1樓：江墨
來神棍一波。
下文所指計算機，不單單指計算機。不出什麼天大的意外。
未來社會資訊化程度只會會越來越高。
這個中間的過程，需要很多的中堅力量。
大量的專業會進行資訊化，和計算機相結合。
這其中需要的人往往不只有紮實的程式設計基礎，還需要紮實的相關專業知識。
用不了多久，計算機+ 之類的雙學位開始普遍。
再往以後電腦科學、程式設計會變成一門像數學、語文一樣的基礎課。
2樓：
我覺得未來10年AI類學科還是會有很大突破的。
不過，生物界也是日常在突飛猛進，但這不代表學生物就是個明智的選擇。科研界日常取得重大突破不代表應用界需要很多專業人才。
盲猜，有可能AI最後可能會生物的結局類似：
科研界每天都在突飛猛進；
科研的門檻變低：小學生都可以灌水；
學AI的出來後發現AI知識沒啥用做回普通碼農；
應用界的核心資源被壟斷在幾個大廠手中。
3樓：小洋幫就業
未來至少5年，還會是資料驅動的天下，因此，大資料、機器學習、深度學習仍會有一定的發展，仍然是風口。各學科，也會引進大機深，宣稱AI+XX，因為要搞帽子，要拿錢，其中，受疫情影響，AI醫療會被吹出花，玩出花。
4樓：
近10~20年發展幾個方向：
1、物聯網 2、大資料 3、人工智慧(ML/DL) 4、區塊鏈 5、衛星網際網路 6、虛擬實境(VR/AR)
長遠方向：量子計算
5樓：辣個滑稽仔
接下來幾年內進入乙個新的制高點，網際網路圈又不差錢了，發展又快了，人才缺口又大了。同時，又有一批新的網際網路企業嶄露頭角:這些企業不再是平台式的企業，而是在某一細分領域有一定影響力的企業。
還有，通過網際網路，一批智慧型工廠開始興建，並慢慢投入運營。
6樓：小源
瞎說一通
資料方面
資料民主是趨勢，資料安全不能去，工業學術有差異，發展還得考算力(處理能力)
移動方面
越來越簡，越來越專，穿戴裝置，物聯網技術得重視雲計算方向
該方向是必然，工業界一定會全部上雲，它會讓你覺得越來越方便人工智慧方向
還是依賴於資料和算力，大部分應用方向都是商業相關的，希望多大失望多大，智慧型城市可能有一定發展。
以上言論僅供娛樂，聽個響就得了。
7樓：bluetrees
現在幕布只是拉開了一條縫。
如果用機械工具來做比較，現在的智慧型工具如同石器時代的砍鑿器。
未來二十年的可能，一定是，雲計算，人工智慧，海量資料分析。他們都有乙個共性，就是資料集中度提高，但是集中度不可能無限提高，而後又會分散。
當下，你可以去找提高資料整合度的領域去發展。
機械工具是個體工具，當下智慧型工具是社會工具，智慧型工具離開了社會就毫無意義。在集中度提高以後，智慧型工具會回到提高個體能力的道路上。但這還很遙遠。
8樓：VonAllen
我就猜乙個吧，十年之內智慧型家居必成。
人工智慧十年之內沒希望，自動駕駛十年之內有希望達到l5,程式語言幾年內沒啥變化，ar和vr的限制是硬體，如果硬體沒突破，基本也不會有大突破了。
9樓：程式小猿
可以了解一下透明計算。
隨著網路和硬體的進一步發展，所有的服務都會被放置在雲端執行，而本地只是起乙個連線認證的作用，所有的資源通過網路端傳輸，那時候我們的終端裝置-手機，會變成更加輕便小巧但功能強大的裝置，甚至隨著全息投影的進一步發展，我們隨時隨地都可以調出光屏來供我們玩耍。
隨著摩爾定律的極限，無晶元才是王道
計算機專業，如何選擇以後的發展方向？
李元秋 如果大學計算機的課程都是認真學習且學得不累，那你就是塊璞玉，往計算機哪個方向走都是可以的。你首先要給自己選定乙個發展方向，然後從大廠實習生或學校的科研專案開始，找到乙個平台讓你將理論轉化為實踐經驗。另外就是搞計算機技術的人，是需要不斷學習的，離開學校，仍然要保持高強度的學習，才能做好正常的技...
大資料行業未來的發展方向有哪些？
這個問題本身是有點 問題 的，問的比較籠統，不知道作者是想知道大資料技術能夠在哪些行業發揮作用？還是未來的大資料會發展成為什麼樣子？每個行業都能產生大資料，所以與其考慮大資料技術能夠在哪個行業發揮作用，不如考慮大資料技術如何更好的服務於某個行業。隨便舉幾個例子 1 電商領域應該算是國內比較早使用大資...
談武術未來的發展方向？
要很大價錢和研究機構來為傳統武術定下專門的規則，要為傳統武術實戰的市場發展買單 詠春雖然有專屬規則，結果現在還真正的確定 看看中國式摔跤，其實傳統性 競技性，觀賞性，體育性甚至商業性都滿足了看看崑崙決都為中國跤定下比賽，國家要有全運會一支頂尖隊伍，光伙食住宿訓練費用，教練工資獎金，唉太難了 張安邦 ...