近年来，随着科学技术的持续不断的发展，各行各业都在不断涌现出新的趋势和技术。在这些趋势中，下面这些趋势是未来五年内最具发展的潜在能力的十大数字科技趋势趋势。

  随着对生命系统的不断深入探究和各种其他高通量组学技术的产生和发展，生物信息学的研究范畴逐步扩大。各种组学数据及生物系统层面的解读继续扩展，生命科学从定性描述开始实现动态、精准和定量解读。这一趋势将会促进生物医药、农业和环境保护等领域的发展。

  其次，生成式对抗式网络算法（GANs）慢慢的变成了人工智能领域的热门方向。GANs已大范围的应用于图像和视觉、语音和语言、信息安全等领域。未来，随着GANs为代表的深度学习不断迭代，AI将会更加智能化，产出效果或将逐渐逼真接近至人类作品。

  随着扩展现实产业链和技术持续不断的发展、内容应用逐渐繁荣，整个元宇宙娱乐生态正在持续丰满，沉浸式扩展现实娱乐平台有望迎来爆发。这一趋势将会促进游戏、娱乐、教育等领域的发展。

  随着量子计算机研制成果的不断涌现，量子计算机的研制已从以院校、研究所为主的基础性研究阶段到了创新企业为主体的研究阶段。通用量子计算机研制问题将在未来五年内被攻破，可实际使用的量子处理器将会落地。这一趋势将会促进计算机科学、物理学等领域的发展。

  Deepmind 公司的蛋白质解码预测系AlphaFold 的横空出世让蛋白质结构预测问题有了新的解决方案。

  该系统通过结合深度学习和物理模拟的方法，可以高效准确地预测蛋白质的三维结构。对具有内在无序特性的蛋白质以及通过翻译后修饰或环境条件变更结构的蛋白质建模问题在将来有望解决。

  移动边缘计算网络正慢慢的变成为物联网、5G、工业自动化、智能制造等领域的重要组成部分。该网络具有低时延、高带宽、个性化、高安全性、高隐私性等特点，能够完全满足分布式服务、自动工业控制等需求。未来，该领域的发展将更加智能化和集中化。

  由于人类社会的价值观念和价值体系存在多元化的特点，未来发展具有可解释性的人工智能，加强人机之间的理解，建立可解释、可理解、可信任的人工智能体系成为趋势。

  该技术可以在不泄露数据隐私的前提下，实现不同机构之间的数据共享和合作。未来，联邦学习技术的发展将与边缘计算、区块链和网络安全等多个领域关联，更好的发挥其隐私性、高效性和便捷性。

  该方法借鉴了异构计算的思想，用不同的计算资源处理适合该结构的任务，构建出某领域专用的高效应用组件。这种办法能够更好地满足无线互联、视频处理、图像识别、智能制造等多领域的高效处理需求。

  该技术可以依靠自身的链式特征和独特的区块结构融合到能源互联网中的各个层面，解决能源互联网系统中的有关问题。未来，创建区块链一体化能源系统可有效促进清洁能源的产量和能源的及时高效消费利用，提高地区性能源的综合利用率，在保证经济性和稳定能力的基础上，实现节能环保目标。