七．安全保护
随着黑客变得越来越复杂，有关网络攻击和数据泄露的头条新闻也是日益频繁。攻击者可谓无处不在：企业外部充斥着黑客、有组织的犯罪团体以及民族国家网络间谍，他们的能力和蛮横程度正日渐增长；企业内部是员工和承包商，无论有意与否，他们都可能是造成恶意或意外事件的罪魁祸首。
物理和网络攻击将同时部署，造成前所未有的破坏。许多民族国家行为者和恐怖组织（或两者共同努力）将有能力汇集其全部武装力量（包括传统的和数字的），来实施“混合”攻击。如果攻击成功，势必将造成大规模的损害。
其中，首当其冲的将是电信服务和互联网连接，从而导致个人和组织与外界隔绝。由于基本的物理和数字基础设施将会崩溃，所以应急服务以及地方和中央政府的援助将会变得异常缓慢或者根本就不存在。
这些攻击的目的是制造最大范围的混乱、恐惧和担忧。受灾的城市将陷入瘫痪，危及生命及企业运营安全。在家的人不能也不愿意去上班，或是没有电力和通信支持其在家工作。那些已经在办公室里的人也会被困在这个无处可逃的地方，因为攻击会从各个角度袭击他们。现存的业务连续性计划将毫无用处；当每个系统都处于故障状态，而个人生命也处于危险之中，他们将没有能力也没有精力准备应对可能发生的事件。人们会恐慌，工作议程也将取消。
新一代安全方法使用比过去更积极的方法，利用机器学习和其他方法来识别攻击成为19年技术变革的关键。
八．智能AI机器人
报告称，人工智能（AI）聊天机器人经常被用作基本客户服务和操作系统中的虚拟助手，近年来它们的易用性和实用性在不断增长。该技术也将在2019年继续扩展到其他行业以获得更多用例。
目前，机器人已经开始在工业领域大批量使用，并能够完成人做不了的事情，不过机器人超越人类只是表现在较少的领域，例如制造业、服务业等，如果通用型机器人能够全面超越人类，那么将是一个很大的震惊。
九．预防垃圾邮件
垃圾邮件电话是一直存在的问题，特别是伪造受害者家人或同事的来电号码来诈骗。这导致人们经常无视电话，造成真正的紧急呼叫无法回答等风险。然而，新兴技术现在可以阻止欺骗性的来电显示和拦截可疑的呼叫，因此计算机可以询问呼叫者的问题，以评估他或她是否合法。
十．机器学习
技术很快将能够帮助解决社会问题。机器学习虽然取得了长足的进步，也解决了很多实际问题，但是客观地讲，机器学习领域仍然存在着巨大的挑战。
首先，主流的机器学习技术是黑箱技术，这让我们无法预知暗藏的危机，为解决这个问题，我们需要让机器学习具有可解释性、可干预性。其次，目前主流的机器学习的计算成本很高，亟待发明轻量级的机器学习算法。另外，在物理、化学、生物、社会科学中，人们常常用一些简单而美的方程（比如像薛定谔方程这样的二阶偏微分方程）来描述表象背后的深刻规律。那么在机器学习领域，我们是否也能追求到简单而美的规律呢？如此的挑战还有很多，不过我们对于这个领域未来的发展仍然充满信心。
未来，预计大规模使用机器学习，机器人和无人机将有助于改善农业，减轻干旱，确保食物供应，并改善偏远地区的健康状况。其中一些活动已经开始，可以预测到明年的采用率和成功案例报道会有所增加。
