随着云计算对传统商业模式的持续冲击，随着大数据的指数级增长，技术迷和投资者都在探寻将在 2016 年以后改变商业发展的尖端趋势。从智能机器人到无人驾驶汽车， 在接下来的一年里，有五大突破性的创新趋势值得注目 。
混合云与公有云
混合云与公共云服务越来越普及，让投资者赚得盆满钵满。风投公司在 SaaS 企业上投资最多，这表明云解决方案在未来会更加有利可图。
尽管有人怀疑小众的 Dropbox 能否走向大众，这家 SaaS 行业中的领头羊公司还是创造了惊人的奇迹： 在 6 轮融资中筹到了 11 亿美元 。随着 Dropbox 不断扩大主营业务，从目前无处不在的 文件共享服务 ，拓展成一个 协作管理平台 ，它已经与 Adobe 和微软缔结了利润相当丰厚的合作关系。
Dropbox 用这种方式为云服务业界提供了一种长期发展的模板：拓展盈利业务，为用户提供可行的伙伴关系。
紧随其后的是 DigitalOcean 星火燎原般的成长。
自 2011 年起，这家从纽约起步的创业公司就已经成长为第二大开发者云部署平台。这家小而精的企业目前为亚马逊、谷歌和微软等巨头提供了简单、可拓展的 SSD 云服务器平台，促进企业资金的流动。不过 DigitalOcean 现在没有为了满足这些大公司的需求，一味增加服务器的数量，而是把更多的精力放在了改善用户体验之上。
这一成功的策略，已经让这家小公司拿到了超过一亿八千三百万美元的融资。2016 年，云服务行业的蓬勃成长， 从 SaaS(软件即服务)到 PaaS(平台即服务)，从 SDN(软件定义网络)到 DBaaS(数据库即服务)，都同样值得期待。
机器学习
机器学习(通过算法让计算机从以往的经验中学习) 将继续得到长远的发展。 在数据部署和预测分析领域，它都是一种非常有用的工具。深度神经网络(DNNs)是一种高级机器学习方法，它借助算法组来建构复杂的非线性关系，让机器可以感知周围的世界。这一技术拥有非常广阔的前景。
像苹果的 Siri，微软的 Cortana，都是这类全面自治代理的先驱。
在后 APP 时代，我们将不必再与按键和菜单打交道，只需对智能软件说话即可。通过更多的自动化数据处理，把我们从原本必须人类完成的工作中全面解放出来，我们将进入一个机器学习和人类智慧并驾齐驱的时代。
接下来就要面临人类和机器旷日持久的竞争——最早可以追溯到 1996 年的 深蓝人机大战 。
今年初，谷歌的人工智能机器战胜了多位围棋高手，创造了人工智能的一大里程碑，顿时惊起舆论波澜。
去年，谷歌收购了长期钻研高级人工智能技术的伦敦公司：DeepMind。赢下这一高度复杂，千变万化的棋类游戏，谷歌向世界展示了一台直观的电脑如何能够引领高效应用(如个人软件助理)。我们会继续看到大公司在机器学习领域投入越来越多的精力和资源，以期在这场竞赛中取得领先地位。
无人驾驶汽车技术
宏观来看，汽车技术正发生着巨大的飞跃：谷歌在自动驾驶汽车领域大步前进，特斯拉也宣布发展出可以长距离无人驾驶的电动汽车。在未来，你的汽车会更像你的私人的士，用智能手机就能轻松召唤而来。同时，Uber 这类拼车 App 的爆发式增长，彻底颠覆了汽车所有权的概念。来福车(Lyft)联合通用汽车公司斥资 5 亿美元，探索自动驾驶汽车的拼车 App。
不论有没有驾驶员，汽车行业的未来都取决于如何提升乘客的用户体验。
在这一点上，GPS、蓝牙和 WiFi 都是标准选项，而自动驾驶和电池创新，都将让汽车不再是简单的载人工具，而成为连接云端的移动数据中心。技术以超乎想象的速度迅猛发展，在未来的十年里，我们将有可能见到实用化的无人驾驶汽车。
2016 年，地方和联邦政府将绞尽脑汁，出台相关法律，以适应这些巨大的变化。最近的达沃斯世界经济论坛专门讨论了这一话题，由此可见管理这种新技术是多么的重要。
情感识别软件
2015 年，世界上第一台情感智能机器人在日本诞生。Pepper 在去年夏天一问世，疯狂的粉丝们在不到一分钟的时间里就抢完了首批的 1000 台机器人。而现在软件银行集团(SoftBank)声称，今年一开春，这种机器人就能在没有人类帮助的情况下，独立经营一个手机店。
智能机器人：Pepper
智能机器人无疑极具魅力，这一定程度上得益于它们在私人生活和专业工作领域内广阔的应用前景。虽然以前的机器人技术已经可以制造出尖端技术的智能机器人(想想 IBM 的沃森)，但在下一波机器人浪潮中，识别人类千差万别的语音语调语气，并从中捕捉出细微的差异，才是真正的突破。
苹果公司近期收购了 Emotient，一家使用特殊 API(基于感知科学、机器学习和计算机视觉)，可以进行实时情感分析的创业公司。在这次收购案之前，苹果还买下了 Faceshift，一家面部识别领域的专业公司。
在这种大趋势下，对于移动设备而言，情感会变得和冰冷的数据一样重要。
大数据简化
随着大数据的快速发展，运用大数据的关键是理解并分析它。
据 Oracle 分析，简单易用的大数据探索工具即将迎来春天，因为它们将让企业分析者到 Hadoop 集群中购买数据，重塑数据，并用机器学习技术分析数据。让大数据理解变得更简单，更亲民，并让那些希望了解用户行为的公司离不开大数据。
随着人工智能和机器学习的崛起，迈前一步，利用好复杂的大数据，是极其重要的。
未来
我们生活的未来，将离不开大数据、云计算、无人驾驶汽车，以及通晓情感的机器人。
然而，现实生活中的技术，源于科幻小说，甚至超越科幻小说。
这些趋势将会怎样发展，我们的工作和生活将会发生怎样的改变，让我们怀着激动的心情，拭目以待吧!
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