七．安全保護

隨著黑客變得越來越復雜，有關網絡攻擊和數據泄露的頭條新聞也是日益頻繁。攻擊者可謂無處不在：企業(yè)外部充斥著黑客、有組織的犯罪團體以及民族國家網絡間諜，他們的能力和蠻橫程度正日漸增長；企業(yè)內部是員工和承包商，無論有意與否，他們都可能是造成惡意或意外事件的罪魁禍首。

物理和網絡攻擊將同時部署，造成前所未有的破壞。許多民族國家行為者和恐怖組織（或兩者共同努力）將有能力匯集其全部武裝力量（包括傳統(tǒng)的和數字的），來實施“混合”攻擊。如果攻擊成功，勢必將造成大規(guī)模的損害。

其中，首當其沖的將是電信服務和互聯(lián)網連接，從而導致個人和組織與外界隔絕。由于基本的物理和數字基礎設施將會崩潰，所以應急服務以及地方和中央政府的援助將會變得異常緩慢或者根本就不存在。

這些攻擊的目的是制造最大范圍的混亂、恐懼和擔憂。受災的城市將陷入癱瘓，危及生命及企業(yè)運營安全。在家的人不能也不愿意去上班，或是沒有電力和通信支持其在家工作。那些已經在辦公室里的人也會被困在這個無處可逃的地方，因為攻擊會從各個角度襲擊他們。現(xiàn)存的業(yè)務連續(xù)性計劃將毫無用處；當每個系統(tǒng)都處于故障狀態(tài)，而個人生命也處于危險之中，他們將沒有能力也沒有精力準備應對可能發(fā)生的事件。人們會恐慌，工作議程也將取消。

新一代安全方法使用比過去更積極的方法，利用機器學習和其他方法來識別攻擊成為19年技術變革的關鍵。

八．智能AI機器人

報告稱，人工智能（AI）聊天機器人經常被用作基本客戶服務和操作系統(tǒng)中的虛擬助手，近年來它們的易用性和實用性在不斷增長。該技術也將在2019年繼續(xù)擴展到其他行業(yè)以獲得更多用例。

目前，機器人已經開始在工業(yè)領域大批量使用，并能夠完成人做不了的事情，不過機器人超越人類只是表現(xiàn)在較少的領域，例如制造業(yè)、服務業(yè)等，如果通用型機器人能夠全面超越人類，那么將是一個很大的震驚。

九．預防垃圾郵件

垃圾郵件電話是一直存在的問題，特別是偽造受害者家人或同事的來電號碼來詐騙。這導致人們經常無視電話，造成真正的緊急呼叫無法回答等風險。然而，新興技術現(xiàn)在可以阻止欺騙性的來電顯示和攔截可疑的呼叫，因此計算機可以詢問呼叫者的問題，以評估他或她是否合法。

十．機器學習

技術很快將能夠幫助解決社會問題。機器學習雖然取得了長足的進步，也解決了很多實際問題，但是客觀地講，機器學習領域仍然存在著巨大的挑戰(zhàn)。

首先，主流的機器學習技術是黑箱技術，這讓我們無法預知暗藏的危機，為解決這個問題，我們需要讓機器學習具有可解釋性、可干預性。其次，目前主流的機器學習的計算成本很高，亟待發(fā)明輕量級的機器學習算法。另外，在物理、化學、生物、社會科學中，人們常常用一些簡單而美的方程（比如像薛定諤方程這樣的二階偏微分方程）來描述表象背后的深刻規(guī)律。那么在機器學習領域，我們是否也能追求到簡單而美的規(guī)律呢？如此的挑戰(zhàn)還有很多，不過我們對于這個領域未來的發(fā)展仍然充滿信心。

未來，預計大規(guī)模使用機器學習，機器人和無人機將有助于改善農業(yè)，減輕干旱，確保食物供應，并改善偏遠地區(qū)的健康狀況。其中一些活動已經開始，可以預測到明年的采用率和成功案例報道會有所增加。