2024 年值得关注的四大科技趋势

admin管理员组

文章数量:1645534

今年已经过去了多一半，但仍有几项令人鼓舞的进步即将出现。关键的新兴趋势将以十年前看似不可能的方式塑造未来。从人工智能 (AI) 的革命性发展到可持续技术的重大进步，这些创新将推动行业向前发展，并彻底重新定义我们的生活和工作方式。  

当前的技术发展反映了创新和实用性的动态交汇，推动了各行各业的巨大变革。这些趋势共同为我们带来了一个比以往任何时候都更加集成、高效和易于访问的技术生态系统。我们已准备好拥抱这些趋势，以帮助您的业务发展。

了解我们如何定制合作伙伴关系以满足您的需求并超越您的时间表和期望，将您带入下一代技术。   

以下是您的企业在 2024 年应该领先的四大趋势： 

更有效地利用人工智能工具  

人工智能继续蓬勃发展，越来越多的公司开始在工作场所中集成人工智能工具。生成式人工智能等人工智能新奇事物正变得越来越普遍。GPT-4 等语言模型在生成更连贯、更符合语境、更像人类的文本方面取得了进步，能够更好地处理细微差别，并更准确地做出响应。 

强化学习、分层强化学习和元学习都得到了更广泛的应用，从而提高了性能。人们也在努力使人工智能模型更加透明和可解释。人们已经开发出解释模型决策和理解内部工作原理的新技术，解决了人们对人工智能“黑匣子”性质的担忧。道德人工智能框架也是一个优先事项，确保负责任的部署、遵守既定标准并减轻偏见。 

此外，人工智能比以往任何时候都更易于访问和扩展，将增强的计算能力与强大的基于云的人工智能服务相结合。它还可以真正改变业务流程。根据 Salesforce 的数据，81% 已经使用人工智能的员工表示，它提高了生产力并提高了工作场所的参与度
和满意度。  

因此，企业高管比以往任何时候都更积极地将人工智能纳入工作流程，紧迫性在过去六个月中增加了 7 倍。这些高管（占受访者的 96%）现在将在办公室内实施人工智能视为重中之重，其优先级高于通货膨胀或其他经济问题。   

那么，企业如何才能有效地使用人工智能工具来获得全部好处呢？《福布斯顾问》的一项调查显示，46% 的企业主使用人工智能来建立内部沟通，几乎所有人 (97%) 都相信 ChatGPT 会对他们的业务有所帮助。调查显示，企业计划使用人工智能完成以下任务： 

• 73% 用于即时通讯（使用人工智能聊天机器人） 
• 61% 用于优化电子邮件 
• 55% 用于个性化服务（例如产品推荐） 
• 49% 用于优化短信 
• 46% 用于个性化广告 
• 42% 用于长篇书面内容 
• 36% 用于电话 

Grammarly 和哈里斯民意调查 (Harris Poll) 编写的《2024 年商业沟通状况》报告将2024 年描述为沟通更顺畅（而非更多）的一年。2022 年，该报告显示，工作场所沟通不畅每年给美国企业造成 1.2 万亿美元的损失。2023 年，沟通力度不断加大，但沟通效率却有所下降。生成式人工智能带来了新的解决方案，但也迫使企业做出选择——这是许多公司及其与沟通关系的转折点。 

回报也是值得的，有效的沟通使生产率提高了 64%，客户满意度提高了 51%，员工信心提高了 49%。报告显示，由于员工每周有 88% 的时间用于沟通，因此，如果工作场所能够有效地利用人工智能进行互动任务，那么美国每年的生产率将节省 1.6 万亿美元。  

使技术更具可持续性 

可持续性是另一个主要关注点，绿色技术和可再生能源解决方案将成为技术发展中不可或缺的一部分。将更加重视开发节能设备和系统、减少电子垃圾和推广循环经济实践。  

在做出更环保的选择时，一个明显的误解是，数字化或向云过渡可以解决问题。事实上，这可能会加剧问题。数据中心运行温度很高，因此需要冷却系统。  

根据麻省理工学院计算机社会和道德责任案例研究 (SERC) 系列的一份出版物，数据中心冷却占电力使用量的 40% 以上。研究表明，单个数据中心的用电量相当于 50,000 个家庭的用电量。这使得云计算的碳足迹与航空业相当，占所有碳排放量的 0.3%，如果包括联网设备（例如笔记本电脑、智能手机和平板电脑），则占全球排放量的 2%。 

由于需要大量冷却，数据中心每天还会造成数百万加仑的水损失，这促使谷歌和其他公司发起了一项“节约用水”协议，该协议将于 2030 年生效。数据中心使用的冷却系统依靠水冷式冷却器来保持服务器在安全的温度范围内运行。这些冷却器使用水来吸收设备中的热量，然后加热的水通常由蒸发冷却塔冷却。蒸发过程需要持续供应淡水，从而导致大量的水消耗。 

企业承诺，如“节约用水”协议和“气候中和数据中心协议”，同意在 2030 年之前实现“气候中和”数据中心，在 2050 年之前实现整个欧洲的“气候中和”，是朝着正确方向迈出的一步。然而，这些承诺并不具有可执行性，这意味着如果没有监管激励，许多公司可能无法兑现承诺。 

噪音污染和电子垃圾在我们这个高度互联的世界里带来了额外的环境问题。环境噪音对人类健康和生态系统的破坏性影响常常被忽视。然而，根据 AWE International 的研究，它会影响听力、睡眠、压力水平和野生动物，甚至导致人口减少。此外，电子垃圾正在增加，Earth 将其描述为“定时炸弹”。尽管问题日益严重，但美国的回收率仅为 17.4%。  

然而，互联网是数字垃圾的最大贡献者之一，产生了 10 亿吨温室气体。研究表明，90% 的在线存储数据从未被重复使用，91% 的网页流量为零，但碳足迹仍然存在，预计到 2025 年将翻一番。一些预测显示，到 2030 年，互联网可能占世界能源消耗和排放的一半。   

据《福布斯》报道，90% 的高管认为可持续发展很重要，但只有 60% 的高管制定了支持可持续发展的战略。这可能会给环境和利润带来未来重大损失，因为到 2025 年，可再生能源市场预计将超过 2 万亿美元。因此，在2024 年及以后，更多公司可能会齐心协力解决数字污染对环境的影响，并通过采用与环保意识强的个人产生共鸣的更高可持续性实践来展示企业责任。 

创造更安全的技术环境 

随着人工智能模型成为被利用的目标，人工智能驱动的网络攻击的可能性使安全形势变得复杂，需要先进的检测机制和强大的防御措施来减轻这些新出现的威胁。加利福尼亚州圣地亚哥国立大学引用了有关近期网络安全威胁的统计数据，指出生成式人工智能很可能在 2024 年用于网络活动。  

生成式人工智能于 2023 年首次成为网络安全问题。它可以生成高度逼真和复杂的内容，恶意行为者可以利用这些内容生成令人信服的网络钓鱼电子邮件和深度伪造音频或视频。这使得社会工程攻击更有效，更难被发现。  

此外，Gen AI 还可以帮助创建多态恶意软件，以逃避传统的安全措施并针对已识别的漏洞生成漏洞利用程序。它还可以促进大规模自动攻击，通过虚假信息操纵舆论，并规避 CAPTCHA 和语音生物识别等身份验证系统。  

有趣的是，虽然人工智能给首席信息安全官 (CISO) 带来了新的威胁，但它也可以提高我们的数字安全，35% 的受访 CISO 已使用人工智能来增强安全性。另有 61% 的人希望到 2025 年将人工智能用于安全应用，86% 的人认为生成式人工智能可以帮助填补安全漏洞和人才短缺。 

然而，尽管人工智能网络犯罪不断增加，但其他网络威胁仍然存在，随着一些漏洞得到缓解，其他漏洞也不断出现，威胁形势迅速改变。例如，过去一年，云环境入侵增加了 75%，2023 年，无恶意软件攻击占检测到的涉及身份的网络犯罪的 75%。这比 2021 年增加了 13%，比 2019 年增加了 35%。此外，在 2023 年，网络攻击者大多使用边缘网关设备和其他用于连接网络的设备作为网关，以不被注意的方式进入网络。  

恶意软件和网络钓鱼仍然是可信的威胁，而电子邮件则存在重大漏洞。勒索软件似乎几乎无法攻克新技术，2023 年约四分之三的网络安全攻击都是由勒索软件造成的，今年上半年企业损失了 1.76 亿美元，总额超过了 2022 年支付的所有金额。此外，超过 40% 的时间里，数据会永久丢失。  

总体而言，网络犯罪并不便宜。TechTarget 分享了网络犯罪的年平均成本，显示2027 年预计总损失为 23 万亿美元，较 2022 年的 8.4 万亿美元大幅增加。成本包括金钱损失和识别和遏制数据泄露所花费的时间，安全团队平均需要 277 天。  

打击网络犯罪也是有代价的。Statista 表示，到 2030 年，全球网络安全支出预计将达到 5383 亿美元。无论价格如何，网络安全趋势都必须反映出网络威胁日益复杂的情况、监管压力以及全面数据保护的需要。  

2024年的网络安全措施包括： 

• 利用人工智能和扩展检测与响应 (XDR) 实现高级威胁检测与响应 
• 具有身份和访问管理 (IAM) 和微分段的零信任架构 
• 采用云原生安全解决方案的云安全 
• 安全 DevOps (DevSecOps) 
• 物联网设备和边缘计算安全解决方案 
• 增强用户意识和培训（例如网络钓鱼模拟和持续教育计划） 
• 监管合规性（例如 GDPR、CCPA 和其他地区法律）和数据隐私（例如加密、数据匿名化、仅限授权人员访问数据、政策实施） 
• 自动化安全操作，例如安全编排、自动化和响应 (SOAR) 以及 AI 驱动的事件响应 
• 威胁情报平台 (TIP) 和协作威胁共享 
• 勒索软件防御和检测工具 
• 供应链安全（例如第三方风险管理和安全软件开发） 
• 抗量子密码学（为量子计算做准备） 
• 网络安全框架和标准（例如 NIST 网络安全框架、ISO/IEC 27001 和 CIS 控制） 

利用低代码/无代码 (LCNC) 替代方案实现开发民主化 

通常，企业有两种方式来实现应用程序开发。一种是外包，从外部供应商购买现成的应用程序。另一种是从头开始，利用开发人员和程序员的专业知识从基础开始构建定制应用程序。因此，随着全球越来越多的企业转向数字化和人工智能驱动的企业，对熟练软件开发人员的需求也在增加。 

不幸的是，需求的增加导致了开发人员的短缺。据 SAP 称，即使攻读 IT 学位的学生数量增加一倍
，这些专业软件专家在当今全球就业市场上仍然十分稀缺。  

如果开发人员不足以填补空缺，企业将面临更长的搜索时间、薪酬增加、运营和服务出现差距以及缺乏竞争力增长的风险。不过，技术领域的最新进展可以帮助企业克服开发人员短缺的挑战。  

SAP 表示，LCNC 开发替代方案可实现“大众软件构建”。这意味着，即使没有经过专门培训或没有经验，几乎任何人都可以构建应用程序；这一趋势将在 2024 年变得相当普遍，65% 的应用程序开发将源于合适的 LCNC 替代方案。  

LCNC 平台旨在简化应用程序构建，几乎不需要手动编码。低代码平台提供可视化工具和预构建组件，使开发人员和非开发人员都可以更快地创建和部署应用程序，同时提供在必要时添加自定义代码的灵活性。

非开发人员可能仍需要业务头脑和编码知识才能有效地完成这项任务。尽管如此，其构建应用程序的图形化方法使其成为一种有效的选择。  

低代码平台的示例包括： 

• Microsoft Power Apps
• OutSystems 
• Appian 
• Mendix  
• Salesforce Lightning 
• Zoho Creator 
• Betty Blocks 
• Google AppSheet 

无代码平台进一步简化了流程，让非技术用户或“公民开发者”能够完全通过拖放界面和配置来构建应用程序，而无需任何编程知识，也无需编写一行代码。

这些平台拥有用户友好的前端和在后端翻译复杂代码的帮助，让任何人都可以承担项目，从而使软件开发变得民主化。

无代码平台可以减少与传统编码相关的时间和成本，使企业能够快速制作原型、迭代和部署解决方案。  

无代码平台的示例包括： 

• Zapier
• Bubble
• Airtable
• Glide 
• Thunkable
• Webflow 
• Adalo 
• Appgyver 
• Wix 
• Squarespace 

本文标签： 值得关注趋势科技