当我们把重心转向2019年时，自然要对过去一年发生的事情和走势进行盘点，思考它们会对来年产生怎样的影响。就像过去几年一样，在2018年，也有些技术被过度炒作，有些技术因为言过其实而泡沫破裂；而还有一些技术则逐渐稳定下来，有望永久改变我们学习、工作、娱乐和生活的方式。ADI公司总裁兼首席执行官Vincent Roche认为在未来一年，以下领域的技术进步将会对我们的生活产生不可估量的影响：
迈向边缘节点
我们每年都会获得和创造越来越多的数据。一些分析指出，我们每天生成250亿亿(2.5*1018)字节的数据，而我们今天拥有的数据中有90%是在过去两年中生成的。随着物联网和基于网络边缘的应用变得越来越普遍，这种数据的爆炸式增长并没有任何减缓的迹象。为了在数据产生和需要的地方将这些数据转换成信息，也为了更高效地完成这一过程，计算处理能力变得越来越分散，边缘节点的处理能力正在大幅猛增。
我们每年都会获得和创造越来越多的数据。一些分析指出，我们每天生成250亿亿(2.5*1018)字节的数据，而我们今天拥有的数据中有90%是在过去两年中生成的。随着物联网和基于网络边缘的应用变得越来越普遍，这种数据的爆炸式增长并没有任何减缓的迹象。为了在数据产生和需要的地方将这些数据转换成信息，也为了更高效地完成这一过程，计算处理能力变得越来越分散，边缘节点的处理能力正在大幅猛增。
2019年，我们会看到“智能传感器”将取得进展：届时，传感器只有在感应到值得关注的事情时才会被唤醒，并且会对输入的信息进行筛选后仅向云端传输相关信息。同时，我们将更加关注边缘节点设备中的高效电源管理，从而支持不断增加的处理需求和由此带来的热管理挑战。此外，由于所生成信息的价值日益增长，导致信息丢失或损坏的代价高昂，因此我们将更加注重保护数据安全。最后，随着边缘节点处理、雾计算和云计算的结合，通过传感器融合或是结合不同传感模式来更准确地感知现实，此类实践将变得更为普遍。
人工智能褪去虚幻
时下被热议得最厉害的无疑就是人工智能与机器学习了，这也是最难估计的技术。事实上，在喧嚣的躁动之下，人工智能与机器学习也取得了实际的进展，几乎每个行业都在努力发掘人工智能所带来的机会和潜在影响。例如在汽车领域，随着环境传感精度的提高，加之向人工智能引擎提供更高质量、更相关的数据和信息，系统训练成果和系统推演能力快速进步。
时下被热议得最厉害的无疑就是人工智能与机器学习了，这也是最难估计的技术。事实上，在喧嚣的躁动之下，人工智能与机器学习也取得了实际的进展，几乎每个行业都在努力发掘人工智能所带来的机会和潜在影响。例如在汽车领域，随着环境传感精度的提高，加之向人工智能引擎提供更高质量、更相关的数据和信息，系统训练成果和系统推演能力快速进步。
由于需要低延迟及实时决策，汽车应用中的人工智能处理主要在边缘而非云端进行。但是在其他行业的应用中，边缘和云计算之间的架构之争并没有定论，要根据不同的应用而定，因为游戏与工业自动化这样不同的应用场景有不同的需求。所有市场都面临着棘手的问题，特别是在无监督训练方面，以及验证人工智能系统在训练后能否真正发挥作用。尽管这些领域将在2019年取得进展，但一些非技术因素，如伦理、责任和监管问题，以及人工智能和机器学习人才紧缺的现状仍然是产业前进的障碍。
加速前进
车辆电气化、自动驾驶、交通即服务，三股冲击波正在颠覆汽车行业。由于内燃机面临越来越大的监管压力（包括禁止使用某些技术），而电力及电源管理技术在持续改进，且成本也越来越低，车辆电气化将继续保持两位数的增幅，并在2019年从小众市场转变为主流市场。新的化学元素使得电池能量密度大大提升，从而在电池化成和生命周期管理领域催生出越来越多的创新。电子和架构方面的进展不可或缺，这关系到能否感知、测量、解析和安全传输电池状态信息，从而最大限度地优化下一代电池的效能、使用寿命和安全性。
在自动驾驶方面，我们期待看到L3级别以上的高速自动驾驶解决方案取得更多进展，车队服务/机器人出租车能得到广泛测试，视觉、雷达和激光雷达模式能更好地融合，以提高自动驾驶汽车的环境感知能力。百度和Waymo等公司的机器人出租车将为交通即服务市场带来又一波创新，并将继续推动消费者偏好从拥有汽车转向使用汽车。
人机交互
自主领域正在取得重大进展，但这些进展并不局限于汽车市场。机器人以及越来越多的协作机器人（人-机器人配合）会渐渐摆脱程序管理，因为它们配备了传感器和基于本地、雾计算和云计算的处理能力，能够快速学习和适应环境。2019年，在人机交互领域，自主电子装置的安全保护功能将取得长足进步。例如，一些能够通过多种模式（如视觉、激光雷达、飞行时间测距等）实时绘制三维环境图的自主机器人和协作机器人将变得越来越重要，因为这些机器人工作时靠近人类，需要在某些操作可能威胁到人身安全时及时进行调整。
自主领域正在取得重大进展，但这些进展并不局限于汽车市场。机器人以及越来越多的协作机器人（人-机器人配合）会渐渐摆脱程序管理，因为它们配备了传感器和基于本地、雾计算和云计算的处理能力，能够快速学习和适应环境。2019年，在人机交互领域，自主电子装置的安全保护功能将取得长足进步。例如，一些能够通过多种模式（如视觉、激光雷达、飞行时间测距等）实时绘制三维环境图的自主机器人和协作机器人将变得越来越重要，因为这些机器人工作时靠近人类，需要在某些操作可能威胁到人身安全时及时进行调整。
可预见型医疗保健
伴随现代化进程，医疗成本不断攀升，疾病发病率呈上升趋势，这就更迫切地需要解决日益艰巨的医疗挑战。人们对合理成本的健康和医疗解决方案的需求日益上涨，将推动感知、计算和移动技术的快速普及。更深层次的诊断、微型化趋势和网络连接将有助于医疗保健变得更具预测能力。
伴随现代化进程，医疗成本不断攀升，疾病发病率呈上升趋势，这就更迫切地需要解决日益艰巨的医疗挑战。人们对合理成本的健康和医疗解决方案的需求日益上涨，将推动感知、计算和移动技术的快速普及。更深层次的诊断、微型化趋势和网络连接将有助于医疗保健变得更具预测能力。
我们正在见证一个新的医疗保健时代的诞生，在这其中，原本的临床医疗手段将有望在医院外和应用中提供。生物、气体和化学传感器在尺寸和价格不断优化的同时能够更好地提供临床级测量，使其在传统医疗设施以外的应用中得以广泛采用。结合移动/连接和云计算方面的发展，这些技术进步能够更好地管理患者疾病，预防需要昂贵住院治疗费用的急性病，并避免由疾病引起的突发性死亡。
2019年，医疗保健方案将启用更多的临床级消费设备，保险公司、医院和政府项目开始视其为有效的监测患者和改善医疗结果的途径。这将推动传感器精度和数据分析的进一步发展，使得家用医疗设备不再只是一些新奇的电子保健产品，而是成为健康医疗方案中的重要一环。
喂，现在你能听到我说话了吗？
5G技术，我们已经讨论了多年，现在终于进入大规模测试阶段，预计在2018年底或者2019年开始商业化部署。大规模MIMO（多路输入，多路输出）的初始阶段相比4G将有显著的改进，等到了成熟阶段后，毫米波5G解决方案将能提供每秒数千兆比特的无线连接速度。当5G部署初具规模，其影响将是巨大的。
正如前几代无线连接技术创造了新的市场和商业模式（如移动电子商务、视频流等）一样，5G带来的带宽激增、低延迟、快速响应和高度可配置的网络解决方案，将极大地改变现有格局并开辟新的市场。然而与前几代技术不同的是，5G带来的网络连接飞跃将不单局限于互联网，更将推动汽车、医疗和工业自动化领域的革命性变化。
最终，我们唯一能确切预测的是2019年的发展定将超出我们的预测。一些看起来有望在2019年年初实现的技术，也许到年底时仍未能兑现。而有些技术将悄无声息地迈过转折点，在几乎不被察觉的情况下，成为我们日常生活的一部分。
