从2018到2019，一整年充斥着争议、兴奋和失望，有NLP的突破，有偏见的争执，也有出卖灵魂的Facebook，苹果过了一万亿美元大关，又在2019跌掉了一个Facebook……所有人都在网络空间里寻找中立的平衡，想在下个时代到来之时抢占先机。
以所有的不确定性为背景，这是SparkLabs联合创始人、合伙人Bernard Moon对2019年的五大预测：
面部识别将在中国以外的大型场所铺开实验
面部识别技术在中国已经广泛应用，但是我们可能在2019年看到的是，在美国的大型公共场所，将会进行实验性的推广面部识别技术。当然需要克服目前的偏见问题和公共政策问题，有论文指出，人工智能的偏见来源于训练的数据，原本就带着偏见色彩的数据很难不“教”出一个有偏见的学生。从这里开始，我们可能将面对一个如“少数派报告”般的世界。
企业分析将炙手可热
云计算先驱、Oracle On Demand前总裁Timothy Chou博士的演讲中也提到，未来的云平台不断壮大，企业分析(Enterprise analytics)的未来体量可能与万亿价值的工作流平台(Oracle，Salesforce，SAP)一样大。因此我们预测到2019年年底，它(企业分析)未来的体量将达到工作流平台的三分之一。
传统汽车公司转型为科技公司
传统汽车公司不断投重注在AI技术上，但他们很多的新技术对于最前沿的技术来说并不算新，开发周期长是一个问题。Tesla为传统汽车行业对先进软件、新技术和汽车的整合铺平了道路，例如更新软件就能解决刹车问题，这在传统汽车行业里是不可想象的事情，但这仅仅是自动驾驶的开端。
为了避免成为下一个哑炮或是一个矫枉过正的牺牲品，他们必须成为一个现代技术公司，拥有最尖端的创新、服务，以及自己的生态，避免成为下一个诺基亚。
语音助手广告将停滞不前
Alexa的成功，是Google在过去几年的深耕。语音作为未来的交互方式和广告平台之一，各家都铺垫已久。因为数据隐私问题，语音数据的获取和使用会越来越艰难。Alexa的自言自语也不是新鲜的新闻，在技术成熟之前，可能会如逆水行舟。
数据科学家成为中心需求
数据是AI时代的石油，随着人工智能的发展，对数据的需求不断增加，数据科学成为热门学科，数据科学家也水涨船高处在炙手可热的核心地带。2019年我们将看到数据科学家成为中心需求的热度，诚然他们会获得更高的薪酬，同时被寄予厚望。
过去五年的时间里，Bernard Moon每年都会发表自己对当年的趋势预测，在2018的预测中，例如自动驾驶汽车在凤凰城的试运营、区块链、量子计算机崛起等等。（选自Venturebeat，原文|Bernard Moon, SPARKLABS GROUP）
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