一、介紹
科技的進步為企業、政府與社會帶來更多的生產力、產品發明以及人類福祉的貢獻，是世界變革的主要催化劑。雖然預測科技發展趨勢發展並不容易，但產業高階主管仍可透過追蹤新科技的發展、預測應用範圍以及了解影響科技創新與採用的因素以更好地提前規劃其發展方向。該研究以2021的趨勢研究做為基礎，並加上新資料與更深入的分析，探討投資、研發活動以及新聞報導等有形的定量因素，以評估個別趨勢的成長動能。

首先，AI應用、先進連結、生物工程、雲端運算與邊緣運算等成熟技術在創新、興趣與投資量化指標的分數得分較高，也在許多產業中已出現可行的應用，因此為目前較主流的趨勢。下一個值得注意的趨勢與永續相關，包括清潔能源、永續消費與流動性的未來，相關領域的創新、興趣與投資正不斷地提高中。除前面提到的兩個類別外，新興趨勢如工業化機器學習、沉浸式現實技術、信任架構、數位身分、下世代軟體開發以及量子技術將可能在未來為企業提供許多好處，但這些技術仍需時間與金錢投入其開發、改進與商業化，因此尚不清楚這些技術何時能得到採用。

二、矽世代
1. 先進連結 (Advanced connectivity)
固網的光纖技術、地面無線網路的5G/6G蜂窩、無線低功耗網路與Wi-Fi5技術、以及非地面無線網路的低軌衛星等技術支持大量數位解決方案，可協助網路的地理覆蓋範圍、降低延遲與能耗、增加資料傳輸量並提高頻譜效率。因此先進連結為消費者帶來更高品質的網路服務，並為工業業者提供了新的應用。

許多產業的領頭羊已利用先進連結以最佳化其運營模式。在自動化組裝方面，Volkswagen已在Dresden的工廠採用5G專用網路以取代機器間的有線連接，並在自駕車中透過無線網路連接車輛與邊緣雲端伺服器。米其林Michelin 在2019年利用LPWAN實現即時庫存管理，利用Sigfox標準，將海上庫存減少10%，並提高40%的預計抵達時間準確性，同時減少因惡劣氣候等異常事件所導致的庫存中斷。

2. AI應用 (Applied AI)
AI可利用分類、預測與控制方法以自動化、添加或擴充方式解決現實商業實務問題，隨著AI技術演進，產業應用案例正持續增加中。機器學習為實現AI的主要方法，其中包含電腦視覺、自然語言處理、深度增強學習與知識圖譜等次技術，並可應用於產生3D模型、動態調整工作優先順序、融合多型態感測器、推薦購物清單與偵測詐騙等案例。

3. 雲端與邊緣運算 (Cloud and edge computing)
未來的網路將結合傳統的雲端資料中心與邊緣運算，以同時獲得更低的傳輸延遲與更高的資料自主性等優勢。完全中心化的雲端運算將計算與儲存集中在資料中心，導致高延遲與網路塞車。若將部分核心功能移至邊緣的邊緣運算利用多種類型的網路技術，利用分散式運算方式縮短運算基礎設施與終端用戶的距離，可降低資料傳輸的延遲與成本，並協助公司遵守資料儲存相關法規。AT&T與系統整合商建立一LTE與5G基礎設施服務資料系統以提供客戶多存取的邊緣運算功能。在運輸方面，特斯拉的電動車由邊緣運算的處理器提供動力，並作為邊緣節點訓練雲端的機器學習演算法，以強化自動駕駛功能。

4. 沉浸式現實技術 (Immersive-reality technologies)
沉浸式現實技術將科技融入現實生活，主要包含擴增實境AR與虛擬實境VR兩大技術。預計在三年內，AR技術主要用於概念驗證，僅有些許產業案例；VR技術也僅能提供有限的虛擬世界體驗。在未來三到十年之間，消費性AR產品仍處於低真實度體驗，但企業AR則有明顯改善，除有增強的視覺效果外，與外部輸入的互動也更加流暢；而VR技術能提供大規模的高真實度體驗，並透過感測器獲得肢體動作以控制數位分身。預計在十年之後，AR與VR的技術才會獲得普及，並與現實世界融合。Fujitsu利用AR技術讓客戶在銷售過中能看到所有產品的特性；Boeing利用AR提高製造流程效率；Porsche透過AR頭戴式裝置模擬問題車輛的虛擬模型，以縮短解決問題的時間。

5. 工業化機器學習 (Industrializing machine learning)
工業化機器學習解決方案提供軟硬體技術以擴充機器學習工作流程，並簡化組織機器學習的開發與部署。其工作流程為：(1) 資料管理：包含資料發掘與創造、資料轉化以及資料視覺化，其相關技術有資料平台、資料合成、自動標註與可重現的資料處理流程；(2) 模型發展：包含特徵工程、模型發展、最佳化與實驗測試，其相關技術有模型函式庫、用於實驗的集中資料夾、視覺化工具與發展環境等；(3) 模型部署：包含模型註冊、管理、測試與驗證，其相關技術有套件測試、部署平台、版本與成果追蹤；(4) 即時模型運作：包含模型監控、維護、持續改進與可解釋性，其相關技術有即時模型、資料處理流程、資料集的定期更新等。Global pharma company整合個人化推薦系統以提供超過50個國家使用與不同藥物組合。Asia digital bank利用工業化與擴充AI案例，成為真正的資料驅動型銀行。

6. 下世代軟體開發 (Next-generation software development)
軟體開發一般被視為勞心耗時的工作，並依賴專業的開發人員從事軟體規劃與維護。此外，手動的軟體基礎設施配置與監控除存在安全風險，也可能導致任務重複執行並造成資源利用率下降。下世代軟體開發可改善軟體開發生命週期中各個階段的流程與品質，並支援AI開發與測試，以及降低寫程式的需求。透過自動化配置與監控軟體基礎設施，可減少停機時間並提高整體生產力與安全性。Decathlon利用基礎設施即程式碼 (Infrastructure-as-code)自動化部署基礎設施，將部署時間從數周縮短至30分鐘，讓IT團隊能專注於更複雜的任務。Goldman Sachs利用基於AI的工具將核心後端應用程式的撰寫速度提升180倍。

7. 量子科技 (Quantum technologies)
量子科技早被用於雷射與核磁共振成像等應用，但現在有更多應用正在發展中，例如量子運算使用量子特性處理某些運算問題，其運算速度比傳統電腦快上許多。量子通訊是基於光纖網路或衛星傳輸編碼過後的量子資訊，其主要特徵為其經過量子加密的安全連接。量子感測器可提供各種物理量的測量，其靈敏度比傳統感測器高出好幾個數量級。Toshiba與劍橋大學合作，在現有的市區寬頻光纖網路上部署量子加密協定。阿里巴巴、Amazon、Google與IBM等公司已推出商業化量子運算雲端服務，其客戶採用的程度與技術成熟度各不相同。Pfizer正應用量子運算預測分子中電子的行為以確定其三維結構，以便更深入了解潛在候選藥物的新分子。

8. 信任架構與數位身分 (Trust architectures and digital identity)
科技發展的趨勢導致越來越多的網路攻擊與資料外洩挑戰，而數位信任科技可協助組織透過建立、拓展與維護利害關係人間的信任關係以獲得競爭優勢。數位信任科技相關的技術包含 (1) 零信任架構：IT安全系統需默認所有情況下都不能相信任何實體，需要提出證明可信度，包括存取管理、設備保護、網路安全、資料加密與持續監控等措施；(2) 數位身分：提供能在數位世界中辨識實體身分的機制；(3) 隱私工程：用於監督、實行、操作與維護隱私的技術，例如降低資料隱私風險、資源分配，以及將隱私嵌入至現有系統的技術；(4) 可解釋性AI：建立AI模型對現實世界的理解與信任，以解決公平、問責、責任、透明度與道德問題。BankID是一項數位身分識別服務，透過手機為瑞典用戶提供單一的身分來源。透過BankID，用戶可使用支付、參與金融服務、登入政府平台以及存取醫療紀錄。此外，Apple持續投入無密碼的登入，例如Touch ID與FaceID，此外Google與Microsoft也正與許多科技公司與服務提供商合作支持無密碼登錄標準。

9. Web3
Web3包括面向未來的平台與應用程式，利用開放標準與協議實現去中心化網路，並同時保護數位所有權，以貨幣化的方式控制資料，為用戶提供更大的資料擁有權，並促進新的商業模式。USDF是由FDIC保險銀行組成的聯盟，旨在於以代幣化存款的形式推動銀行穩定幣採用與互操作性，以促進區塊鏈的合規價值轉移，該穩定幣將在公共區塊鏈Figure網絡上運行。RTFKT是一個創作者主導的工作室，使用最新的遊戲引擎、非同質化代幣 NFT、區塊鏈、擴增實境與其他技術以創造獨一無二的運動鞋與其他數位產品，成為元宇宙中融合文化與遊戲的原生品牌。