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過去一年無論是好是壞，科技領域很是繁忙，2018年似乎也會如此。我們美國商標註冊費用已經察覺到一些重要的科技趨勢，並期待它們能夠在新的一年成為引領潮流之物。但是首先，我們需要回望去年此時所預測的 2017將會有什麼發生 。
回望2017年的科技預測
智能傢居在2017年終於開始起飛，而且確實像我們在2016年末預測的那樣沒有成為 智能中樞 。為什麼呢?這要歸咎於亞馬遜。
Alexa在這一年中擊敗瞭它的眾多競爭者，從其在CES 2017(2017年國際消費類電子產品展覽會)的表現來看，它像是一個設備制造商。雖然這導致瞭一些相當愚蠢的整合，但也從側面證明瞭亞馬遜的實力，並使得留給谷歌、蘋果和微軟的市場份額更小。
多虧瞭巨頭之間的競爭，如今人們隻需30美元就可以盡情享受智能支持：這個價格是2016年初費用的六分之一。同時 價格戰 也鞏固瞭現有市場份額長期存在的既定優勢：這對於新進入者來說十分殘酷。
自動化和人工智能在今年的應用中也有所增加，但可能沒有達到我們預期的規模。正如我們所料，自動化大多應用於聊天機器人，而大肆炒作的亞馬遜無人機送貨實驗並沒有比2016年進一步擴大，自動化普及的速度也沒有進一步增加。同時，人工智能和所謂的 機器學習 卻引起巨大轟動，尤其是在應用領域。
在增強現實和虛擬現實中，2016年是一個標志性年份，但是2017年增強現實近乎淡出人們的視野。Pok mon Go獲得病毒式的傳播，但是2017年其他增強現實應用卻沒有延續這種火熱。
另一個失誤是我們之前預測人造肉會經歷一場繁榮。盡管我們依舊很樂觀，但是合成食品在2017年的發展仍然不盡如人意。但是，植物漢堡生產商Beyond Meat卻在做出改變，並於2017年年底使其產品在美國全境的沃爾瑪超市中上架。這是一個新的開端，但是距離人造肉成為餐桌上的主流還需要很長的路走。
總而言之，這些預測都不算太壞，而且在某些情況下，我們可能已經超前瞭一些。現在，來看看2018年的五大科技趨勢預測，希望這些預測更具有指導意義和價值。
區塊鏈
要知道，它不僅僅如同 鬱金香狂熱 。無論比特幣的價格是0還是5萬美元，加密貨幣的基礎，即被稱為區塊鏈的分佈式分賬類系統，將在未來的技術中占有一席之地。
區塊鏈是分散的加密貨幣核心，它是一種分佈式的記錄賬本，能夠對過程進行驗證而不需要中間人。雖然區塊鏈在2017年以前的主要用途是驗證加密貨幣交易，但是開發人員卻正在意識到除金融以外的用途。交易記錄或 塊 受加密保護，然後分發給所有參與者。
這使得交易可以排除人為幹預進行驗證，也不再受欺騙的影響。如果一個版本的塊被損壞，其他參與者仍然擁有該塊的正確副本，從而分散風險。區塊鏈可以用來核實合同條款，甚至能夠在 智能合同 中自動執行，或者驗證對資源的訪問。
因此，2018年將是許多行業多年轉型的開端。在2017年，網絡安全是一個重大議題，區塊鏈可能於2018年進入突破的黃金時期。不論哪種原因，多年來，密碼貨幣崩潰瞭，但是區塊鏈卻幸存瞭下來，這沒有什麼值得驚訝的。是遊戲規則發生瞭改變。
ARM服務器芯片支持的筆記本電腦回歸
隨著制造商和軟件開發商不斷改進硬件和軟件，我們已經習慣瞭智能手機和平板電腦所具備的長時間續航能力。但是筆記本電腦還存在一個缺陷，即在大多數情況下，它仍需要在一天的某個時間充電，除非一個人並不愛上網。對於該問題的解決正在進行，這使得筆記本電腦超長待機成為可能。
在此需求下，微軟於2017年重新設計瞭Windows系統，使其於ARM技術更兼容。這與啟動Windows RT(一種基於Windows的新操作系統)的效果不一樣：代碼將自動運行這些處理器，使得ARM服務器芯片支持的筆記本電腦廣泛使用，尤其是使用高通驍龍835處理器。
雖然早期的基準測試並不受人關註，但是我們註意到其結果是基於原型芯片而產生。高通自己承諾電池續航時間為20-25小時，在2018年正式發佈時其性能應該與英特爾處理器相似。當然，這些筆記本電腦的目標客戶是那些入門級消費，但卻總是關註於性能和LTE(通用移動通信技術的長期演進)連通性特性的人群。
當然，任何新產品的第一個版本總是很粗糙。雖然它很可能在2018年無法實現，但是驍龍845處理器由於比之前版本優化25%的功能和30%的顯卡性能而受人關註。
再加上人工智能、生物識別、加密技術和移動支付的支持，基於驍龍845的筆記本電腦很有可能對廣大消費者具有吸引力。
智能手機的終結
這是一個大膽的預測，對吧?不過，事實聽起來並沒有那麼瘋狂。傳統意義上，智能手機的理念是一種讓人們保持聯系的設備，而不隻是傳統的語言通話功能。面對人工智能和機器學習技術的發展，這種情況正在發生改變。
盡管此種設備仍然可能被稱為智能手機(smartphone)，但是在2018年以後稱其為有智慧的智能手機(intelligent phones)可能更合適。正如我們剛剛所提到，移動處理器的出現是為瞭處理人工智能技術。在2018年，數字化助手將會發揮更大作用，因為它們能夠在你提出要求之前預測你的需求。
想想現在你如何與數字化助手交互。如果讓它在房間裡 打開燈 而不是告訴它需要關掉哪些燈，是不是更有意義?通過位置感知，自動打開離人最近的燈，而不再需要人們的特殊指明。
有傳言稱，亞馬遜正在為Alexa開發更多的位置感知平臺，其他公司可能也在研究類似的技術，我們也需要開始瞭。未來的智能設備將具有真正的智能，並在此種情境下使其本質上更有用。
非接觸型界面
用戶界面是我們體驗科技產品的關鍵。但是，大多數產品體驗依賴於某種物理交互才能實現。而這將在2018年發生改變，改變的關鍵在於 無接觸型界面 。
亞馬遜的Alexa、Siri和其他虛擬助手已經開始規訓我們不再依賴於手指。正如我們在討論智能手機的未來時所指出的那樣，已經有其他有效的方式進行交互。
想象一下，拿起你的空果汁杯，說 Alexa，來一杯這個。 在你沒有明確物理指示的前提下，Alexa已經瞭解你在看什麼或者是拿著什麼。而其他一些功能，例如基於個人的個性化定制已經成為可能，並會在2018年更加普及。
雲計算走向 邊緣
?我們已經習慣瞭 雲 以至於這美國商標登記台中個科技預測聽起來似乎是違反常規發展的。但是，邊緣計算將會改變我們對 雲 的看法，以及之後它們該如何使用。
邊緣計算是 分佈式計算 的回歸，在這裡，處理程序分佈在多臺計算機上。考慮到 雲 可以將請求通至可用的服務器上，人們可能會認為雲計算也是分佈式計算的一種形式，實際上並不如此：雲計算時，服務器本身仍然在一臺機器上處理所有計算工作。
為什麼邊緣計算是下一個趨勢?隨著設備功能的完善，它們需要更大的數據流來支撐運行，這使得雲計算本身變得非常緩慢。即使有超快的5G作為基礎，連接本身也總會有一定程度的延遲，而這並不包括遠程服務器上的處理時間。
想一想，自動駕駛汽車需要在瞬間做出何時轉彎、何時停止或移動以避免危險時的決定。而當數據從車傳輸到中央服務器的時間區間中，有誰能夠保證這種延遲不會導致事故的發生?當然無法保證。更好的方法是，車本身成為數據中心，在本地進行密集型計算並及時做出決策，同時將數據發揮中心服務器，為優化其他車輛的運行情況提供數據支持。同樣的思路也適用於物聯網設備，所有事物都可以在彼此的實際經驗中總結學習，而不是在自身運行過程中使用超載通信網絡。
這將會是一份巨大的工程，尤其是考慮到我們在雲計算上投入瞭如此多的精力和物力。但是隨著物聯網設備數量的激增，我們需要找到一個更好的方式，讓它們彼此在不占用所有可用寬帶的情況下進行通信。
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