近年來，隨著我們經歷的數次全球危機，如何借助技術解決人類棘手問題至關重要。如今，我們獲取數據的來源比以往任何時候都多，包括可穿戴設備、醫療設備、環境傳感器、視頻捕獲和其他聯網設備。當這些數據與計算機視覺、機器學習和模擬仿真等云技術相結合時，我們得以窺見信息和應用交融帶給我們的力量。

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

　　預測一：云技術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據流。未來幾年由這些數據解鎖的認知將改變整個體育產業，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，廣播電視對職業體育的發展影響最大，為當今價值 5000 億美元的產業鋪平了道路。下一個改變游戲規則的技術即將出現。未來幾年，不論何種級別，也不論是青少年籃球還是職業板球比賽，每一項運動的都將全面經歷數字化轉型。

　　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來縮小業余運動員和專業運動員之間的數字鴻溝。Veo 不僅為業余體育觀眾創造了類似直播的體驗，而且還構建了一個深度神經網絡，使其能夠自動從視頻流中創建精彩片段。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術，以前所未有的方式進行分享。隨著像 Veo 這樣的技術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生什么。

　　德甲和 NFL 等頂級聯賽已開始使用視頻流、可穿戴設備、物聯網傳感器等進行實時分析和洞察，但展望未來，這些功能還將繼續發展，在幾乎每項運動的每個級別上，技術將無所不在地發揮作用。

　　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據，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據流，包括球員補水、球的運動軌跡、觀眾飽和度等等數據，所有這些匯總到一起，比我們今天看到的任何東西都豐富。更多的數據帶來了進一步的創新。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。技術本身將成為職業體育的競爭基礎。

　　無論是在現場還是在屏幕上，觀者體驗也將發生變化。體育場館將迅速采用我們在像 Amazon Go 商店等零售行業中見過的一些創新方法，比如使用計算機視覺、傳感器融合和深度學習實現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據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發展，將會把 50 億觀眾以前所未有的方式更加緊密地聯系在一起。

　　體育界目前正進入有史以來的最大的變革，而云技術正是這場變革的核心。

　　預測二：模擬世界將重塑我們的體驗

　　空間計算、模擬仿真、數字孿生等技術雖然對日常生活的影響有限，但多年的發展讓它們日趨成熟。2023 年或是歷經轉變的一年，云將使這些技術變得更容易獲得，這將打破現實的約束，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，但大規模使用卻受限于構建和運行模擬的難度。企業也缺少高性能硬件和專業人員。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 的數據。然而，隨著 Amazon SimSpace Weaver 等技術的推出，它們為未來鋪平了道路，正在迅速改變目前的情況，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，Terraformation 這樣的公司可以在實現種植 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，并實現盡可能多的碳抵消。

　　2023 年，此類技術將開始融合。隨著數字技術越來越多地融入我們的現實世界，模擬仿真對于確?？臻g計算技術產生正確的影響變得越來越重要。這將讓曾經完全不同的技術良性循環，并同時被企業和消費者使用。云技術通過其巨大的規模和可訪問性，將推動這一新時代的到來。

　　預測三：智慧能源創新浪潮

　　儲能表面材料、分散式網格、智能消費技術。在 2023 年，我們將看到這些技術在全球范圍內的快速發展，這將改善我們生產、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。

　　我們周圍的環境產生豐富的可再生能源。實際的挑戰在于存儲和按需交付給能夠消耗這些能源的系統之間。亞馬遜正在這一領域展開行動，以美國亞利桑那州的 150 兆瓦電池存儲系統為例，它為我們在該地區的設施提供清潔、可靠的能源。我們不是唯一的行動者，全球各地的企業也在可再生能源這一領域迅速創新。云技術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構中。想象一下一艘船，船的兩側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，一些社區正在轉向微電網。我喜歡將微電網視為能源的社區花園，社區成員使用這些能源來維持自身需求，減少他們對傳統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，收集太陽能并在租戶之間共享。隨著我們持續看到地緣政治事件和氣候波動加劇的能源挑戰，微電網將成為全球許多社區的可行解決方案，要實現這一目標云技術將發揮重要作用。來自太陽能電池板、風電場、地熱和水力發電的數據將在云端進行流式傳輸、存儲、監控、進一步豐富和分析。機器學習將用于分析所有能源數據，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網的智能消費設備真正開始在全球范圍內突飛猛進。這將引起下一波創新浪潮，這些創新源于這些設備為家庭和企業提供的新的觀察能力。想象一下，如果我們通過節能技術改造歷史設施，將會節省多少能源。

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

　　預測四：供應鏈轉型即將到來

　　2023 年，計算機視覺和深度學習等技術的采用將推動供應鏈向前發展。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。盡管亞馬遜通過數字貨運匹配和配送站等創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。這種情況即將發生改變。

　　改變將從商品本身的制造開始。工廠中的物聯網傳感器數量將激增，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的生產。在全球范圍內運送這些產品是另一個完全不同的挑戰，由云技術驅動的數字貨運網絡將穿越國家甚至海洋，并實時提供數據，使承運人能夠優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。對貨物當前狀態和到達時間的實時預測將發生在供應鏈的每一個環節。

　　這些貨運網絡將為首次跨國的自動駕駛卡車運輸奠定基礎。這些影響將即刻顯現，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生巨大影響。為什么?雖然我們優先考慮每個國家 / 地區的特定健康和安全法規，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。產品將更快、更安全、更高效地到達需要它們的地方。

　　抵達當地倉庫后，機器人揀選、訂單分揀和自動包裝將變得更加普遍。我們將持續看到機器人技術創新的不斷迭代，借助人工智能、計算機視覺和對公司庫存中單個產品的精確處理。自主機器人技術也將開始在倉儲中發揮更大的作用?？梢韵胂笠幌?，當你考慮新增一個叉車操作員，僅僅是因為他們在產品檢索環節花費了大量的時間，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字副本，這一情況將大大改變。

　　轉變供應鏈的關鍵是使用技術來優化產品旅程中的每一步。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展，每一項都將在提高工人安全、優化庫存管理、降低維護成本和簡化生產流程方面發揮作用。未來的供應鏈是數字化的供應鏈。

　　預測五：定制芯片成為主流

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

　　定制芯片和專用硬件在消費技術行業迅速獲得關注。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展很快，但商業應用程序和系統的情況卻并非如此，傳統上，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建的定制芯片，企業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。傳統上，軟件工程師一直依賴昂貴、耗電的 GPU 來完成從模型構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 GPU 并未針對這些任務進行優化。在未來幾年，更多工程師將看到工作負載會轉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，這將推動新一輪創新浪潮的開啟。通過使用基于 Amazon Trainium 的實例節省 50% 的訓練成本，或在基于 Amazon Inferentia2 的實例上實現 50% 的每瓦性能提升，工程師和企業都會注意到，我們將開始見證工作負載的大規模遷移。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%。

　　成本節約和性能優勢將帶來更多實驗、創新以及應用，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。Alan Kay(美國計算機科學家，于 2003 年獲得圖靈獎)曾經說過，" 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勢。