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Gartner:2020年十大戰略科技發展趨勢
發布時間:2019-10-28
來源:Gartner
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Gartner公司日前在2020年Gartner IT研討會/ Xpo博覽會上發言公布了關于頂級戰略性技術發展趨勢的研究結果。


根據Gartner公司的定義,所謂的戰略性技術發展趨勢是指具有相當顛覆潛力的技術及開始在新興國家產生影響和被廣泛納入使用的技術,也可以是那些在未來五年迅速發展并達到臨界點增長的技術。

Gartner副總裁和研究員David Cearley表示,“Gartner公司評估2020年重要戰略技術趨勢的影響用的組織和結構是以人為中心的智能空間。將人放在技術戰略的中心突出的是技術中最重要的方面,這涉及到對客戶、員工、合作伙伴、社會或其他重要支持者的影響。可以說,組織的所有事情都可以直接或間接地歸因于對這些個人和團體的影響。這就是以人為中心的方法。”

他表示,“智能空間是建立在以人為本的觀念之上。在智能空間的物理環境里,人和技術使能系統的交互處于越來越開放、連接、協調和智能生態系統里。包括人員、流程、服務和設備在內的多個元素匯集在智能空間里,創造的體驗更加身臨其境、更具互動性和更為自動化。

2020年10大戰略技術發展趨勢如下。

超級自動化

超級自動化(Hyperautomation)指多種機器學習、套裝軟件和自動化工具交付工作的組合。超級自動化指的不僅是工具平臺的廣度,也涉及到自動化本身(探索、分析、設計、自動化、計量、監測和重新評估)的所有步驟。要了解自動化機制的范疇、他們如何彼此相關以及他們如何合并和協調,這是超級自動化的一大重點。

超級自動化趨勢的序幕是由機器人過程自動化拉開的。但機器人過程自動化本身并不是超級自動化。超級自動化需要各種工具的組合,工具組合可以在需要人類參與的任務里提供復制支持。

多重體驗

用戶體驗在2028年將發生轉折,用戶看待數字世界以及互動方式的視角會出現顯著轉變。對話平臺正在改變人與數字世界的互動方式。 虛擬現實(VR)、增強現實(AR)和混合現實(MR)正在改變人對數字世界的感知方式。感知和交互模型的綜合轉變導致了未來多感官及多模式體驗。

Gartner的研究副總裁Brian Burke 表示,“模式將出現轉移,會從將從懂技術的人轉移到懂人的技術。意圖轉換的負擔將從用戶遷移到計算機。這種可以通過多種人類感知與用戶進行交流的功能將交付一個能提供細致入微的信息的更豐富的環境。

專業知識平民化

平民化的重點是通過極為簡化的經驗和無需大量高昂成本的培訓為平民提供技術專長(例如機器學習、應用開發)或業務領域的專業知識(例如銷售過程、經濟分析)的接入。“公民接入”(例如公民科學家的數據、市民整合商)以及公民發展的演變和無代碼模式都是平民化的例子。

Gartner預計至2023年平民化趨勢將在四個主要方面加速發展,包括數據和分析平民化(面向專業開發者社區的針對數據科學家擴展工具)、開發平民化(利用定制開發應用程序的人工智能工具)、設計平民化(低碼、無代碼擴展更多的應用開發功能自動化功能賦予公民開發商強大力量)和知識平民化(非IT專業人士借用工具和專家系統開發和應用超越自己專業知識和培訓范疇的專業技能)。

人類體驗增強

人類體驗增強技術探索如何將科技用于提供認知和肢體改進,使其成為人類體驗不可缺少的一個部分。肢體增強可以提高人類質素,例如通過注入或將科技元素(如可穿戴設備)置于身體某個位置。認知增強的獲取可以是通過攝入信息以及利用傳統計算機系統的應用程序或智能空間的新興多體驗技術。在未來的十年里,隨著人類個體不斷尋找自身增強,體能和認知方面的人類增強水平將得以普及,進而將建立新的“消費”效果,員工尋求充分利用自身增強甚至擴展自身增強作為改善自己辦公環境的手段。

透明度和可追溯性

消費者越來越多地意識個人信息的價值,他們要求自己掌控個人信息。組織認識到保護和管理個人資料的風險在增加,而政府則會實施嚴格的法列確保組織保護個人信息。透明度和可追溯性是支持這些數字倫理和和隱私需求的關鍵要素。

透明度和可追溯性指的是取態、做法和支持技術和實踐,其目的是滿足法規、維護人工智能及其他先進技術倫理法,并進而修復日益缺乏的企業信任。企業建立透明度和信任實踐的過程當集中在三個方面:(1)人工智能和機器學習 (2)個人數據隱私、所有權和控制(3)符合倫理的設計。

強大邊緣

邊緣計算屬于計算拓撲結構范疇,邊緣的信息處理和內容收集和交付更靠近信息源、儲存庫和消費者。邊緣的流量和處理都是本地性的,可以減少延遲,邊緣功能的利用允許邊緣擁有更大的自主權。

Burke 表示,“目前邊緣計算大部分的重點來自物聯網系統的需要,例如在諸如制造、零售等特定行業里將斷開功能或分布式功能交付到嵌入式物聯網世界里。不過,隨著邊緣計算使用越來越復雜和專業化計算資源和產生更多的數據,邊緣計算將成為跨越幾乎所有的行業的主導因素。復雜的邊緣設備(包括機器人、無人駕駛飛機、自主車輛和操作系統)將加速這種轉變。

分布式云

分布式云指公有云服務分布在不同的位置,而原公共云提供商則承擔云服務的運行、管理、更新和發展。分布式云與大多數公共云服務集中式模型比存在顯著的變化,必將導致云計算新時代的出現。

自主設備

自主設備指利用人工智能完成之前由人類完成的自動化功能的設備。自主設備里最為人熟知的是機器人、無人駕駛飛機、自主車輛/船舶和設備。這些設備的自動化程度超出了嚴格編程模型所能提供的自動化程度,這些設備利用了人工智能交付先進功能,可以與環境及人類更自然的交互。隨著技術能力的提高,監管許可和社會接受程度在不斷增加,自主設備將越來越多地部署在不受控制的公共場所。

Burke表示,“自主設備的使用普及后,我們預計單機智能設備將轉化為協作智能設備群體,協作智能設備群體含多個設備共同運作,可以獨立于人類輸入或使用人類輸入。 例如,不同類別的機器人可以同在一個裝配線上協同運作。在郵遞市場,最有效的解決辦法可能是使用自主汽車將包裹移動到目標區域。機器人和車載無人駕駛飛機則可以完成包裹的最終交付“。

實用區塊鏈

區塊鏈利用信任機制可以在一些商業生態系統里提供透明的價值交換,大有可能重塑許多行業并可能降低成本、減少交易結算時間、改善現金流。資產的來源可以追溯,就會顯著減少正品被假冒商品替代的機會。資產跟蹤在其它領域也有其價值,例如能追蹤整個供應鏈中的食品就可以更容易地識別污染的來源或跟蹤貨品各個部件,可以協助產品召回。區塊鏈的潛力也可用于身份管理領域。可以將聰明合同編程到區塊鏈上,事件可以觸發動作;例如,收到貨物時觸發付款。

Burke 表示,“區塊鏈仍然不成熟,尚未能用于企業部署,因為區塊鏈還存在一系列技術問題,包括可擴展性差和互操作性差。盡管存在這些挑戰,由于其顯著的顛覆及創收潛力,各企業即使預期并不會在短期內大舉采用區塊鏈也應當著手評估區塊鏈。

人工智能安全

人工智能和機器學習將持續地廣泛用于增強人類決策。雖然這將為超級自動化提供巨大商機,也會推動自主設備交付業務轉型,但安全團隊則面臨巨大的新挑戰和風險,物聯網、云計算、微服務和智能空間以及高度連接系統的潛在攻擊點大幅增加。安全性和風險領導人應聚焦三個關鍵領域:保護基于人工智能的系統、利用人工智能增強安全防御以及預防攻擊者將人工智能用于邪惡目的。

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