供稿/Gartner
日前,Gartner公司公布了各企業(yè)機(jī)構(gòu)須在2019年了解和關(guān)注的首要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢。
Gartner將戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響范圍和用途正不斷擴(kuò)大的戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢;這些趨勢在未來五年內(nèi)迅速增長、高度波動、預(yù)計達(dá)到臨界點(diǎn)。
機(jī)器人、無人機(jī)與自動駕駛車輛等自主化物件采用人工智能自動執(zhí)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,且能夠利用人工智能帶來與環(huán)境及人類互動得更自然的高級行為。
Cearley先生表示:“隨著自主化物件日益普及,我們將會看到單一智能物件向眾多協(xié)作型智能物件的轉(zhuǎn)變,多個設(shè)備將在獨(dú)立于人類或依靠人類輸入的情況下協(xié)同運(yùn)行。例如,當(dāng)無人機(jī)考察一大片田地并發(fā)現(xiàn)可以收割時,它將調(diào)度‘自主收割機(jī)’進(jìn)行操作。而在物流配送市場,最有效的解決方案可能是運(yùn)用自動駕駛車輛將包裹運(yùn)送至目標(biāo)區(qū)域。隨后,車輛上搭載的機(jī)器人與無人機(jī)可以確保包裹的最終投遞?!?/p>
增強(qiáng)型分析側(cè)重于增強(qiáng)智能的特定領(lǐng)域,利用機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)轉(zhuǎn)變分析內(nèi)容的開發(fā)、使用與共享方式。增強(qiáng)型分析能力將快速發(fā)展至主流應(yīng)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、流程挖掘與數(shù)據(jù)科學(xué)平臺的主要特性。源自增強(qiáng)型分析的自動洞察(automated insights)也將嵌入企業(yè)應(yīng)用,例如人力資源、財務(wù)、銷售、營銷、客戶服務(wù)、采購與資產(chǎn)管理部門應(yīng)用等,以優(yōu)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(shù)據(jù)科學(xué)家的決策與行動。增強(qiáng)型分析能自動執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察生成與洞察可視化過程,在多種情況下無需專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家參與其中。
Cearley先生認(rèn)為:“這將產(chǎn)生民間數(shù)據(jù)科學(xué)(citizen data science),這是一種能讓統(tǒng)計與分析并非其本職工作領(lǐng)域的用戶從數(shù)據(jù)中提取預(yù)測性與指示性洞察的新興能力及實(shí)踐集合。到2020年,民間數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量的增長速度將高出專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家5倍以上。各企業(yè)機(jī)構(gòu)可以利用民間數(shù)據(jù)科學(xué)家填補(bǔ)因數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺及高成本而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)人才缺口?!?/p>
市場正快速從專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家必須與應(yīng)用開發(fā)者合作以創(chuàng)建大部分人工智能增強(qiáng)型解決方案,轉(zhuǎn)變?yōu)閷I(yè)開發(fā)者可通過預(yù)定人工智能模塊的服務(wù)(predefined models delivered as a service)而獨(dú)自操作的模式。這為開發(fā)者們提供了人工智能算法與模型的生態(tài)系統(tǒng),以及能夠?qū)⑷斯ぶ悄芄δ芘c模型整合為解決方案的開發(fā)工具。隨著人工智能被用于開發(fā)流程以自動執(zhí)行各種數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用開發(fā)與測試功能,專業(yè)應(yīng)用開發(fā)將迎來新的機(jī)遇。到2022年,至少40%的新應(yīng)用開發(fā)項目的團(tuán)隊中將出現(xiàn)人工智能共同開發(fā)者(AI co-developers)。
Cearley先生表示:“最終,極為先進(jìn)的人工智能增強(qiáng)型開發(fā)環(huán)境將自動執(zhí)行應(yīng)用的功能性與非功能性環(huán)節(jié),從而開創(chuàng)‘非專業(yè)應(yīng)用開發(fā)者(citizen application developer)’的新時代,屆時,非專業(yè)人士能夠利用人工智能驅(qū)動工具自動生成新的解決方案。支持非專業(yè)人員不用編程就能創(chuàng)造應(yīng)用的工具并不新鮮,但我們預(yù)計人工智能增強(qiáng)型系統(tǒng)將進(jìn)一步提升這些工具的靈活性?!?/p>
數(shù)字孿生是指以數(shù)字化方式再現(xiàn)真實(shí)的實(shí)體或系統(tǒng)。據(jù)Gartner預(yù)測,到2020年,互聯(lián)傳感器與端點(diǎn)將多達(dá)超過200億,數(shù)字孿生將服務(wù)于數(shù)十億個物件。各企業(yè)機(jī)構(gòu)一開始只是簡單地實(shí)施數(shù)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(shù)據(jù)的能力,應(yīng)用正確的分析與規(guī)則,并有效響應(yīng)企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)。
Cearley先生表示:“各企業(yè)機(jī)構(gòu)將在內(nèi)部實(shí)施數(shù)字孿生(DTO),這會成為數(shù)字孿生演化超越物聯(lián)網(wǎng)的一個方面。DTO是一個動態(tài)軟件模型,其依靠運(yùn)營數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù),了解企業(yè)機(jī)構(gòu)如何運(yùn)營業(yè)務(wù)模型、關(guān)聯(lián)當(dāng)前狀態(tài)、部署資源并響應(yīng)變化,以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的客戶價值。DTO有助于提高業(yè)務(wù)流程效率,創(chuàng)建更加靈活、動態(tài)且能夠?qū)Σ粩嘧兓那闆r自動做出反應(yīng)的響應(yīng)式流程?!?/p>
邊緣(Edge)是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點(diǎn)設(shè)備。邊緣計算(Edge computing)是一種計算拓?fù)洌谶@種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,信息處理、內(nèi)容收集與交付更加靠近這些端點(diǎn)。該結(jié)構(gòu)盡力收集流量并在本地處理,以期減少網(wǎng)絡(luò)擁擠與延遲。
在短期內(nèi),邊緣由物聯(lián)網(wǎng)以及靠近終端而不是在中心化云服務(wù)器上的處理需求而驅(qū)動。但是,云計算與邊緣計算并非創(chuàng)建新架構(gòu),而是逐漸成為互補(bǔ)模型,其中云服務(wù)作為一種運(yùn)行于中心化服務(wù)器、本地分布式服務(wù)器以及邊緣設(shè)備上的集中式服務(wù)(centralized service)而受到管理。
未來五年,專業(yè)的人工智能芯片以及更強(qiáng)大的處理能力、存儲及其他高級功能將被添加至更廣泛的邊緣設(shè)備。該嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界的極高異質(zhì)性(extreme heterogeneity)以及各類資產(chǎn)(例如工業(yè)系統(tǒng))的長壽命周期將帶來大量管理挑戰(zhàn)。長期來看,隨著5G日臻成熟,不斷擴(kuò)展的邊緣計算環(huán)境將為集中式服務(wù)帶來更加穩(wěn)健的通信支持。5G降低了延遲、增加了帶寬、并顯著增加了每平方公里內(nèi)的節(jié)點(diǎn)(邊緣端點(diǎn))數(shù)量,這對邊緣而言非常重要。
會話式平臺正在改變著人們與數(shù)字世界交互的方式,而虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)與混合現(xiàn)實(shí)(MR)正在改變著人們感知數(shù)字世界的方式。這一感知與交互模式的綜合轉(zhuǎn)變帶來了未來沉浸式用戶體驗。
Cearley先生表示:“久而久之,我們將從考慮單個設(shè)備與片段化用戶接口(fragmented user interface)技術(shù)轉(zhuǎn)向多渠道與多模式體驗(multichannel and multimodal experience)。多模式體驗將跨越周圍數(shù)以百計的邊緣設(shè)備(包括傳統(tǒng)計算設(shè)備、可穿戴設(shè)備、汽車、環(huán)境傳感器與消費(fèi)設(shè)備),將人類與數(shù)字世界連接起來。該多渠道體驗將綜合應(yīng)用所有的人類感覺以及多模式設(shè)備中的高級計算機(jī)感應(yīng)(如:熱度、濕度與廣度)。這種復(fù)合體驗環(huán)境將營造一種情景體驗,在這種情況下將由我們周圍的空間而非某臺設(shè)備來定義‘計算機(jī)’。實(shí)際上,環(huán)境就等同于計算機(jī)?!?/p>
區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式分類賬(distributed ledger),其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的摩擦而降低成本、減少交易結(jié)算次數(shù)與改善現(xiàn)金流而重塑各個行業(yè)。當(dāng)前,人們信賴銀行、票據(jù)交換所、政府及其他許多機(jī)構(gòu),并將它們視為在數(shù)據(jù)庫內(nèi)安全存放“唯一事實(shí)(single version of the truth)”的中央機(jī)構(gòu)(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(xù)費(fèi)和貨幣的時間價值)。區(qū)塊鏈提供了另外一種信任模式,讓人們無需再依賴中央機(jī)構(gòu)仲裁交易。
Cearley先生表示:“當(dāng)前的區(qū)塊鏈技術(shù)與概念尚不成熟,人們對其缺乏了解,同時并未經(jīng)過大規(guī)模的、關(guān)鍵型業(yè)務(wù)運(yùn)營的驗證。對于支持更復(fù)雜情景的復(fù)雜元素更是如此。盡管存在挑戰(zhàn),但由于區(qū)塊鏈具有巨大的顛覆式潛力,即便首席信息官與IT領(lǐng)導(dǎo)者并不急于在未來幾年內(nèi)采用該技術(shù),他們也應(yīng)該開始對區(qū)塊鏈作出評估?!?/p>
當(dāng)前的許多區(qū)塊鏈計劃并未落實(shí)區(qū)塊鏈的所有屬性,例如,高度分布的數(shù)據(jù)庫。這些受區(qū)塊鏈啟發(fā)的解決方案被定位為通過業(yè)務(wù)流程自動化或記錄數(shù)字化而實(shí)現(xiàn)運(yùn)營效率的途徑。其有望增強(qiáng)已知實(shí)體(known entities)間的信息共享,同時提升跟蹤與追溯物理及數(shù)字資產(chǎn)的可能性。但是,這些方法并未抓住真正的區(qū)塊鏈顛覆價值,并可能增加廠商鎖定(vendor lock-in)。選擇此類方案的各企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)了解其中的局限,并準(zhǔn)備隨著時間的推移轉(zhuǎn)而采用徹底的區(qū)塊鏈解決方案。而通過更高效地利用現(xiàn)有的非區(qū)塊鏈技術(shù)并對其加以微調(diào),也可以實(shí)現(xiàn)相同結(jié)果。
智能空間是一個物理或數(shù)字環(huán)境,在這種環(huán)境下,人類與受技術(shù)支持的系統(tǒng)在更加開放、互聯(lián)、協(xié)作且智能的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)互動。包括人、流程、服務(wù)與物在內(nèi)的多個要素匯聚到智能空間,為目標(biāo)人群及行業(yè)情景打造更加沉浸式、交互式且自動化的體驗。
Cearley先生表示:“一段時間以來,該趨勢已經(jīng)圍繞智慧城市、數(shù)字化工作空間、智能家庭以及互聯(lián)工廠等要素而進(jìn)行合并。無論是作為員工、客戶、消費(fèi)者、社區(qū)成員還是公民,技術(shù)都在日漸成為我們?nèi)粘I畈豢煞指畹囊徊糠?。我們認(rèn)為,市場正在進(jìn)入加速交付智能空間的時期?!?/p>
個人、企業(yè)機(jī)構(gòu)與政府日益關(guān)注數(shù)字道德與隱私問題。人們越來越關(guān)心企業(yè)機(jī)構(gòu)將如何在公共及私人領(lǐng)域使用其個人信息,對于未主動處理此類問題的企業(yè)機(jī)構(gòu),人們的這種反應(yīng)只會增強(qiáng)。
Cearley先生表示:“關(guān)于隱私的任何討論都必須基于數(shù)字道德與客戶、委托人及員工的信任這一更廣泛主題。雖然隱私與安全是構(gòu)建信任的基礎(chǔ)組成部分,但信任實(shí)際上不僅僅與這些組成部分有關(guān)。信任是在無證據(jù)或調(diào)查的情況下接受所陳述的事實(shí)。最終,企業(yè)機(jī)構(gòu)對于隱私的立場建立必須由其更廣泛的道德與信任立場推動。從隱私到道德的轉(zhuǎn)變使得對話從‘我們合規(guī)嗎’轉(zhuǎn)向‘我們做得正確嗎’。”
量子計算是一類在亞原子粒子(例如電子與離子)量子態(tài)上操作的非經(jīng)典計算,其將信息表述為以量子位(qubits)表示的元素。量子計算機(jī)的并行執(zhí)行(parallel execution)與指數(shù)級可擴(kuò)展性意味著其擅于處理那些對于傳統(tǒng)方法而言過于復(fù)雜、或是傳統(tǒng)算法將花費(fèi)過長時間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險、制藥、軍事等行業(yè)以及研究機(jī)構(gòu)從量子計算的發(fā)展中受益最多。例如,在制藥行業(yè),量子計算可用于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,量子計算也可加快并更加精確地預(yù)測蛋白質(zhì)間相互作用,從而發(fā)現(xiàn)新的制藥方法。
Cearley先生表示:“首席信息官與IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)開始規(guī)劃量子計算,加深對其了解,并考慮如何將其用于真實(shí)的業(yè)務(wù)問題。他們需要在該技術(shù)尚處于新興狀態(tài)時進(jìn)行學(xué)習(xí),確定其能夠有潛力解決的真實(shí)問題,并考慮其對于安全的潛在影響。但請不要相信‘量子計算在未來幾年內(nèi)就會引領(lǐng)變革’這樣的夸張說法。在2022年之前,大部分企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)了解并觀察量子計算,或許從2023或2025年開始再進(jìn)行應(yīng)用?!?/p>