信息來源：智能制造APP              文章整理：市場(chǎng)營銷部             時(shí)間：2018年10月29日

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：“智能數(shù)字網(wǎng)格一直是過去兩年的主題，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)新過程的一個(gè)關(guān)鍵因素，也是ContinuousNEXT戰(zhàn)略的一部分。比如說，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)。”

01 自主設(shè)備

機(jī)器人、無人駕駛飛機(jī)和自動(dòng)駕駛汽車等自主設(shè)備，將依靠使用AI來自動(dòng)執(zhí)行以前由人類執(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，它們利用AI，提供與周圍環(huán)境和人們更自然地交互的高級(jí)行為。

“隨著自主事物的激增，我們期望從獨(dú)立智能事物轉(zhuǎn)變?yōu)橐淮蠖褏f(xié)作智能事物，多個(gè)設(shè)備協(xié)同工作，無論是獨(dú)立于人還是人為輸入，”Cearley先生說。 “例如，如果一架無人機(jī)檢查了一塊大型油田并發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)準(zhǔn)備好開采，它可以派遣一臺(tái)‘自動(dòng)采油機(jī)’前往執(zhí)行任務(wù)。在物流交付市場(chǎng)，最有效的解決方案可能是使用自動(dòng)駕駛車輛將包裹移至目標(biāo)區(qū)域。然后，車輛上的機(jī)器人和無人機(jī)可確保最終交付包裹?！?

“自動(dòng)化事物”主要有五種類型：

- 機(jī)器人

- 車輛

- 無人機(jī)

- 家電

- 媒介

這五種類型占據(jù)四種環(huán)境：海洋、陸地、空中和數(shù)字。它們都具有不同程度的能力，協(xié)調(diào)和智能。例如，它們可以跨越由人工輔助在空中飛行的無人機(jī)，在田地中完全自主地操作的農(nóng)業(yè)機(jī)器人。這描繪了潛在應(yīng)用的廣泛圖景——幾乎每個(gè)應(yīng)用程序，服務(wù)和物聯(lián)網(wǎng)對(duì)象都將采用某種形式的AI來自動(dòng)化或增強(qiáng)流程或人為操作。

探索在組織或客戶環(huán)境中的任何物理對(duì)象中AI驅(qū)動(dòng)的自主功能的可能性，但同時(shí)應(yīng)當(dāng)記住，這些設(shè)備最適合用于狹義定義的目的。它們與人類大腦在決策、智力或通用學(xué)習(xí)方面的能力不同。

02 增強(qiáng)分析

增強(qiáng)分析代表了數(shù)據(jù)和分析能力的第三大浪潮，因?yàn)閿?shù)據(jù)科學(xué)家可以使用自動(dòng)算法來探索更多假設(shè)和可能。

增強(qiáng)分析側(cè)重于增強(qiáng)智能的特定領(lǐng)域，使用機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來轉(zhuǎn)換分析內(nèi)容的開發(fā)、消費(fèi)和共享方式。增強(qiáng)分析功能將迅速推進(jìn)到主流應(yīng)用，作為數(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)的關(guān)鍵特性。

來自增強(qiáng)分析的自動(dòng)洞察也將嵌入到企業(yè)應(yīng)用程序中，改變了企業(yè)產(chǎn)生分析洞察力的過程。例如，人力資源、財(cái)務(wù)、銷售、營銷、客戶服務(wù)、采購和資產(chǎn)管理部門。這些協(xié)同和配個(gè)將會(huì)優(yōu)化所有員工在其環(huán)境中的決策和行動(dòng)，而不僅僅是為分析師和數(shù)據(jù)科學(xué)家服務(wù)。增強(qiáng)分析可自動(dòng)完成數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察生成和洞察可視化過程，在許多情況下無需專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的參與。

“這將導(dǎo)致數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)一步普及化，這是一套新興的功能和實(shí)踐，使主要工作在統(tǒng)計(jì)和分析領(lǐng)域之外的用戶能夠從數(shù)據(jù)中提取預(yù)測(cè)性和規(guī)范性的見解，”Cearley先生說。

“到2020年，普通公民數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)量，將比專家數(shù)據(jù)科學(xué)家的數(shù)量增長(zhǎng)要快5倍。組織可以使用公民數(shù)據(jù)科學(xué)家來填補(bǔ)因數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺和高成本而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)人才缺口?！?

“到2020年，超過40％的數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)將實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化?！痹鰪?qiáng)分析可識(shí)別隱藏的模式，同時(shí)消除個(gè)人偏見。在公民數(shù)據(jù)科學(xué)家和增強(qiáng)分析之間，數(shù)據(jù)洞察將在整個(gè)企業(yè)中得到更廣泛的應(yīng)用，包括分析師、決策者和運(yùn)營工作者。

03 AI驅(qū)動(dòng)的開發(fā)

市場(chǎng)正在迅速從專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家必須與應(yīng)用程序開發(fā)人員合作創(chuàng)建大多數(shù)人工智能增強(qiáng)型解決方案的模式，轉(zhuǎn)變?yōu)閷I(yè)開發(fā)人員可以使用作為服務(wù)提供的預(yù)定義模型單獨(dú)操作的模式。這為開發(fā)人員提供了人工智能算法和模型的生態(tài)系統(tǒng)，以及為將AI功能和模型集成到解決方案中而定制的開發(fā)工具。

隨著AI應(yīng)用于開發(fā)過程本身以自動(dòng)化各種數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用程序開發(fā)和測(cè)試功能，專業(yè)應(yīng)用程序開發(fā)的另一個(gè)機(jī)會(huì)“高峰”出現(xiàn)了。到2022年，至少40％的新應(yīng)用程序開發(fā)項(xiàng)目，將在他們的團(tuán)隊(duì)中配置AI協(xié)同開發(fā)人員。

“最終，高度先進(jìn)的基于人工智能的開發(fā)環(huán)境自動(dòng)化應(yīng)用程序，將在功能和非功能方面迎來‘公民應(yīng)用程序開發(fā)人員’的新時(shí)代，非專業(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。使非專業(yè)人員無需編碼即可生成應(yīng)用程序的工具已經(jīng)不是件什么新鮮事了，但我們希望AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)能夠提高靈活性，“Cearley先生說。

AI驅(qū)動(dòng)的開發(fā)著眼于將AI嵌入到應(yīng)用程序中并使用AI為開發(fā)過程創(chuàng)建AI驅(qū)動(dòng)的工具的工具，技術(shù)和最佳實(shí)踐。這一趨勢(shì)正在沿著三個(gè)方面發(fā)展：

- 用于構(gòu)建基于AI的解決方案的工具正在從針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家（AI基礎(chǔ)設(shè)施，AI框架和AI平臺(tái)）的工具擴(kuò)展到針對(duì)專業(yè)開發(fā)人員社區(qū)（AI平臺(tái)，AI服務(wù)）的工具。

- 用于構(gòu)建基于AI的解決方案的工具正在被賦予AI驅(qū)動(dòng)的功能，這些功能可以幫助專業(yè)開發(fā)人員并自動(dòng)執(zhí)行與AI增強(qiáng)型解決方案開發(fā)相關(guān)的任務(wù)。

- 支持AI的工具正在從協(xié)助和自動(dòng)化與應(yīng)用程序開發(fā)（AD）相關(guān)的功能演變?yōu)槭褂脴I(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)和自動(dòng)化AD流程堆棧（從一般開發(fā)到業(yè)務(wù)解決方案設(shè)計(jì)）的更高層次活動(dòng)。

市場(chǎng)將從關(guān)注與開發(fā)人員合作的數(shù)據(jù)科學(xué)家轉(zhuǎn)移到使用作為服務(wù)提供的預(yù)定義模型獨(dú)立運(yùn)營的開發(fā)人員。這使更多的開發(fā)人員能夠利用這些服務(wù)，并提高效率。

04 數(shù)字孿生

數(shù)字雙胞胎是指現(xiàn)實(shí)世界實(shí)體或系統(tǒng)的數(shù)字化表現(xiàn)。到2020年，Gartner估計(jì)將有超過200億個(gè)連接的傳感器和端點(diǎn)，數(shù)字雙胞胎將連接數(shù)十億的實(shí)體設(shè)備。企業(yè)組織從一開始就會(huì)實(shí)施數(shù)字雙胞胎。它們將隨著時(shí)間的推移不斷發(fā)展，提高自身收集和可視化正確數(shù)據(jù)的能力，應(yīng)用正確的分析和規(guī)則，并有效地響應(yīng)業(yè)務(wù)目標(biāo)。

“超越物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)字雙胞胎發(fā)展的一個(gè)方面是企業(yè)實(shí)施其組織的數(shù)字雙胞胎（DTO）。DTO是一種動(dòng)態(tài)軟件模型，它依賴于操作或其他數(shù)據(jù)來了解組織如何實(shí)現(xiàn)其業(yè)務(wù)模型，連接其當(dāng)前狀態(tài)，部署資源并響應(yīng)變化以滿足預(yù)期的客戶價(jià)值?！盋earley先生說。 “DTO有助于提高業(yè)務(wù)流程的效率，并創(chuàng)建更靈活、動(dòng)態(tài)和響應(yīng)更快的流程，可以自動(dòng)對(duì)不斷變化的條件做出反應(yīng)?！?

數(shù)字雙胞胎也可以連接起來創(chuàng)建大型系統(tǒng)的雙胞胎，例如發(fā)電廠或城市。數(shù)字雙胞胎的想法并不新鮮。它可以追溯到事物的計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)表示或客戶的在線資料，但今天的數(shù)字雙胞胎在四個(gè)方面有所不同：

- 模型的穩(wěn)健性，重點(diǎn)關(guān)注它們?nèi)绾沃С痔囟ǖ臉I(yè)務(wù)成果；

- 與現(xiàn)實(shí)世界的鏈接，可能實(shí)時(shí)用于監(jiān)控和控制；

- 應(yīng)用先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析和人工智能來推動(dòng)新的商機(jī)；

- 能夠與他們互動(dòng)并評(píng)估“假設(shè)”情景。

今天的重點(diǎn)是物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)字雙胞胎——它可以通過提供有關(guān)維護(hù)和可靠性的信息，洞察產(chǎn)品如何更有效地執(zhí)行，新產(chǎn)品數(shù)據(jù)和提高效率來改善企業(yè)決策。

05 賦權(quán)的邊緣

邊緣指的是人們使用或嵌入我們周圍世界的端點(diǎn)設(shè)備。邊緣計(jì)算描述了一種計(jì)算拓?fù)?，其中信息處理、?nèi)容收集和傳遞更靠近這些端點(diǎn)。它試圖保持流量和處理更接近‘本地化’，目標(biāo)是減少流量損耗和延遲。

在短期內(nèi)，邊緣由物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動(dòng)，需要使處理接近端點(diǎn)而不是集中式的云服務(wù)器。然而，云計(jì)算和邊緣計(jì)算不是創(chuàng)建新的體系結(jié)構(gòu)，而是作為互補(bǔ)模型發(fā)展，云服務(wù)作為集中服務(wù)進(jìn)行管理——不僅在集中式服務(wù)器上，而且在本地的分布式服務(wù)器和邊緣設(shè)備本身之中。

Gartner預(yù)計(jì)，在未來五年內(nèi)（2028年），專用AI芯片以及更強(qiáng)大的處理能力、存儲(chǔ)和其他先進(jìn)功能將被添加到更廣泛的邊緣設(shè)備中。嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界的極端異質(zhì)性和工業(yè)系統(tǒng)等資產(chǎn)的長(zhǎng)生命周期將帶來重大的管理挑戰(zhàn)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，隨著5G的成熟，不斷擴(kuò)展的邊緣計(jì)算環(huán)境將更加強(qiáng)大的通信回到集中式服務(wù)。5G提供更低的延遲、更高的帶寬，并且（非常重要的是邊緣）每平方公里節(jié)點(diǎn)（邊緣端點(diǎn)）的數(shù)量急劇增加。

目前，該技術(shù)的大部分重點(diǎn)是物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)需要在嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界中提供斷開連接或分布式功能。這種類型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將解決高WAN成本和不可接受的延遲水平等挑戰(zhàn)。此外，它還將實(shí)現(xiàn)數(shù)字業(yè)務(wù)和IT解決方案的細(xì)節(jié)。

06 沉浸式體驗(yàn)

會(huì)話平臺(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)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和混合現(xiàn)實(shí)（MR）正在改變?nèi)藗儗?duì)數(shù)字世界的感知方式。感知和交互模型的這種組合轉(zhuǎn)變將帶來未來的沉浸式用戶體驗(yàn)。

“隨著時(shí)間的推移，我們將從考慮個(gè)人設(shè)備和分散的用戶界面（UI）技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗲篮投嗄Ｊ襟w驗(yàn)。多模式體驗(yàn)將人們與數(shù)字世界連接起來，包括傳統(tǒng)計(jì)算設(shè)備、可穿戴設(shè)備、汽車、環(huán)境傳感器和消費(fèi)電器等數(shù)百種邊緣設(shè)備。”Cearley先生表示。

“多聲道體驗(yàn)將在這些多模式設(shè)備中動(dòng)用所有人類感官以及先進(jìn)的計(jì)算機(jī)感官（如熱量，濕度和雷達(dá)）。這種多體驗(yàn)環(huán)境將創(chuàng)造一種環(huán)境體驗(yàn)，其中我們周圍的空間定義了“計(jì)算機(jī)”，而不是單個(gè)設(shè)備。實(shí)際上，環(huán)境就是計(jì)算機(jī)?！?

到2022年，70％的企業(yè)將嘗試使用沉浸式技術(shù)進(jìn)行消費(fèi)和企業(yè)使用，25％將部署到生產(chǎn)中。會(huì)話平臺(tái)的未來，從虛擬個(gè)人助理到聊天機(jī)器人，將結(jié)合擴(kuò)展的感官渠道，使平臺(tái)能夠根據(jù)面部表情檢測(cè)情緒，并且他們將在交互中變得更加順暢地對(duì)話。

07 區(qū)塊鏈

是一種分布式賬本，它有望通過實(shí)現(xiàn)信任，提供透明度和減少業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)間的摩擦，來重塑行業(yè)，從而降低成本，縮短交易結(jié)算時(shí)間并改善現(xiàn)金流。今天，信任被置于銀行、證券交易所、政府和許多其他機(jī)構(gòu)作為中央當(dāng)局，在其數(shù)據(jù)庫中安全地保持“單一版本的事實(shí)”。集中信任模型會(huì)增加交易的延遲和摩擦成本（傭金、費(fèi)用和貨幣的時(shí)間價(jià)值）。區(qū)塊鏈提供了另一種信任模式，無需中央機(jī)構(gòu)來仲裁交易。

“目前的區(qū)塊鏈技術(shù)和概念在任務(wù)關(guān)鍵型、規(guī)模化的業(yè)務(wù)運(yùn)營中尚不成熟，人們對(duì)其知之甚少且未經(jīng)證實(shí)。對(duì)于支持更復(fù)雜場(chǎng)景的復(fù)雜元素尤其如此，“Cearley先生說。 “盡管面臨挑戰(zhàn)，但破壞的巨大潛力意味著CIO和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該開始評(píng)估區(qū)塊鏈，即使未來幾年內(nèi)他們不會(huì)很積極低去采用這些技術(shù)。”

目前來看，許多區(qū)塊鏈計(jì)劃都沒有實(shí)現(xiàn)區(qū)塊鏈的所有屬性，例如高度分布的數(shù)據(jù)庫。這些基于區(qū)塊鏈的解決方案被定位為通過自動(dòng)化業(yè)務(wù)流程或通過數(shù)字化記錄來實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率的手段。它們有可能加強(qiáng)已知實(shí)體之間的信息共享，并改善跟蹤和追蹤物理和數(shù)字資產(chǎn)的機(jī)會(huì)。

但是，這些方法錯(cuò)過了真正的區(qū)塊鏈顛覆性影響的價(jià)值，并可能增加供應(yīng)商的鎖定。那些選擇這類做法的組織應(yīng)了解這些限制，并準(zhǔn)備隨著時(shí)間的推移逐步完成區(qū)塊鏈解決方案，以保證可以通過更有效和更有效地使用現(xiàn)有非區(qū)塊鏈技術(shù)來實(shí)現(xiàn)相同的結(jié)果。

Gartner預(yù)計(jì)，區(qū)塊鏈將在2030年之前創(chuàng)造3.1萬億的商業(yè)價(jià)值。

08 智能空間

智能空間，指的是物理或數(shù)字環(huán)境、人類和技術(shù)支持的系統(tǒng)，在日益開放、連接、協(xié)調(diào)和智能的生態(tài)系統(tǒng)中相互作用。多個(gè)元素——包括人員、流程、服務(wù)和事物——將匯集在智能空間中，為目標(biāo)人群和行業(yè)場(chǎng)景創(chuàng)建更加身臨其境、交互式和自動(dòng)化的體驗(yàn)。

“這一趨勢(shì)已經(jīng)融合了一段時(shí)間，如智能城市、數(shù)字化工作場(chǎng)所、智能家居和聯(lián)網(wǎng)工廠等。我們相信市場(chǎng)正在進(jìn)入一個(gè)加速提供強(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?，無論是作為員工、客戶、消費(fèi)者、社區(qū)成員還是公民，“Cearley先生說。

智能空間主要實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展的五個(gè)關(guān)鍵維度是：開放性、連通性、協(xié)調(diào)性、智能性和應(yīng)用范圍。

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)注的問題。人們?cè)絹碓疥P(guān)注公共和私營部門的組織如何使用他們的個(gè)人信息，而且只有那些沒有主動(dòng)解決這些問題的組織才會(huì)不斷提出反對(duì)意見。

“任何有關(guān)隱私的討論都必須建立在更廣泛的數(shù)字道德主題以及客戶、選民和員工的信任基礎(chǔ)之上。雖然隱私和安全是建立信任的基礎(chǔ)組成部分，但信任實(shí)際上不僅僅是這些組件，“Cearley先生說。 “信任是指在沒有證據(jù)或調(diào)查的情況下接受陳述的真實(shí)性。最終，組織在隱私方面的立場(chǎng)必須由其在道德和信任方面的更廣泛立場(chǎng)所驅(qū)動(dòng)。從隱私轉(zhuǎn)向道德，使談話超越“我們是否合規(guī)”，轉(zhuǎn)向探討‘我們做的是不是正確的事情’?！?

政府越來越多地規(guī)劃或通過公司必須遵守的法規(guī)，消費(fèi)者正在謹(jǐn)慎地保護(hù)或刪除有關(guān)他們自己的信息。公司必須獲得并保持與客戶的信任才能取得成功，并且他們還必須遵循內(nèi)部?jī)r(jià)值觀，以確?？蛻魧⑵湟暈橹档眯刨嚨幕锇?。

10 量子計(jì)算

量子計(jì)算（QC）是一種非經(jīng)典計(jì)算，其操作基于亞原子粒子（例如，電子和離子）的量子態(tài)，其將信息表示為量子比特（量子比特）的元素。

例如，雖然經(jīng)典計(jì)算機(jī)會(huì)以線性方式讀取庫中的每本書，但量子計(jì)算機(jī)會(huì)同時(shí)讀取所有書籍。量子計(jì)算機(jī)理論上可以同時(shí)處理數(shù)百萬次計(jì)算。以商業(yè)可用，價(jià)格合理且以可靠服務(wù)形式進(jìn)行的量子計(jì)算將改變一個(gè)行業(yè)。

量子計(jì)算機(jī)的并行執(zhí)行和指數(shù)可擴(kuò)展性意味著它們優(yōu)于傳統(tǒng)方法過于復(fù)雜的問題，或者傳統(tǒng)算法需要很長(zhǎng)時(shí)間才能找到解決方案。汽車、金融、保險(xiǎn)、制藥、軍事和研究機(jī)構(gòu)等行業(yè)從質(zhì)量控制的進(jìn)步中獲益最多。

例如，在制藥行業(yè)，量子計(jì)算可用于模擬原子水平的分子相互作用，以加快新的癌癥治療藥物的上市進(jìn)程，或量子計(jì)算可加速并更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的相互作用，從而產(chǎn)生新的制藥方法。

量子計(jì)算真實(shí)世界的應(yīng)用范圍，已經(jīng)從個(gè)性化醫(yī)療走向圖像識(shí)別優(yōu)化等一系列廣泛現(xiàn)象。該技術(shù)仍處于新興狀態(tài)，這意味著現(xiàn)在是企業(yè)增加對(duì)潛在應(yīng)用程序的理解并考慮任何安全隱患的好時(shí)機(jī)。

“首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該通過增加理解以及如何將其應(yīng)用于實(shí)際業(yè)務(wù)問題來開始規(guī)劃質(zhì)量控制。在技術(shù)仍處于新興狀態(tài)時(shí)，就開始投入學(xué)習(xí)。確定那些量子計(jì)算有潛力去解決的現(xiàn)實(shí)問題，并考慮可能對(duì)安全產(chǎn)生的影響，“Cearley先生說。 “但與此同時(shí)，不要期待它在未來幾年會(huì)徹底改變某些事物。大多數(shù)組織應(yīng)該在2022年之前了解和監(jiān)控量子計(jì)算的應(yīng)用，并且可能需要從2023年或2025年開始使用它。”

聲明：本文來源:Gartner