技术领域正在不断发展和壮大。昨天的技术颠覆者已迅速成为当今的行业标准，就像今天的创新在将来会变得司空见惯一样。
福布斯技术委员会的成员列出他们认为在本世纪20年代影响商业和工业的最大的科技颠覆者。以下是他们认为消费者和企业在未来十年应该关注的14项技术，以及这些颠覆者将如何塑造未来的标准。
1.数字语音助手
数字语音助手正处于颠覆曲线的起点。在苹果(Apple)和Windows割裂的世界里，我们已经习惯了键盘和鼠标的计算输入标准，似乎没有必要进行创新。然而，语音计算正在捕获我们越来越多的计算需求。世界需要通用的标准来允许所有的人都参与到这场革命中来。- Gerald Morrison, SigmaSense LLC
2.微电网
使用绿色能源为我们的日常生活提供动力的能力是我们这个世界的需要。这将使数据中心更加“绿色”，并提高电力使用效率。这将使超大规模的云提供商拥有一个有效的边缘战略，反过来，这将使我们的用户体验更好，并为远程医疗、自动驾驶汽车、基因组学、机器学习、人工智能、虚拟现实以及数字世界中的一切提供动力。- Damian Ehrlicher, Protected IT
3.增强现实
我们多年来一直被承诺的未来技术增强现实(Augmented reality)，即将被低成本的消费设备释放出来。尽管“增强现实”技术目前主要关注远程协作(由于Covid-19的出现而更加突出)、设计和工业可视化，但它也可以通过向佩戴者提供产品或信息的数字覆盖，彻底改变广告和零售等行业。- Kelleher Guerin, READY Robotics
4.远程医疗
在Covid-19大会期间，通过电话与医疗保健专业人员的联系在短短几周内就从边缘使用率猛增到了主流力量。麦肯锡公司（McKinsey＆Company）报告说，其使用量激增，提供商通过远程医疗看到的患者比以前多了175倍。当您可以随时随地进行面对面的视频诊断时，为什么还要在拥挤的交通中赶往医生的诊所呢？每周有关慢性病管理的建议也将大大改善治疗效果。- William O’Connor, TigerConnect
5.无代码工作流程
无代码工作流在企业界迅速发展，最终用户可以通过应用程序编程接口自行创建与内部系统（如企业资源计划程序）绑定的工作流。在Covid-19之后，数字化和自动化的需求将加速，但是关键是要有适当的控制措施，这样才能跟踪可审核的数字化流程，从而可以从远程位置更快地完成工作。-Havell Rodrigues, Adjoint Inc.
6.量子计算
当今的计算机基于零或一的位，并且只能处理一组输入。另一方面，量子计算机使用量子位：零和一个以指数方式更快地组合。要使该技术成为主流仍然存在许多障碍，但是公司应该为这一新来者及其带来的无限影响和机遇保持一致并做好准备。- Sender Shamiss, goTRG
7.无人机交付
在接下来的十年中，使用无人机和自动驾驶设备进行最后一英里的交付将大大增加。随着这些技术在更广泛的范围内使用，将安全，网络安全和隐私问题放在优先位置将是一个持续的挑战。- Jack Mannino, nVisium
8.云托管网络
在进行云托管网络之前，技术人员担心无法从云中管理如此关键和基础的内容。现在，采用云管理的无线局域网，SD-WAN和SD分支正达到临界点。这一切都可以追溯到组织不断增长的需求，以更好地应对关键基础架构中的复杂性并快速进行可靠的更改。- Andrew Wertkin，BlueCat
9.无摩擦的在线体验
在传统的企业对消费者领域，包括在线订购、最后一英里交付、忠诚度和端到端体验的数字旅程，只有少数品牌做得很好。如今，消费者期望并要求在网上订购和执行过程中获得无摩擦的体验。企业必须对这些技术进行投资，否则就会落后-Tanvir Bhangoo，Freshii Inc.
10.云数据管理
如今，有81％的组织使用多云策略，因此企业应寻求云数据管理以确保数据在所有存储环境中均可用。数据在多云的环境中必须流畅。CDM具有提高数据移动性和可移植性的能力，这就是为什么CDM将在需要的时间和地点获得数据而成为自己的行业。- Danny Allan, Veeam Software
11.机器人过程自动化
机器人流程自动化将遍及整个企业，各种工人使用AI助手自动执行重复的琐事。人们不会被机器人取代，但他们会将精力集中在人类最擅长的事情上，例如决策和高度认知责任。借助AI辅助的工作流程，我们的工作将变得更加愉快，安全和高效。- Chris Turlica, MaintainX Inc.
12.自动驾驶汽车
我相信自动驾驶汽车将在2020年代影响汽车行业。自动驾驶提高了道路安全性和交通效率。尽管当今汽车是部分自动驾驶的，但随着技术的发展，世界将转变为完全自动驾驶的模式，而人类仅作为乘客。- Ashwini Choudhary, Recogni
13.网络安全技术
网络安全技术最终被传统上缓慢或不愿使用它的行业所采用，例如金融业和医疗保健业。这些经过验证的解决方案已经过调整并扩展到这些行业，这些行业对隐私有着重要的要求。反过来，这些行业终于可以使用该技术，并为它的发展做出了贡献。- Thomas Griffin, OptinMonster
14.机器学习
机器学习终于开始在各个行业和实例中获得发展。主要原因是过去10多年中，我们看到了数据收集和生成的巨大增长。数据集越复杂(例如维数)，ML技术就越适合这项工作。因此，基于ML的高级洞察力、推理引擎和预测模型就是您实现获利的方式。- Praveen Mandal, Volta Charging and 2predict
