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本文轉載自微信公眾號“CIO之家”，ID：imciow，

資料原文來自Gartner。

Gartner公司列出了企業組織在2019年需要探究的幾大戰略性技術趨勢：智慧裝置、增強分析、AI驅動的開發、數字孿生、邊緣計算、沉浸式體驗、區塊鏈、智慧空間、數字道德和隱私、量子計算。

 

這十大科技趨勢被認為在未來5年將產生破壞性創新，並帶來商業機遇。無處不在的智慧裝置提供各種基於大資料的貼心服務，將是科技的未來。Gartner稱之為Intelligent Digital Mesh。

 

• Intelligent：AI將深入所有已有的垂直行業，並創造出新的行業。

  
  

• Digital：物理世界和數字世界將被摺疊，新的「沉浸」世界將會產生。

  
  

• Mesh：人、生意、裝置、內容、服務將連結成一個不斷擴張的大網。

Gartner副總裁兼Gartner研究員大衛•希爾雷（David Cearley）認為，上述三點覆蓋下的所有趨勢都將帶來持續的創新增量。

 

智慧裝置[Autonomous things]

Whetherit’s cars, robots or agriculture, autonomous things use AI to perform taskstraditionally done by humans. The sophistication of the intelligence varies,but all autonomous things use AI to interact more naturally with theirenvironments.

 

Autonomousthings指利用人工智慧技術代替人類完成任務的工具，無論自動駕駛車輛、機器人、無人機、智慧化應用、或自動化代理都屬於這一範疇。這五類裝置覆蓋了四個維度：陸地、海洋、大氣及數字世界。五類應用、四個維度交織出多種可能，例如，在田間，無人機和農業機器人能夠互相配合完成耕種任務。Gartner認為，未來每個應用程式、服務、或者IoT裝置都將包含某種程度的「智慧」。儘管這類裝置能否被稱為「智慧」如今尚未達成共識，但不可否認的是，AI技術的確賦予了它們更優的與環境互動的能力、協調能力、以及分析能力。

人們應該在實際業務中以及所使用的工具中不斷探索融入AI技術的可能性。但值得注意的是，這類技術目前智慧勝任某些較窄的任務，並不像人腦一樣具備通用的決策能力，更惶提智力。

 

增強分析[ Augmented analytics]

Datascientists now have increasing amounts of data to prepare, analyze and group —and from which to draw conclusions. Given the amount of data, exploring allpossibilities becomes impossible. This means businesses can miss key insightsfrom hypotheses the data scientists don’t have the capacity to explore.

 

增強分析側重於增強智慧的特定領域，利用機器學習來徹底改變開發、使用和共享分析內容的方式。增強分析功能會迅速發展而得到主流採用，成為資料準備、資料管理、現代分析、業務流程管理、流程挖掘和資料科學平臺的一項關鍵功能。增強分析自動獲得的洞察力也將嵌入到企業應用軟體中，比如人力資源、財務、銷售、營銷、客戶服務、採購和資產管理等部門的應用軟體，從而優化所有員工的決策和行動，而不僅僅是分析員和資料科學家的決策和行動。增強分析可使資料準備、洞察力獲取和洞察力視覺化這個過程實現自動化，在許多情況下無需專業的資料科學家。

 

這將導致平民資料科學，這一套新興的功能和實踐使其主要職責不是從事統計和分析工作的使用者能夠從資料中獲取預測性和規範性的洞察力。到2020年，平民資料科學家數量的增長速度會比專家級資料科學家數量快五倍。企業組織可以利用平民資料科學家來填補資料科學家奇缺和高成本導致的資料科學和機器學習人才缺口。

 

AI驅動的開發[ AI-driven development]

AI-drivendevelopment looks at tools, technologies and best practices for embedding AIinto applications and using AI to create AI-powered tools for the developmentprocess. This trend is evolving along three dimensions

 

市場正迅速轉變，原來盛行這種方法：專業的資料科學家必須與應用軟體開發人員合作，共同開發大多數由AI增強的解決方案，現在流行這種模式：專業的開發人員可以單槍匹馬，使用作為一項服務而提供的預定義模型。這為開發人員提供了由AI演算法和模型組成的生態系統，並提供了將AI功能和模型整合到解決方案中的定製開發工具。隨著AI運用於開發流程本身，使各種資料科學、應用軟體開發和測試功能實現自動化，專業應用軟體開發面臨另一批機會。到2022年，至少40%的新應用軟體開發專案會在團隊中有AI開發人員協同工作。

 

最終，高度先進的基於AI的開發環境使應用軟體的功能和非功能方面實現自動化，這將帶來‘平民應用軟體開發人員’新時代；在這個新時代，非專業人員將能夠使用AI驅動的工具自動生成新的解決方案。讓非專業人員無需編寫程式碼就能生成應用軟體的工具並不新鮮，但我們預計AI驅動的系統會讓靈活性達到一個新的水平。

 

數字孿生[ Digital twins]

Adigital twin is a digital representation that mirrors a real-life object,process or system. Digital twins can also be linked to create twins of largersystems, such as a power plant or city. The idea of a digital twin is not new.

 

數字孿生是指現實世界中的實體或系統的數字化表示。到2020年，Gartner估計將有超過200億個聯網的感測器和端點；可能會有數十億個物件存在數字雙生。企業組織會一開始實施數字雙生。它們會不斷改進數字雙生，提升收集和可視化合適資料的能力，運用合適的分析工具和規則，並高效地應對業務目標。

 

數字孿生是物聯網之後的階段，一個方面體現為企業實施本組織的數字雙生（DTO）。DTO是一種動態軟體模型，它依賴操作資料或其他資料來了解組織如何實施業務模型，連線其當前狀態，部署資源，應對變化以提供預期的客戶價值。DTO有助於提高業務流程的效率，並且建立更靈活、更動態、更迅即的流程，有望自動應對不斷變化的形勢。

 

邊緣計算[ Empowered edge]

Edgecomputing is a topology where information processing and content collection anddelivery are placed closer to the sources of the information, with the ideathat keeping traffic local will reduce latency. Currently, much of the focus ofthis technology is a result of the need for IoT systems to deliver disconnectedor distributed capabilities into the embedded IoT world. This type of topologywill address challenges ranging from high WAN costs and unacceptable levels oflatency. Further, it will enable the specifics of digital business and ITsolutions.

 

邊緣是指人們使用的端點裝置或嵌入在我們周圍的端點裝置。邊緣計算描述了這樣一種計算拓撲結構：資訊處理和內容收集及傳遞更靠近這些端點。它試圖保持流量和處理本地化，目標是減少流量、縮短延遲。

在短期內，推動邊緣的是物聯網和這種需求：使處理接近端點，而不是在集中式雲伺服器上處理。然而目的不是打造一種新的架構，雲端計算和邊緣計算將作為互補模式而共同發展，雲服務作為一種集中式服務加以管理，不僅在集中式伺服器上執行，還在本地的分散式伺服器和邊緣裝置本身上面執行。

 

在今後五年，專用AI晶片以及更強大的處理能力、儲存和其他先進功能將被新增到種類更廣泛的邊緣裝置上。這個嵌入式物聯網世界極具多樣性，加上工業系統等資產具有很長的生命週期，這將帶來管理方面的重大挑戰。從長遠來看，隨著5G日漸成熟，不斷擴充套件的邊緣計算環境會有更可靠的通訊技術連回到集中式服務。 5G提供更低的延遲、更高的頻寬，並且每平方公里的節點（邊緣端點）數量急劇增加，最後一點對邊緣來說非常重要。

 

沉浸式體驗[ Immersive technologies]

Through2028, conversational platforms, which change how users interact with the world,and technologies such as augmented reality (AR), mixed reality (MR) and virtualreality (VR), which change how users perceive the world, will lead to a newimmersive experience. AR, MR and VR show potential for increased productivity,with the next generation of VR able to sense shapes and track a user’s positionand MR enabling people to view and interact with their world.

 

對話式平臺正在改變人們與數字世界互動的方式。虛擬現實、增強現實和混合現實正在改變人們感知數字世界的方式。感知模式和互動模式方面這種共同的轉變將造就未來的沉浸式使用者體驗。

 

隨著時間的推移，我們將從考慮單個裝置和分散的使用者介面技術轉變為注重多渠道多模式體驗。多模式體驗將把人們與數字世界連線起來，周圍有成百上千的邊緣裝置，包括傳統計算裝置、可穿戴裝置、汽車、環境感測器和消費類電器。多渠道體驗不光使用這些多模式裝置當中先進的計算機感官（比如熱量、溼度和雷達），還使用人類的所有感官。這種多體驗環境將營這一種環境體驗，其中我們周圍的空間將構成「計算機」，而不是單個裝置構成「計算機」。實際上，環境就是計算機。

 

區塊鏈[Blockchain]

Blockchainis a type of distributed ledger, an expanding chronologically ordered list ofcryptographically signed, irrevocable transactional records shared by allparticipants in a network. Blockchain allows companies to trace a transactionand work with untrusted parties without the need for a centralized party (i.e.,a bank).

 

區塊鏈是一種分散式賬本，有望重塑各行各業，因為它能夠實現信任，提供透明度，減少業務生態系統之間的摩擦，因而可能降低成本，縮短交易結算時間，並改善現金流。今天，人們對銀行、票據交換所、政府及充當中央權威的許多其他機構寄予信任，「單一版本的真相」在它們的資料庫中安全地保管。集中式信任模式給交易增添了延遲和摩擦成本（佣金、手續費和貨幣的時間價值）。區塊鏈提供了另一種信任模式，無需負責仲裁交易的中央機構。

 

目前的區塊鏈技術和概念不成熟，缺乏瞭解，而且在任務關鍵型規模化業務運營中未經證實。面對支援較複雜場景的複雜元素，尤為如此。儘管面臨挑戰，但區塊鏈具有強大的顛覆性潛力，這意味著CIO和IT領導者應該開始評估區塊鏈，即使他們在今後幾年並不積極採用這些技術。

如今許多區塊鏈專案並沒有實現區塊鏈的所有屬性，比如高度分散式的資料庫。這些受區塊鏈啟發的解決方案只是通過自動化業務流程或通過數字化記錄來實現運營效率的一種手段。它們有望加強已知實體之間的資訊共享，並改善跟蹤並追蹤物理和數字資產的機會。然而，這些方法並沒有發揮區塊鏈真正顛覆的價值，可能加大廠商鎖定的風險。選擇這個方法的企業應瞭解限制因素，準備好逐步完成區塊鏈解決方案，還要明白這點：可以使用更高效、更優化地使用現有的非區塊鏈技術獲得相同的效果。

 

智慧空間[ Smart spaces]

Asmart space is a physical or digital environment in which humans andtechnology-enabled systems interact in increasingly open, connected,coordinated and intelligent ecosystems. As technology becomes a more integratedpart of daily life, smart spaces will enter a period of accelerated delivery.Further, other trends such as AI-driven technology, edge computing, blockchainand digital twins are driving toward this trend as individual solutions becomesmart spaces.

 

智慧空間是一種物理或數字環境，人員和技術支援的系統在日益開放、互聯、協調和智慧的生態系統中彼此互動。多個要素（包括人員、流程、服務和物件）彙集在智慧空間中，為目標人群和行業場景打造更沉浸式、更互動式、更自動化的體驗。

 

這個趨勢融合已有一段時間，圍繞智慧城市、數字化工作場所、智慧家居和聯網工廠等要素。我們認為，市場正在進入加快提供強大智慧空間的時期，技術成為我們日常生活中不可或缺的一部分，無論這個我們是員工、客戶、消費者、社群成員還是公民。

 

數字道德和隱私[ Digital ethics and privacy]

Consumershave an growing awareness of the value of their personal information, and theyare increasingly concerned with how it’s being used by public and privateentities. Enterprises that don’t pay attention are at risk of consumerbacklash.

 

數字道德和隱私是個人、組織和政府日益關注的一個問題。人們越來越關注公共和私營部門的組織如何使用他們的個人資訊，沒有積極主動地打消這些顧慮的組織只會遇到越來越強烈的反對。

 

有關隱私的任何討論都必須立足於數字道德以及客戶、使用者和員工的信任這個更廣泛的話題上。雖然隱私和安全是建立信任的基本要素，但信任實際上不僅僅牽涉這些要素。信任是指在沒有證據或調查的情況下認為陳述是真實的。最終，一家組織在隱私方面的立場取決於其在道德和信任方面更廣泛的立場。由隱私轉向道德使談話的重心不僅僅圍繞「我們是否合規」，而是轉向「我們是否在做正確的事」。

 

量子計算[Quantum computing]

Quantumcomputing is a type of nonclassical computing that is based on the quantumstate of subatomic particles that represent information as elements denoted asquantum bits or “qubits.”

 

量子計算是一種非經典計算，對亞原子粒子（比如電子和離子）的量子狀態進行操作，這些粒子代表的資訊就是由量子位元（qubit）表示的元素。量子計算機的並行執行和指數級可擴充套件性意味著，它們擅長處理對於傳統方法而言過於複雜的問題，或者傳統演算法需要很長時間才能找到解決方案的問題。汽車、金融、保險、製藥和軍事等行業以及研究機構有望從量子計算領域的進展獲得最大的好處。比如在製藥行業，量子計算可用於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間；量子計算可以加快分析並更準確地預測蛋白質的相互作用，因而開發出新的製藥方法。

 

資訊長和IT領導者應該開始為量子計算作規劃，加深瞭解以及如何利用量子計算來解決實際的業務問題。在這項技術仍處於新興狀態時就要學習。找出量子計算大有潛力的實際問題，並考慮可能對安全帶來的影響。但別相信量子計算在未來幾年會徹底改變事物這種說法。大多數企業應該在2022年之前瞭解和關注量子計算，可能從2023年或2025年開始使用這項技術。

Source：https://www.gartner.com/smarterwithgartner/gartner-top-10-strategic-technology-trends-for-2019/

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