机器对机器的连接不断增加，更多的数据注入机器学习模型，将出现更多针对机器学习的定制芯片。通过AWS Inferentia，可以在电力和计算方面降低机器学习成本。成本不断降低，性能不断提高，，越来越多的机器学习应用场景在边缘执行运算，在边缘建立新模型。对于需要低延迟的应用来说，这是一个颠覆性的创新。
未来，在边缘设备运行的机器学习模型可以帮助人们，根据历史上的火灾情况，在地面逐秒模拟当前的情况，不用回到中央数据中心，就可以预测火灾危险。边缘设备产生的数据，可以帮助救灾机构预防和扑灭火灾，让我们在世界各地可以看到更准，更改版本的“今日火灾风险”提示。
如上，机器学习应用在医疗保健领域，用于为最需要的人提供食物，应对山火等气候变化的影响，技术，专家与决策者和社区合作，可以对人们身边的世界产生积极的影响。
2021年，图像，视频和音频的表达将超过文字
几年前，《连线》杂志的文章文章中，Werner指出了声控计算的迅速崛起，新兴的用户界面，让人类可以用更自然的方式与机器交流，进行人与人之间的交流。这一趋势进入2021年及以后，Werner认为键盘会继续没落，以渐进的方式被淘汰。
在过去一年，全球疫情让人们与外界隔离，越来越多地通过音频，视频和图像进行通信。人们越来越多地使用多媒体的方式进行交流，在屏幕上产生的文字数量相对减少。在夏天，Twitter开始为iOS用户推出音频推文，进一步明晰了这一趋势。快速降低的成本和在云中存储数据的能力，对这一趋势趋势了一定的推动作用。
企业要与客户保持联系，更要敏锐地点符合这些习惯的变化，客户会不再继续键盘，鼠标或其他机械的方式，与企业的产品和服务进行互动。所以企业应该探索从键盘转向更自然的用户界面。Alexa允许客户用语音进行亚马逊购物，其应用情况令人兴奋。
向那些自然学会交流的人来说，声音可能是他们获取信息的唯一方式。例如在加纳，Cow Tribe公司通过简单不能操作触摸板或键盘的残疾人，可以通过语音，让屏幕显示去年夏天的照片，从附近的餐厅点菜，或者让智能音箱给孩子打电话。
另外，Twitter和其他地方的所有视频，音频和图像都将成为数据源，可以提供新的洞见，引入新的产品和服务。拿音乐来说，可以人们向数字音乐过渡，音频已成为分析数据的来源，不仅可以播放你喜欢的歌曲，而且帮助您跟踪潮流趋势，发现新的艺术家；结合乐曲，流派和艺术家的历史，将音乐匹配到情绪，言语片段或位置地点。
2021年及以后，从社交平台到业务运营的所有领域，音频，视频和图像的使用将继续取代文字，云技术将发挥重要作用，满足这一需求。
科技将改变现实世界，就像改变数字世界一样
2020年，社交隔离闯入人们的生活。隔离让人们有机会审视，再思考，我们的城市是如何运作，如何呼吸，如何流动的。我们生活和工作的许多地方，都是建立在几十年的假设之上（或者有几百年的历史，曾经你的居住地），这些假设不再成立，或者说在此次全球疫情中表现不佳。
在高级数据分析的帮助下，2021年人们将开始思考，如何更好地设计城市，既能做到社交隔离，又不会感到相互之间遥不可及。这将会是数字和物理世界的真正融合。
例如，使用先进的数据分析技术和机器学习，城市能够分析人员流量，了解行人在不同情况下如何走动，如何进入体育场，出入杂货店和地铁站。多年来，大型商场一直在使用这种技术分析特定时刻的人流量，让人们在最佳时刻路过广告或促销牌子。将机器学习模型加入进来，我们就可以在扭曲和危险点出现之前进行进行预测。
我们可以预测每小时的行人流量，在夏季旅游旺季或冬季流感季提供安全通勤建议。试想在一座博物馆，可以通过这些技术，很快知道如何摆放艺术品最好，更好的地方设计洗手间出入口，防止人们相互碰撞，保持安全的社交距离。
现实世界的另一个巨大转变，规模减小将体现在金融方面，人们口袋里的现金正在迅速消失。新冠疫情带来的最大变化之一是无现金支付兴起。禁止使用现金。新的在线支付平台在崛起，他们的业务建立在云上，以区块链为例，逐步加密和分类账系统（区块链是一个去中心化的电子分类账系统）是基于云的。这样的支付选择会越来越多，全世界将进一步加速采用数字技术，取代陈旧的，持续了几个世纪的支付方式。
远程学习在教育中挣得一席之地
在过去几年里，几乎每个行业都发生了根本性的变化，只有教育是个例外，大多数教育机构的运作方式，仍然与我很多很多年前上学时根本二致。而，当在线课程项目如Coursera或在线服务Chegg出现，教育方式正在出现一些缓慢变化时，新冠疫情让教育界经历了一场迅速且不可逆转的重塑，其程度几乎超过了其他任何行业。
Werner说，最近他和波兰华沙的一些高中生进行了交谈，他们在用社交学习网站Brainly完成学校课业，通过在线课堂互相帮助。在疫情中绝望的父母们，都希望确保孩子在新的远程教育环境中真正在学习，因此，像Brainly这样的在线学习工具应运而生，爆炸性增长。
