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。分析師在Gartner研討會/ ITxpo大會期間介紹了他們的調(diào)查結(jié)果。

Gartner對戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢的定義是：具有巨大顛覆性潛力的趨勢，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，很大的波動性有望在未來五年達到臨界點。

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)動因素，持續(xù)到2019年。圍繞這些主題的趨勢是推動持續(xù)創(chuàng)新過程的一個關(guān)鍵因素，也是ContinuousNEXT戰(zhàn)略的一部分。比如說，AI（表現(xiàn)為自動化設(shè)備和增強智能）與物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算和數(shù)字變化結(jié)合使用，提供高度集成的智能空間。這種多個趨勢融合，從而帶來新機會、推動新顛覆的組合效應(yīng)正是Gartner 2019年十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢的一個特點。”

2019年的十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢如下：

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機器人、無人機和自動駕駛汽車等自主設(shè)備使用AI來自動執(zhí)行以前由人類執(zhí)行的功能。它們的自動化超越了剛性編程模型提供的自動化，利用AI提供與周圍環(huán)境和人們更自然地交互的高級行為。

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

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增強分析側(cè)重于增強智能的特定領(lǐng)域，利用機器學(xué)習(xí)來徹底改變開發(fā)、使用和共享分析內(nèi)容的方式。增強分析功能會迅速發(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)平臺的一項關(guān)鍵功能。增強分析自動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、財務(wù)、銷售、營銷、客戶服務(wù)、采購和資產(chǎn)管理等部門的應(yīng)用軟件，從而優(yōu)化所有員工的決策和行動，而不僅僅是分析員和數(shù)據(jù)科學(xué)家的決策和行動。增強分析可使數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察力獲取和洞察力可視化這個過程實現(xiàn)自動化，在許多情況下無需專業(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踐使其主要職責(zé)不是從事統(tǒng)計和分析工作的用戶能夠從數(shù)據(jù)中獲取預(yù)測性和規(guī)范性的洞察力。到2020年，平民數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量的增長速度會比專家級數(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)家來填補數(shù)據(jù)科學(xué)家奇缺和高成本導(dǎo)致的數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)人才缺口。

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市場正迅速轉(zhuǎn)變，原來盛行這種方法：專業(yè)的數(shù)據(jù)科學(xué)家必須與應(yīng)用軟件開發(fā)人員合作，共同開發(fā)大多數(shù)由AI增強的解決方案，現(xiàn)在流行這種模式：專業(yè)的開發(fā)人員可以單槍匹馬，使用作為一項服務(wù)而提供的預(yù)定義模型。這為開發(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發(fā)工具。隨著AI運用于開發(fā)流程本身，使各種數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用軟件開發(fā)和測試功能實現(xiàn)自動化，專業(yè)應(yīng)用軟件開發(fā)面臨另一批機會。到2022年，至少40%的新應(yīng)用軟件開發(fā)項目會在團隊中有AI開發(fā)人員協(xié)同工作。

最終，高度先進的基于AI的開發(fā)環(huán)境使應(yīng)用軟件的功能和非功能方面實現(xiàn)自動化，這將帶來‘平民應(yīng)用軟件開發(fā)人員’新時代；在這個新時代，非專業(yè)人員將能夠使用AI驅(qū)動的工具自動生成新的解決方案。讓非專業(yè)人員無需編寫代碼就能生成應(yīng)用軟件的工具并不新鮮，但我們預(yù)計AI驅(qū)動的系統(tǒng)會讓靈活性達到一個新的水平。

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數(shù)字孿生是指現(xiàn)實世界中的實體或系統(tǒng)的數(shù)字化表示。到2020年，Gartner估計將有超過200億個聯(lián)網(wǎng)的傳感器和端點；可能會有數(shù)十億個物件存在數(shù)字孿生。企業(yè)組織會一開始實施數(shù)字孿生。它們會不斷改進數(shù)字孿生，提升收集和可視化合適數(shù)據(jù)的能力，運用合適的分析工具和規(guī)則，并高效地應(yīng)對業(yè)務(wù)目標(biāo)。

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

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邊緣是指人們使用的端點設(shè)備或嵌入在我們周圍的端點設(shè)備。邊緣計算描述了這樣一種計算拓撲結(jié)構(gòu)：信息處理和內(nèi)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(biāo)是減少流量、縮短延遲。

在短期內(nèi)，推動邊緣的是物聯(lián)網(wǎng)和這種需求：使處理接近端點，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)，云計算和邊緣計算將作為互補模式而共同發(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，專用AI芯片以及更強大的處理能力、存儲和其他先進功能將被添加到種類更廣泛的邊緣設(shè)備上。這個嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界極具多樣性，加上工業(yè)系統(tǒng)等資產(chǎn)具有很長的生命周期，這將帶來管理方面的重大挑戰(zhàn)。從長遠來看，隨著5G日漸成熟，不斷擴展的邊緣計算環(huán)境會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（邊緣端點）數(shù)量急劇增加，最后一點對邊緣來說非常重要。

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對話式平臺正在改變?nèi)藗兣c數(shù)字世界互動的方式。虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和混合現(xiàn)實正在改變?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)變將造就未來的沉浸式用戶體驗。

隨著時間的推移，我們將從考慮單個設(shè)備和分散的用戶界面技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樽⒅囟嗲蓝嗄Ｊ襟w驗。多模式體驗將把人們與數(shù)字世界連接起來，周圍有成百上千的邊緣設(shè)備，包括傳統(tǒng)計算設(shè)備、可穿戴設(shè)備、汽車、環(huán)境傳感器和消費類電器。多渠道體驗不光使用這些多模式設(shè)備當(dāng)中先進的計算機感官（比如熱量、濕度和雷達），還使用人類的所有感官。這種多體驗環(huán)境將營這一種環(huán)境體驗，其中我們周圍的空間將構(gòu)成“計算機”，而不是單個設(shè)備構(gòu)成“計算機”。實際上，環(huán)境就是計算機。

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區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式賬本，有望重塑各行各業(yè)，因為它能夠?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)算時間，并改善現(xiàn)金流。今天，人們對銀行、票據(jù)交換所、政府及充當(dāng)中央權(quán)威的許多其他機構(gòu)寄予信任，“單一版本的真相”在它們的數(shù)據(jù)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（傭金、手續(xù)費和貨幣的時間價值）。區(qū)塊鏈提供了另一種信任模式，無需負責(zé)仲裁交易的中央機構(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)運營中未經(jīng)證實。面對支持較復(fù)雜場景的復(fù)雜元素，尤為如此。盡管面臨挑戰(zhàn)，但區(qū)塊鏈具有強大的顛覆性潛力，這意味著CIO和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該開始評估區(qū)塊鏈，即使他們在今后幾年并不積極采用這些技術(shù)。

如今許多區(qū)塊鏈項目并沒有實現(xiàn)區(qū)塊鏈的所有屬性，比如高度分布式的數(shù)據(jù)庫。這些受區(qū)塊鏈啟發(fā)的解決方案只是通過自動化業(yè)務(wù)流程或通過數(shù)字化記錄來實現(xiàn)運營效率的一種手段。它們有望加強已知實體之間的信息共享，并改善跟蹤并追蹤物理和數(shù)字資產(chǎn)的機會。然而，這些方法并沒有發(fā)揮區(qū)塊鏈真正顛覆的價值，可能加大廠商鎖定的風(fēng)險。選擇這個方法的企業(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：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。

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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)場景打造更沉浸式、更交互式、更自動化的體驗。

這個趨勢融合已有一段時間，圍繞智能城市、數(shù)字化工作場所、智能家居和聯(lián)網(wǎng)工廠等要素。我們認為，市場正在進入加快提供強大智能空間的時期，技術(shù)成為我們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠郑瑹o論這個我們是員工、客戶、消費者、社區(qū)成員還是公民。

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數(shù)字道德和隱私是個人、組織和政府日益關(guān)注的一個問題。人們越來越關(guān)注公共和私營部門的組織如何使用他們的個人信息，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(guān)隱私的任何討論都必須立足于數(shù)字道德以及客戶、用戶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(jù)或調(diào)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于其在道德和信任方面更廣泛的立場。由隱私轉(zhuǎn)向道德使談話的重心不僅僅圍繞“我們是否合規(guī)”，而是轉(zhuǎn)向“我們是否在做正確的事。”

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量子計算是一種非經(jīng)典計算，對亞原子粒子（比如電子和離子）的量子狀態(tài)進行操作，這些粒子代表的信息就是由量子比特（qubit）表示的元素。量子計算機的并行執(zhí)行和指數(shù)級可擴展性意味著，它們擅長處理對于傳統(tǒng)方法而言過于復(fù)雜的問題，或者傳統(tǒng)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、制藥和軍事等行業(yè)以及研究機構(gòu)有望從量子計算領(lǐng)域的進展獲得最大的好處。比如在制藥行業(yè)，量子計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間；量子計算可以加快分析并更準(zhǔn)確地預(yù)測蛋白質(zhì)的相互作用，因而開發(fā)出新的制藥方法。

首席信息官和IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該開始為量子計算作規(guī)劃，加深了解以及如何利用量子計算來解決實際的業(yè)務(wù)問題。在這項技術(shù)仍處于新興狀態(tài)時就要學(xué)習(xí)。找出量子計算大有潛力的實際問題，并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(shù)企業(yè)應(yīng)該在2022年之前了解和關(guān)注量子計算，可能從2023年或2025年開始使用這項技術(shù)。