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1渐进式Web应用程序（PWA）

通过利用技术进步参与开发移动站点和本机应用程序的企业可以从渐进式Web应用程序中受益。到目前为止，这是2019年最热门的Web开发趋势。它鼓励万维网为用户提供更好的浏览体验。

渐进式Web应用程序是一般的Web应用程序，在用户看来像移动应用程序，但实际上它们是行为类似于移动应用程序的网页和网站。PWA致力于为所有设备上所有平台的用户提供类似本机的体验。

根据最近的一项研究，就互联网使用和网站浏览而言，移动技术在其他设备上占据主导地位。不仅如此，使用移动应用程序和移动浏览器之间的差距还很大。可以估算一下，我们可以说移动应用程序占用户在其小工具上花费的总时间的70％以上。

实施PWA的一些知名公司包括阿里巴巴，Twitter，维珍美国航空，福布斯等。使用PWA的显着优势是，您的品牌对于具有更强身份的受众更加可见。PWA中使用的流行技术是Angular，Polymer和React。

2人工智能与机器人

如您所知，企业跨不同时区工作并在各个大洲提供代表，这使得客户支持服务既复杂又昂贵，尤其是考虑到24x7模式时。但是，随着最近的发展，企业已转向自动化的即时客户端支持。

你们大多数人可能已经发现，聊天机器人可以使用人工智能和机器学习的概念。在未来的几年中，聊天机器人和机器学习的概念将比以往更加全面，尤其是对于Web设计和开发行业。

有多项调查表明，聊天机器人用于为客户查询提供快速响应和解决方案。AI执行人类的认知功能，例如学习，分析信息，收集数据，理解情绪以及解决具有挑战性的问题的能力，这使聊天机器人成为Web开发的完美补充。

Facebook，Microsoft，Twitter，Google和Amazon等主要供应商都在人工智能以及机器学习方面进行了大量投资。以下可用于为您的网站构建机器人的技术包括FacebookBotEngine，MicrosoftBotFramework和Dialogflow。

3加速的移动页面（AMP）

Google不断采用新技术来改善用户的移动浏览体验。Google在2015年向公众推出了加速的移动页面项目，该项目现已发展成为自己的新技术。

AWP的目的是减少网页的加载时间或构建可在所有设备上快速加载且完美运行的网站。AMP页面的加载时间被认为是两秒钟，而常规网页可能需要长达22秒的加载时间。

与标准网页相比，加速的网页具有明显的优势，因为当您的网页加载速度更快时，用户将很高兴浏览您的网站。此外，它将有助于提高您的Web应用程序的搜索引擎排名。

要将AMP技术引入您的网站，您将必须使用AMPHTML开放源代码框架。Google首次提出这个概念时，就提供了有关如何构建AMP网页的详细文档。

4单页申请

单页应用程序完全基于JavaScript，是可在所有设备上正常运行的Web应用程序。它们不仅可以提高网站性能，还可以通过使用JavaScript加载所有内容来消除重新加载页面的需要。

大多数公司使用单页应用程序，因为与加载多页相关的额外等待时间。诚然，与多页Web应用程序相比，该页面可能需要花费更多的时间来加载，但是，如果考虑到用户在网站上的整个旅程的总时间，那么放弃渲染多个页面所节省的时间就变得很重要。这也使构建响应式网站变得更加容易。

SPA的示例包括Gmail，Facebook和GitHub。SPA中使用的技术包括React和Angular框架，使其成为混合应用程序的理想选择。

5语音搜索优化

语音搜索已经对Web开发产生了重大影响，使其成为2019年成功的趋势之一，因此我们简直不能忽略它。根据Gartner的报告，由于智能扬声器的兴起，到2020年，将有20％以上的搜索完成而无需在屏幕上键入任何内容。

即使在2019年，我们也会获得带有Google助手按钮的设备，从而使用户更轻松地在其设备上打开语音识别。因此，语音搜索在Web开发中达到顶峰还为时不远。到2020年，我们可以假设英国的语音商务销售额可以增长到50亿美元，在美国达到400亿美元。

考虑到多个研究报告和市场的实际情况，我们可以说语音搜索优化是不断增长的Web开发趋势之一，不容忽视。有可能，它将尽快成为您的SEO或技术策略的一部分。

要对您的站点实施语音搜索优化，可以使用Web搜索API，该API分为两个部分-语音识别和语音合成。语音识别使您的网站能够识别用户的声音，然后响应他们的查询，而语音合成使脚本能够读取文本内容。

6运动界面

MotionUI是为交互式Web设计提供动态图形和动画的东西。简而言之，通过提供优雅的界面，即使使用简约的网站，它也可以使您的Web应用程序设计与众不同。而且，如果您进行适当的研究和实施，它可以为您的网站的转化率带来奇迹。

MotionUI是2019年最好的网络趋势之一，因为它为您提供了一种吸引访问者注意力的简单解决方案。使用MotionUI库，您可以合并动画图表，背景动画，悬停和醒目的标题。

使用MotionUI元素不仅可以使您的网站脱颖而出，还可以通过鼓励积极的用户互动和改善网站可用性来增强用户参与度。对于开发人员来说，这是一个额外的优势，因为他们有多种选择来制作功能强大的出色站点。

7自动化测试

我们知道自动化测试已经存在了几年，但是其中的最新创新使其再次进入了趋势列表。从单元测试到Web应用程序的跨浏览器测试，Web开发测试中发生了许多变化。例如，以前您必须在系统上设置一个环境来执行Web应用程序的测试，但是现在不一样了。

市场上提供了用于Web应用程序测试的多种扩展程序和API，使开发人员可以轻松地测试其网站。例如，Chrome，WordPress扩展程序和ScreenshotAPI附带的LambdaTest，使用户无需编写任何外部脚本即可测试其网页。

最大，最受信任的自动化测试平台是LambdaTest，或跨浏览器测试，甚至一些大型企业都在使用它们。

8JavaScript

JavaScript是最流行的编程语言之一，随着时间的推移不断发展，并为开发人员提供了新的功能。JavaScript的高级框架，设计和库已经证明，它在市场上可以提供很多东西。

这就是为什么它仍处于Web开发的十大趋势之列的原因。曾经有一段时间人们因为JavaScript与某些浏览器不兼容而放弃使用JavaScript并改用纯HTML和CSS。但是，随着对JS的浏览器支持的赶超，越来越多的Web开发人员正在使用基于JS的框架和库来构建其网站。

JavaScript用于开发动态Web应用程序。它为开发人员构建网站提供了灵活性，挑战性和强大功能的全新体验。借助JavaScript，开发人员能够构建精确，健壮和响应迅速的网站。使它在其他语言中脱颖而出的一些广泛功能是回调和闭包。

不仅如此，基于JavaScript的框架和库，尤其是Angular和React，为Web开发人员提供了更多功能。因此，可以说在未来几年中，基于JavaScript的框架将推动Web开发。

9区块链技术

随着整个2019年比特币的流行，你们中的许多人可能已经对区块链及其对整个Web开发行业的影响有所了解。

据信，到2020年，区块链将给网络行业带来根本性的变化。区块链是一种开放式分布式账本，以消除联络需求而提供安全和受保护的在线交易而闻名。它使用普通数据存储来帮助个人将数据存储在世界各地。

由于保护水平高，许多跨国银行和组织都计划投资于区块链。此外，它还有助于降低金融业务成本，降低交易结算的频率并改善由透明记录支持的现金流。

10物联网

根据Statista的报告，相信2025年已连接设备的数量将超过300亿。物联网设备的巨大增长将直接影响Web开发，因为公司将从台式机或笔记本电脑控制此类设备。

物联网将为企业带来多种机遇，并使他们能够以高精度提高效率。而且，为了向客户提供更好的服务，将设备与网站集成已经变得至关重要。开发这些设备的不仅是开发人员，还包括开发人员。我们还将平等参与开发使用，分析和显示设备数据的应用程序。

物联网还将带来很多挑战，尤其是在数据安全方面，因此开发人员将面临很多挑战。尽管只有少数网站或Web应用程序正在使用IoT集成，但在未来几天中，几乎每个网站都将开始集成它以改善客户体验。

结论

Web开发是一个永远不会淘汰的领域。实际上，随着新技术的出现，它将随着时间的推移不断发展和变化。同样，开发人员在使用这些技术方面也越来越先进，因为它允许他们以更好的方式构建应用程序或网站。

AI语音技术在如火如荼地发展，在另外一个空间维度，一些触动人心的神秘的事件却在悄然发生。
如果你是一名网红、一名演员、一位、一家公司的创始者，或者你在短视频网站上有很多公开的音视频，非法分子就极有可能用它来合成并生成你的声音，业界称为语音欺诈（Deepfake）。
在2019年3月，一家英国某能源公司的高管，接到了德国母公司的“CEO老板”的紧急电话，“CEO老板”要求他将资金汇给匈牙利供应商，来电者表示“该请求非常紧急”，要求行政人员在一小时内付款220000欧元（约1730806人民币）。这位英国高管开始并没有意识到有什么问题，在整个通话过程中，CEO轻微的德国口音都展现得淋漓尽致，该高管完全没有任何的怀疑，直到被要求再次转账时才发觉了事件异常。犯罪分子总共打了三次电话，当第一笔220000欧元转移后，他们打电话说母公司已经转移资金偿还英国公司，然后他们在当天晚些时候进行了第三次电话会议，再次冒充CEO，要求第二次转账。由于第三次电话是来自奥地利的电话号码，英国公司的行政部门开始怀疑，没有再次转账。事后调查发现，这 22 万欧元并没有转到所谓匈牙利供应商，而是被转移到了墨西哥等多个国家。警方对这起事件进行调查后发现，诈骗者用了一种 AI 语音合成软件来模仿德国母公司 CEO 的声音，但至今仍无法找到幕后的诈骗者。
一位科技记者受了前密西根大学社交媒体责任中心CTO Aviv Ovadya言论的影响，做了这样一次实验，他使用AI合成软件模仿了自己的声音，然后打电话给自己的母亲，世界上最熟悉你自己声音的人是谁？最熟悉你声音肯定是你的母亲，但令人后怕的结果是，母亲完全没有听出来有什么异样。
三名蒙特利尔大学博士联合创办的名为“琴鸟”（Lyrebird）的公司开发出了一种“语音合成”技术，只要对目标人物的声音进行1分钟的高质量录音，丢给“Lyrebird”处理，就能得到一个特别的密钥，利用这个密钥可以生成目标人物任何想说的话。“琴鸟”不仅能利用语音模仿演算模仿出任何人的声音，还能在声音中加入“感情”元素，让声音听上去更为逼真。
即使不是名人，我们普通的用户也在手机社交语音平台上留下了数以万计的历史语音。通常APP内语音不能被转发，但网络上出现了“增强版 软件”可以留存、转发APP内的对话的语音文件，这样只要盗用了好友的账号，又获得了好友语音声音，非法分子就可以轻易合成听起来熟悉的家人朋友的声音了。
知此知彼：几种主要的语音欺诈、攻击手段
为做到知此知彼，百战不殆，需要要对常见的语音攻击欺诈手段做一个深入的了解和研究。目前常见的语音攻击欺诈手段主要有三种，分别是语音合成（Text-To-Speech，TTS）、语音转换（Voice Conversion，VC）和录音重放（Replay）。在世界顶级赛事ASVspoofing中，将语音合成和语音转换统的场景称为LA (Logical Access)，录音重放的场景称为PA(Physical Access)。
语音合成和语音转换工作原理如图1所示，基于神经网络的Waveform Modelling技术类似WaveNet产生的语音和真人发声已经很接近。在Voice Conversion Challenge 2018 挑战赛中的最佳系统产生的语音，已经极大提高了自然度和模拟人声的相似度。
图1 语音合成和语音转换工作原理
ASVspoofing挑战赛是近些年来世界级的研究语音攻击、试图解决此问题而设立的大赛，目标是旨在设计出有效的防攻击安全系统，可以准确发现由最新算法或者不同算法、甚至不可见的算法来产生的伪造假语音。迄今为止已经举办了三届，分别是ASVspoofing2015，ASVspoofing2017，ASVspoofing2019。多家顶级研究机构和知名公司都参与到其中。在ASVspoofing2019举办方提供的训练、测试和验证数据集中列举了并囊括了目前业界最新的攻击算法和手段， 其中TTS的主流算法10种，VC的主流算法4种，TTS和VC的融合算法 3种，算法及结果如图2所示，可以了解到最新的算法主要使用了神经波形模型(Neural Waveform Models) 和波形过滤器(Waveform Filtering)，或者是这些技术的变种。同时TTS/VC的最新的算法也借鉴了一些说话人识别中的核心技术点。这些算法可以基于一些工具包如Merlin，CURRENT，MarryTTS等来生成。同时我们可以观察到另外一些重要的细节，评价一个说话人识别（Automatic Speaker Verification，ASV）系统性能的重要指标是等错率EER，EER越低，ASV识别的性能越好。在没有假语音攻击时，ASV的性能只有248%，但当系统受到了TTS和VC合成的假语音的攻击时，性能急速下降，从图2中可以看到，EER最高可以升到6478%，可见攻击语音对说话人识别、声纹识别这样的语音系统的影响之巨大，以及鉴伪抗攻击安全措施的重大意义。

这些智能语音交互技术你全吃透了吗？

简单剖析智能语音交互技术

机器学习和自然语言处理技术的进步为语音与人工智能的交互提供了可能。人们可以通过对话获得信息，并与机器互动，而机器将不再只存在于科幻小说中。语音交互是未来的发展方向。智能扬声器是语音交互着陆的第一代产品。

以市面上面流行的智能电话机器人为例，他的AI模块主要包含了4部分自动语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR），自然语言理解（Natural Language Understanding, NLU）

，自然语言生成（Natural Language Generation, NLG），文字转语音（Text to Speech, TTS）

。
以欧能智能机器人中的语音交互流程图为例子，来看看Ai智能机器人对话技术的主要路径：
在上图我们可以看到，用户使用的时候是与设备进行交互完成的，并且主要是采用语音的处理方式。

要想完整完整的完成语音交互，必须要弄懂流程，这是一款 电话机器人好不好用 的关键，一次成功的语音交互流程，主要涉及以下4个阶段，且环环相扣。

意图

表示用户在使用应用时所做的动作(譬如：问一个问题或发送一条指令)，这些意图代表了应用的核心功能。如果应用成功地识别了用户意图，则需要在完成业务动作后，将结果反馈给用户。

识别意图—语义解析

对语音识别结果进行分析理解，简单来说就是将用户语音输入映射到机器指令。它可能定义了一组包含指定的单词或短语的语法结构，用户通过说出满足这种结构的语句，来调用意图。

处理意图—云端交互

调用意图的结构化请求，向服务器请求处理后做出反馈响应。 通俗来讲该流程主要处理用户的请求，解决用户问题的答案。

语言合成模块 – 组织语言

根据解析模块得到的内部表示，在对话管理机制的作用下生成自然语言句子。 同时将生成模块生成的句子转换成语音输出。（把回答的机器语言再转换成 口语语言）

整个流程虽然看起来较为简单，但是中间的自然语言处理的关键技术是必须要掌握的。

词法分析

词汇分析包含形态和词汇。一般来说，形态素主要反映在单词的前缀和后缀的分析上，词汇反映在整个词汇体系的控制上。在中文全文检索系统中，在中文信息、即中文自动单词分割技术的单词分割中，词汇分析主要出现。利用该技术，能够正确解析用户输入信息的特性，完成正确的搜索过程。是中文全文检索技术的重要发展方向。

句法分析

句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，实现自动句法分析过程。其基本方法有线图分析法、短语结构分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。

语义分析

语义分析是基于自然语言语义信息的一种分析方法，其不仅仅是词法分析和句法分析这样语法水平上的分析，而是涉及到了单词、词组、句子、段落所包含的意义。其目的是从句子的语义结构表示言语的结构。中文语义分析方法是基于语义网络的一种分析方法。语义网络则是一种结构化的，灵活、明确、简洁的表达方式。

语用分析

语用分析相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、环境等的分析，从文章的结构中提取到意象、人际关系等的附加信息，是一种更高级的语言学分析。它将语句中的内容与现实生活的细节相关联，从而形成动态的表意结构。

语境分析

语境分析主要是指对原查询语篇以外的大量“空隙”进行分析从而更为正确地解释所要查询语言的技术。这些“空隙”包括一般的知识，特定领域的知识以及查询用户的需要等。它将自然语言与客观的物理世界和主观的心理世界联系起来，补充完善了词法、语义、语用分析的不足。

 智能电话机器人对话目前存在的问题

在人与机器的会话过程中，用户必然会犯表达错误，导致用户语言机械理解的偏离。此时，错误修正机构对于机器来说非常重要。如果这个机制不能利用，用户显然需要花费很长时间来说明他们的意图，并且对应的用户经验非常坏吧。另一方面，能够很好地认识语音，但是不能理解对话的目的，有理解意义的偏颇。因此，语音对话中应解决的问题是模糊消除和未知语言现象的处理。

智能语音助手背后的生态服务

一个好的智能电话机器人要想落地开花，它不仅仅是简单的语音识别那么简单，还有集成服务，一整套的中文生态、内容、服务等配套设施，是一种涵盖很多基础能力的生态系统。

未来基于语音交互的语义技能，必须要能够达到几万、几十万甚至上百万种的时候，才能促使语音交互时代 *** 作系统真正走向成熟，未来语音交互产品的形态和样式也将越来越丰富。

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