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      Gartner:2019年十大戰略技術趨勢

      發布時間: 2019-2-21 17:57
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      top-10-strategic-technology-trends-for-2019.pdf

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      日前,Gartner發布最新《2019年十大戰略技術趨勢》(Top 10 Strategic Technology Trends for 2019)。“未來將以智能設備為特色,在各地提供越來越有洞察力的數字服務,” Gartner杰出副總裁分析師David Cearley在佛羅里達州奧蘭多舉行的Gartner 2018 Symposium / ITxpo會議上說。“我們稱之為智能數字網格。”

      • 智能:人工智能幾乎適用于所有現有技術,并創建全新的類別。
      • 數字:融合數字世界和物理世界,創造一個身臨其境的世界。
      • 網格:利用不斷擴展的人員,企業,設備,內容和服務之間的聯系。
      “這三個主題下的趨勢是推動持續創新過程的關鍵因素,也是持續下一步戰略的一部分,”Cearley說。Gartner十大戰略技術趨勢突出了改變或尚未被廣泛認可的趨勢,這些趨勢將影響和轉變行業到2023年。

      Gartner《2019年十大戰略技術趨勢》(Top 10 Strategic Technology Trends for 2019)摘要

      趨勢1:自主事物
      無論是汽車,機器人還是農業,自主事物都使用AI來執行傳統上由人類完成的任務。智能的復雜程度各不相同,但所有自主事物都使用人工智能與他們的環境進行更自然的交互。

      自治事物有五種類型:
      • 機器人
      • 車輛
      • 無人機
      • 家電
      • 代理
      這五種類型占據四種環境:海洋,陸地,空中和數字。它們都具有不同程度的能力,協調和智能。例如,它們可以跨越空中操作的無人機,人工協助在農田中完全自主地操作的農業機器人。這描繪了潛在應用的廣泛圖景,實際上每個應用程序,服務和物聯網對象都將采用某種形式的AI來自動化或增強流程或人為操作。諸如無人機群之類的協作自主事物將越來越多地推動人工智能系統的未來發展

      探索在組織或客戶環境中的任何物理對象中AI驅動的自主功能的可能性,但請記住,這些設備最適合用于狹義定義的目的。它們與人類大腦在決策,智力或通用學習方面的能力不同。

      趨勢2:增強分析
      數據科學家現在擁有越來越多的數據來準備,分析和分組 - 并從中得出結論。鑒于數據量,探索所有可能性變得不可能。這意味著企業可能會錯過數據科學家無法探索的假設的關鍵見解。

      增強分析代表了數據和分析能力的第三大浪潮,因為數據科學家使用自動算法來探索更多假設。數據科學和機器學習平臺改變了企業如何產生分析洞察力。“到2020年,超過40%的數據科學任務將實現自動化”。增強分析可識別隱藏的模式,同時消除個人偏見。雖然企業存在無意中將偏差插入算法的風險,但增強分析和自動化洞察最終將嵌入到企業應用程序中。

      到2020年,公民數據科學家的數量將比專業數據科學家快5倍。公民數據科學家使用人工智能驅動的增強分析工具,自動化數據科學功能,自動識別數據集,開發假設和識別數據模式。企業將把公民數據科學家視為實現和擴展數據科學能力的一種方式。Gartner預測,到2020年,超過40%的數據科學任務將實現自動化,從而提高公民數據科學家的生產力和廣泛使用率。在公民數據科學家和增強分析之間,數據洞察將在整個企業中得到更廣泛的應用,包括分析師,決策者和運營工作者。

      趨勢3:人工智能驅動的開發
      AI驅動的開發著眼于將AI嵌入到應用程序中并使用AI為開發過程創建AI驅動的工具的工具,技術和最佳實踐。這一趨勢正在沿著三個方面發展:

      用于構建基于AI的解決方案的工具正在從針對數據科學家(AI基礎設施,AI框架和AI平臺)的工具擴展到針對專業開發人員社區(AI平臺,AI服務)的工具。借助這些工具,專業開發人員可以將AI驅動的功能和模型注入應用程序,而無需專業數據科學家的參與。

      用于構建基于AI的解決方案的工具正在被賦予AI驅動的功能,這些功能可以幫助專業開發人員并自動執行與AI增強型解決方案開發相關的任務。增強分析,自動化測試,自動代碼生成和自動化解決方案開發將加速開發過程,并使更廣泛的用戶能夠開發應用程序。

      支持AI的工具正在從與應用程序開發(AD)相關的輔助和自動化功能演變為通過業務領域專業知識和自動化AD流程堆棧(從一般開發到業務解決方案設計)的更高活動得到增強。

      市場將從關注與開發人員合作的數據科學家轉移到使用作為服務提供的預定義模型獨立運營的開發人員。這使更多開發人員能夠利用這些服務,并提高效率。這些趨勢也導致虛擬軟件開發人員和非專業“公民應用程序開發人員”的主流使用。

      趨勢4:數碼雙胞胎
      甲數字雙是反映現實生活中的對象,過程或系統的數字表示。數字雙胞胎也可以連接起來創建大型系統的雙胞胎,例如發電廠或城市。數字雙胞胎的想法并不新鮮。它可以追溯到客戶的事物或在線資料的計算機輔助設計表示,但今天的數字雙胞胎在四個方面有所不同:

      • 模型的穩健性,重點關注它們如何支持特定的業務成果
      • 與現實世界的鏈接,可能實時用于監控和控制
      • 應用先進的大數據分析和人工智能來推動新的商機
      • 能夠與他們互動并評估“假設”情景
      今天的重點是物聯網中的數字雙胞胎,它可以通過提供有關維護和可靠性的信息,洞察產品如何更有效地執行,新產品數據和提高效率來改善企業決策。組織的數字雙胞胎正在興起,以創建組織流程模型,以實現實時監控并提高流程效率。

      趨勢5:賦權邊緣
      邊緣計算是一種拓撲,其中信息處理和內容收集和傳遞更靠近信息源,并且將流量保持在本地將減少延遲。目前,該技術的大部分重點是物聯網系統需要在嵌入式物聯網世界中提供斷開連接或分布式功能。這種類型的拓撲結構將解決高WAN成本和不可接受的延遲水平等挑戰。此外,它還將實現數字業務和IT解決方案的細節。“技術和思維將轉變為經驗將人們與數百個邊緣設備聯系起來的地步”。

      到2028年,Gartner預計將在邊緣設備中嵌入傳感器,存儲,計算和高級AI功能。一般而言,智能將走向各種終端設備的邊緣,從工業設備到屏幕再到智能手機再到汽車發電機。

      趨勢6:沉浸式技術
      到2028年,改變用戶與世界互動方式的會話平臺,以及改變用戶感知世界的方式的增強現實(AR),混合現實(MR)和虛擬現實(VR)等技術將帶來新的身臨其境的體驗。AR,MR和VR 顯示出提高生產力的潛力,下一代VR能夠感知形狀并跟蹤用戶的位置和MR,使人們能夠查看和與他們的世界互動。

      到2022年,70%的企業將嘗試用于消費者和企業用途的沉浸式技術,25%的企業將部署到生產中。會話平臺的未來,從虛擬個人助理到聊天機器人,將結合擴展的感官渠道,使平臺能夠根據面部表情檢測情緒,并且他們將在交互中變得更加對話。最終,技術和思維將轉移到這樣一種程度,即體驗將人們與數百種邊緣設備連接起來,從計算機到汽車。

      趨勢7:區塊鏈
      區塊鏈是一種分布式分類帳,是由網絡中所有參與者共享的加密簽名,不可撤銷的交易記錄的按時間順序排列的擴展列表。區塊鏈允許公司跟蹤交易并與不信任方合作,而無需集中方(即銀行)。這極大地減少了商業摩擦,并且應用程序從金融開始,但已擴展到政府,醫療保健,制造業,供應鏈等。區塊鏈可以降低成本,減少交易結算時間并改善現金流。該技術還讓位于一系列區塊鏈靈感的解決方案,這些解決方案利用了區塊鏈的一些優點和部分功能。

      純區塊鏈模型尚不成熟,難以擴展。。然而,企業應該開始評估該技術,因為區塊鏈將在2030年創造3.1T的商業價值。區塊鏈啟發的方法沒有實現區塊鏈的所有原則提供近期價值但是沒有提供承諾的高度分布的分散共識模型純區塊鏈。

      趨勢8:智能空間
      智能空間是物理或數字環境,人類和技術支持的系統在日益開放,連通,協調和智能的生態系統中相互作用。隨著技術成為日常生活中更加集成的一部分,智能空間將進入加速交付的時期。此外,隨著個人解決方案成為智能空間,其他趨勢,如AI驅動技術,邊緣計算,區塊鏈和數字雙胞胎正在朝著這一趨勢發展。

      智能空間僅在五個關鍵方面發展:開放性,連通性,協調性,智能性和范圍。從本質上講,智能空間正在發展,因為單個技術從孤島中產生,共同協作以創建協作和交互環境。智能空間最廣泛的例子是智能城市,其中結合了商業,住宅和工業社區的區域正在使用智能城市生態系統框架進行設計,所有部門都與社會和社區協作相關聯。

      趨勢9:數字道德和隱私
      消費者越來越意識到他們的個人信息的價值,他們越來越關注公共和私人實體如何使用它們。不注意的企業面臨消費者反彈的風險。有關隱私的對話必須以道德和信任為基礎。對話應該從“我們是否合規?”轉向“我們做對了嗎?”

      政府越來越多地規劃或通過公司必須遵守的法規,消費者正在謹慎地保護或刪除有關他們自己的信息。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部價值觀,以確保客戶將其視為值得信賴的。

      趨勢10:量子計算
      量子計算是一種非經典計算,它基于亞原子粒子的量子態,它將信息表示為表示為量子位或“量子位”的元素。量子計算機是指數級可擴展且高度并行的計算模型。想象傳統計算機和量子計算機之間差異的一種方法是想象一個巨大的圖書館。

      雖然經典計算機會以線性方式讀取庫中的每本書,但量子計算機會同時讀取所有書籍。量子計算機理論上可以同時處理數百萬次計算。以商業可用,價格合理且可靠的服務形式進行的量子計算將改變一些行業。







































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