新兴的物联网技术有助于推动我们的社会向前发展(或者至少提高我们日常生活的便利因素). 这个词指的是创新, 跨领域的发展和进步，如工程, 科学与信息技术. 

实际上, 创新可以看起来像汽车(如果你生活在20世纪早期), 互联网(如果你生活在20世纪末)或移动支付(你可能还记得).
 

这似乎是显而易见的，但新兴技术不仅仅是一种新设备. 新技术相对较快，具有开创性，它们带来了重大变化.

创新可以:

• 提供效率
• 提高你的生活质量
• 解决复杂问题
• 自动执行重复性任务

例如, 数字技术的进步帮助我们高效地沟通, 获取信息更快，购物更快. 

企业密切关注新的趋势，因为趋势可以影响战略和成功. 掌握新技术有助于企业创新产品和服务. 这也会影响他们向客户推销和销售的方式.

所有这些都意味着个人——尤其是技术专业的学生——需要像企业一样关注新兴技术. 以下是一些需要关注的最新技术. 
 

那么，科技领域的热点是什么呢? The most common trends are blockchain; artificial intelligence (AI) 和 machine learning; 量子计算; cybersecurity; 和 automation.
 

区块链技术是指由交易组成的共享数字分类账. 当事务发生时, 创建一个带有时间戳和编号的数据块, 形成了一条信息链. 这些块是不可逆地连接在一起的，因此没有任何东西可以改变.

区块链允许安全地记录和跟踪数字交易. 这种数据库技术支持大多数加密货币(如比特币)。, 银行交易, 数字合同和数字资产, 比如不可替代令牌(nft).

区块链技术的特别之处在于它可以提高安全性, 数字交易的准确性和效率. 它也是去中心化的, 这意味着数据库的副本分布在多台计算机上，而不是集中在一个位置. 这降低了网络威胁的可能性. 

而区块链更像是一种利基新兴技术, 它有可能扩展到其他领域, 包括医疗保健和 供应链管理.
 

实际上，人工智能早在上世纪50年代就出现了. 它也被称为计算机生成的人类智能. 从本质上讲，计算机或计算机控制的机器人被训练来模拟人类的反应.

人工智能的一个子集是机器学习, 随着时间的推移，计算机可以通过使用收集数据和建立分析数据的途径的技术变得更加智能. 机器学习可以用来解决业务问题和任务, 机器学习算法可以建立逻辑模型, 做出预测并做出决定.

今天，人工智能无处不在. 有 预训练语言模型 这使我们能够快速编写内容，创建动画，并普遍提高生产力. 人工智能也可以起草 人的声音转换成音频文件. 

An 《推荐全球十大博彩公司排行榜》2023年4月报道.com 预计人工智能将经历37年.根据Gr和 View Research的数据，从2023年到2030年，每年增长3%. 到2027年，人工智能的市场规模可能达到4070亿美元.

就未来的技术专业学生而言，人工智能不会去任何地方. 他们越早了解人工智能工具是如何工作的, 更重要的是, 可以发展, 这些学生就越有能力在科技领域保持竞争力.
 

在计算机科学领域, 量子计算的任务是解决经典计算机无法解决的复杂问题. 另外, 量子计算机可以利用量子算法，比经典计算机处理更多的复杂性和模糊性. 这种快速的计算形式将信息处理为“量子比特”(量子位)。, 而传统计算机使用的是规则比特. 

据估计，量子计算机可以处理数据 快1.58亿倍 比标准计算机要好. 作为一项新兴技术, 量子计算可以在欺诈检测中发挥作用, 物流, 面部识别和药物研究.

尽管量子计算还处于起步阶段, 它将帮助组织和商业领袖优化和改进安全数据的传输. 例子包括优化业务策略, 供应链和资源配置, 在降低成本的同时提高效率.  
 

自动化就是 效率. 人们越来越多地将任务交给自动化, 从工资单处理到电子邮件再到开车. 例如，无人驾驶汽车的数量是 预计到2030年将增加10%.

就新兴技术而言, 自动化不会完全取代人类的行为, 但它会减少我们完成生活中一些更平凡的任务的需要. 公司越来越多地将其纳入客户服务响应中, 电子邮件营销活动和销售计划.

机器人过程自动化 (战), 这也被称为软件机器人, 在组织中经常用于自动化重复, 基于规则的任务. RPA可以自动执行人类操作，从而节省时间和金钱, 减少错误，解放人力，专注于更复杂的任务.

智能自动化 (IA)是另一个新兴的过程，被一些人认为是RPA的未来. 而RPA是过程驱动的, IA是数据驱动的，可以使用人工智能算法, 自然语言处理(NLP), RPA和机器学习来处理任务并做出数据驱动的决策，以提高RPA机器人之外的效率.