近年来，随着我们经历的数次全球危机，如何借助技术解决人类棘手问题至关重要。如今，我们获取数据的来源比以往任何时候都多，包括可穿戴设备、医疗设备、环境传感器、视频捕获和其他联网设备。当这些数据与计算机视觉、机器学习和模拟仿真等云技术相结合时，我们得以窥见信息和应用交融带给我们的力量。

　　新一代创新者和发明家(我有幸在拍摄《Now Go Build》时遇到过其中一些人)正在构建各种各样的解决方案，包括重新造林，让年轻人保持活力，以及重构从仓库到交付的供应链。而这只是一个开始。随着先进技术变得更加普及，我们生活的方方面面都变成了可以分析的数据，我们将看到更多的创新，2023 年将尤为显著。

　　预测一：云技术将重新定义大众体育运动

　　像音乐和视频一样，体育将成为我们可以分析的数据流。未来几年由这些数据解锁的认知将改变整个体育产业，并重新定义每场比赛的参与和体验。

　　体育运动是人类生活的一部分，超越了时间、文化和物理边界。此刻，世界上最大的体育赛事之一——世界杯正在举办，预计将有 50 亿人收看。迄今为止，广播电视对职业体育的发展影响最大，为当今价值 5000 亿美元的产业铺平了道路。下一个改变游戏规则的技术即将出现。未来几年，不论何种级别，也不论是青少年篮球还是职业板球比赛，每一项运动的都将全面经历数字化转型。

　　像 Veo 这样的公司正在引领这一潮流，利用机器学习、计算机视觉和信息流处理等云技术来缩小业余运动员和专业运动员之间的数字鸿沟。Veo 不仅为业余体育观众创造了类似直播的体验，而且还构建了一个深度神经网络，使其能够自动从视频流中创建精彩片段。这使球员、教练和招聘人员能够轻松找到关键比赛并改进战术，以前所未有的方式进行分享。随着像 Veo 这样的技术在所有级别的所有运动中得到越来越广泛的应用，你可以想象接下来会发生什么。

　　德甲和 NFL 等顶级联赛已开始使用视频流、可穿戴设备、物联网传感器等进行实时分析和洞察，但展望未来，这些功能还将继续发展，在几乎每项运动的每个级别上，技术将无所不在地发挥作用。

　　想象这样一个场景，教练可以使用在云中实时分析的计算机视觉和生物识别数据，在球员抽筋或失球之前换下他们，用充分休息的队友替换他们，这些现在可以量化的。这同时提高了运动员的安全性，并增加了比赛的竞争力。在这一点上，体育本身将真正开始成为我们可以实时分析和做出决策的数据流，包括球员补水、球的运动轨迹、观众饱和度等等数据，所有这些汇总到一起，比我们今天看到的任何东西都丰富。更多的数据带来了进一步的创新。在不远的将来，我们将做到，团队在每场比赛中都在后台不断运行假设模拟，使他们能够更好地预测其决定在当下的影响。技术本身将成为职业体育的竞争基础。

　　无论是在现场还是在屏幕上，观者体验也将发生变化。体育场馆将迅速采用我们在像 Amazon Go 商店等零售行业中见过的一些创新方法，比如使用计算机视觉、传感器融合和深度学习实现无票入场和即买即走的消费模式。我们还将开始见识到下一代数据叠加和实时洞察深入到运动员层面，以增强赛事体验感，就像视觉效果最好的视频游戏一样。共同观看和个性化观看体验将继续发展，将会把 50 亿观众以前所未有的方式更加紧密地联系在一起。

　　体育界目前正进入有史以来的最大的变革，而云技术正是这场变革的核心。

　　预测二：模拟世界将重塑我们的体验

　　空间计算、模拟仿真、数字孪生等技术虽然对日常生活的影响有限，但多年的发展让它们日趋成熟。2023 年或是历经转变的一年，云将使这些技术变得更容易获得，这将打破现实的约束，重塑新的体验。

　　模拟仿真用于制造更好的赛车、预测天气和模拟股票市场。虽然模拟仿真可以解决很重要的问题，但大规模使用却受限于构建和运行模拟的难度。企业也缺少高性能硬件和专业人员。以喷气机翼或赛车的流体动力学模拟为例，仅模拟一秒钟的真实场景可能需要多达 150TB 的数据。然而，随着 Amazon SimSpace Weaver 等技术的推出，它们为未来铺平了道路，正在迅速改变目前的情况，未来我们世界上的几乎任何事物都可以被模拟，并最终将被模拟。模拟仿真将有助于我们在道路建设、仓库管理和灾难应对等方面做出更好的决策。我们可以通过模拟，运行大量假设的场景，无需等待多年就可以查看我们的行为对未来的影响。凭借 Amazon SimSpace Weaver 这样的技术，Terraformation 这样的公司可以在实现种植 1 万亿棵树目标的过程中，模拟整个森林的生长情况，因此，它可以确保森林的健康和生物多样性，并实现尽可能多的碳抵消。

　　2023 年，此类技术将开始融合。随着数字技术越来越多地融入我们的现实世界，模拟仿真对于确保空间计算技术产生正确的影响变得越来越重要。这将让曾经完全不同的技术良性循环，并同时被企业和消费者使用。云技术通过其巨大的规模和可访问性，将推动这一新时代的到来。

　　预测三：智慧能源创新浪潮

　　储能表面材料、分散式网格、智能消费技术。在 2023 年，我们将看到这些技术在全球范围内的快速发展，这将改善我们生产、储存和消耗能源的方式。

　　我们正处于另一场能源危机之中。成本上升和能源获取的可靠性是全球性问题，这将影响到每个人。虽然这不是我们第一次面临能源危机，但几种成熟技术开始融合，这将使我们能够以前所未有的方式解决这一问题。

　　我们周围的环境产生丰富的可再生能源。实际的挑战在于存储和按需交付给能够消耗这些能源的系统之间。亚马逊正在这一领域展开行动，以美国亚利桑那州的 150 兆瓦电池存储系统为例，它为我们在该地区的设施提供清洁、可靠的能源。我们不是唯一的行动者，全球各地的企业也在可再生能源这一领域迅速创新。云技术为材料研究科学开拓了新的应用领域，例如将能源存储集成到他们提供动力的物体结构中。想象一下一艘船，船的两侧实际上是为它在旅途中提供动力的电池。这真的只是冰山一角。我们也开始看到长期储存方面的突破，例如熔盐、堆叠块和燃料电池。

　　另一个领域是能源的分散化。由于能源供应的不确定性，一些社区正在转向微电网。我喜欢将微电网视为能源的社区花园，社区成员使用这些能源来维持自身需求，减少他们对传统能源公司及其老化基础设施的依赖。在我家附近，我们有一个小型微电网，收集太阳能并在租户之间共享。随着我们持续看到地缘政治事件和气候波动加剧的能源挑战，微电网将成为全球许多社区的可行解决方案，要实现这一目标云技术将发挥重要作用。来自太阳能电池板、风电场、地热和水力发电的数据将在云端进行流式传输、存储、监控、进一步丰富和分析。机器学习将用于分析所有能源数据，预测使用高峰并通过在家庭级别的粒度重新分配能源来防止停电。

　　在未来一年，我们还将看到基于物联网的智能消费设备真正开始在全球范围内突飞猛进。这将引起下一波创新浪潮，这些创新源于这些设备为家庭和企业提供的新的观察能力。想象一下，如果我们通过节能技术改造历史设施，将会节省多少能源。

　　在接下来的几年里，随着借助更多技术解决方案应对危机，我们将看到所有类型的智慧能源技术的快速融合。虽然这可能不会像我们所有人希望的那样产生立竿见影的效果，但这些技术将从根本上、永远地改变我们未来创造、储存和消耗能源的方式。

　　预测四：供应链转型即将到来

　　2023 年，计算机视觉和深度学习等技术的采用将推动供应链向前发展。无人驾驶车队、自主仓库管理和模拟只是引领智能物流和全球供应链新时代的一小步。

　　过去几年我常常就全球供应链的脆弱性进行思考。交货延迟、产品缺货、空空的货架，这时时刻刻都在提醒我们。尽管亚马逊通过数字货运匹配和配送站等创新对其供应链进行了改进，但许多公司仍在面临很多物流挑战。这种情况即将发生改变。

　　改变将从商品本身的制造开始。工厂中的物联网传感器数量将激增，机器学习将不仅用于预测机器故障，还将用于预防机器故障。更少的停机时间意味着持续的生产。在全球范围内运送这些产品是另一个完全不同的挑战，由云技术驱动的数字货运网络将穿越国家甚至海洋，并实时提供数据，使承运人能够优化最有效的航线并改变航向以应对不可避免的事件，例如设备故障和天气干扰。对货物当前状态和到达时间的实时预测将发生在供应链的每一个环节。

　　这些货运网络将为首次跨国的自动驾驶卡车运输奠定基础。这些影响将即刻显现，像美国目前正在面临 8 万多名司机的短缺，通过使用空间计算、边缘计算和模拟，自动驾驶卡车运输将对我们的全球供应链产生巨大影响。为什么?虽然我们优先考虑每个国家 / 地区的特定健康和安全法规，但司机驾驶时间过长，仍然可能分心、变得疲劳，并导致潜在危险。司机短缺意味着从南加州运来的新鲜水果只能寄希望于在它们开始变质之前就可以运到达拉斯。但是，自动驾驶卡车可以 24 小时在路上行驶，没有强制性的休息，科技永远不会疲倦、不耐烦或分心。产品将更快、更安全、更高效地到达需要它们的地方。

　　抵达当地仓库后，机器人拣选、订单分拣和自动包装将变得更加普遍。我们将持续看到机器人技术创新的不断迭代，借助人工智能、计算机视觉和对公司库存中单个产品的精确处理。自主机器人技术也将开始在仓储中发挥更大的作用。可以想象一下，当你考虑新增一个叉车操作员，仅仅是因为他们在产品检索环节花费了大量的时间，如果拥有一个可自主飞行的库存无人机来实时更新库存数字副本，这一情况将大大改变。

　　转变供应链的关键是使用技术来优化产品旅程中的每一步。从明年开始，我们将看到智能工厂、智能设备和智能航运的加速发展，每一项都将在提高工人安全、优化库存管理、降低维护成本和简化生产流程方面发挥作用。未来的供应链是数字化的供应链。

　　预测五：定制芯片成为主流

　　2023 年，专用芯片的使用将迅速增加，创新的步伐将进一步加快，工作负载利用硬件优化带来最大化性能，同时降低能耗和成本。

　　定制芯片和专用硬件在消费技术行业迅速获得关注。随着定制芯片的制造和采用，从我们的笔记本电脑到我们的手机，再到我们的可穿戴设备，一切都在性能上取得了重大飞跃。虽然消费者领域的发展很快，但商业应用程序和系统的情况却并非如此，传统上，软件和硬件的更新周期更长。然而，随着定制芯片的普及，这种情况在未来几年将迅速改变。

　　亚马逊云科技平均每天启动 1 亿个 EC2 实例(截至 2022 年 12 月)。这在很大程度上是由于多年来我们与客户的密切合作，了解他们正在运行的工作负载类型，然后确定我们下一步应该构建什么。与消费类设备一样，亚马逊云科技近年来在芯片设计方面投入巨资。我们知道，借助专为特定用例专门构建的定制芯片，企业在云中运行的工作负载能获得更高性能、更好的成本效益。

　　以机器学习工作负载为例。传统上，软件工程师一直依赖昂贵、耗电的 GPU 来完成从模型构建到推理的全部工作。然而，这种一刀切的方法效率并不高，因为大多数 GPU 并未针对这些任务进行优化。在未来几年，更多工程师将看到工作负载会转移到专门为模型训练的 Amazon Trainium 芯片和专为推理而设计的 Amazon Inferentia 芯片当中，这将推动新一轮创新浪潮的开启。通过使用基于 Amazon Trainium 的实例节省 50% 的训练成本，或在基于 Amazon Inferentia2 的实例上实现 50% 的每瓦性能提升，工程师和企业都会注意到，我们将开始见证工作负载的大规模迁移。即使对于通用应用程序也是如此，在这些应用程序中，迁移至定制芯片仍有好处，例如基于 Graviton3 的实例，在相同的性能下，它比同类 EC2 实例的能耗低 60%。

　　成本节约和性能优势将带来更多实验、创新以及应用，并最终为其他特定工作负载提供更多定制芯片。这是一个良性循环。Alan Kay(美国计算机科学家，于 2003 年获得图灵奖)曾经说过，" 真正认真对待软件的人应该制造自己的硬件。" 在接下来的一年里，真正认真对待软件的人将真正开始利用定制芯片所提供的一切优势。