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選自Venturebeat
原文|Bernard Moon, SPARKLABS GROUP
責編|CC
從2018到2019，一整年充斥著爭議、興奮和失望，有NLP的突破，有偏見的爭執，也有出賣靈魂的Facebook，蘋果過了一萬億美元大關，又在2019跌掉了一個Facebook…所有人都在網路空間里尋找中立的平衡，想在下個時代到來之時搶占先機。
以所有的不確定性為背景，這是SparkLabs聯合創始人、合夥人Bernard Moon對2019年的五大預測：
臉部識別將在中國以外的大型場所鋪開實驗
臉部識別技術在中國已經廣泛應用，但是我們可能在2019年看到的是，在美國的大型公共場所，將會進行實驗性的推廣臉部識別技術。當然需要克服目前的偏見問題和公共政策問題，有論文指出，人工智能的偏見來源於訓練的數據，原本就帶著偏見色彩的數據很難不「教」出一個有偏見的學生。從這里開始，我們可能將面對一個如「少數派報告」般的世界。
企業分析將炙手可熱
雲計算先驅、Oracle On Demand前總裁Timothy Chou博士的演講中也提到，未來的雲平台不斷壯大，企業分析（Enterprise analytics）的未來體量可能與萬億價值的工作流平台（Oracle，Salesforce，SAP）一樣大。因此我們預測到2019年年底，它（企業分析）未來的體量將達到工作流平台的三分之一。
傳統汽車公司轉型為科技公司
傳統汽車公司不斷投重註在AI技術上，但他們很多的新技術對於最前沿的技術來說並不算新，開發周期長是一個問題。Tesla為傳統汽車行業對先進軟件、新技術和汽車的整合鋪平了道路，例如更新軟件就能解決剎車問題，這在傳統汽車行業里是不可想像的事情，但這僅僅是自動駕駛的開端。
為了避免成為下一個啞炮或是一個矯枉過正的犧牲品，他們必須成為一個現代技術公司，擁有最尖端的創新、服務，以及自己的生態，避免成為下一個諾基亞。
語音助手廣告將停滯不前
Alexa的成功，是Google在過去幾年的深耕。語音作為未來的交互方式和廣告平台之一，各家都鋪墊已久。因為數據隱私問題，語音數據的獲取和使用會越來越艱難。Alexa的自言自語也不是新鮮的新聞，在技術成熟之前，可能會如逆水行舟。
數據科學家成為中心需求
數據是AI時代的石油，隨著人工智能的發展，對數據的需求不斷增加，數據科學成為熱門學科，數據科學家也水漲船高處在炙手可熱的核心地帶。2019年我們將看到數據科學家成為中心需求的熱度，誠然他們會獲得更高的薪酬，同時被寄予厚望。
過去五年的時間里，Bernard Moon每年都會發表自己對當年的趨勢預測，在2018的預測中，例如自動駕駛汽車在鳳凰城的試經營、區塊鏈、量子計算機崛起等等。