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新旧之年的切换键已经按下近半月，回顾整个2019年，前沿技术的一举一动备受关注，5G、AI等在具体行业领域的应用，激发了全人类的想象空间。越来越多人相信，2020年，已经处于突破边缘的科技即将迈出具有里程碑式意义的一步。
那么，究竟有哪些非常值得关注的技术方向和趋势？本期全媒派（ID：quanmeipai）带来Medium最新文章，提前领略自动驾驶、计算机视觉、区块链应用、人体增强和超自动化等技术的具体服务前景。
自动驾驶将迈出更大一步
最近几年，在特斯拉等行业巨头的带动下，自动驾驶技术取得迅猛发展。
虽然从目前来看，我们还未达到第四、第五级别的无人驾驶技术水平，但不可否认的是，这一天的确不再遥远。
能够实现level3及以上的技术要求，才被认为是真正意义上的无人驾驶。
虽然特斯拉CEO埃隆·马斯克在过去立了不少“雄心勃勃”却未能实现的flag，但在最近的一次公开谈话中，他表示，目标是在2020年底之前，能够实现无人驾驶的全自动化。
在此前接受特斯拉的股东公司ARK的采访时，马斯克说了类似的话：“我认为今年就是实现全自动化驾驶的最佳时间。我对此十分坚信，这是毫无疑问的。”
在这场有众多参与者的竞争赛道里，桂冠将属于第一个实现完全无人驾驶的“玩家”。
目前来看，自动驾驶技术距离实际落地仍有一定距离。很多公司仍然只是在气候干燥、天气晴朗的稳定环境下进行测试。要实现完全的自动驾驶，起码得解决雨雾等恶劣条件下的导航问题才行。
虽然这是一场竞赛，但是行业和当局会设置不少的监管约束。在自动驾驶真正走向产业前，还必须面对法律条款、现有的基础设施标准以及有待考察的市场接受度等因素的考验。
随着技术的不断发展，一场有趣的辩论也许会被提上公共讨论的议程：人们真的愿意在道路交通上使用自动驾驶技术吗？
计算机视觉的爆发式崛起
计算机视觉其实一直是一门迷人的技术。
简单来看，这项技术涉及到的是利用技术观察物体、地点和人的能力。在很多情况下，这被视作人工智能对人类视觉任务的替代。这项技术的用途既可以是简单的身份识别，也可以是自动驾驶、机器人应用等更复杂的领域。
这项技术已经存在多年，在2020年有望迎来爆炸式增长。主要的增长点可能聚焦于数据清理和实际应用这两个方面。
除了对计算机视觉有高度依赖的自动驾驶领域，生产线的自检、维护等其他领域也对这一技术也产生了更甚以往的需求。自助结账的使用也展示了日益强大的计算机视觉能力，能够通过视觉识别技术，帮助完成某些人工任务。
目前，亚马逊、微软和谷歌等巨头都是这一赛道上的大玩家，他们提供的产品为公众带来了丰富的开放性资源和工具，但除此之外，也有不少初创公司在这片蓝海里寻找着自己的机会。
区块链的更多应用
自比特币在2018年声名鹊起后，区块链这项技术一直是公众热议的话题。
区块链的关键概念之一是，以数字货币形式提供对等的替代方案，通过分布式方式，在无需金融机构介入的情况下完成交换。
这是美好的构想。可惜的是，近年来，不断的“撞车”事故告诉我们，大多数的区块链应用都缺乏对实际问题的解决和使用场景，并不接地气。
那么，2020年的区块链会有哪些更具可行性和实践性的应用呢？
Salesforce提供了一个企业应用区块链技术解决现实问题的佳例。作为一款连接了全球销售团队的CRM系统，Salesforce深知，数据收集存在着大量的问题，但是与此同时，企业又十分依赖Salesforce来做数据处理。
于是，Salesforce决定引入区块链技术，通过“超级账本”（Hyperledger），他们实现了对一些依赖关系的分散，并在每个数据节点上都创建了一份完整、可核对的数据副本。
简单来说，Salesforce的成功之处就在于他们关注的不是区块链“代币”“挖矿”等薅羊毛的项目，而是更宏大的企业和产业发展图景。利用技术来解决行业最真实的痛点，才不会本末倒置。
人体增强的“奇思妙想”
人体增强，是旨在通过技术或者医学来增强人类能力的研究方向。
近几年，可穿戴智能设备的日益普及在某种程度上已加强了人类身体健康的自我管理。
在人体增强领域，医学和技术带来的“奇迹”不断上演。2019年，法国科学家成功帮助一位瘫痪四年的患者恢复了行动能力。通过连接大脑的外置设备，这位30岁左右的男子成功行走了10米左右。
除了在医学上的应用外，这些外骨骼设备还可以进一步增强人类的身体能力，这一应用对那些需要负重的职业角色，比如士兵、消防员等来说尤其重要。
在2020年，关注人体机能增强领域还会有哪些“奇思妙想”的产品和服务，将会是非常有趣的观察方向。
超自动化的赋能
与自动驾驶的自动化不同，超自动化着眼于如何利用人工智能等先进的技术，更好地为人类提供动力，推进自动化进程。
该概念的一个分支为机器人过程自动化（RPA）。机器人技术一直存在，尤其是在制造业中利用计算机程序实现可重复任务的自动化技术，已经非常普遍。接下来，将智能业务管理软件和人工智能集成到自动化过程中，将是自动化发展的下一个阶段。
这意味着，不仅要用机器取代人在生产等任务上的参与，还要实现整个决策过程的自动化。目前来看，超自动化已经在某些行业有了具体应用，比如，一些租车公司已经开始探索如何使用超自动化系统来完成客户租车或其他配套服务。
