開發者應該關注的7個技術趨勢

從物聯網安全到 VR 和 AR，產生了大量的新興機會，並且成功形成了一個科技趨勢。

新興技術成功重塑了整個軟體行業，同時為開發者擁抱新技術提供了大量的機會。關於該行業，其實還有很多新的東西，本文主要探討了一些像AI，VR，AR，IOT，以及機器學習等技術奇蹟，所有這些技術都是對未來的展望。

物聯網安全

物聯網和智能家居的技術革命即將到來。但即使在去年對 DYN 進行大規模的網路攻擊之後，似乎也沒有引起觀察者對這些未收保護的 IOT 設備的興趣。不過好的一面是，開發人員和安全團隊已經開始合作，通過例如提供物聯網設備下載安全更新的能力，來更好的解決安全問題。

人工智慧

人工智慧的應用場景：自動駕駛汽車，機器人和智能電子產品。雖然科幻小說里經常將 AI 描繪成具有人性化特徵的機器人，但實際上 AI 可以涵蓋從 Google 搜索演算法到自動化武器的任何內容。這將對軟體開發產生巨大的影響，開發人員也將會變得更像數據科學家和 AI 專家。

AI 完全改變了軟體的編寫方式。在深度學習和快速分析的幫助下，開發人員會對軟體進行訓練，使其更加智能化，並且能夠進行交互。關於智能機器的思想，這意味著可能會需要具有不同技能的編程人員。工程師組織數據，使軟體通過自身來學習，編寫腳本，從而實現更有效的交互功能。

近來，隨著互動式應用的流行，供應和需求出現了不匹配的現象。因此，在該領域表現傑出的專家們將會實現很大的價值，除非供需不平衡的問題得到解決。

機器學習

和人工智慧很相似，機器學習可以接收大量的數據，例如，在未被明確編程這樣做的情況下推薦電影流。近年來，該技術已經成功用於協助和提升 Google 的核心搜索引擎演算法。2017 年，機器學習升級預計將會應用到任何類型的消費者應用中。

基於成熟的分析功能，以及人們期待的人工智慧技術，該技術正走向新的趨勢。現在，並不是每個開發人員都有著計算機科學背景。因此，越來越多的人正被招募過來，培訓成機器學習專業人士。

擁有核心工程背景，有利於工程師更成功的連續實驗和改進機器學習模型。

數據科學

另一個趨勢領域：數據科學。數據科學需要不同行業的專業技術人員。開發人員需要具備機器學習和 AI 的豐富經驗，通過對大量數據進行研究，其結果可以用於快速做出業務決策。

對那些希望在這一領域取得特別成績的人來說，對概率和統計的透徹理解是至關重要的。此外，還需要掌握數據科學的數學知識。

數字雙模式

軟體模型綁定到物理和虛擬感測器可以預測產品或服務故障，從而使公司可以在發生故障前規劃和分配維修資源。

一定程度上，數字雙模式可以提高效率，增加噴氣發動機的壽命，同時降低運營成本。很多企業已經推出了數字雙模式，為其大型前期項目提供長期的最佳解決方案。

虛擬和增強現實

虛擬現實和增強現實的時代到來了。基於這種技術，開發者可以開發出具有獨特遊戲體驗的虛擬現實遊戲。事實上，在一些產品營銷和銷售領域，該技術的應用得到了一致性的提高，以使用戶能夠有種身臨其境的感覺。

現如今，我們觀察下就會發現，智能手機公司對產品的開發將採用AR 和 基於VR 功能的技術，像基於圖像識別的，基於位置的，基於感測器技術的，當然，360相機將有助於推動 AR 和 VR 進入到早期用戶的手中。

虛擬助理

虛擬助理是人工智慧的下一個階段。虛擬助理主要的好處就是，它可以消除所有目前被用來與數字世界互動的工具。在這種情況下，大多數工作場所將集成智能應用，以提高整體生產力。同時研究人員還發現，這項技術是人腦的延伸，可以自由驅動分析和批判性思維。

最後的思考

人工智慧被認為是2017年度最具突破性的技術之一。除了上述這些，對該領域的工程師而言，強大的溝通技巧是一項非常重要的軟技能。

via /DZone

編譯/ DevStore-糖果果

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！