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2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢 —— 文章正文2017-12-07

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      Gartner近日公布了將會在2018年對大部分企業(yè)機構產(chǎn)生顯著影響的首要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢，包括人工智能基礎、智能應用與分析、智能物件、數(shù)字孿生、從云到邊緣、會話式平臺、沉浸式體驗、區(qū)塊鏈、事件驅(qū)動、持續(xù)自適應風險和信任等。

 
　　前三個戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢探討了人工智能（AI）與機器學習（machine learning）將如何滲透至所有領域，并代表著未來五年內(nèi)技術提供商的一個主戰(zhàn)場。隨后的四個趨勢集中于混合數(shù)字與物理世界，打造一個沉浸式、數(shù)字增強型環(huán)境。最后三個趨勢則指的是利用不斷擴大的人員與商業(yè)規(guī)模，以及設備、內(nèi)容、服務之間的連接，實現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務成果。Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley（以下稱”Cearley“）對此也發(fā)表了自己的預判。
 　　1.人工智能基礎 　　至少到2020年之前，創(chuàng)建能夠自我學習、調(diào)整的系統(tǒng)，甚至是有望自主行動的系統(tǒng)都是技術提供商的一個重要戰(zhàn)場。2025年后，利用人工智能助力決策、重塑商業(yè)模式與生態(tài)系統(tǒng)、重建客戶體驗的能力都將是數(shù)字化計劃取得成功的關鍵推動力。 　　Cearley認為：“人工智能技術正在快速演化，各企業(yè)機構必須對技能、流程與工具投入巨資，以便成功利用這些技術構建人工智能增強型系統(tǒng)。投資領域可能包括數(shù)據(jù)準備、集成、算法、選擇訓練方法和建模。數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)人員與業(yè)務流程所有者等多方支持者將需要一起工作。” 　　2.智能應用與分析 　　在今后幾年里，幾乎所有應用與服務都將采用一定程度的人工智能。其中某些應用將成為真正的智能應用，若無人工智能與機器學習，這些應用程序?qū)o法存在。其他一些應用則將潛在利用人工智能，從幕后提供智能。智能應用在人類與系統(tǒng)之間搭起了一個全新的智能中間層，有望改變工作的本質(zhì)及工作場所的結構。 　　Cearley表示：“在探索智能應用時應將其作為增強人類活動的一種方式，而非簡單地替代人類。增強分析是一個格外具有戰(zhàn)略意義的、逐漸發(fā)展的領域。它面向廣泛的商業(yè)用戶、運營工作者和民間數(shù)據(jù)科學家（citizen data scientist），利用機器學習自動完成數(shù)據(jù)準備、洞察發(fā)現(xiàn)與洞察分享。” 　　在廣大軟件與服務市場內(nèi)，人工智能已成為下一個關鍵領域，包括企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）的各個方面。套裝軟件與服務提供商應表明將如何通過高級分析、智能流程和先進的用戶體驗等形式通過人工智能為新版本增加商業(yè)價值。 　　3.智能物件 　　智能物件是指摒棄嚴密的編程模型，轉而利用人工智能實現(xiàn)高級行為并更加自然地與周圍環(huán)境及人類進行互動的實物。人工智能正在大力推動全新智能物件（如：自動駕駛車輛、機器人與無人機）的進步并為許多既有物件（例如：與消費者及工業(yè)系統(tǒng)相連接的物聯(lián)網(wǎng)）帶來更強功能。 　　Cearley認為：“目前，用于受控環(huán)境（例如耕作與采礦）下的自動駕駛汽車（automobile vehicles）是智能物件快速成長的一個領域。到2022年，我們可能將親眼目睹自動駕駛汽車在有限、可控且明確定義的道路上行駛的實例。不過，駕駛員可能是自動駕駛汽車普及的一個必要條件，以防發(fā)生意外技術故障。至少在未來五年內(nèi)，我們預測需要駕駛員的半自動汽車將占主導地位。在此期間，制造商將更加嚴格地測試技術，同時法律法規(guī)問題以及文化接受度等非技術性問題也將得到解決。” 　　4.數(shù)字孿生 　　數(shù)字孿生是指以數(shù)字化方式再現(xiàn)真實的實體或系統(tǒng)。在今后三至五年內(nèi)，物聯(lián)網(wǎng)項目背景下的數(shù)字孿生尤其前途光明，并于當前引領著人們對于數(shù)字孿生的興趣。精心設計的資產(chǎn)數(shù)字孿生有望極大地改進企業(yè)決策。這些數(shù)字孿生與其真實的對應物相關聯(lián)，并用于了解物件或系統(tǒng)的狀態(tài)、響應變化、改進運營并提升價值。首先，各企業(yè)機構將只是實施數(shù)字孿生，然后，隨著時間的推移而不斷改進它們，提高其收集數(shù)據(jù)、反映正確數(shù)據(jù)、應用正確分析與規(guī)則并有效響應商業(yè)目標的能力。 　　Cearley表示：“久而久之，我們世界中幾乎每一方面的數(shù)字化再現(xiàn)都將與其真實對應物動態(tài)地聯(lián)系在一起，此外還將彼此聯(lián)系并納入基于人工智能的功能，以實現(xiàn)高級模擬、運行與分析。城市規(guī)劃者、數(shù)字營銷人員、醫(yī)療保健專業(yè)人員以及工業(yè)規(guī)劃者都將受益于這一向綜合數(shù)字化孿生世界的長期轉變。” 　　5.從云到邊緣 　　邊緣計算（Edge computing）描述了一種計算拓撲，在這種拓撲結構中，信息處理、內(nèi)容收集與交付均在鄰近此類信息的源頭完成。連接與延遲挑戰(zhàn)、帶寬限制以及嵌入邊緣的更強大功能均支持分布式模式。各企業(yè)應著手將邊緣設計模式用于基礎設施架構之中——對于擁有大量物聯(lián)網(wǎng)元素的企業(yè)尤其如此。 　　雖然許多人將云與邊緣視作競爭方法，但云實際上是一種計算方式，在這種情況下，可彈性擴展的技術功能以服務形式交付，且天生就無需集中模式。 　　Cearley指出：“從互補概念考慮時，云可作為創(chuàng)建服務導向型模式以及集中控制和協(xié)作結構的一種技術方式，而邊緣則用作交付方式，從而以離散或分布式流程執(zhí)行云服務的各個環(huán)節(jié)。” 　　6.會話式平臺 　　在人類與數(shù)字化世界互動方面，會話式平臺將推動下一個重大模式轉變。詮釋意圖的負擔從用戶交給了計算機。該平臺接收用戶的問題或命令，然后通過執(zhí)行某些功能、展現(xiàn)某些內(nèi)容或詢問更多輸入信息來響應。在接下來的幾年內(nèi)，會話界面將成為用戶互動的一個首要設計目標，并通過專用硬件、核心操作系統(tǒng)特性、平臺及應用來實現(xiàn)。 　　Cearley認為：“在理解語言以及用戶基本意圖方面，會話式平臺已經(jīng)達到了臨界點，但仍有所不足。會話式平臺面臨的挑戰(zhàn)在于用戶必須以非常結構化的方式進行溝通，而這通常都是令人失望的體驗。會話模型的穩(wěn)健性以及用于訪問、調(diào)用與協(xié)調(diào)第三方服務以交付復雜結果的應用程序接口（API）及事件模型是各類會話式平臺之間的主要區(qū)別要素。” 　　7.沉浸式體驗 　　會話式界面正在改變?nèi)藗兛刂茢?shù)字世界的方式，而虛擬、增強和混合現(xiàn)實（virtual,augmented and mixed reality）則在改變?nèi)藗冇^察和與數(shù)字世界互動的方式。目前，虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實市場尚不成熟，還處于碎片化階段。不過，人們對該領域的興趣非常濃厚，因而催生了視頻游戲和360度球幕視頻等諸多新奇的虛擬現(xiàn)實應用，然而這些高級娛樂應用目前能產(chǎn)生的商業(yè)價值微乎其微。為了推動實現(xiàn)真正有形的商業(yè)效益，各企業(yè)必須審視特定的虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實應用的真實場景，以提高員工的工作效率，同時優(yōu)化設計、培訓和可視化過程。 　　作為一種融合并拓展了虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術功能的沉浸式體驗類型，混合現(xiàn)實應運而生。作為一種特別的沉浸式體驗，這種技術十分引人注意，因為它優(yōu)化了界面以更好匹配人們觀察并與世界互動的方式?；旌犀F(xiàn)實跨度極大，包括用于增強或虛擬現(xiàn)實的頭盔式顯示器以及智能手機、基于平板的增強現(xiàn)實和環(huán)境傳感器的應用等?；旌犀F(xiàn)實代表了人們觀察并與數(shù)字世界互動的范圍。 　　8.區(qū)塊鏈 　　區(qū)塊鏈正在從數(shù)字貨幣基礎架構向數(shù)字化平臺轉變。區(qū)塊鏈技術與現(xiàn)有的集中式交易和記錄機制截然不同，可作為已有企業(yè)和初創(chuàng)公司發(fā)展顛覆式數(shù)字化業(yè)務的基礎。雖然有關區(qū)塊鏈的宣傳都集中于金融服務行業(yè)，但區(qū)塊鏈在其它一些領域也有潛在的應用前景，比如政府部門、醫(yī)療保健、制造業(yè)、媒體發(fā)布、身份識別、所有權登記服務和供應鏈等。雖然區(qū)塊鏈前景可觀且無疑會帶來顛覆式影響，但是對區(qū)塊鏈的展望勝過區(qū)塊鏈的現(xiàn)實，許多相關技術在未來兩到三年內(nèi)難以成熟。 　　9.事件驅(qū)動 　　企業(yè)總是保持高度敏感，隨時準備探索利用全新的數(shù)字化業(yè)務。業(yè)務事件可以是數(shù)字表達的任何事物，反映出明顯的新狀態(tài)或狀態(tài)變化，比如完成訂單或飛機著陸等。借助事件代理（event brokers）、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈、內(nèi)存數(shù)據(jù)管理（in-memory data management）和人工智能，人們可以更迅速地發(fā)現(xiàn)業(yè)務事件并進行更加詳細地分析。不過，如果缺乏文化和領導力變革，技術本身也難以實現(xiàn)事件驅(qū)動模式的全部價值。數(shù)字化業(yè)務促使IT領導者、規(guī)劃者和架構者從本身需求出發(fā)去積極地采用事件思維（event thinking）。 　　10.持續(xù)自適應風險和信任 　　為了確保數(shù)字化業(yè)務計劃面對高級定向攻擊時仍能有效實施，安全和風險管理領導者必須采用一種持續(xù)自適應風險和信任評估（CARTA）方法，以實現(xiàn)基于風險和信任且?guī)в羞m應性反應的實時決策。安全基礎架構必須在任何地方都具有自適應性，以便更好地利用機會并管理風險，從而確保安全性能夠跟上數(shù)字化業(yè)務的速度。 　　作為持續(xù)自適應風險和信任評估的一部分，各企業(yè)機構必須克服安全團隊和應用團隊之間的障礙，就像DevOps工具和流程彌合開發(fā)和運營之間的差別一樣。信息安全架構師應嘗試從多點協(xié)同將安全測試融入DevOps工作流程之中，在此過程中，他們必須以十分透明的方式與開發(fā)人員合作，并且保持DevOps的團隊合作、敏捷性和速度以及開發(fā)環(huán)境的靈活性，從而實現(xiàn)“DevSecOps”。運行時，持續(xù)自適應風險和信任評估也可與誘捕技術（deception technology）等聯(lián)合應用。虛擬化和軟件定義網(wǎng)絡等技術進步已使“自適應蜜罐技術”（adaptive honeypot）的部署、管理和監(jiān)控變得更加容易，而后者是網(wǎng)絡誘捕的基本組成部分。


(責任編輯：  來源：  時間：2017-12-07)
Keywords（關鍵詞）： 長距離皮帶托輥傳輸機

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