2024年有望成為科技領域令人振奮的一年。隨著科技格局不斷變化，我們的未來不斷的被創新技術重塑改造，包含人工智慧(AI)、電動車、永續科技議題等，這些趨勢對我們的工作、生活和互動方式產生深遠的影響，成為全球企業不能忽視的重點。
帶您一探2024年4項科技趨勢，有哪些突出的技術趨勢將佔據主導地位，改變產業和日常生活。
1. 人工智慧（AI）掛帥
隨著生成式AI興起，國際調研機構Gartner、Trend Force等都看好2024年AI議題的多樣化及普及化。韓國三星2023年導入ChatGPT才20天，就發生三起洩密事件，台積電2023年5月透過自行開發的智能對話機器人tGenie，讓員工在公司配發的電腦和手機上，藉由智能對話機器人寫程式、翻譯及打報告等，大幅提升工作效益並減少成本。
這股由ChatGPT開始吹起AI旋風，預期也將在2024年持續成為科技業界的主流話題。可以預期的是，多開源預訓練模型和雲端運算將讓更多人能使用生成式AI，Gartner預測，到了2026年，超過8成企業將在正式環境中使用生成式AI API和模型，或部署支援生成式AI的應用程式。
雲端服務供應商如Microsoft、Google、AWS等加大AI投資力道，影響所及，也將進一步推升AI伺服器（AI Server）需求上揚。預估到了2024年，AI伺服器將再成長逾38%，占比將逾12%。
當然，隨著AI的多元化及普及化，預期也將帶動晶片、記憶體、以及先進封裝技術等相關需求。2024年各廠將致力提高2.5D封裝產能以滿足日漸升溫的AI等高算力需求，同時，3D封裝技術的發展也已萌芽。包括台積電、三星、英特爾等大廠，預計都將朝向降低封裝高度、縮短晶片之間的傳輸路徑、提高晶片運算速度方向發展，以滿足相關的AI、自駕車技術等需求。
2. 電動車的創新演變
曾經是全球四大車展之一的東京車展，今年轉型為日本交通展（Japan Mobility Show），在今年展場上，傳統汽車產業面對大陸新能源車來勢洶洶，紛紛走向跨產業合作，整體產業也從以往以硬體為主，走向以軟體為主軸的產業型態。包括利用人工智慧，套用在自動駕駛的學習，希望在2030年之前，能夠讓Level 5的全自動駕駛能夠量產。
隨著AI的發展、自動駕駛技術與電池的精進，讓高速連網也成為必然的條件之一。自2024年開始，6G的標準化規畫將啟動，預計第一個標準技術將於2027年到2028年推出針對6G關鍵技術突破，除納入超寬頻（Ultra-Wideband）接收器（Receiver）和發射器（Transmitter）技術外，地面和非地面網路整合、人工智慧與及機器學習將引入更多創新。
另外，行動通訊畢竟面臨基地台的架設及布建，隨著5G行動網路的發展，近期非地面網路（Non-Terrestrial Networks, NTN）與行動通訊的整合，也走向了商業化。換句話說，就是整合了地面網路以及低軌衛星架設的網路系統，實現在收不到地面基地台訊號時，用戶還能透過低軌衛星訊號進行通話、網路資訊傳遞。
當然，隨著電動汽車的發展，高安全及高能量密度電池的需求及重要性就更為突顯，諸如平價的納離子電池、氫燃料電池，以及固態電池的投入研發，都成為未來相關產業發展的關鍵所在。而研發關鍵就在於能源轉換效率，電池續航力以及充電效率三大方面。目前來看，2024年是半固態電池是否能夠走向商業化的關鍵時程。
3. 永續科技解決方案
既然談到電動車，就不能不提更為重要的永續科技解決方案。隨著全球各區域經濟體陸續開徵碳稅，再生能源、電動車和智慧電網技術將變得更加主流。
國際能源署（IEA）指出，2024年全球再生能源發電量有望達4,500GW，接近利用石化燃料發電的比例，主要是政策推廣力道強化、化石燃料價格上漲、戰爭造成能源危機等。再生能源能發電若要穩定，電網、儲能、管理等周邊系統勢必以AI加速智慧化並提升緩衝空間與精確度。
以智慧電網為例，監督式學習（Supervised Learning）最佳化電力輸入輸出、非監督式學習（Unsupervised Learning）改善數據擷取品質，以及負載預測（Load Forecasting）、穩定性評估等強化整體效益，皆是2024年能源綠化技術發展關鍵。
另一方面，除了現有的碳排減量外，碳捕捉、再利用與封存技術也將成為未來的重要課題。透過這項技術，企業不僅可以有效降低碳排，也可以創造新商機。舉例來說，台塑就積極透過回收二氧化碳的排放，提高其純度，並加工製成乙烯及丙烯等石化上游原料。
整體來看，不管是哪個產業，想走向永續科技，都必須先了解自家排碳量與碳足跡，碳盤查工具成雲端大廠重點產品，並持續以AI與機器學習最佳化碳排放量。
4. 資安議題備受重視
隨著AI的應用愈來愈平民化、普及化，先前提到三星的洩密案，更突顯了網路的安全問題，已經刻不容緩。網路安全公司Check Point發布的預測指出，未來將會有更多攻擊者利用AI加速和擴展攻擊工具，目的可能是節省成本、加速開發新型惡意軟體和勒索軟體，或是使用Deepfake技術提升網路釣魚和假冒攻擊。
當然，AI除了是最好的矛，也可能成為最強的盾，企業也同樣可以透過投資AI來進行網路安全的提升。且隨著更多組織意識到防範高階威脅的重要性，這種投資將有增無減。另一方面，透過AI的監管，相關的網路攻擊及防禦，都會呈現與以往更為不同的面貌。
另外，也因為AI的興起，網路攻擊的目標將會逐漸轉為雲端網路，透過在雲端建立算圖農場，滿足其所需的運算資源。隨著針對關鍵基礎建設的網路攻擊增加，企業與其供應鏈的關係將逐漸走向「零信任」，換言之，不論是內網或外網，任何試圖連接到系統，都必須經過驗證。
供應鏈的安全事件頻傳，也讓業者在進行第三方供應商的評估時，會更重視評估其安全性，以及相關的安全協議。
在此同時，對攻擊者而言，「登入」軟體比「侵入」軟體容易得多，不過考量到網路釣魚會更容易成功，企業如何在AI盛行的時代，避免網路釣魚式的攻擊，並且預防憑證遭盜竊、誘騙洩露，也將成為重要的課題。