趋势六  数据处理实现“自治与自我进化”

随着云计算的发展、数据规模持续指数级增长，传统数据处理面临存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样性等巨大挑战；面对海量暴增的数据规模以及复杂多元的处理场景，人工管理和系统调优捉襟见肘。

因此，通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化，成为未来数据处理发展的必然选择。

人工智能和机器学习手段逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域，有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本，实现数据管理系统的“自治与自我进化”。

趋势七  云原生重塑IT技术体系

在传统IT开发环境里，产品开发上线周期长、研发效能不高，云原生架构充分利用了云计算的分布式、可扩展和灵活的特性，更高效地应用和管理异构硬件和环境下的各类云计算资源。通过方法论工具集、最佳实践和产品技术，开发人员可专注于应用开发过程本身。

未来，芯片、开发平台、应用软件乃至计算机等将诞生于云上，可将网络、服务器、操作系统等基础架构层高度抽象化，降低计算成本、提升迭代效率，大幅降低云计算使用门槛、拓展技术应用边界。

趋势八  农业迈入数据智能时代

传统农业产业发展存在土地资源利用率低和从生产到零售链路脱节等瓶颈问题。以物联网、人工智能、云计算等为代表的数字技术正在与农业产业深度融合，打通农业产业的全链路流程。

结合新一代传感器技术，农田地面数据信息得以实时获取和感知，并依靠大数据分析与人工智能技术快速处理海量领域农业数据，实现农作物监测、精细化育种和环境资源按需分配。

同时，通过5G、物联网、区块链等技术的应用，确保农产品物流运输中的可控和可追溯，保障农产品整体供应链流程的安全可靠。农业将告别“靠天”吃饭，进入智慧农业时代。

趋势九  工业互联网从单点智能走向全局智能

受实施成本和复杂度较高、供给侧数据难以打通、整体生态不够完善等因素限制，目前的工业智能仍以解决碎片化需求为主。

疫情中数字经济所展现出来的韧性，让企业更加重视工业智能的价值，加之数字技术的进步普及、新基建的投资拉动，这些因素将共同推动工业智能从单点智能快速跃迁到全局智能。

特别是汽车、消费电子、品牌服饰、钢铁、水泥、化工等具备良好信息化基础的制造业，贯穿供应链、生产、资产、物流、销售等各环节在内的企业生产决策闭环的全局智能化应用，将大规模涌现。

趋势十  智慧运营中心成为未来城市标配

在过去十年时间里，智慧城市借助数字化手段切实提升了城市治理水平。但在新冠疫情防控中，智慧城市暴露出新问题，特别是由于“重建设轻运营”所导致的业务应用不足。

在此背景下，城市未来需要通过运营中心盘活数据资源，推动治理与服务的全局化、精细化和实时化。

而AIoT技术的日渐成熟和普及、空间计算技术的进步，将进一步提升运营中心的智慧化水平，在数字孪生基础上把城市作为统一系统并提供整体智慧治理能力，进而成为未来城市的数字基础设施。