近年來，隨著我們經(jīng)歷的數(shù)次全球危機，如何借助技術(shù)解決人類棘手問題至關重要。如今，我們獲取數(shù)據(jù)的來源比以往任何時候都多，包括可穿戴設備、醫(yī)療設備、環(huán)境傳感器、視頻捕獲和其他聯(lián)網(wǎng)設備。當這些數(shù)據(jù)與計算機視覺、機器學習和模擬仿真等云技術(shù)相結(jié)合時，我們得以窺見信息和應用交融帶給我們的力量。

新一代創(chuàng)新者和發(fā)明家（我有幸在拍攝《??Now Go Build??》時遇到過其中一些人）正在構(gòu)建各種各樣的解決方案，包括重新造林，讓年輕人保持活力，以及重構(gòu)從倉庫到交付的供應鏈。而這只是一個開始。隨著先進技術(shù)變得更加普及，我們生活的方方面面都變成了可以分析的數(shù)據(jù)，我們將看到更多的創(chuàng)新，2023 年將尤為顯著。

預測 1：云技術(shù)將重新定義大眾體育運動

像音樂和視頻一樣，體育將成為我們可以分析的數(shù)據(jù)流。未來幾年由這些數(shù)據(jù)解鎖的認知將改變整個體育產(chǎn)業(yè)，并重新定義每場比賽的參與和體驗。

體育運動是人類生活的一部分，超越了時間、文化和物理邊界。此刻，世界上最大的體育賽事之一——世界杯正在舉辦，預計將有50億人收看。迄今為止，廣播電視對職業(yè)體育的發(fā)展影響最大，為當今價值 5000 億美元的產(chǎn)業(yè)鋪平了道路。下一個改變游戲規(guī)則的技術(shù)即將出現(xiàn)。未來幾年，不論何種級別，也不論是青少年籃球還是職業(yè)板球比賽，每一項運動的都將全面經(jīng)歷數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

像??Veo??這樣的公司正在引領這一潮流，利用機器學習、計算機視覺和信息流處理等云技術(shù)來縮小業(yè)余運動員和專業(yè)運動員之間的數(shù)字鴻溝。Veo不僅為業(yè)余體育觀眾創(chuàng)造了類似直播的體驗，而且還構(gòu)建了一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡，使其能夠自動從視頻流中創(chuàng)建精彩片段。這使球員、教練和招聘人員能夠輕松找到關鍵比賽并改進戰(zhàn)術(shù)，以前所未有的方式進行分享。隨著像Veo這樣的技術(shù)在所有級別的所有運動中得到越來越廣泛的應用，你可以想象接下來會發(fā)生什么。

德甲和NFL等頂級聯(lián)賽已開始使用視頻流、可穿戴設備、物聯(lián)網(wǎng)傳感器等進行實時分析和洞察，但展望未來，這些功能還將繼續(xù)發(fā)展，在幾乎每項運動的每個級別上，技術(shù)將無所不在地發(fā)揮作用。

想象這樣一個場景，教練可以使用在云中實時分析的計算機視覺和生物識別數(shù)據(jù)，在球員抽筋或失球之前換下他們，用充分休息的隊友替換他們，這些現(xiàn)在可以量化的。這同時提高了運動員的安全性，并增加了比賽的競爭力。在這一點上，體育本身將真正開始成為我們可以實時分析和做出決策的數(shù)據(jù)流，包括球員補水、球的運動軌跡、觀眾飽和度等等數(shù)據(jù)，所有這些匯總到一起，比我們今天看到的任何東西都豐富。更多的數(shù)據(jù)帶來了進一步的創(chuàng)新。在不遠的將來，我們將做到，團隊在每場比賽中都在后臺不斷運行假設模擬，使他們能夠更好地預測其決定在當下的影響。技術(shù)本身將成為職業(yè)體育的競爭基礎。

無論是在現(xiàn)場還是在屏幕上，觀者體驗也將發(fā)生變化。體育場館將迅速采用我們在像Amazon Go商店等零售行業(yè)中見過的一些創(chuàng)新方法，比如使用計算機視覺、傳感器融合和深度學習實現(xiàn)無票入場和即買即走的消費模式。我們還將開始見識到下一代數(shù)據(jù)疊加和實時洞察深入到運動員層面，以增強賽事體驗感，就像視覺效果最好的視頻游戲一樣。共同觀看和個性化觀看體驗將繼續(xù)發(fā)展，將會把50億觀眾以前所未有的方式更加緊密地聯(lián)系在一起。

體育界目前正進入有史以來的最大的變革，而云技術(shù)正是這場變革的核心。

預測 2：模擬世界將重塑我們的體驗

空間計算、模擬仿真、數(shù)字孿生等技術(shù)雖然對日常生活的影響有限，但多年的發(fā)展讓它們?nèi)遮叧墒臁?023 年或是歷經(jīng)轉(zhuǎn)變的一年，云將使這些技術(shù)變得更容易獲得，這將打破現(xiàn)實的約束，重塑新的體驗。

模擬仿真用于制造更好的賽車、預測天氣和模擬股票市場。雖然模擬仿真可以解決很重要的問題，但大規(guī)模使用卻受限于構(gòu)建和運行模擬的難度。企業(yè)也缺少高性能硬件和專業(yè)人員。以噴氣機翼或賽車的流體動力學模擬為例，僅模擬一秒鐘的真實場景可能需要多達150TB的數(shù)據(jù)。然而，隨著Amazon SimSpace Weaver等技術(shù)的推出，它們?yōu)槲磥礓伷搅说缆罚谘杆俑淖兡壳暗那闆r，未來我們世界上的幾乎任何事物都可以被模擬，并最終將被模擬。模擬仿真將有助于我們在道路建設、倉庫管理和災難應對等方面做出更好的決策。我們可以通過模擬，運行大量假設的場景，無需等待多年就可以查看我們的行為對未來的影響。憑借Amazon SimSpace Weaver這樣的技術(shù)，??Terraformation??這樣的公司可以在實現(xiàn)種植1萬億棵樹目標的過程中，模擬整個森林的生長情況，因此，它可以確保森林的健康和生物多樣性，并實現(xiàn)盡可能多的碳抵消。

另一個我看到創(chuàng)新快速增長的領域是空間計算。很多企業(yè)已經(jīng)在構(gòu)建專用硬件，并使用云技術(shù)來捕捉和創(chuàng)建幾乎任何環(huán)境的3D模型。僅使用一臺移動設備即可實現(xiàn)這一目標，這將很快成為現(xiàn)實。這種技術(shù)的普及將激發(fā)建筑、施工、商業(yè)地產(chǎn)和零售行業(yè)的新一輪創(chuàng)新浪潮。就像視頻對互聯(lián)網(wǎng)的影響一樣，空間計算將在未來幾年迅速發(fā)展，3D對象和環(huán)境將像你今天最喜歡的社交媒體短視頻一樣容易創(chuàng)建和使用。互聯(lián)網(wǎng)上的靜態(tài)2D產(chǎn)品圖片將成為過去，取而代之的是3D模型，你可以拿起、旋轉(zhuǎn)這些模型并將其放置在客廳，就像你今天在網(wǎng)頁瀏覽器中看到的那樣自然。但對這些模型的期待也會更多，它們的內(nèi)在特征就可以在你的虛擬家庭中被模擬出來。一盞虛擬燈不僅會放置在您客廳的地板上，你還將可以打開和關閉它，實時觀察環(huán)境光如何與您的虛擬家具互動，并了解它對你能源消耗的影響。所有這一切，都將發(fā)生在按下“立即購買”按鈕之前。

2023年，此類技術(shù)將開始融合。隨著數(shù)字技術(shù)越來越多地融入我們的現(xiàn)實世界，模擬仿真對于確保空間計算技術(shù)產(chǎn)生正確的影響變得越來越重要。這將讓曾經(jīng)完全不同的技術(shù)良性循環(huán)，并同時被企業(yè)和消費者使用。云技術(shù)通過其巨大的規(guī)模和可訪問性，將推動這一新時代的到來。

預測三：智慧能源創(chuàng)新浪潮

儲能表面材料、分散式網(wǎng)格、智能消費技術(shù)。在2023年，我們將看到這些技術(shù)在全球范圍內(nèi)的快速發(fā)展，這將改善我們生產(chǎn)、儲存和消耗能源的方式。

我們正處于另一場能源危機之中。成本上升和能源獲取的可靠性是全球性問題，這將影響到每個人。雖然這不是我們第一次面臨能源危機，但幾種成熟技術(shù)開始融合，這將使我們能夠以前所未有的方式解決這一問題。

我們周圍的環(huán)境產(chǎn)生豐富的可再生能源。實際的挑戰(zhàn)在于存儲和按需交付給能夠消耗這些能源的系統(tǒng)之間。亞馬遜正在這一領域展開行動，以美國亞利桑那州的150兆瓦電池存儲系統(tǒng)為例，它為我們在該地區(qū)的設施提供清潔、可靠的能源。我們不是唯一的行動者，全球各地的企業(yè)也在可再生能源這一領域迅速創(chuàng)新。云技術(shù)為材料研究科學開拓了新的應用領域，例如將能源存儲集成到他們提供動力的物體結(jié)構(gòu)中。想象一下一艘船，船的兩側(cè)實際上是為它在旅途中提供動力的電池。這真的只是冰山一角。我們也開始看到長期儲存方面的突破，例如熔鹽、堆疊塊和燃料電池。

另一個領域是能源的分散化。由于能源供應的不確定性，一些社區(qū)正在轉(zhuǎn)向微電網(wǎng)。我喜歡將微電網(wǎng)視為能源的社區(qū)花園，社區(qū)成員使用這些能源來維持自身需求，減少他們對傳統(tǒng)能源公司及其老化基礎設施的依賴。在我家附近，我們有一個小型微電網(wǎng)，收集太陽能并在租戶之間共享。隨著我們持續(xù)看到地緣政治事件和氣候波動加劇的能源挑戰(zhàn)，微電網(wǎng)將成為全球許多社區(qū)的可行解決方案，要實現(xiàn)這一目標云技術(shù)將發(fā)揮重要作用。來自太陽能電池板、風電場、地熱和水力發(fā)電的數(shù)據(jù)將在云端進行流式傳輸、存儲、監(jiān)控、進一步豐富和分析。機器學習將用于分析所有能源數(shù)據(jù)，預測使用高峰并通過在家庭級別的粒度重新分配能源來防止停電。

在未來一年，我們還將看到基于物聯(lián)網(wǎng)的智能消費設備真正開始在全球范圍內(nèi)突飛猛進。這將引起下一波創(chuàng)新浪潮，這些創(chuàng)新源于這些設備為家庭和企業(yè)提供的新的觀察能力。想象一下，如果我們通過節(jié)能技術(shù)改造歷史設施，將會節(jié)省多少能源。

在接下來的幾年里，隨著借助更多技術(shù)解決方案應對危機，我們將看到所有類型的智慧能源技術(shù)的快速融合。雖然這可能不會像我們所有人希望的那樣產(chǎn)生立竿見影的效果，但這些技術(shù)將從根本上、永遠地改變我們未來創(chuàng)造、儲存和消耗能源的方式。

預測四：供應鏈轉(zhuǎn)型即將到來

2023 年，計算機視覺和深度學習等技術(shù)的采用將推動供應鏈向前發(fā)展。無人駕駛車隊、自主倉庫管理和模擬只是引領智能物流和全球供應鏈新時代的一小步。

過去幾年我常常就全球供應鏈的脆弱性進行思考。交貨延遲、產(chǎn)品缺貨、空空的貨架，這時時刻刻都在提醒我們。盡管亞馬遜通過數(shù)字貨運匹配和配送站等創(chuàng)新對其供應鏈進行了改進，但許多公司仍在面臨很多物流挑戰(zhàn)。這種情況即將發(fā)生改變。

改變將從商品本身的制造開始。工廠中的物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)量將激增，機器學習將不僅用于預測機器故障，還將用于預防機器故障。更少的停機時間意味著持續(xù)的生產(chǎn)。在全球范圍內(nèi)運送這些產(chǎn)品是另一個完全不同的挑戰(zhàn)，由云技術(shù)驅(qū)動的數(shù)字貨運網(wǎng)絡將穿越國家甚至海洋，并實時提供數(shù)據(jù)，使承運人能夠優(yōu)化最有效的航線并改變航向以應對不可避免的事件，例如設備故障和天氣干擾。對貨物當前狀態(tài)和到達時間的實時預測將發(fā)生在供應鏈的每一個環(huán)節(jié)。

這些貨運網(wǎng)絡將為首次跨國的自動駕駛卡車運輸?shù)於ɑA。這些影響將即刻顯現(xiàn)，像美國目前正在面臨8萬多名司機的短缺，通過使用空間計算、邊緣計算和模擬，自動駕駛卡車運輸將對我們的全球供應鏈產(chǎn)生巨大影響。為什么？雖然我們優(yōu)先考慮每個國家/地區(qū)的特定健康和安全法規(guī)，但司機駕駛時間過長，仍然可能分心、變得疲勞，并導致潛在危險。司機短缺意味著從南加州運來的新鮮水果只能寄希望于在它們開始變質(zhì)之前就可以運到達拉斯。但是，自動駕駛卡車可以24小時在路上行駛，沒有強制性的休息，科技永遠不會疲倦、不耐煩或分心。產(chǎn)品將更快、更安全、更高效地到達需要它們的地方。

抵達當?shù)貍}庫后，機器人揀選、訂單分揀和自動包裝將變得更加普遍。我們將持續(xù)看到機器人技術(shù)創(chuàng)新的不斷迭代，借助人工智能、計算機視覺和對公司庫存中單個產(chǎn)品的精確處理。自主機器人技術(shù)也將開始在倉儲中發(fā)揮更大的作用。可以想象一下，當你考慮新增一個叉車操作員，僅僅是因為他們在產(chǎn)品檢索環(huán)節(jié)花費了大量的時間，如果擁有一個可自主飛行的庫存無人機來實時更新庫存數(shù)字副本，這一情況將大大改變。

轉(zhuǎn)變供應鏈的關鍵是使用技術(shù)來優(yōu)化產(chǎn)品旅程中的每一步。從明年開始，我們將看到智能工廠、智能設備和智能航運的加速發(fā)展，每一項都將在提高工人安全、優(yōu)化庫存管理、降低維護成本和簡化生產(chǎn)流程方面發(fā)揮作用。未來的供應鏈是數(shù)字化的供應鏈。

預測 5：定制芯片成為主流

2023年，專用芯片的使用將迅速增加，創(chuàng)新的步伐將進一步加快，工作負載利用硬件優(yōu)化帶來最大化性能，同時降低能耗和成本。

定制芯片和專用硬件在消費技術(shù)行業(yè)迅速獲得關注。隨著定制芯片的制造和采用，從我們的筆記本電腦到我們的手機，再到我們的可穿戴設備，一切都在性能上取得了重大飛躍。雖然消費者領域的發(fā)展很快，但商業(yè)應用程序和系統(tǒng)的情況卻并非如此，傳統(tǒng)上，軟件和硬件的更新周期更長。然而，隨著定制芯片的普及，這種情況在未來幾年將迅速改變。

亞馬遜云科技平均每天啟動1億個EC2實例（截至2022年12月）。這在很大程度上是由于多年來我們與客戶的密切合作，了解他們正在運行的工作負載類型，然后確定我們下一步應該構(gòu)建什么。與消費類設備一樣，亞馬遜云科技近年來在芯片設計方面投入巨資。我們知道，借助專為特定用例專門構(gòu)建的定制芯片，企業(yè)在云中運行的工作負載能獲得更高性能、更好的成本效益。

以機器學習工作負載為例。傳統(tǒng)上，軟件工程師一直依賴昂貴、耗電的GPU來完成從模型構(gòu)建到推理的全部工作。然而，這種一刀切的方法效率并不高，因為大多數(shù)GPU并未針對這些任務進行優(yōu)化。在未來幾年，更多工程師將看到工作負載會轉(zhuǎn)移到專門為模型訓練的??Amazon Trainium??芯片和專為推理而設計的??Amazon Inferentia??芯片當中，這將推動新一輪創(chuàng)新浪潮的開啟。通過使用基于Amazon Trainium的實例節(jié)省50%的訓練成本，或在基于Amazon Inferentia2 的實例上實現(xiàn)50%的每瓦性能提升，工程師和企業(yè)都會注意到，我們將開始見證工作負載的大規(guī)模遷移。即使對于通用應用程序也是如此，在這些應用程序中，遷移至定制芯片仍有好處，例如??基于Graviton3的實例??，在相同的性能下，它比同類 EC2 實例的能耗低60%。

成本節(jié)約和性能優(yōu)勢將帶來更多實驗、創(chuàng)新以及應用，并最終為其他特定工作負載提供更多定制芯片。這是一個良性循環(huán)。Alan Kay（美國計算機科學家，于2003年獲得圖靈獎）曾經(jīng)說過，“真正認真對待軟件的人應該制造自己的硬件。”在接下來的一年里，真正認真對待軟件的人將真正開始利用定制芯片所提供的一切優(yōu)勢。