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Gartner公司今天列出了企業(yè)組織在2019年需要探究的幾大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢(shì)。分析師在Gartner研討會(huì)/ ITxpo大會(huì)期間介紹了他們的調(diào)查結(jié)果。

Gartner對(duì)戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢(shì)的定義是：具有巨大顛覆性潛力的趨勢(shì)，開(kāi)始從新興狀態(tài)蛻變?yōu)楦鼜V泛的影響和使用，或者是快速發(fā)展的趨勢(shì)，很大的波動(dòng)性有望在未來(lái)五年達(dá)到臨界點(diǎn)。

Gartner副總裁兼Gartner研究員大衛(wèi)?希爾雷（David Cearley）說(shuō)：“智能數(shù)字網(wǎng)格一直是過(guò)去兩年的主題，它繼續(xù)是一大驅(qū)動(dòng)因素，持續(xù)到2019年。圍繞這些主題的趨勢(shì)是推動(dòng)持續(xù)創(chuàng)新過(guò)程的一個(gè)關(guān)鍵因素，也是ContinuousNEXT戰(zhàn)略的一部分。比如說(shuō)，AI（表現(xiàn)為自動(dòng)化設(shè)備和增強(qiáng)智能）與物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和數(shù)字變化結(jié)合使用，提供高度集成的智能空間。這種多個(gè)趨勢(shì)融合，從而帶來(lái)新機(jī)會(huì)、推動(dòng)新顛覆的組合效應(yīng)正是Gartner 2019年十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢(shì)的一個(gè)特點(diǎn)。”

2019年的十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢(shì)如下：

01 自主設(shè)備

機(jī)器人、無(wú)人機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車(chē)等自主設(shè)備使用AI來(lái)自動(dòng)執(zhí)行以前由人類(lèi)執(zhí)行的功能。它們的自動(dòng)化超越了剛性編程模型提供的自動(dòng)化，利用AI提供與周?chē)h(huán)境和人們更自然地交互的高級(jí)行為。

隨著自主設(shè)備數(shù)量激增，我們預(yù)計(jì)會(huì)由獨(dú)立的智能設(shè)備轉(zhuǎn)變成一大堆協(xié)作式智能設(shè)備，多個(gè)設(shè)備協(xié)同工作，無(wú)論是獨(dú)立于人還是依賴(lài)人的輸入。比如說(shuō)，如果無(wú)人機(jī)查勘一大片田后發(fā)現(xiàn)作物已準(zhǔn)備好收割，它可以派遣一臺(tái)‘自主收割機(jī)’。或者在快遞市場(chǎng)，最有效的解決方案可能是使用自動(dòng)駕駛車(chē)輛將包裹送到目標(biāo)地區(qū)。然后，車(chē)輛上的機(jī)器人和無(wú)人機(jī)可確保將包裹最終送到目的地。

02 增強(qiáng)分析

增強(qiáng)分析側(cè)重于增強(qiáng)智能的特定領(lǐng)域，利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)徹底改變開(kāi)發(fā)、使用和共享分析內(nèi)容的方式。增強(qiáng)分析功能會(huì)迅速發(fā)展而得到主流采用，成為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)管理、現(xiàn)代分析、業(yè)務(wù)流程管理、流程挖掘和數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的一項(xiàng)關(guān)鍵功能。增強(qiáng)分析自動(dòng)獲得的洞察力也將嵌入到企業(yè)應(yīng)用軟件中，比如人力資源、財(cái)務(wù)、銷(xiāo)售、營(yíng)銷(xiāo)、客戶(hù)服務(wù)、采購(gòu)和資產(chǎn)管理等部門(mén)的應(yīng)用軟件，從而優(yōu)化所有員工的決策和行動(dòng)，而不僅僅是分析員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的決策和行動(dòng)。增強(qiáng)分析可使數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察力獲取和洞察力可視化這個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，在許多情況下無(wú)需專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家。

這將導(dǎo)致平民數(shù)據(jù)科學(xué)，這一套新興的功能和實(shí)踐使其主要職責(zé)不是從事統(tǒng)計(jì)和分析工作的用戶(hù)能夠從數(shù)據(jù)中獲取預(yù)測(cè)性和規(guī)范性的洞察力。到2020年，平民數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量的增長(zhǎng)速度會(huì)比專(zhuān)家級(jí)數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量快五倍。企業(yè)組織可以利用平民數(shù)據(jù)科學(xué)家來(lái)填補(bǔ)數(shù)據(jù)科學(xué)家奇缺和高成本導(dǎo)致的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)人才缺口。

03 AI驅(qū)動(dòng)的開(kāi)發(fā)

市場(chǎng)正迅速轉(zhuǎn)變，原來(lái)盛行這種方法：專(zhuān)業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家必須與應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)人員合作，共同開(kāi)發(fā)大多數(shù)由AI增強(qiáng)的解決方案，現(xiàn)在流行這種模式：專(zhuān)業(yè)的開(kāi)發(fā)人員可以單槍匹馬，使用作為一項(xiàng)服務(wù)而提供的預(yù)定義模型。這為開(kāi)發(fā)人員提供了由AI算法和模型組成的生態(tài)系統(tǒng)，并提供了將AI功能和模型集成到解決方案中的定制開(kāi)發(fā)工具。隨著AI運(yùn)用于開(kāi)發(fā)流程本身，使各種數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)和測(cè)試功能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，專(zhuān)業(yè)應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)面臨另一批機(jī)會(huì)。到2022年，至少40%的新應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)項(xiàng)目會(huì)在團(tuán)隊(duì)中有AI開(kāi)發(fā)人員協(xié)同工作。

最終，高度先進(jìn)的基于AI的開(kāi)發(fā)環(huán)境使應(yīng)用軟件的功能和非功能方面實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，這將帶來(lái)‘平民應(yīng)用軟件開(kāi)發(fā)人員’新時(shí)代；在這個(gè)新時(shí)代，非專(zhuān)業(yè)人員將能夠使用AI驅(qū)動(dòng)的工具自動(dòng)生成新的解決方案。讓非專(zhuān)業(yè)人員無(wú)需編寫(xiě)代碼就能生成應(yīng)用軟件的工具并不新鮮，但我們預(yù)計(jì)AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)會(huì)讓靈活性達(dá)到一個(gè)新的水平。

04 數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是指現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體或系統(tǒng)的數(shù)字化表示。到2020年，Gartner估計(jì)將有超過(guò)200億個(gè)聯(lián)網(wǎng)的傳感器和端點(diǎn)；可能會(huì)有數(shù)十億個(gè)物件存在數(shù)字孿生。企業(yè)組織會(huì)一開(kāi)始實(shí)施數(shù)字孿生。它們會(huì)不斷改進(jìn)數(shù)字孿生，提升收集和可視化合適數(shù)據(jù)的能力，運(yùn)用合適的分析工具和規(guī)則，并高效地應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)目標(biāo)。

數(shù)字孿生是物聯(lián)網(wǎng)之后的階段，一個(gè)方面體現(xiàn)為企業(yè)實(shí)施本組織的數(shù)字孿生（DTO）。DTO是一種動(dòng)態(tài)軟件模型，它依賴(lài)操作數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù)來(lái)了解組織如何實(shí)施業(yè)務(wù)模型，連接其當(dāng)前狀態(tài)，部署資源，應(yīng)對(duì)變化以提供預(yù)期的客戶(hù)價(jià)值。DTO有助于提高業(yè)務(wù)流程的效率，并且創(chuàng)建更靈活、更動(dòng)態(tài)、更迅即的流程，有望自動(dòng)應(yīng)對(duì)不斷變化的形勢(shì)。

05 賦權(quán)的邊緣

邊緣是指人們使用的端點(diǎn)設(shè)備或嵌入在我們周?chē)亩它c(diǎn)設(shè)備。邊緣計(jì)算描述了這樣一種計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：信息處理和內(nèi)容收集及傳遞更靠近這些端點(diǎn)。它試圖保持流量和處理本地化，目標(biāo)是減少流量、縮短延遲。

在短期內(nèi)，推動(dòng)邊緣的是物聯(lián)網(wǎng)和這種需求：使處理接近端點(diǎn)，而不是在集中式云服務(wù)器上處理。然而目的不是打造一種新的架構(gòu)，云計(jì)算和邊緣計(jì)算將作為互補(bǔ)模式而共同發(fā)展，云服務(wù)作為一種集中式服務(wù)加以管理，不僅在集中式服務(wù)器上執(zhí)行，還在本地的分布式服務(wù)器和邊緣設(shè)備本身上面執(zhí)行。

在今后五年，專(zhuān)用AI芯片以及更強(qiáng)大的處理能力、存儲(chǔ)和其他先進(jìn)功能將被添加到種類(lèi)更廣泛的邊緣設(shè)備上。這個(gè)嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界極具多樣性，加上工業(yè)系統(tǒng)等資產(chǎn)具有很長(zhǎng)的生命周期，這將帶來(lái)管理方面的重大挑戰(zhàn)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，隨著5G日漸成熟，不斷擴(kuò)展的邊緣計(jì)算環(huán)境會(huì)有更可靠的通信技術(shù)連回到集中式服務(wù)。 5G提供更低的延遲、更高的帶寬，并且每平方公里的節(jié)點(diǎn)（邊緣端點(diǎn)）數(shù)量急劇增加，最后一點(diǎn)對(duì)邊緣來(lái)說(shuō)非常重要。

06 沉浸式體驗(yàn)

對(duì)話(huà)式平臺(tái)正在改變?nèi)藗兣c數(shù)字世界互動(dòng)的方式。虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和混合現(xiàn)實(shí)正在改變?nèi)藗兏兄獢?shù)字世界的方式。感知模式和交互模式方面這種共同的轉(zhuǎn)變將造就未來(lái)的沉浸式用戶(hù)體驗(yàn)。

隨著時(shí)間的推移，我們將從考慮單個(gè)設(shè)備和分散的用戶(hù)界面技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅囟嗲蓝嗄Ｊ襟w驗(yàn)。多模式體驗(yàn)將把人們與數(shù)字世界連接起來(lái)，周?chē)谐砂偕锨У倪吘壴O(shè)備，包括傳統(tǒng)計(jì)算設(shè)備、可穿戴設(shè)備、汽車(chē)、環(huán)境傳感器和消費(fèi)類(lèi)電器。多渠道體驗(yàn)不光使用這些多模式設(shè)備當(dāng)中先進(jìn)的計(jì)算機(jī)感官（比如熱量、濕度和雷達(dá)），還使用人類(lèi)的所有感官。這種多體驗(yàn)環(huán)境將營(yíng)這一種環(huán)境體驗(yàn)，其中我們周?chē)目臻g將構(gòu)成“計(jì)算機(jī)”，而不是單個(gè)設(shè)備構(gòu)成“計(jì)算機(jī)”。實(shí)際上，環(huán)境就是計(jì)算機(jī)。

07 區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式賬本，有望重塑各行各業(yè)，因?yàn)樗軌驅(qū)崿F(xiàn)信任，提供透明度，減少業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)之間的摩擦，因而可能降低成本，縮短交易結(jié)算時(shí)間，并改善現(xiàn)金流。今天，人們對(duì)銀行、票據(jù)交換所、政府及充當(dāng)中央權(quán)威的許多其他機(jī)構(gòu)寄予信任，“單一版本的真相”在它們的數(shù)據(jù)庫(kù)中安全地保管。集中式信任模式給交易增添了延遲和摩擦成本（傭金、手續(xù)費(fèi)和貨幣的時(shí)間價(jià)值）。區(qū)塊鏈提供了另一種信任模式，無(wú)需負(fù)責(zé)仲裁交易的中央機(jī)構(gòu)。

目前的區(qū)塊鏈技術(shù)和概念不成熟，缺乏了解，而且在任務(wù)關(guān)鍵型規(guī)模化業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中未經(jīng)證實(shí)。面對(duì)支持較復(fù)雜場(chǎng)景的復(fù)雜元素，尤為如此。盡管面臨挑戰(zhàn)，但區(qū)塊鏈具有強(qiáng)大的顛覆性潛力，這意味著CIO和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該開(kāi)始評(píng)估區(qū)塊鏈，即使他們?cè)诮窈髱啄瓴⒉环e極采用這些技術(shù)。

如今許多區(qū)塊鏈項(xiàng)目并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈的所有屬性，比如高度分布式的數(shù)據(jù)庫(kù)。這些受區(qū)塊鏈啟發(fā)的解決方案只是通過(guò)自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程或通過(guò)數(shù)字化記錄來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效率的一種手段。它們有望加強(qiáng)已知實(shí)體之間的信息共享，并改善跟蹤并追蹤物理和數(shù)字資產(chǎn)的機(jī)會(huì)。然而，這些方法并沒(méi)有發(fā)揮區(qū)塊鏈真正顛覆的價(jià)值，可能加大廠(chǎng)商鎖定的風(fēng)險(xiǎn)。選擇這個(gè)方法的企業(yè)應(yīng)了解限制因素，準(zhǔn)備好逐步完成區(qū)塊鏈解決方案，還要明白這點(diǎn)：可以使用更高效、更優(yōu)化地使用現(xiàn)有的非區(qū)塊鏈技術(shù)獲得相同的效果。

08 智能空間

智能空間是一種物理或數(shù)字環(huán)境，人員和技術(shù)支持的系統(tǒng)在日益開(kāi)放、互聯(lián)、協(xié)調(diào)和智能的生態(tài)系統(tǒng)中彼此交互。多個(gè)要素（包括人員、流程、服務(wù)和物件）匯集在智能空間中，為目標(biāo)人群和行業(yè)場(chǎng)景打造更沉浸式、更交互式、更自動(dòng)化的體驗(yàn)。

這個(gè)趨勢(shì)融合已有一段時(shí)間，圍繞智能城市、數(shù)字化工作場(chǎng)所、智能家居和聯(lián)網(wǎng)工廠(chǎng)等要素。我們認(rèn)為，市場(chǎng)正在進(jìn)入加快提供強(qiáng)大智能空間的時(shí)期，技術(shù)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠郑瑹o(wú)論這個(gè)我們是員工、客戶(hù)、消費(fèi)者、社區(qū)成員還是公民。

09 數(shù)字道德和隱私

數(shù)字道德和隱私是個(gè)人、組織和政府日益關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題。人們?cè)絹?lái)越關(guān)注公共和私營(yíng)部門(mén)的組織如何使用他們的個(gè)人信息，沒(méi)有積極主動(dòng)地打消這些顧慮的組織只會(huì)遇到越來(lái)越強(qiáng)烈的反對(duì)。

有關(guān)隱私的任何討論都必須立足于數(shù)字道德以及客戶(hù)、用戶(hù)和員工的信任這個(gè)更廣泛的話(huà)題上。雖然隱私和安全是建立信任的基本要素，但信任實(shí)際上不僅僅牽涉這些要素。信任是指在沒(méi)有證據(jù)或調(diào)查的情況下認(rèn)為陳述是真實(shí)的。最終，一家組織在隱私方面的立場(chǎng)取決于其在道德和信任方面更廣泛的立場(chǎng)。由隱私轉(zhuǎn)向道德使談話(huà)的重心不僅僅圍繞“我們是否合規(guī)”，而是轉(zhuǎn)向“我們是否在做正確的事。”

10 量子計(jì)算

量子計(jì)算是一種非經(jīng)典計(jì)算，對(duì)亞原子粒子（比如電子和離子）的量子狀態(tài)進(jìn)行操作，這些粒子代表的信息就是由量子比特（qubit）表示的元素。量子計(jì)算機(jī)的并行執(zhí)行和指數(shù)級(jí)可擴(kuò)展性意味著，它們擅長(zhǎng)處理對(duì)于傳統(tǒng)方法而言過(guò)于復(fù)雜的問(wèn)題，或者傳統(tǒng)算法需要很長(zhǎng)時(shí)間才能找到解決方案的問(wèn)題。汽車(chē)、金融、保險(xiǎn)、制藥和軍事等行業(yè)以及研究機(jī)構(gòu)有望從量子計(jì)算領(lǐng)域的進(jìn)展獲得最大的好處。比如在制藥行業(yè)，量子計(jì)算可用于為原子層面的分子相互作用建模，從而縮短新型抗癌藥的上市時(shí)間；量子計(jì)算可以加快分析并更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的相互作用，因而開(kāi)發(fā)出新的制藥方法。

首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該開(kāi)始為量子計(jì)算作規(guī)劃，加深了解以及如何利用量子計(jì)算來(lái)解決實(shí)際的業(yè)務(wù)問(wèn)題。在這項(xiàng)技術(shù)仍處于新興狀態(tài)時(shí)就要學(xué)習(xí)。找出量子計(jì)算大有潛力的實(shí)際問(wèn)題，并考慮可能對(duì)安全帶來(lái)的影響。但別相信量子計(jì)算在未來(lái)幾年會(huì)徹底改變事物這種說(shuō)法。大多數(shù)企業(yè)應(yīng)該在2022年之前了解和關(guān)注量子計(jì)算，可能從2023年或2025年開(kāi)始使用這項(xiàng)技術(shù)。