近三年Gartner戰略科技發展趨勢一覽！

• 2019 年 10 月 31 日
• 筆記

近日，Gartner公布了2020年十大戰略科技趨勢的預測，值此之際，我們總結回顧並簡要分析了2018-2020三年的戰略科技發展趨勢變化。

Gartner將戰略科技發展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響範圍和用途正不斷擴大的戰略科技發展趨勢；這些趨勢在未來五年內迅速增長、高度波動、預計達到臨界點。

Gatner十大戰略科技發展趨勢2018-2020：

2020年戰略科技發展趨勢將主要圍繞「以人為中心」和「智慧空間」。

以人為中心：把人作為技術戰略的核心強調了技術最重要的作用之一：影響客戶、員工、合作夥伴、社會或其他關鍵群體。從某種意義上來講，企業機構採取的所有行動都是為了直降或間接影響這些個人和群體。

智慧空間：智慧空間建立在以人為中心的理念上。智慧空間是一個人與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調且智慧的生態中進行交互的物理空間。人、流程、服務及物等多項元素在智慧空間匯聚，創造出沉浸度、交互性和自動化程度更高的體驗。

2020年戰略科技從前面幾年的智慧、數字、網格三大領域轉變到以人為中心和智慧空間。

智慧：人工智慧如何在幾乎所有現有技術中，並創建全新的類別。

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繫。

而認真觀察就會發現 人工智慧、區塊鏈、邊緣計算 連續三年入選戰略科技發展趨勢，這些科技很有可能創造全新的商業模式，改變社會。

一起來看看2018-2020年十大戰略科技發展趨勢吧！

2018年十大戰略科技發展趨勢具體如下：

智慧

1. AI基礎

能夠使用AI來改善決策機制、重塑商業模式和生態系統以及重塑客戶體驗，將促使數字計劃帶來回報，這種情況將一直持續到2025年。考慮到Gartner接到的客戶諮詢穩步增多，不難看出公司企業對技術及其潛力表現出了興趣。給予佐證的是Gartner最近的一項調查：調查顯示，59%的企業組織仍在收集資訊以制定戰略，而其餘企業組織在試用或採用AI計劃。

然而，任何期望投入於這項技術的企業應該認識到，雖然技術的實際使用會給數字企業帶來巨大回報，但應該致力於範圍明確的針對某項具體任務的機器學習解決方案。這可能包括在受控環境下駕駛車輛的AI。AI技術在迅猛發展，你需要大筆投入於技能、流程和工具，才能成功地運用這些技術，構建用AI改進的系統。值得投入的領域包括：數據準備、整合、演算法、訓練方法選擇以及模型創建。包括數據科學家、開發人員和業務流程負責人在內的多方人員需要攜手合作。

2. 智慧應用和分析技術

預計AI在某種程度上會出現在每個應用、應用程式和服務中。它已成為軟體和服務市場的一個主戰場，企業組織應該要求軟體和服務提供商透露它們如何利用AI，藉助高級分析技術、智慧流程或新的用戶體驗來提供業務價值。增強分析技術是一個尤其具有戰略性的增長領域，使用機器學習，讓數據準備、洞察發現和洞察共享實現自動化，造福於一系列廣泛的業務用戶、操作人員和平民數據科學家。企業應該探究智慧應用以增強人類活動，而不是僅僅替代人員。

3. 智慧物件

智慧物件使用AI和機器學習，以一種更智慧的方式與人和環境進行交互。這些智慧物件會在一定的時間內自主運行或半自主運行，以完成某項任務，比如打掃房間或給田地施肥。消費級設備、工業系統和醫療器材都是適合運用AI的智慧物件。智慧物件的下一個層面將是，大批智慧物件協同運行來實現某個目標。美國國防部在試驗用於空中監視的Perdix微型無人機，本田公司在開發一種合作合併能力，好讓自主車輛可以協調其活動。

數字

4. 數字孿生

數字孿生有望通過以數字化手段呈現真實世界的實體或系統，節省數十億美元的維護修理和操作費用。數字孿生提供了真實世界對象的狀況方面的資訊，可以響應變化或改進操作。數字孿生的好多例子都在物聯網領域，不過數字孿生對於不是「物件」的對象而言也越來越有潛力。比如說，面向人類的數字孿生能夠提供生物特徵和醫療數據，醫生可以用來診斷疾病。面向整個城市的數字孿生可以為城市規劃人員提供操作和維護方面的資訊。

5. 從雲到邊緣

雖然人們常常認為雲計算和邊緣計算是兩種相互競爭的方法，但這是對這兩個概念的一種根本性誤解。邊緣計算指的是一種計算拓撲結構：它讓內容、計算和處理更接用戶/物件，或者說是網路的「邊緣」。雲是這樣一種計算：彈性可擴展功能作為服務來加以提供，但確實要求集中化。若結合起來，雲模式創建了一種面向服務的模型，採用了一種集中式控制和協調結構，雲服務部署到中間伺服器或實際邊緣，從而支援分散式執行模型。Office 365和AWS Greengrass是如今這種統一概念的兩個例子。

6. 對話式平台

對話式平台將改變人們與技術進行交互的方式。翻譯/轉換意圖的負擔由用戶轉移到電腦。對話式平台先獲取用戶提出/發出的問題或命令，然後通過執行某種功能、呈現某種內容或要求進一步的輸入來進行響應。這可能是簡單的應用場景，比如查詢天氣，也可能是較為複雜的應用場景，比如商務預訂。在未來幾年，對話式介面將成為用戶交互的一個主要設計目標，將通過專用硬體、作業系統的核心功能、平台和應用程式來實現。

7. 沉浸式體驗

增強現實（AR）和虛擬現實（VR）在改變人們感知數字世界並與之交互的方式。結合併擴展AR和VR的混合現實儼然成了一種首選的沉浸式體驗，它提供了一種介面，以便更好地匹配人們如何看待世界並與之交互的方式。結合對話式平台，用戶體驗會出現根本性變化，變成一種無形的沉浸式環境。

網格

8. 區塊鏈

區塊鏈是一種共享的、分散式的、分散的、標記化的賬本，它做到了獨立於單個的應用或參與者，因而消除了業務摩擦。它讓不受信任的有關方可以相互達成商業交易。雖然區塊鏈具有長遠潛力，但是在至少今後兩三年，區塊鏈的現狀比區塊鏈承諾的前景慢一拍。企業需要清楚地了解潛在的商業機會，還要了解這項技術的能力和局限性。要是沒有相應的技能組合，包括加密技能，不應該上馬項目。

9. 事件驅動

數字業務時刻驅動數字企業。這種時刻結合了體驗或發現顯著狀態或狀態變化的業務活動。這可能是很簡單的事件，比如表明採購訂單已完成的訊號。事件代理和物聯網以及其他新技術意味著，可以更迅速地檢測這些事件，還可以更詳細地分析它們。企業應該積極奉行「事件思維」（event thinking），作為數字企業戰略的一部分。到2020年，事件來源的實時態勢感知將成為80%的數字業務解決方案的一個必備特點，而80%新的業務生態系統將需要支援事件處理。

10. 持續自適應風險和信任

持續自適應風險和信任評估（CARTA）可實現實時的、基於風險和信任的決策機制，對安全賦能的數字企業實現自適應響應。隨著威脅不斷發展和演變，安全界在隨著不斷變化。將安全整合到貴公司的開發運維（DevOps）工作中，以打造持續的開發安全運維（DevSecOps）流程，以及探究誘捕技術（比如自適應蜜罐），旨在捉住滲入到網路中的壞人，這是有望讓CARTA成為現實的其中兩項新技術。

2019年十大戰略科技發展趨勢具體如下：

智慧

1.自主化設備

機器人、無人機與自動駕駛車輛等自主化物件採用人工智慧自動執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，且能夠利用人工智慧帶來與環境及人類互動得更自然的高級行為。

2.增強型分析

增強型分析側重於增強智慧的特定領域，利用機器學習（machine learning）轉變分析內容的開發、使用與共享方式。增強型分析能力將快速發展至主流應用，成為數據準備、數據管理、現代分析、業務流程管理、流程挖掘與數據科學平台的主要特性。源自增強型分析的自動洞察（automated insights）也將嵌入企業應用，例如人力資源、財務、銷售、營銷、客戶服務、採購與資產管理部門應用等，以優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據科學家的決策與行動。

3.人工智慧驅動的開發

市場正快速從專業數據科學家必須與應用開發者合作以創建大部分人工智慧增強型解決方案，轉變為專業開發者可通過預定人工智慧模組的服務（predefined models delivered as a service）而獨自操作的模式。這為開發者們提供了人工智慧演算法與模型的生態系統，以及能夠將人工智慧功能與模型整合為解決方案的開發工具。隨著人工智慧被用於開發流程以自動執行各種數據科學、應用開發與測試功能，專業應用開發將迎來新的機遇。到2022年，至少40%的新應用開發項目的團隊中將出現人工智慧共同開發者（AI co-developers）。

數字

4.數字孿生

數字孿生是指以數字化方式再現真實的實體或系統。據Gartner預測，到2020年，互聯感測器與端點將多達超過200億，數字孿生將服務於數十億個物件。各企業機構一開始只是簡單地實施數字孿生，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據的能力，應用正確的分析與規則，並有效響應企業的業務目標。

5.自主性的邊緣

邊緣（Edge）是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點設備。邊緣計算（Edge computing）是一種計算拓撲，在這種拓撲結構中，資訊處理、內容收集與交付更加靠近這些端點。該結構儘力收集流量並在本地處理，以期減少網路擁擠與延遲。

在短期內，邊緣由物聯網以及靠近終端而不是在中心化雲伺服器上的處理需求而驅動。但是，雲計算與邊緣計算並非創建新架構，而是逐漸成為互補模型，其中雲服務作為一種運行於中心化伺服器、本地分散式伺服器以及邊緣設備上的集中式服務（centralized service）而受到管理。

6.沉浸式體驗 會話式平台正在改變著人們與數字世界交互的方式，而虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）正在改變著人們感知數字世界的方式。這一感知與交互模式的綜合轉變帶來了未來沉浸式用戶體驗。

網格

7.區塊鏈 區塊鏈是一種分散式分類賬（distributed ledger），其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業務生態系統的摩擦而降低成本、減少交易結算次數與改善現金流而重塑各個行業。當前，人們信賴銀行、票據交換所、政府及其他許多機構，並將它們視為在資料庫內安全存放「唯一事實（single version of the truth）」的中央機構（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、手續費和貨幣的時間價值）。區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仲裁交易。

8.智慧空間

智慧空間是一個物理或數字環境，在這種環境下，人類與受技術支援的系統在更加開放、互聯、協作且智慧的生態系統內互動。包括人、流程、服務與物在內的多個要素匯聚到智慧空間，為目標人群及行業情景打造更加沉浸式、互動式且自動化的體驗。

9.數字道德與隱私

個人、企業機構與政府日益關注數字道德與隱私問題。人們越來越關心企業機構將如何在公共及私人領域使用其個人資訊，對於未主動處理此類問題的企業機構，人們的這種反應只會增強。

10.量子計算

量子計算是一類在亞原子粒子（例如電子與離子）量子態上操作的非經典計算，其將資訊表述為以量子位（qubits）表示的元素。量子電腦的並行執行（parallel execution）與指數級可擴展性意味著其擅於處理那些對於傳統方法而言過於複雜、或是傳統演算法將花費過長時間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險、製藥、軍事等行業以及研究機構從量子計算的發展中受益最多。例如，在製藥行業，量子計算可用於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，量子計算也可加快並更加精確地預測蛋白質間相互作用，從而發現新的製藥方法。

2020年十大戰略科技發展趨勢具體如下：

以人為中心

1. 超自動化

超自動化是一個為了交付工作、涵蓋了多種機器學習、套裝軟體和自動化工具的集合體。超自動化不但包含了豐富的工具組合，還包含自動化本身的所有步驟（發現、分析、設計、自動化、測量、監控和再評估）。超自動化的主要重點在於理解自動化步驟的作用範圍、它們彼此之間的關聯以及它們的組合與協調方式。

該趨勢由機器人流程自動化（RPA）開始。但僅機器人流程自動化還稱不上超自動化，它需要組合多種工具來幫助複製任務流程中人類所參與的部分。

2. 多重體驗

從現在起到2028年，用戶體驗將在兩個方面發生巨大的變化，即用戶對於數字世界的感知以及用戶與數字世界的交互方式。會話平台正在改變人與數字世界的交互方式，而虛擬現實、增強現實與混合現實正在改變人們對數字世界的感知。感知與交互模式的同時改變將在未來帶來多感官與多模式體驗。

3. 專業知識的民主化

專業知識的民主化致力於通過極簡的體驗且在不需要接受大量成本高昂培訓的前提下為人們提供專業技術知識（例如機器語言、應用程式開發）或業務領域專業知識（例如銷售流程、經濟分析）。「公民化」（例如公民數據科學家、公民解決方案整合者）、公民程式開發和無程式碼模式都是專業知識民主化的例子。

Gartner預測，從現在起到2023年，這一民主化趨勢的四個關鍵方面將加速發展，包括數據和分析的民主化（從針對數據科學家的專用工具擴大到適用於一般開發人員的普及工具）、開發的民主化（自主開發應用程式中使用的人工智慧工具）、設計的民主化（低程式碼、無程式碼的場景持續增加，更多的應用程式開發功能實現自動化，為公民開發者提供支援）以及知識的民主化（非IT專業人員通過使用工具和專家系統，應用超出自身具備的專業知識和受到的培訓以外的專業技能）。

4. 人體機能增強

人體機能增強研究如何使用技術提供認知與體能增強並使其成為人類體驗中不可或缺的一部分。體能增強通過在人類身體上植入或外置可穿戴設備等技術部件改變人類固有的身體機能，從而實現增強。認知增強則是通過傳統的電腦系統和新興的智慧空間中的多體驗介面中的資訊和應用來實現。在未來十年，由於越來越多的人追求機能增強，人類體能與認知增強技術將會變得越來越普遍。這將產生一種全新的「消費化」效應，員工持續增強自身的機能，並進一步拓展到改進所在的辦公環境。

5. 透明度與可追溯性

越來越多的消費者意識到其個人資訊的價值並提出控制個人資訊的要求。企業機構也認識到保護與管理個人數據的風險日益增加，而政府正在實施嚴格的法律法規確保企業機構做到這一點。透明度與可追溯性已成為支援此類數字道德與隱私需求的關鍵要素。

透明度與可追溯性指用於滿足監管要求、維持使用人工智慧和其他先進技術中所需遵守的道德規範以及恢復對企業機構信任缺失的態度、行動以及輔助技術與實際措施。企業機構在建立透明度與信譽措施時必須專註於三個領域：（1）人工智慧與機器學習；（2）個人數據隱私、所有權與控制；（3）符合道德的設計。

智慧空間

6. 邊緣賦能

邊緣計算是一種在資訊來源、存儲庫及使用者附近進行資訊處理、內容收集和交付的計算拓撲結構。它試圖將網路流量與計算處理保留在本地以減少延遲、發揮邊緣能力以及賦予邊緣更大的自治性。

Gartner研究副總裁Brian Burke先生表示：「目前，邊緣計算主要關注的是在製造、零售等特定行業中嵌入式物聯網系統提供的離線或分散式能力。但隨著邊緣被賦予越來越成熟和專業的計算資源及越來越多的數據存儲，邊緣計算將成為幾乎每個行業和應用的主導要素。機器人、無人機、自動駕駛汽車及可作業系統等複雜的邊緣設備將加快這一轉變。」

7. 分散式雲

分散式雲指的是將目前集中式的公有雲服務分布到不同的物理位置，原來的公有雲提供商繼續負責分散式雲的運營、治理、更新和迭代。這對於目前大多數公有雲服務所採用的集中式模式是一次巨大的轉變，並且將開闢雲計算的新時代。

8. 自動化物件

自動化物件是使用人工智慧自動執行那些以往被人類執行的任務的物理設備。最典型的自動化物件有機器人、無人機、自動駕駛汽車/船及各種設備。它們的自動化超越了固化的程式所能實現的自動化程度，並能夠藉助人工智慧做出與所在環境和人類進行更自然交互的高級行為。隨著技術能力的改進、監管機構的批准以及社會接受度的提高，自動化物件將被越來越多地用於不受限制的公共場所。

9. 實用型區塊鏈

區塊鏈可以通過實現信任、提供跨業務生態透明度和實現跨業務生態價值交換、降低成本、減少交易結算時間及改善現金流來重塑整個行業。由於可以追溯到資產的來源，因此「以次充好」的概率大幅降低。資產追蹤對於其他領域也具有很大的價值，包括追蹤食物在整條供應鏈中的足跡以識別污染來源、追蹤各零部件以協助產品召回等。區塊鏈還可用於身份管理。區塊鏈中的智慧合約可以使系統在事件發生時自動觸發行動，例如在收到貨物時付款等。

10. 人工智慧安全

人工智慧與機器學習將被繼續用於提升各種應用場景中人類決策的能力。雖然這給實現超自動化和使用自動化物件進行業務轉型帶來了良機，但同時也因為物聯網、雲計算、微服務（microservices）及智慧空間中高度連接的系統增加了大量潛在攻擊點而給安全團隊與風險領導者帶來了新的挑戰。安全與風險領導者應專註於三個關鍵領域——保護人工智慧賦能系統、利用人工智慧提升安全防禦機制以及做好攻擊者對人工智慧的惡意使用的心理準備。

戰略技術趨勢報告的目的不是為了創造風口，而是公布風即將到那個口，冒昧盲目跳轉領域可能如邯鄲學步般什麼都沒有，只有耐心深耕自己擅長的領域，才有春天。風來了，自然就起飛了。所有的事情到最後都是好事，如果還不是好事，就說明還沒有到最後。