Gartner公布2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢

　　 近日，Gartner公布了各企業(yè)機構(gòu)須在2019年了解和關(guān)注的首要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢。Gartner將戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響范圍和用途正不斷擴大的戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢;這些趨勢在未來五年內(nèi)迅速增長、高度波動、預(yù)計達到臨界點?！　?

　　 Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley表示：“智能數(shù)字格網(wǎng)(Intelligent Digital Mesh)在過去兩年間一直是個熱門話題，并將繼續(xù)在2019年成為重要驅(qū)動力。作為ContinuousNEXT戰(zhàn)略的一部分，有關(guān)這三個主題的各個趨勢是推動持續(xù)創(chuàng)新過程的主動力。例如，自動化物件與增強智能形態(tài)的人工智能(AI)正在與物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算以及數(shù)字孿生搭配使用，以帶來高度整合的智能空間。這種共同培育新機會與推動新變革的多種趨勢組合效應(yīng)是Gartner的2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(top 10 strategic technologytrends for 2019)的特點?！薄　?

　　 2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢具體如下：

　　 自主化物件(Autonomous Things)　 　

　　 機器人、無人機與自動駕駛車輛等自主化物件采用人工智能自動執(zhí)行此前由人類完成的各種功能。其自動化水平超越了僵硬的編程模型所提供的自動化，且能夠利用人工智能帶來與環(huán)境及人類互動得更自然的高級行為?！　?

　　 Cearley先生表示：“隨著自主化物件日益普及，我們將會看到單一智能物件向眾多協(xié)作型智能物件的轉(zhuǎn)變，多個設(shè)備將在獨立于人類或依靠人類輸入的情況下協(xié)同運行。例如，當(dāng)無人機考察一大片田地并發(fā)現(xiàn)可以收割時，它將調(diào)度‘自主收割機’進行操作。而在物流配送市場，最有效的解決方案可能是運用自動駕駛車輛將包裹運送至目標(biāo)區(qū)域。隨后，車輛上搭載的機器人與無人機可以確保包裹的最終投遞?！薄　?

　　 增強型分析(AugmentedAnalytics)　　

　　 增強型分析側(cè)重于增強智能的特定領(lǐng)域，利用機器學(xué)習(xí)(machine learning)轉(zhuǎn)變分析內(nèi)容的開發(fā)、使用與共享方式。增強型分析能力將快速發(fā)展至主流應(yīng)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、流程挖掘與數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的主要特性。源自增強型分析的自動洞察(automated insights)也將嵌入企業(yè)應(yīng)用，例如人力資源、財務(wù)、銷售、營銷、客戶服務(wù)、采購與資產(chǎn)管理部門應(yīng)用等，以優(yōu)化各個情景下所有員工的決策與行動，而非只是分析師與數(shù)據(jù)科學(xué)家的決策與行動。增強型分析能自動執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察生成與洞察可視化過程，在多種情況下無需專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家參與其中?！　?

　　 Cearley先生認為：“這將產(chǎn)生民間數(shù)據(jù)科學(xué)(citizen data science)，這是一種能讓統(tǒng)計與分析并非其本職工作領(lǐng)域的用戶從數(shù)據(jù)中提取預(yù)測性與指示性洞察的新興能力及實踐集合。到2020年，民間數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量的增長速度將高出專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家5倍以上。各企業(yè)機構(gòu)可以利用民間數(shù)據(jù)科學(xué)家填補因數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺及高成本而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)科學(xué)與機器學(xué)習(xí)人才缺口?！薄　?

　　 人工智能驅(qū)動的開發(fā)(AI-Driven Development)　　

　　 市場正快速從專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家必須與應(yīng)用開發(fā)者合作以創(chuàng)建大部分人工智能增強型解決方案，轉(zhuǎn)變?yōu)閷I(yè)開發(fā)者可通過預(yù)定人工智能模塊的服務(wù)(predefined models delivered as a service)而獨自操作的模式。這為開發(fā)者們提供了人工智能算法與模型的生態(tài)系統(tǒng)，以及能夠?qū)⑷斯ぶ悄芄δ芘c模型整合為解決方案的開發(fā)工具。隨著人工智能被用于開發(fā)流程以自動執(zhí)行各種數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用開發(fā)與測試功能，專業(yè)應(yīng)用開發(fā)將迎來新的機遇。到2022年，至少40%的新應(yīng)用開發(fā)項目的團隊中將出現(xiàn)人工智能共同開發(fā)者(AI co-developers)?！　?

　　 Cearley先生表示：“最終，極為先進的人工智能增強型開發(fā)環(huán)境將自動執(zhí)行應(yīng)用的功能性與非功能性環(huán)節(jié)，從而開創(chuàng)‘非專業(yè)應(yīng)用開發(fā)者(citizenapplication developer)’的新時代，屆時，非專業(yè)人士能夠利用人工智能驅(qū)動工具自動生成新的解決方案。支持非專業(yè)人員不用編程就能創(chuàng)造應(yīng)用的工具并不新鮮，但我們預(yù)計人工智能增強型系統(tǒng)將進一步提升這些工具的靈活性?！薄　?

　　 數(shù)字孿生(Digital Twin)　　

　　 數(shù)字孿生是指以數(shù)字化方式再現(xiàn)真實的實體或系統(tǒng)。據(jù)Gartner預(yù)測，到2020年，互聯(lián)傳感器與端點將多達超過200億，數(shù)字孿生將服務(wù)于數(shù)十億個物件。各企業(yè)機構(gòu)一開始只是簡單地實施數(shù)字孿生，但將隨著時間的推移對其加以演化，提高其收集與可視化正確數(shù)據(jù)的能力，應(yīng)用正確的分析與規(guī)則，并有效響應(yīng)企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)。　　

　　 Cearley先生表示：“各企業(yè)機構(gòu)將在內(nèi)部實施數(shù)字孿生(DTO)，這會成為數(shù)字孿生演化超越物聯(lián)網(wǎng)的一個方面。DTO是一個動態(tài)軟件模型，其依靠運營數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù)，了解企業(yè)機構(gòu)如何運營業(yè)務(wù)模型、關(guān)聯(lián)當(dāng)前狀態(tài)、部署資源并響應(yīng)變化，以實現(xiàn)預(yù)期的客戶價值。DTO有助于提高業(yè)務(wù)流程效率，創(chuàng)建更加靈活、動態(tài)且能夠?qū)Σ粩嘧兓那闆r自動做出反應(yīng)的響應(yīng)式流程。”　　

　　 自主性的邊緣(Empowered Edge)　　

　　 邊緣(Edge)是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點設(shè)備。邊緣計算(Edge computing)是一種計算拓撲，在這種拓撲結(jié)構(gòu)中，信息處理、內(nèi)容收集與交付更加靠近這些端點。該結(jié)構(gòu)盡力收集流量并在本地處理，以期減少網(wǎng)絡(luò)擁擠與延遲?！　?

　　 在短期內(nèi)，邊緣由物聯(lián)網(wǎng)以及靠近終端而不是在中心化云服務(wù)器上的處理需求而驅(qū)動。但是，云計算與邊緣計算并非創(chuàng)建新架構(gòu)，而是逐漸成為互補模型，其中云服務(wù)作為一種運行于中心化服務(wù)器、本地分布式服務(wù)器以及邊緣設(shè)備上的集中式服務(wù)(centralized service)而受到管理?！　?

　　 未來五年，專業(yè)的人工智能芯片以及更強大的處理能力、存儲及其他高級功能將被添加至更廣泛的邊緣設(shè)備。該嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界的極高異質(zhì)性(extreme heterogeneity)以及各類資產(chǎn)(例如工業(yè)系統(tǒng))的長壽命周期將帶來大量管理挑戰(zhàn)。長期來看，隨著5G日臻成熟，不斷擴展的邊緣計算環(huán)境將為集中式服務(wù)帶來更加穩(wěn)健的通信支持。5G降低了延遲、增加了帶寬、并顯著增加了每平方公里內(nèi)的節(jié)點(邊緣端點)數(shù)量，這對邊緣而言非常重要?！　?

　　 沉浸式體驗(ImmersiveExperience)　　

　　 會話式平臺正在改變著人們與數(shù)字世界交互的方式，而虛擬現(xiàn)實(VR)、增強現(xiàn)實(AR)與混合現(xiàn)實(MR)正在改變著人們感知數(shù)字世界的方式。這一感知與交互模式的綜合轉(zhuǎn)變帶來了未來沉浸式用戶體驗?！　?

　　 Cearley先生表示：“久而久之，我們將從考慮單個設(shè)備與片段化用戶接口(fragmented user interface)技術(shù)轉(zhuǎn)向多渠道與多模式體驗(multichannel and multimodal experience)。多模式體驗將跨越周圍數(shù)以百計的邊緣設(shè)備(包括傳統(tǒng)計算設(shè)備、可穿戴設(shè)備、汽車、環(huán)境傳感器與消費設(shè)備)，將人類與數(shù)字世界連接起來。該多渠道體驗將綜合應(yīng)用所有的人類感覺以及多模式設(shè)備中的高級計算機感應(yīng)(如：熱度、濕度與廣度)。這種復(fù)合體驗環(huán)境將營造一種情景體驗，在這種情況下將由我們周圍的空間而非某臺設(shè)備來定義‘計算機’。實際上，環(huán)境就等同于計算機。”　　

　　 區(qū)塊鏈(Blockchain)　　

　　 區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式分類賬(distributed ledger)，其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的摩擦而降低成本、減少交易結(jié)算次數(shù)與改善現(xiàn)金流而重塑各個行業(yè)。當(dāng)前，人們信賴銀行、票據(jù)交換所、政府及其他許多機構(gòu)，并將它們視為在數(shù)據(jù)庫內(nèi)安全存放“唯一事實(single version of the truth)”的中央機構(gòu)(central authorities)。這樣的集中信任模式增加了交易延遲與摩擦成本(例如傭金、手續(xù)費和貨幣的時間價值)。區(qū)塊鏈提供了另外一種信任模式，讓人們無需再依賴中央機構(gòu)仲裁交易。　　

　　 Cearley先生表示：“當(dāng)前的區(qū)塊鏈技術(shù)與概念尚不成熟，人們對其缺乏了解，同時并未經(jīng)過大規(guī)模的、關(guān)鍵型業(yè)務(wù)運營的驗證。對于支持更復(fù)雜情景的復(fù)雜元素更是如此。盡管存在挑戰(zhàn)，但由于區(qū)塊鏈具有巨大的顛覆式潛力，即便首席信息官與IT領(lǐng)導(dǎo)者并不急于在未來幾年內(nèi)采用該技術(shù)，他們也應(yīng)該開始對區(qū)塊鏈作出評估?！薄　?

　　 當(dāng)前的許多區(qū)塊鏈計劃并未落實區(qū)塊鏈的所有屬性，例如，高度分布的數(shù)據(jù)庫。這些受區(qū)塊鏈啟發(fā)的解決方案被定位為通過業(yè)務(wù)流程自動化或記錄數(shù)字化而實現(xiàn)運營效率的途徑。其有望增強已知實體(known entities)間的信息共享，同時提升跟蹤與追溯物理及數(shù)字資產(chǎn)的可能性。但是，這些方法并未抓住真正的區(qū)塊鏈顛覆價值，并可能增加廠商鎖定(vendor lock-in)。選擇此類方案的各企業(yè)機構(gòu)應(yīng)了解其中的局限，并準(zhǔn)備隨著時間的推移轉(zhuǎn)而采用徹底的區(qū)塊鏈解決方案。而通過更高效地利用現(xiàn)有的非區(qū)塊鏈技術(shù)并對其加以微調(diào)，也可以實現(xiàn)相同結(jié)果?！　?

　　 智能空間(Smart Spaces)　　

　　 智能空間是一個物理或數(shù)字環(huán)境，在這種環(huán)境下，人類與受技術(shù)支持的系統(tǒng)在更加開放、互聯(lián)、協(xié)作且智能的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)互動。包括人、流程、服務(wù)與物在內(nèi)的多個要素匯聚到智能空間，為目標(biāo)人群及行業(yè)情景打造更加沉浸式、交互式且自動化的體驗。　　

　　 Cearley先生表示：“一段時間以來，該趨勢已經(jīng)圍繞智慧城市、數(shù)字化工作空間、智能家庭以及互聯(lián)工廠等要素而進行合并。無論是作為員工、客戶、消費者、社區(qū)成員還是公民，技術(shù)都在日漸成為我們?nèi)粘Ｉ畈豢煞指畹囊徊糠?。我們認為，市場正在進入加速交付智能空間的時期?！薄　?

　　 數(shù)字道德與隱私(Digital Ethics and Privacy)　　

　　 個人、企業(yè)機構(gòu)與政府日益關(guān)注數(shù)字道德與隱私問題。人們越來越關(guān)心企業(yè)機構(gòu)將如何在公共及私人領(lǐng)域使用其個人信息，對于未主動處理此類問題的企業(yè)機構(gòu)，人們的這種反應(yīng)只會增強。　　

　　 Cearley先生表示：“關(guān)于隱私的任何討論都必須基于數(shù)字道德與客戶、委托人及員工的信任這一更廣泛主題。雖然隱私與安全是構(gòu)建信任的基礎(chǔ)組成部分，但信任實際上不僅僅與這些組成部分有關(guān)。信任是在無證據(jù)或調(diào)查的情況下接受所陳述的事實。最終，企業(yè)機構(gòu)對于隱私的立場建立必須由其更廣泛的道德與信任立場推動。從隱私到道德的轉(zhuǎn)變使得對話從‘我們合規(guī)嗎’轉(zhuǎn)向‘我們做得正確嗎’?！薄　?

　　 量子計算(QuantumComputing)　　

　　 量子計算是一類在亞原子粒子(例如電子與離子)量子態(tài)上操作的非經(jīng)典計算，其將信息表述為以量子位(qubits)表示的元素。量子計算機的并行執(zhí)行(parallel execution)與指數(shù)級可擴展性意味著其擅于處理那些對于傳統(tǒng)方法而言過于復(fù)雜、或是傳統(tǒng)算法將花費過長時間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險、制藥、軍事等行業(yè)以及研究機構(gòu)從量子計算的發(fā)展中受益最多。例如，在制藥行業(yè)，量子計算可用于在原子級別上建立分子間相互作用模型，加速新型抗癌藥物的面市，量子計算也可加快并更加精確地預(yù)測蛋白質(zhì)間相互作用，從而發(fā)現(xiàn)新的制藥方法?！　?

　　 Cearley先生表示：“首席信息官與IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)開始規(guī)劃量子計算，加深對其了解，并考慮如何將其用于真實的業(yè)務(wù)問題。他們需要在該技術(shù)尚處于新興狀態(tài)時進行學(xué)習(xí)，確定其能夠有潛力解決的真實問題，并考慮其對于安全的潛在影響。但請不要相信‘量子計算在未來幾年內(nèi)就會引領(lǐng)變革’這樣的夸張說法。在2022年之前，大部分企業(yè)機構(gòu)應(yīng)了解并觀察量子計算，或許從2023或2025年開始再進行應(yīng)用。”