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此外，通过方法论、工具集、实践和产品技术，也能让IT开发人员专注于开发过程本身。
未来，芯片、开发平台、应用软件乃至计算机等将诞生于云上。
如果将网络、服务器、操作系统等基础架构层高度抽象化，降低计算成本、提升迭代效率，将能大幅降低云计算使用门槛、拓展技术应用的边界。
生产生活：农业智能、工业互联网、智慧运营
趋势八：农业迈入数据智能时代
传统农业产业的发展，存在土地资源利用率低、和从生产到零售链路脱节等瓶颈问题。
目前，以物联网、人工智能、云计算等为代表的数字技术，正在与农业产业深度融合，打通农业产业的全链路流程。
面对海量暴增的数据规模、复杂多元的处理场景，人工管理和系统调优也捉襟见肘。
因此，以智能化方法，实现数据管理系统自动优化，是未来数据处理发展的必然选择。
人工智能和机器学习手段，正逐渐被广泛应用于智能化的冷热数据分层、异常检测、智能建模、资源调动、参数调优、压测生成、索引推荐等领域。
实现数据处理的“自治与自我进化”，将有效降低数据计算、处理、存储、运维的管理成本。
趋势七：云原生重塑IT技术体系
传统IT的开发环境，存在着产品开发上线周期长、研发效能不高等问题。
云原生架构，充分利用了云计算的分布式、可扩展和灵活的特性，更高效地应用和管理异构硬件和环境下的各类云计算资源。
目前，虽然离实用化还有很远，但作为新一代人机交互和人机混合智能的关键核心技术，脑机接口对神经工程的发展起到了重要的制程推动作用。
这一新技术分为植入式与非植入式，将帮助人类从更高维度空间进一步解析人类大脑的工作原理。
例如，在控制机械臂等方面，脑机接口将帮助提升应用精度，将为神智清醒，思维健全，但口不能言、手不能动的患者提供精准康复服务。
趋势6：数据处理实现“自治与自我进化”
随着云计算的发展、数据规模持续指数级增长，传统数据处理正面临存储成本高、集群管理复杂、计算任务多样性等巨大挑战。
来自《Nature》的一组数据显示，一款新药的平均研发成本大约是26亿美元，耗时约10年，成功率不到10%。
研发周期中，药物发现的工程量巨大，导致药品研发的临床前研究阶段，一般需要耗时3至6年。如果将AI与药物筛选结合，可以大幅度减少化合物筛选的时间消耗。
在疫苗设计和研发领域，AI也将成为有力帮手。
例如，在研发的疫苗中添加化合物，以提升功效、更好地刺激产生抗体的过程，就可以利用AI合成、对比筛选，快速找到优质的候选化合物。
这样将AI与疫苗、药物临床研究进行结合，可以减少重复劳动与时间消耗，提升研发效率，极大地推动医疗服务和药物的普惠化。
趋势5：脑机接口，帮助人类超越生物学极限
脑机接口技术，距今已有几十年的研究历史，是人类朝着大脑与机器融合目标的一大步。
（编辑：阜新站长网）
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