2020 年值得关注的十大技术趋势（下）

2020 年值得关注的十大技术趋势有哪些呢？让我们一起来了解一下。

容器化加速席卷大数据基础架构

前十多年，大数据的发展主要集中在技术框架上，新的一年中， 我们认为大数据领域将迎来大数据的容器化浪潮。IT 基础设施往云上迁移是大势所趋，由于来自云平台的竞争，Hadoop 正面临越来越大的阻力。虽然 Hadoop 不太可能很快就会消失，但它的采用可能会减缓。同时出于对成本及对厂商锁定的担忧，促成了向混合方法的演变，包括公用云、私有云和本地部署的组合。在混合云时代，容器依靠其自身标准化、一次构建随处运行的能力，非常适合用于大数据系统的构建和管理。数据基础架构正在从 Hadoop 到云服务再到混合云 / Kubernetes 环境的三个阶段过渡，目前这一过程正在加速。当然除了容器化浪潮外，2020 年大数据领域还会迎来数据实时以及全链路整合的趋势。传统的机器学习和大数据两套技术也逐渐在融合，从原始数据导入到数据准备、数据训练到模型部署，整个是一套闭环，大数据和 AI 平台的集成与协同将是未来发展的一个趋势。

深度迁移学习基于预训练模型有更多改进

2019 年，由于预训练模型 BERT 以及 GPT 2.0 的发展，深度迁移学习成为 AI 领域的热门词汇。2020 年，深度迁移学习将基于预训练模型有更多改进，比如对性能要求较高的场景需要对模型做一些改进和方案上的优化，双向语言模型有可能出现训练和预测不一致的现象，以及在长文本处理、文本生成任务上的不足。同样值得期待的是， 该领域未来可能会出现更加轻量级的在线服务模型。拓展到自然语言处理领域，除了不断提升预训练模型的效果，未来如何更好地与领域的知识图谱融合，弥补预训练模型中知识的不足，也是新的技术突破方向。

图神经网络的应用边界继续扩展

图神经网络是 2019 年 AI 领域最热门的话题之一。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构，将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题，是未来 3 到 5 年值得关注的重点方向。展望 2020 年，可以确定的一点是GNN 依然会保持如今快速发展的态势。

大规模知识图谱的自动化构建将成为重要发展趋势

2019 年知识图谱构建技术已经从过去的完全人工编辑，进化到了场景化定制 NLP 知识抽取配合人工模板和审核的模式，正在经历人工构建 - 群体构建 - 自动构建这样的技术路线。自动化构建知识图谱的特点是面向互联网的大规模、开放、异构环境，利用机器学习技术和信息抽取技术自动获取互联网信息。

2020 年，可以预见的是大规模知识图谱的自动化、高质量构建将成为重要的发展趋势。具体来看，首先，知识图谱的 schema 自动构建和图表示推理将成为关注的重点。其次，随着知识图谱在各个行业的深入落地，会有更多面向领域知识图谱的自动化构建方案涌现出来。此外，5G 知识图谱的构建也值得期待。

区块链稳定币将成全球关注重点

2019 年，区块链技术迎来了两针“强心剂”，一针是以 Facebook Libra 为代表的稳定币技术，另一针是中共中央政治局集体学习区块链技术，国家最高领导人对区块链技术给予高度肯定。

在过去一年中，各大主要分布式账本技术（DLT）、各大公司的联盟链技术团队都做出了不少改进，已经显著增加了相关方案解决实际问题的潜力。技术的相对成熟，让区块链能在未来的一年里结合企业业务得到落地发展。

我们认为，区块链未来主要有两点值得关注。一是区块链之间的互操作性，2020 年我们很可能会看到更多区块链系统的相互融合，跨链技术也有望进一步突破;二是稳定币支付技术。支付是区块链的看家本领，稳定币避免了其他类型数字貨币币值不稳、剧烈波动的弊端，从而使数字货币能够真正应用于日常支付等业务场景中。同时，在 Facebook Libra 的影响下，各国央行数字货币之间的竞争加剧，尤其我国的央行数字货币已是“呼之欲出”，未来国际金融体系势必会发生大变革。全球各国政府都比较重视这块儿的发展，相信在未来会掀起稳定币的热潮。