未来10年哪些技术最有发展潜力？

5G技术于2019年4月在韩国首次实现商用。自首个5G网络正式上线并向客户提供新服务以来近四年时间里，全球5G网络数量迅速增加。

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根据全球移动供应商协会（GSA）的数据，截至2022年12月底，全球已有155个国家/地区的515家移动运营商以试验形式投资5G网络，或正在部署或已在实践中部署。其中，96个国家/地区的243家移动运营商已向客户正式部署5G商用服务。

全球5G移动用户数量也在快速增长。爱立信2022年11月发布的《爱立信移动报告》显示，2022年第三季度全球新增5G用户近1.1亿，使全球5G移动用户总数在2022年9月底达到约8.7亿，并在2022年底达到10亿。预计到2028年底，全球5G用户将达到50亿，占移动用户总数的55%。

5G移动通信服务为企业和消费者提供丰富的应用场景和商业模式，从而构建一个完整的移动互联环境。此外，5G技术带来的更快数据速度和超低延迟将提升用户使用5G服务的体验，例如基于云的游戏、基于VR（虚拟现实）的游戏、超高清视频流以及许多其他高端应用。

随着全球步入物联网 (IoT) 时代，5G 移动技术助力支持数十亿设备的连接，数据存储在云计算基础设施上，有助于降低使用成本并支持快速数字化转型。5G 的卓越特性有望快速推动数字化转型进程，从而催生数字化政府模式、数字经济和数字化社会的形成。

人工智能（AI）

人工智能（Artificial Intelligence，AI）。这是一个与计算机科学和信息技术相关的领域。人工智能的本质仍然是由人类创造的。他们利用信息技术软件工具构建算法和程序，帮助计算机像人类一样自动处理智能行为。

人工智能拥有自适应、自学、自我发展的能力，能够通过自我辩论解决问题，并像人类一样进行交流……这一切都源于人工智能内置了一个庞大的数据库，它基于该数据库进行编程，并基于新生成的数据库进行重新编程。正因如此，人工智能的结构始终在不断变化，并适应新的条件和环境。

根据全球领先的审计公司普华永道（英国）的预测，到2030年，全球GDP在人工智能的支持下有望额外增长14%。人工智能已经出现在许多行业和领域，从提供虚拟购物服务和网上银行，到降低制造业的投资成本，再到简化医疗保健领域的诊断流程，人工智能推动了大多数行业的发展，改变了人类的生活。

如今，WHO人工智能被认为是最重要的技术领域之一，帮助人们解决生活中的诸多问题。凭借其极其先进和卓越的性能，该领域在全球范围内备受关注。人工智能 (AI) 仍然是各行各业的新兴领域之一，并且无处不在。可以说，在当今数字时代，人工智能的诞生是必然的，也是必要的。

云计算

云计算是一种允许用户通过连接到互联网的设备（例如智能手机、计算机、可穿戴设备等）访问存储、软件和服务器的技术。云计算服务提供商在与最终用户分开的位置存储和处理数据。

云计算技术是目前全球许多组织和企业都在应用的热门话题。基于云的基础设施有助于轻松安全地存储数据。

简而言之，通常每个组织或企业都在自己的服务器上运行应用程序。这些服务器就位于组织或企业所在地。这需要大量的维护、保养、资金和时间投入，才能确保所有服务器的正常运行、升级和安全。

如果组织和企业采用云计算模式，他们仍然可以使用相同的应用程序，但这些应用程序将位于互联网上的服务器集群中。组织和企业只需通过互联网连接，无需花费任何精力维护、维护、升级和运行服务器。不仅如此，组织和企业还可以让客户无需安装即可使用该应用程序。

Google Drive、Dropbox、OneDrive、iCloud……都是云计算服务的典型例子。用户只需注册一个账户，即可根据自身需求使用免费和付费服务。他们将文档存储在自己的“云”账户中，只要有互联网连接，就可以从任何位置访问。

量子计算

量子计算是未来先进的信息处理方法之一，人们将利用量子力学原理，利用世界上速度最快的多台超级计算机在短时间内完成复杂的计算。

科学家表示，量子计算是开启新科技时代的关键。工程师们正翘首以盼量子计算领域的突破。如果一切顺利，计算机将利用量子能量以最快的速度完成复杂的计算。

量子计算机的处理速度比传统计算机快数百万倍，将帮助人类解决各种各样的问题。专家预测，量子计算将帮助人类破解许多生物学和进化的奥秘，治愈癌症，甚至采取措施扭转气候变化。

2022 年全球量子计算市场规模达到 101.3 亿美元，预计到 2030 年将超过 1250 亿美元，2022 年至 2030 年预测期内的预期复合年增长率 (CAGR) 为 36.89%。

其预计的市场规模和潜力吸引了一些世界领先的科技公司投入量子计算领域，包括IBM、微软、谷歌、阿里巴巴、诺基亚、英特尔……

计算机视觉

计算机视觉是人工智能 (AI) 和计算机科学的一个领域，它使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中提取有用信息。然后，该技术进行分析并根据这些信息提出建议。如果说人工智能让计算机能够思考，那么计算机视觉则让它们能够观察、理解和理解。

计算机视觉的工作原理与人类视觉非常相似。然而，在人类视觉中，看到图像可以触发或创造记忆和想法。对计算机而言，所有图像都是像素数组，像素是代表红、绿、蓝三种色调的数值。

人类视觉具有存储和分析上下文信息的优势。计算机视觉需要经过训练才能在极短的时间内完成这些功能。经过产品检测训练的计算机视觉应用系统可以同时分析数千个产品或流程，从而检测出人类可能未注意到的错误或问题。

借助这项技术，机器现在可以直观地理解周围环境。计算机视觉技术取得重大进展的一个领域是面部识别。苹果使用面部识别算法来解锁iPhone。Facebook使用面部识别技术来识别用户在线发布的照片​​中的用户。在中国，购物中心也引入了面部识别支付技术，让顾客无需动用钱包即可使用。

此外，计算机视觉正迅速成为医学领域不可或缺的工具。深度学习算法在分析医学图像方面展现出令人印象深刻的准确性。医院和大学正在利用计算机视觉通过检查X射线和磁共振成像（MRI）来预测不同类型的癌症。

自动驾驶汽车也高度依赖计算机视觉来理解周围环境。深度学习算法会分析安装在车辆上的摄像头的视频，并检测人员、车辆、路面和其他物体，以帮助汽车在环境中导航。