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信息技术是目前全球研发投入最集中、应用最广泛、辐射带动作用最大的领域。自计算机诞生以来，每隔5至10年，信息技术领域就会出现颠覆性的重大技术变革。当前，全球范围内人工智能、5G、虚拟现实等新一代信息技术正密集突破，并加速迭代。信息技术变革蕴含着重大历史机遇，将引发链式突破，形成众多新增长点，为电子信息产业提供更大的可以把握和探索的发展空间。
信息技术领域是国内外知名研究机构的重点关注领域。2019年，不少机构都对新一年信息技术领域的发展趋势进行了分析预测。赛迪智库从其中摘取了若干机构的行业综合性预测和专门领域预测，供大家参考。
CES：2019年科技趋势报告
5G推动万物互连。通过5G技术我们将花30年让万物连通。各国都投入了很大的财力物力研究5G。2019年，5G运营计划、5G手机、固定无线等项目和产品将相继推出。
智能家居互通性更强。智能家居的未来在于互通性和智能化升级，智能灯泡、智能音箱等产品将迅速发展，安全摄像头将引领智能新时代。
人工智能全面开花。语音技术现在已经成为了人们与技术沟通的桥梁，数字助理进一步改变用户的行为。现阶段的语音技术/人工智能有三大现实途径：一是数字助理将支持手机、汽车等一切设备;二是对数字设备的支持已经成为涉及服务、品牌、商务等的一场赌注;三是语音技术已经迅速成为智能家居等的主流接口。
超高清屏幕时代来临。三星今年发布了QLED 8K超高清电视，日本的NHK电视台已经推出了超高清节目。美国8K超高清电视预计2020年出货量将达到150万台。LCD电视的屏幕尺寸一直稳步增长，预计2020年将达到50英寸，8K电视将是未来换机的绝佳候选。
虚拟现实/增强现实（AR/VR）热度不减。人们今年已经开始用虚拟现实（VR）设备探索星空，有望带动改进型的VR设备陆续推出。日本推出了VR主题公园，联想推出了MirageAR头戴设备，Vuzix推出了AR眼镜，AR智能镜子等产品也已经出现。AR设备的全面部署增强了人们在许多场景的体验，甚至还出现了AR音频设备。
自动驾驶关键节点。自动驾驶技术等级可分为6个层级，即L0到L5。其中L0～L2是人类驾驶员来控制汽车;而L3～L5是自动驾驶系统来控制汽车。现在我们处在半自动驾驶的节点上，预计到2030年将迎来全自动驾驶。
智能医疗颠覆传统。智能医疗利用技术来改变传统医疗方式，主要包括：數字治疗和远程病人监护。智能医疗可以增强传统医疗手段，提升健康水平，还将成为一种独立的直接治疗方式。
Forrester：
2019年云计算四大预测
2018年，云计算已成为企业的必备技术。Forrester认为，云计算已经走过了“以自我为中心的青少年时期”，成为“推动全球数字转型的引擎”。预计到2019年，云计算将迎来“成人时代”，为企业应用程序带来创新的开发服务，而不仅仅是提供更便宜的临时服务器和存储。为此，企业需要关注四方面趋势。
企业云计算支出将大幅增加。随着核心业务应用程序数字化的启动，企业云计算支出将大幅增加。其中一些将被新的SaaS应用程序所取代，其他的将使用新的云本地技术进行重构。
容器、Kubernetes和无服务器重塑核心应用。容器技术将在2019年继续向前推进，并重塑每一个云平台。
更多组织将制定自身PaaS战略。每个组织将自行决定是利用特定云提供商特有的PaaS，还是专注于云中立性。一些公司将继续从云计算中寻求机会，同时耐心等待相关增值服务成熟起来，让云计算变得更容易在任何地方操作。
基于SaaS的系统将越来越受欢迎。对于今后企业云计算之间的比拼，不再是基础设施层面的“上云”，而是基于AI能力的云如何深入渗透企业的业务层，推动行业和产业的转型改造。
IDC ：2019全球分析
与AI十大预测
中国人工智能市场未来五年将处于高速发展阶段。IDC预测，到2022年市场规模将达到98.4亿美元，2017—2022年复合增长率达到54.5%。IDC从十个方面提出了2019年全球人工智能发展趋势。
洞察即服务。到2023年，更高级的分析和人工智能技术的商业化产品将导致项目支出的15%是咨询服务的支出。
流程重构。到2024年，基于人工智能的IT项目实施以每年7%的增长推动新一轮的业务流程重构，这需要具有深厚行业背景的公司提供专业的技术服务。
合规与治理。到2021年，算法不透明、决策偏差、对人工智能的恶意使用和数据监管将导致在相关治理、合规人员和可解释性团队的支出增加一倍。
本地化数据处理。到2022年，考虑到对本地化数据处理的需求和5G技术的支持，25%的端点设备和系统将包含AI算法并将驱动2/3的年交付计算能力。
UI重构。到2023年，支持AI 的人机交互接口将取代目前50%基于屏幕的B2B和B2C的应用程序。
事件驱动架构。到2021年，新支出的55%用于分析，分析方式将使用事件驱动架构和流处理方式获取数据、处理数据、评估和预测、做出决策。
多模态数据库。到2023年，对多种格式的数据管理需求的增长将导致对多模态数据库的支出占NoSQL数据库支出的30%。
AI训练数据。到2021年，数据市场提供用于创建人工智能模型训练的少量实际数据和大量模拟数据，这使得新的人工智能模型的开发速度提高一倍。
情感AI。到2022年，情感计算（情感人工智能）将包括视觉和语音技术，并将在实际应用中呈现25%的增长。
IT操作自动化。到2021年，人工智能或自动化的分析驱动将取代50%的IT业务，节省20%以上的运营成本。
信息技术领域是国内外知名研究机构的重点关注领域。2019年，不少机构都对新一年信息技术领域的发展趋势进行了分析预测。赛迪智库从其中摘取了若干机构的行业综合性预测和专门领域预测，供大家参考。
CES：2019年科技趋势报告
5G推动万物互连。通过5G技术我们将花30年让万物连通。各国都投入了很大的财力物力研究5G。2019年，5G运营计划、5G手机、固定无线等项目和产品将相继推出。
智能家居互通性更强。智能家居的未来在于互通性和智能化升级，智能灯泡、智能音箱等产品将迅速发展，安全摄像头将引领智能新时代。
人工智能全面开花。语音技术现在已经成为了人们与技术沟通的桥梁，数字助理进一步改变用户的行为。现阶段的语音技术/人工智能有三大现实途径：一是数字助理将支持手机、汽车等一切设备;二是对数字设备的支持已经成为涉及服务、品牌、商务等的一场赌注;三是语音技术已经迅速成为智能家居等的主流接口。
超高清屏幕时代来临。三星今年发布了QLED 8K超高清电视，日本的NHK电视台已经推出了超高清节目。美国8K超高清电视预计2020年出货量将达到150万台。LCD电视的屏幕尺寸一直稳步增长，预计2020年将达到50英寸，8K电视将是未来换机的绝佳候选。
虚拟现实/增强现实（AR/VR）热度不减。人们今年已经开始用虚拟现实（VR）设备探索星空，有望带动改进型的VR设备陆续推出。日本推出了VR主题公园，联想推出了MirageAR头戴设备，Vuzix推出了AR眼镜，AR智能镜子等产品也已经出现。AR设备的全面部署增强了人们在许多场景的体验，甚至还出现了AR音频设备。
自动驾驶关键节点。自动驾驶技术等级可分为6个层级，即L0到L5。其中L0～L2是人类驾驶员来控制汽车;而L3～L5是自动驾驶系统来控制汽车。现在我们处在半自动驾驶的节点上，预计到2030年将迎来全自动驾驶。
智能医疗颠覆传统。智能医疗利用技术来改变传统医疗方式，主要包括：數字治疗和远程病人监护。智能医疗可以增强传统医疗手段，提升健康水平，还将成为一种独立的直接治疗方式。
Forrester：
2019年云计算四大预测
2018年，云计算已成为企业的必备技术。Forrester认为，云计算已经走过了“以自我为中心的青少年时期”，成为“推动全球数字转型的引擎”。预计到2019年，云计算将迎来“成人时代”，为企业应用程序带来创新的开发服务，而不仅仅是提供更便宜的临时服务器和存储。为此，企业需要关注四方面趋势。
企业云计算支出将大幅增加。随着核心业务应用程序数字化的启动，企业云计算支出将大幅增加。其中一些将被新的SaaS应用程序所取代，其他的将使用新的云本地技术进行重构。
容器、Kubernetes和无服务器重塑核心应用。容器技术将在2019年继续向前推进，并重塑每一个云平台。
更多组织将制定自身PaaS战略。每个组织将自行决定是利用特定云提供商特有的PaaS，还是专注于云中立性。一些公司将继续从云计算中寻求机会，同时耐心等待相关增值服务成熟起来，让云计算变得更容易在任何地方操作。
基于SaaS的系统将越来越受欢迎。对于今后企业云计算之间的比拼，不再是基础设施层面的“上云”，而是基于AI能力的云如何深入渗透企业的业务层，推动行业和产业的转型改造。
IDC ：2019全球分析
与AI十大预测
中国人工智能市场未来五年将处于高速发展阶段。IDC预测，到2022年市场规模将达到98.4亿美元，2017—2022年复合增长率达到54.5%。IDC从十个方面提出了2019年全球人工智能发展趋势。
洞察即服务。到2023年，更高级的分析和人工智能技术的商业化产品将导致项目支出的15%是咨询服务的支出。
流程重构。到2024年，基于人工智能的IT项目实施以每年7%的增长推动新一轮的业务流程重构，这需要具有深厚行业背景的公司提供专业的技术服务。
合规与治理。到2021年，算法不透明、决策偏差、对人工智能的恶意使用和数据监管将导致在相关治理、合规人员和可解释性团队的支出增加一倍。
本地化数据处理。到2022年，考虑到对本地化数据处理的需求和5G技术的支持，25%的端点设备和系统将包含AI算法并将驱动2/3的年交付计算能力。
UI重构。到2023年，支持AI 的人机交互接口将取代目前50%基于屏幕的B2B和B2C的应用程序。
事件驱动架构。到2021年，新支出的55%用于分析，分析方式将使用事件驱动架构和流处理方式获取数据、处理数据、评估和预测、做出决策。
多模态数据库。到2023年，对多种格式的数据管理需求的增长将导致对多模态数据库的支出占NoSQL数据库支出的30%。
AI训练数据。到2021年，数据市场提供用于创建人工智能模型训练的少量实际数据和大量模拟数据，这使得新的人工智能模型的开发速度提高一倍。
情感AI。到2022年，情感计算（情感人工智能）将包括视觉和语音技术，并将在实际应用中呈现25%的增长。
IT操作自动化。到2021年，人工智能或自动化的分析驱动将取代50%的IT业务，节省20%以上的运营成本。