2021 十大技术趋势扑面而来，你准备好了吗？

技术是第一生产力，未来的方向这里都有

架构、云计算

一，化繁为简，走在“极简”路上的微服务

目前，微服务的发展增加了系统的复杂性，微服务日趋细化、复用率达到顶峰，服务之间的关系变得愈加复杂，维护成本增加。在这种情况下，技术人员提出了“宏服务”，它是在微服务的划分粒度上找到一个平衡位置，使得系统更易于维护，实现多人协同维护，代码库重构更简单。

二、云原生不再以资源为导向，而是以应用为导向

对于企业来说，在应用云原生技术时遇到的最大困难不是搭建云平台，而是迁移上云。现在云原生不再是以资源为导向，而是以应用为导向，虚拟机和服务器不再是云原生的意义所在，业务才是。以“应用”为中心，规范企业应用的生命周期管理，为企业业务构建统一的云原生应用部署、运行、运维、治理标准化流程...... 这些才是云原生未来发展的重点和挑战。

三、边缘计算将迎来规模化商业落地

“5G 的到来，将会加速边缘计算的规模化商业落地。从产业结构来看，目前边缘计算还处于早期阶段，下游主要是由芯片、硬件、软件和连接构成，下游厂商将逐渐推动硬件设施和软件设施转向智能开放；中游主要是支持平台，涉及到的厂商包括云服务提供商、电信运营商，通常他们会选择特定领域作为边缘计算应用的突破口；上游是应用，将边缘计算赋能到智能终端和应用。从上游到中游再到下游，整个产业链条中的企业都在探索边缘计算的商业模式和客户价值。

四、低代码会带来前端领域的新变革

目前很多企业都应用了低代码平台来提升开发效率，尤其是在前端领域。通过利用低代码平台，非 IT 技术人员也可以构建软件；允许使用通用平台来开发多个应用程序，一定程度上解决了 IT 部门任务积压的问题；支持多平台部署，开发一次应用程序，就可以在不同环境中编译运行；易于维护，使软件的更新、调试、修复和更改都变得更简单。应用开发的需求激增的情况下，低代码 / 零代码技术是目前唯一可行的解决方案。

大数据、人工智能

五、大数据加速与云融合

随着 IT 基础设施加速往云上迁移，云原生正在成为新一代数据架构的主流标准。除了公有云厂商的标配服务外，跨云平台的第三方数据服务提供商（如 Snowflake 和 Databricks 等）也受到用户和资本市场的追捧。越来越多企业客户从 On-Premise 的数仓方案转向基于云（包含公有云和私有云）的解决方案，这种趋势在美国 2B 市场已经被广泛接受，在国内 2B 市场也方兴未艾。

六、工业智能将迈过发展的初级阶段

随着深度学习、知识图谱等技术的发展，算法对于复杂问题的可解度有了显著提升，人工智能技术逐渐发展到可以解决实际问题并超越人类的程度。在这个基础上，工业智能逐渐发展起来，比较典型的代表有基于数据驱动的优化与决策、深度视觉质量检测；工业知识图谱解决全局性、行业性问题 ; 人机协作等智能工业机器人得到发展并广泛应用。

七、可解释性 AI 离大规模应用落地更近一步

由于机器学习模型存在“黑盒”属性，所以模型内部的工作原理和模型决策过程难以被理解。但是，AI 的运算结果要解释给人类用户；过去几年，我们见证了不透明决策系统的兴起，比如深度神经网络（DNNs）虽然它的能力确实很强，能够帮我们做越来越多的事情，甚至在很多特定任务上表现超过人类，但是我们越来越无法理解这些模型，这是一个很棘手的问题.

八、认知智能的突破值得期待

AI 技术依然集中在感知层面，即用 AI 模拟人类的听觉、视觉等感知能力，却无法解决推理、规划、联想、创作等复杂的认知智能化任务。当前的 AI 缺少信息进入“大脑”后的加工、理解和思考，做的只是相对简单的比对和识别，仅仅停留在“感知”阶段，而非“认知”，以感知智能技术为主的 AI 还与人类智能相差甚远。

那么，未来，我们需要将神经科学、认知科学和计算科学进行交叉融合，加强人工智能和脑科学的双向互动，揭示生物智能系统的精细结构和工作机理，构建功能类脑、性能超脑的智能系统，以视觉等功能和典型模式动物作为参照物测试智能水平，为人工智能未来发展探索可行道路。

5G、区块链方面

九、5G 网络建设初成，推动智慧医疗、工业制造等产业发展

毕马威和 IDC 预估，得益于 5G 和边缘计算，除了互联医疗领域，工业制造、智能运输、环境监测、（云）游戏等行业领域也有望在未来两三年内获得显著增长。

十、区块链技术在“新基建”的推动下加速落地

区块链是近年来比较重要的一项技术，2020 年区块链已经逐步渗透到中国各个垂直行业，初步形成示范效应，集中体现在政务、民生、金融、供应链等领域，“to G”（包括国企和事业单位）在国内成了区块链行业盈利的主流模式。在 2021 年，我们也将看到更多的“区块链 +”落地案例。

文章来源：

2021年，不能错过的十大技术趋势 | InfoQ特别策划