业更快速地开发出符合自己需求的应用程序，提高工作效率和竞争力。再如，在教育领域中，低代码可以帮助学生更容易地学习编程知识，提高编程技能和创新能力。又如，在医疗领域中，低代码可以帮助医生更快速地开发出适用于自己的医疗应用程序，提高医疗服务的质量和效率。最后，低代码也可以帮助社会团体、组织更快速地开发出适合实际需要的社会公益性应用程序，满足不同公益组织的不同需求。

在未来的一段时间内，低代码平台将会继续发展，其技术会更加的成熟和完善，其应用场景将更加广泛。比如，在智能制造领域中，低代码可以帮助制造企业更快速地开发出符合自己需求的生产控制系统，提高生产效率和品质。又如，低代码会增强集成能力，加强与其他系统和服务的集成接入能力，让开发者能够更加轻松、高效地连接到各种数据源、API 和第三方服务，提供更多的灵活性和功能性。再如，低代码会扩展 AI 和机器学习能力，未来将会集成更多的 AI 功能和机器学习功能，让开发人员能够利用这些技术来创建更加智能化的应用程序。最后，低代码平台会推出更多行业、领域的专业化解决方案，满足更多行业、领域的需求，方便开发者更加快速地构建适用于特定行业的应用程序。

同时，低代码平台也面临着一些挑战，例如，如何保障应用程序的安全性和可靠性，因为低代码使用方便，容易被开发人员滥用，甚至为了实现效率而忽视了合规性的开发，为了加强平台的安全性，企业需要加强权限管控来控制人员的可访问性，访问权限设置依然是一个比较复杂的问题。再如，低代码平台标准化和合规性的挑战，由于低代码平台的快速发展迭代，给使用的企业带来了不小的标准化和合规性方面的挑战。最后，低代码平台以方面、快捷的开发方式而受到大规模的实际应用，但是企业实际应用中，低代码对于复杂的业务场景的支持仍有局限性，缺乏灵活性和可扩展性，这也是亟待解决的问题。

降本增效，软件框架真的有那么强大么？

在过去的半年中，关于软件框架领域，如 Serverless 架构、前端框架、编程语言等技术也都迎来了新的发展。例如，Serverless 架构以运行成本更低、自动扩缩容、事件驱动和 NoOps，自动根据调用量扩展运行代码所需的容器，可以帮助企业降低 IT 成本，提高开发效率。又如，前端框架为前端开发提供了更加丰富的组件和工具，微前端架构、组件化、模块化等特点，举个例子，Vue 3 带给开发者全新的编码体验，同时拥有强大的社区支持；还有就是微前端，把前端应用拆分成独立、可自由组合的微应用，极大提高开发效率与应用的可维护性。再如，编程语言的发展让开发人员可以更高效地编写代码，受到人工智能快速发展的影响，Python 语言也得到了更好的推广和发展，Python 以一种多用途、高级的编程语言，以及简洁、易读的语法而著称，Python 的开发者社区和丰富的库，让它成为机器学习和数据分析等领域的首选语言。

在未来一段时期内，软件框架将会继续发展，而且其应用场景将更加广泛。例如，人工智能快速发展，Python 语言会得到更好的推广和发展，Python 的开发者社区和丰富的库会更加的完善、多样性，让它成为更多领域的首选语言。又如，随着互联网的不断发展，Web 应用程序的需求也在不断增长，因此 JavaScript 会继续得到发展，JavaScript 还可以用于移动应用程序和桌面应用程序的开发，因此它的前景非常好。再如，随着云原生技术的不断普及和发展，逐渐演进成为一种应用云化开发、部署和运行的主流方式，Serverless 架构作为云原生开发的核心组成部分，这就让 Serverless 架构更好的发展和完善，更好地帮助企业和开发者实现敏捷创新。

同时，软件框架也面临着一些挑战，例如，Serverless 架构正呈现出与边缘计算等其他技术的整合、功能即服务，面临供应商锁定、估算成本难、冷启动、安全风险等挑战。再如，随着现在全球互联网大环境的恶化影响，各大互联网企业都在进行人员优化和”降本增效“的操作，对很大一部分前端开发者的工作冲击很大，很多人被迫失业，这就造成了 JavaScript 语言使用面的缩小，结合低代码的快速发展，前端领域的开发逐渐呈现多元化趋势，也就间接的阻碍了 JavaScript 的发展。再如，Python 语言的自身特点，又决定了一些缺点，比如代码的可读性和可维护性，尤其是在维护和更新迭代时候经常会遇到这种情况，这也是 Python 语言持续普及的一个阻力点。