我们已到达一个转折点。在AWS于二十多年前开创云技术之后，15年前云基础设施已发展到这样一个阶段：云的各个部分几乎遍布地球上的任何角落，甚至延伸至太空。云计算使曾经属于科幻的概念变成了现实。
人工智能（AI）和机器学习（ML）领域的模型与技术不断精进，以至于我们开始看到一些此前仅在电影和漫画中想象的全新用例的雏形。我们正进入一个数据丰富、访问近乎即时、且以新颖而微妙的方式理解数据的能力几乎自动化的阶段。但这项技术并非取代人类，而是增强我们与世界的互动方式。2022年将是令人兴奋的一年，技术在推动我们自身以及整个地球向前发展的过程中将发挥重要作用。
预测一：AI支持的软件开发将得到广泛应用
软件开发是一个充满创造力的过程，但其中包含许多重复性任务。2022年，机器学习（ML）将开始在增强软件开发人员的工作流程中发挥重要作用，帮助他们创建更安全、更可靠的代码。
尽管编程语言、软件开发工具包（SDKs）以及其他提升开发者效率的工具确实取得了显著进步，但这些都属于渐进式的演进。在技术领域，我们尚未看到其他领域那样的重大飞跃……至少目前还没有。过去几年里，我们已经开始看到为未来软件开发奠定基础的技术雏形。
诸如Amazon DevOps Guru、Amazon CodeGuru、GitHub Copilot和GPT-3等工具，正是我所认为的开发未来的第一步——在这些场景中，机器学习被应用于代码开发和软件运维工作流，以帮助开发者更高效地完成任务。我相信，在未来几年，这一领域的功能将迎来爆发式增长。
机器学习将把开发者从日常琐碎的工作中解放出来，例如代码审查和错误修复——这些是他们工作中缺乏差异化价值的繁重劳动——使他们能够更专注于创造。同样的技术还将帮助我们比以往更快地编写复杂的系统，并以一种为新型开发者群体打开大门的方式实现这一目标。
想象这样一个场景：一位构建者描述他们希望应用程序如何运行，然后工具通过自然语言处理解析请求，并返回完全可运行的代码。在后端，机器学习技术还将检查软件中的错误，并持续验证软件是否按预期工作。这种由机器学习支持的软件开发将成为一场变革，使组织内更多的人能够参与定义和构建软件及软件驱动的产品。
从长远来看，这种让机器学习释放我们创造力、使我们能够进行更多创作的方法也将应用于其他各种领域，包括媒体创作。我们将看到生成式AI技术越来越多地用于创作电影、音乐和文学作品。同样重要的是，以类似的方式，该技术还将开始在检测虚假内容、诈骗和欺诈方面发挥作用。2022年是AI/ML在开发者生活中承担繁重任务的一年。
预测二：无处不在的云具有边缘特性
云将通过专用设备和专业解决方案扩展到每个地点。在2022年，我们将看到这些解决方案将云的强大能力带入仓库、餐厅、零售店、农场等场景，推动其转型。
在亚马逊，我们正在为最后一公里配送开发专业解决方案，创新举措包括Amazon Scout，一款全电动自主配送设备。云在其“最后一公里”中也面临自身挑战，我预测将有若干创新举措出现以应对这些问题。
在过去15年的AWS发展历程中，我们构建了令人印象深刻的全球基础设施，涵盖全球25多个地理区域和81个可用区，拥有超过310个站点，服务于245多个国家和地区。但现在，我们看到云服务正在突破传统AWS区域的界限，延伸至网络边缘——或者就像在电子商务中一样，延伸至最后一公里。
我们已经看到云计算几乎无处不在。2022年我们将见证的转变是：云在网络的边缘变得高度专业化。为了在车间和仓库、餐厅和零售店，或偏远地区充分实现云计算的好处，必须在边缘提供量身定制的解决方案。
这与云中的Amazon Scout类似，例如Amazon Monitron和AWS Panorama等设备，它们是专为将云能力带到网络边缘以执行特定任务而构建的设备。它们带来了云的所有高安全性、高级功能和快速交付能力，但可以放置在世界上几乎任何地方。然而，这些设备并非孤立地放置在某处，而是成为云的真正延伸，并链接回其所有核心能力。
我们将在2022年，以及未来几年看到更多，云将超越传统的集中式基础设施模型，加速进入需要专用技术的意外环境。云将出现在你的汽车、茶壶和电视中。云将存在于从公路上行驶的卡车到运输货物的船舶和飞机的一切事物中。云将是全球分布的，并连接到地球上几乎任何数字设备或系统，甚至包括太空。
预测三：智能空间的兴起，特别是在老年护理领域
2022年，我们的家庭和建筑将成为更好的助手和更贴心的伴侣，真正帮助满足我们最人性化需求。在未来几年中，影响最大的将是老年人。
技术中最让我鼓舞的一点是它在解决真正困难的人类问题中所扮演的角色。在与全球各地使用云计算来解决这些问题的客户进行了多年的交流后，我们有了一个想法，开始通过一档名为“Now Go Build”的节目来记录他们的故事。
我们在节目中介绍的一个鼓舞人心的客户是一家位于日本的Z-Works公司，该公司专注于改善老年护理并通过技术扩大其规模。Z-Works面临的问题是，在日本护理人员日益短缺的情况下，如何为老年人提供智能且贴心的照护。
该公司提出的解决方案是在养老院的床铺和房间内布置传感器，并将所有传感器连接到云端以进行持续的数据分析。这些传感器阵列不仅监测生命体征，还通过运行在云端训练的机器学习模型，判断老人是否去卫生间后未返回。在这种情况下，系统可以通知值班人员检查老人的健康状况。
本质上，这是一种由智能环境促成的人性化响应。如果人们意识到需求，本就会主动做出这样的行为。在此场景中，由私密且安全数据流驱动的机器学习模型，会得出类似智能的决策来提醒相关人员。我们正逐渐接近这样一个阶段：环境计算、物联网传感器集合、边缘远程/移动数据采集与处理，以及像亚马逊Alexa这样的智能设备，将产生我们一直期待的积极影响。
在未来几年中，我们将看到智能空间在多种场景中得到应用，但其中影响力最大的将是老年护理领域。它将结合你预期的简单任务——例如调暗灯光、锁门、以及在有人忘记时关闭烤箱——与技术能够执行的更具情境性和主动性的功能：当正常生活模式出现偏差时提出问题，并在必要时采取常识性解决方案。
这将带来对人们更好的照料；而在人口老龄化的背景下，这意味着我们将创造一类新型住宅，使人们真正能够居家养老。
预测四：可持续发展拥有专属架构
2022年，开发人员将在构建系统和应用程序时开始做出注重可持续性的决策。他们将寻求新的云架构方法，以同时优化地球的需求和终端用户的需求。
作为开发人员，我们被训练去思考如何针对安全性、性能、可靠性和成本等因素优化我们的架构。2022年，你可以将可持续性加入该列表。在接下来的几年里，我们将看到开发人员积极发挥主导作用，构建注重可持续性的架构，不仅考虑他们正在解决的问题，也考虑地球的整体福祉。
作为消费者，我们长期以来希望视频和音乐以更高的质量进行流媒体播放，网页加载速度更快，并且能够存储越来越多的照片，但人们也开始意识到这种便利性可能对环境产生的负面影响。消费者是否真的需要下载尽可能快地完成？或者，我们能否帮助他们以更低碳的方式存储资源，即使下载速度略有降低，也能做出更明智的决策？
同样，我们能否提供将视频以略低于4K的质量进行流媒体播放的能力，从而减少我们的碳足迹？如果大规模实施这一做法，将对地球产生积极影响。可持续架构将把这类决策纳入考量。
开发人员将在减少其应用程序的碳足迹方面发挥积极作用。这将在多个领域实现，例如考虑在全球何处运行其应用程序以利用电网中的绿色能源、处理任务所需的时间，甚至指定所使用的芯片组。在Web规模下运营时，微小的节省可以放大为巨大的影响。
我们还将看到开发人员进一步重视关闭资源的价值。“始终在线”是许多开发者遵循的理念，但它伴随着成本。当考虑到“始终在线”架构所需的空闲资源时，我们可能会开始看到一个新的理念出现：“最绿色的能源是我们不使用的能源。”这并不意味着我们不设计高可用性架构；它只是意味着我们在架构决策中更加关注可持续性。
让我们明确一点：技术消耗能源，而在AWS，我们致力于做出智能的基础设施选择。我们正朝着到2025年实现100%可再生能源的目标迈进——比原定的2030年目标提前了五年。但让云运行在风能、太阳能或水力发电上只是我们开发人员以及实际上任何经营企业的人必须承担的可持续发展责任的一部分。这是一个共同的责任，客户、员工和潜在员工将越来越要求看到真正的努力。
预测五：新一波Connectivity（连接性）将催生一类全新的应用程序
低地球轨道（LEO）卫星将为地球的每个角落带来负担得起的宽带服务。这将改变数十亿人的生活，教师、学生、小型企业以及几乎任何人都能接入互联网。
在未来五年内，超过20,000颗卫星将在地球上方的低地球轨道展开部署。其中包括亚马逊Project Kuiper项目的大约1,500颗卫星，该卫星网络旨在为全球未服务和欠服务的社区提供快速且负担得起的宽带服务。（首批卫星计划于2022年秋季进入轨道。）我认为，随着这种全球规模的宽带普及，将出现一批全新的应用程序，它们将从中受益。
如今，大多数数字应用仍受限于现有网络——这些网络是为低比特率或间歇性连接而设计的。在某些情况下，我们确实存在设计为离线运行的数字应用和系统，但它们通常很快过时，或者与在线版本相比功能有限。不妨以传统GPS导航仪与手机上的移动应用进行对比。
但当不再受限于连接性、带宽或高延迟时，会发生什么？当负担得起的连接能力覆盖到这些地区时，一个充满未开发潜力的世界将成为现实。这就是低地球轨道（LEO）卫星带来的变革。
随着无处不在的连接，我们将解锁当今无法实现的各种应用场景。试想一下，如果每个孩子都能使用相同的学习工具，学校会怎样；如果中小企业能够获得所需的数字工具，从而赢得更多客户、扩大业务规模，并在全球农村和偏远社区创造就业机会，又会带来怎样的变化。
我们能够更有效地监测偏远地区的造林工作，并能更好地追踪火灾和洪水等灾害情况，从而更快地采取行动。拥有远程资产的大型企业——例如太阳能设施、重型设备或分布广泛的建筑——将能够更优化地利用和维护这些资产。
运输公司中正在行驶的车辆、飞行中的飞机以及航行中的船舶，将能够持续上传数据至云端，并定期下载更新到地面、空中和水上的交通工具上。无处不在的连接将推动我们从智能空间迈向智慧城市、智能国家，最终走向一个智能化的世界。