2020科技趋势一览！科技大佬目光集中在这些领域

　　在2020年，5G的应用将催化无人驾驶、穿戴智能设备，智能生活和新一代智能手机的发展。那么问题来了，这些充满机遇的领域哪些会在2020年发展成熟，形成气候？今天就一起来看看科技大佬关注的2020科技热点领域。

　　许多公司在这一领域取得了长足的进展。虽然我们还没有达到L4级或L5级自动驾驶汽车的水平，但是我们已经很接近了。

　　自动驾驶是产业发展的必然趋势，关乎时间、生命，是重塑未来出行生态的关键技术。到2019年底为止，全球自动驾驶产业现象级事件频发，商业化序幕已经拉开。

　　感知层解决的是“我在哪？”、“周边环境如何？”的问题。各类硬件传感器捕捉车辆的位置信息以及外部环境（行人、车辆）信息。

　　“周边环境接下来要发生什么变化”、“我该怎么做”，大脑（计算平台+算法）基于感知层输入的信息进行环境建模（预判行人、车辆的行为），形成对全局的理解并作出决策判断，发出车辆执行的信号指令（加速、超车、减速、刹车等）。

　　智能技术路线的基础上，未来整个自动驾驶的技术体系将是“车端”、“云端”、“路端”同步升级发展。

　　发改委规划2020年中国智能汽车新车占比50%，2025年新车基本智能化。2018年1月，发改委提出《智能汽车创新发 展战略》（征求意见稿），到2020年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、路网设施、法规标准、产品监管和信息安全体系框架基本形成。

　　新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用。“人–车–路–云”实现高度协同，新一代车用无线X）基本满足智能汽车发展需要。2019年2月，交运部表示力争在国家层面出台自动驾驶发展的指导意见，并将加快推进自动驾驶领域相关法律法规的研究制定和出台工作。

　　近年来，为了让计算机更像人，能够认知事物，从而进行判定和深度学习，计算机视觉技术方法与应用发展迅速，全球计算机视觉市场正处于迅速发展之中。伴随着人工智能产业升温，计算机视觉行业也在加速扩张。

　　计算机视觉技术源于80年代的神经网络技术，最近两年的发展才真正实现大规模商业化落地，背后驱动这项人工智能技术的突飞猛进。

　　源于芯片技术发展带来的计算能力指数级提升，互联网和物联网技术发展提供了海量的数据，深度学习技术开源推动算法的快速工程化与迭代升级。

　　人们对安全和效率需求不断提升，计算机视觉技术在各行业应用能够有效满足人们需求，市场发展空间巨大。国家政策对人工智能行业的支持也为计算机视觉的发展提供了有利的环境。

　　随着计算机视觉技术日渐成熟，企业商业化落地能力不断提高，未来计算机视觉市场规模将迎来突破性发展。

　　计算机视觉产品市场将在2022年达到全新的高度，最大的增长将出现在智能驾驶，工业视觉检测紧随其后预计营收可达98亿美元，安防可达37.9亿美元，医疗行业为23亿美元，文娱为20亿美元，零售业和农业增长最低分别为6.55亿美元和1.97亿美元。

　　包括Face++旷视科技、依图科技、Video++极链科技等独角兽公司，涉猎安防影像、身份认证、AI文娱等众多应用领域。

　　随着新一代产品和解决方案的发布和普及，更多融合型、跨界型的业务模式将应运而生。当下人工智能、物联网、大数据、5G、云计算等主导未来的核心技术正在加速发展与演进，计算机视觉行业生态在这些技术力量的驱动下，必将形成新的技术和市场格局。

　　人类的扩增功能更像是一个隐藏在线索之下的主题。简而言之，人类增强是一个研究领域，其目的是通过技术或医学来提高人类的能力。

　　我们在增强方面做了很多的尝试，特别在医疗领域，2019年法国科学家成功地使一名四肢瘫痪的男子恢复了行动能力。通过搭建模型系统，利用大脑中枢神经控制的外骨骼，机械操控，能够用大脑行走10米左右。

　　除此之外，2020年出现的最大的增强技术领域将会是AR(增强现实)眼镜。虽然在2015年的时候，谷歌也曾尝试过这样做，但其他科技公司(再次包括谷歌)将在2020年向市场推出自己的最新产品。

　　据报道，苹果公司将于2020年推出AR智能眼镜，是该领域的领军企业之一。它不仅可以提供一个麦克风和摄像头，还可以提供语音助手。Facebook也被注意到正在开发自己的一个增强产品。

　　在人类扩张的世界里，看看2020年还会有什么其他产品问世将会很有趣。值得注意的是，许多这些发展将更多的是在可穿戴设备方面，而不是身体上的增强。

　　通过软件支持和云端交互等多种技术实现其功能，广泛应用于娱乐、运动和医疗健康等领域。近年来随着居民收入水平提高，人们对于电子产品便携化、智能化和功能集成化需求越来越高，叠加以蓝牙5.0为代表的无线技术、云计算和AI的迅速发展，智能可穿戴设备进入高速发展时期。

　　2020年全球可穿戴设备出货量预计将达到3.052亿台，相比上年增长71.4%，产品种类看，耳戴式设备占可穿戴设备比重为48.1%，腕带和智能手表分别占比22.7%和20.9%。

　　机器人流程自动化是一种根据预先设定的程序，通过模拟并增强人类与计算机的交互过程，执行基于一定规则的大批量、可重复性任务，实现工作流程自动化的软件或平台。

　　这个分支中存在的一个概念称为机器人过程自动化(RPA)。机器人技术一直都存在，尤其是在制造业中，用于自动化可重复的任务。然而，它已经变得更多了，这就是超级自动化的意义所在。

　　在RPA 1.0阶段，作为“虚拟助手”出现的RPA，几乎涵盖了机器人自动化的主要功能，以及现有桌面自动化软件的全部操作。部署在员工PC机上，以提高工作效率。缺点则是难以实现端到端的自动化，成规模地应用还很难。

　　在RPA 2.0阶段，被称为“虚拟劳动力”的RPA，主要目标即实现端到端的自动化，以及虚拟员工分级。主要部署在VMS虚拟机上，能够编排工作内容，集中化管理机器人、分析机器人的表现等。缺点则是对于RPA软件机器人的工作仍然需要人工的控制和管理。

　　在RPA 3.0阶段，其主要目标是实现端到端的自动化和成规模多功能虚拟劳动力。通常部署在云服务器和SaaS上，特点是实现自动分级、动态负载平衡、情景感知、高级分析和工作流。缺点则是处理非结构化数据仍较为困难。

　　RPA 4.0将是未来RPA发展的方向。开始运用人工智能、机器学习以及自然语言处理等技术，以实现非结构化数据的处理、预测规范分析、自动任务接受处理等功能。

　　目前，尽管大多数RPA软件产品，都还集中在2.0 - 3.0之间，但其发展已相当成熟，产品化程度亦是很高。一些行业巨头已经开始向RPA 4.0发起了探索。通过将智能商业管理软件和人工智能集成到自动化中，我们希望将这些过程智能地自动化到下一个级别。

　　总体而言，从全自动驾驶汽车到新型可穿戴技术，2020年将是一个激动人心的技术时代。时间马上会告诉我们谁将引领下一个市场变革。