人工智能從感知智能向認(rèn)知智能演進(jìn)

人工智能在“聽、說、看”等感知智能領(lǐng)域已經(jīng)達(dá)到或超越了人類水準(zhǔn)，但在需要外部知識、邏輯推理和領(lǐng)域遷移的認(rèn)知智能領(lǐng)域還處于初級階段。認(rèn)知智能將從認(rèn)知心理學(xué)、腦科學(xué)及人類社會歷史中汲取靈感，結(jié)合跨領(lǐng)域知識圖譜、因果推理和持續(xù)學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立穩(wěn)定獲取和表達(dá)知識的有效機(jī)制，讓知識能夠被機(jī)器理解和運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)從感知智能到認(rèn)知智能的關(guān)鍵突破。

計(jì)算存儲一體化突破AI 算力瓶頸

馮·諾伊曼架構(gòu)的存儲和計(jì)算分離理論，已經(jīng)不適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能應(yīng)用需求。頻繁的數(shù)據(jù)搬運(yùn)導(dǎo)致的算力瓶頸和功耗瓶頸已經(jīng)成為對更先進(jìn)算法探索的限制因素。類似于腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)的內(nèi)存計(jì)算架構(gòu)將數(shù)據(jù)存儲單元和計(jì)算單元融合為一體，能顯著減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)，極大提高計(jì)算并行度和能效。計(jì)算存儲一體化在硬件架構(gòu)方面的革新，將突破AI算力瓶頸。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合

5G、IoT 設(shè)備、云計(jì)算和邊緣計(jì)算的迅速發(fā)展將推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的超融合，實(shí)現(xiàn)工控系統(tǒng)、通信系統(tǒng)和信息化系統(tǒng)的智能化融合。制造企業(yè)將實(shí)現(xiàn)設(shè)備自動化、搬送自動化和排產(chǎn)自動化，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)柔性制造，同時(shí)工廠上下游制造產(chǎn)線能實(shí)時(shí)調(diào)整和協(xié)同。這將大幅提升工廠的生產(chǎn)效率及企業(yè)的盈利能力。

機(jī)器間大規(guī)模協(xié)作成為可能

傳統(tǒng)單體智能無法滿足大規(guī)模智能設(shè)備的實(shí)時(shí)感知和決策。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同感知技術(shù)和5G 通信技術(shù)的發(fā)展將實(shí)現(xiàn)多個智能體之間的協(xié)同——機(jī)器彼此合作、相互競爭共同完成目標(biāo)任務(wù)。多智能體協(xié)同帶來的群體智能將進(jìn)一步放大智能系統(tǒng)的價(jià)值。例如，大規(guī)模智能交通燈調(diào)度將實(shí)現(xiàn)動態(tài)實(shí)時(shí)調(diào)整；倉儲機(jī)器人協(xié)作完成貨物分揀的高效協(xié)作；無人駕駛車可以感知全局路況；群體無人機(jī)協(xié)同將高效打通最后一公里配送。

模塊化降低芯片設(shè)計(jì)門檻

傳統(tǒng)芯片設(shè)計(jì)模式無法高效應(yīng)對快速迭代、定制化與碎片化的芯片需求。以RISC-V 為代表的開放指令集及其相應(yīng)的開源SoC 芯片設(shè)計(jì)、高級抽象硬件描述語言和基于IP 的模板化芯片設(shè)計(jì)方法，推動了芯片敏捷設(shè)計(jì)方法與開源芯片生態(tài)的快速發(fā)展。此外，基于芯粒的模塊化設(shè)計(jì)方法用先進(jìn)封裝的方式將不同功能“芯片模塊”封裝在一起，可以跳過流片快速定制出一個符合應(yīng)用需求的芯片，進(jìn)一步加快了芯片的交付。

規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將走入大眾

區(qū)塊鏈服務(wù)將進(jìn)一步降低企業(yè)應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)的門檻，專為區(qū)塊鏈設(shè)計(jì)的端、云和鏈等各類固化核心算法的硬件芯片也將應(yīng)運(yùn)而生，實(shí)現(xiàn)物理世界資產(chǎn)與鏈上資產(chǎn)的錨定，進(jìn)一步拓展價(jià)值互聯(lián)網(wǎng)的邊界，實(shí)現(xiàn)萬鏈互聯(lián)。未來將涌現(xiàn)大批創(chuàng)新區(qū)塊鏈應(yīng)用場景以及跨行業(yè)、跨生態(tài)的多維協(xié)作，日活千萬以上的規(guī)?；a(chǎn)級區(qū)塊鏈應(yīng)用將會走入大眾的視野。

量子計(jì)算進(jìn)入攻堅(jiān)期

2019 年“量子霸權(quán)”之爭讓量子計(jì)算再次成為科技焦點(diǎn)。超導(dǎo)量子計(jì)算芯片的成果，增強(qiáng)了行業(yè)對超導(dǎo)路線及大規(guī)模量子計(jì)算的樂觀預(yù)期。2020 年量子計(jì)算領(lǐng)域?qū)?jīng)歷投入進(jìn)一步增大、競爭激化、產(chǎn)業(yè)化加速和生態(tài)更加豐富的階段。作為兩個最關(guān)鍵的技術(shù)里程碑，容錯量子計(jì)算和演示實(shí)用量子優(yōu)勢將是量子計(jì)算實(shí)用化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。未來幾年內(nèi)，實(shí)現(xiàn)其中任何一個都將是十分艱巨的任務(wù)，量子計(jì)算將進(jìn)入技術(shù)攻堅(jiān)期。

新材料推動半導(dǎo)體器件革新

在摩爾定律放緩以及算力和存儲需求爆發(fā)的雙重壓力下，以硅為主體的經(jīng)典晶體管很難維持半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，各大半導(dǎo)體廠商對于3nm 以下的芯片走向都沒有明確的答案。新材料將通過全新物理機(jī)制實(shí)現(xiàn)全新的邏輯、存儲、互聯(lián)概念和器件，推動半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)的革新。例如，拓?fù)浣^緣體和二維超導(dǎo)材料等能夠?qū)崿F(xiàn)無損耗的電子和自旋輸運(yùn)，可以成為全新的高性能邏輯和互聯(lián)器件的基礎(chǔ)；新型磁性材料和新型阻變材料能夠帶來高性能磁性存儲器，如SOT-MRAM 和阻變存儲器。

保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的AI 技術(shù)將加速落地

數(shù)據(jù)流通所產(chǎn)生的合規(guī)成本越來越高。使用AI 技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)隱私正在成為新的技術(shù)熱點(diǎn)，AI 能夠在保證各方數(shù)據(jù)安全和隱私的同時(shí)，聯(lián)合使用方實(shí)現(xiàn)特定計(jì)算，解決數(shù)據(jù)孤島以及數(shù)據(jù)共享可信程度低的問題，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的價(jià)值。

云成為IT 技術(shù)創(chuàng)新的中心

隨著云技術(shù)的深入發(fā)展，云已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過IT 基礎(chǔ)設(shè)施的范疇，漸漸演變成所有IT 技術(shù)創(chuàng)新的中心。云已經(jīng)貫穿新型芯片、新型數(shù)據(jù)庫、自驅(qū)動自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)、AI、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈及量子計(jì)算整個IT 技術(shù)鏈路，同時(shí)又衍生了無服務(wù)器計(jì)算、云原生軟件架構(gòu)、軟硬一體化設(shè)計(jì)和智能自動化運(yùn)維等全新的技術(shù)模式，云正在重新定義IT 的一切。廣義的云，正在源源不斷地將新的IT 技術(shù)變成觸手可及的服務(wù)，成為整個數(shù)字經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)設(shè)施。

AI 技術(shù)已發(fā)展到可大規(guī)模生產(chǎn)的工業(yè)化階段，2020 年將出現(xiàn)多家“AI 工廠”

伴隨著國內(nèi)外科技巨頭對 AI 技術(shù)的持續(xù)投入，2020 年在全球范圍內(nèi)將出現(xiàn)多家 AI 模型工廠和AI 數(shù)據(jù)工廠，產(chǎn)生大規(guī)模的 AI 技術(shù)和商業(yè)解決方案，運(yùn)用在各行各業(yè)幫助產(chǎn)業(yè)升級。例如，客服行業(yè)的 AI 解決方案將可以大規(guī)模復(fù)制運(yùn)用到金融、電商和教育等行業(yè)。

2020 年將是AI 芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年

最近幾年，AI 芯片已經(jīng)逐步達(dá)到了可用的狀態(tài)，2020年將會是AI 芯片大規(guī)模落地的關(guān)鍵年。端側(cè) AI 芯片將更加低成本、專業(yè)化和解決方案集成化，同時(shí)，NPU（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）將成為下一代端側(cè)通用 CPU 芯片的基本模塊。未來，越來越多的端側(cè) CPU 芯片都會以深度學(xué)習(xí)為核心進(jìn)行全新的芯片規(guī)劃。除芯片之外，AI 還將重新定義計(jì)算機(jī)體系架構(gòu)，支持 AI 的訓(xùn)練和預(yù)測計(jì)算成為新的異構(gòu)設(shè)計(jì)架構(gòu)思路。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)深入滲透產(chǎn)業(yè)，并大規(guī)模應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域最重要，也是被產(chǎn)業(yè)界證明最有效的技術(shù)。以深度學(xué)習(xí)框架為核心的開源深度學(xué)習(xí)平臺，大大降低了人工智能技術(shù)的開發(fā)門檻，有效提高了人工智能應(yīng)用的質(zhì)量和效率。2020 年，各行各業(yè)將會大規(guī)模應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)施創(chuàng)新，加快轉(zhuǎn)型和升級。

自動機(jī)器學(xué)習(xí)AutoML 將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻

AutoML 將把傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的迭代過程綜合在一起，構(gòu)建一個自動化的過程。研究人員僅需輸入元知識（如卷積的運(yùn)算過程、問題的描述等），該算法就可以自動選擇合適的數(shù)據(jù)，自動調(diào)優(yōu)模型結(jié)構(gòu)和配置，自動地訓(xùn)練模型，并將其適配部署到不同的設(shè)備上。AutoML 的快速發(fā)展將大大降低機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻，擴(kuò)大 AI 應(yīng)用普及率。

多模態(tài)深度語義理解進(jìn)一步成熟，得到更廣泛應(yīng)用

多模態(tài)深度語義理解以聲音、圖像和文本等不同模態(tài)的信息為輸入，綜合感知和認(rèn)知等 AI 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對信息的多維度深層次理解。隨著視覺、語音、自然語言理解和知識圖譜等技術(shù)的快速發(fā)展和大規(guī)模應(yīng)用，多模態(tài)深度語義理解進(jìn)一步成熟，應(yīng)用場景更加廣闊。結(jié)合 AI 芯片等，將廣泛應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)、智能家居、金融、安防、教育及醫(yī)療等行業(yè)。

自然語言處理技術(shù)將與知識深度融合，面向通用自然語言理解的計(jì)算平臺得到廣泛應(yīng)用

隨著大規(guī)模語言模型預(yù)訓(xùn)練技術(shù)的出現(xiàn)和發(fā)展，通用自然語言理解能力有了大幅度提升?；诤Ａ课谋緮?shù)據(jù)的語義表示預(yù)訓(xùn)練技術(shù)將與領(lǐng)域知識進(jìn)行深度融合，持續(xù)提升自動問答、情感分析、閱讀理解、語言推斷和信息抽取等自然語言處理任務(wù)的效果。集合超大規(guī)模算力、豐富領(lǐng)域數(shù)據(jù)、預(yù)訓(xùn)練模型和完善研發(fā)工具的通用自然語言理解計(jì)算平臺將逐漸成熟，并在互聯(lián)網(wǎng)、醫(yī)療、法律和金融等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

物聯(lián)網(wǎng)將在邊界、維度和場景三個方向形成突破

隨著 5G 和邊緣計(jì)算的發(fā)展，算力將突破云計(jì)算中心的邊界，向萬物蔓延，產(chǎn)生泛分布式計(jì)算平臺。時(shí)間和空間是最重要的兩個維度，對時(shí)間和空間的洞察將成為新一代物聯(lián)網(wǎng)平臺的基礎(chǔ)能力。這也將促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)與能源、電力、工業(yè)、物流、醫(yī)療和智能城市等更多場景發(fā)生融合，創(chuàng)造出更大的價(jià)值。

智能交通將加速在園區(qū)和城市等多樣化場景中落地

自動駕駛的發(fā)展正在趨于理性，市場將對智能駕駛未來數(shù)年的發(fā)展更加充滿信心。2020 年，更多自動駕駛汽車被應(yīng)用于物流快遞、公共交通和封閉道路等不同場景。同時(shí)，V2X（Vehicle To Everything）技術(shù)啟動規(guī)?；渴鸷蛻?yīng)用，使得車車、車路形成廣泛連接，進(jìn)一步推動智能車路協(xié)同技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，智能交通加速在園區(qū)、城市和高速等多樣化場景中落地。

區(qū)塊鏈技術(shù)將以更加務(wù)實(shí)的姿態(tài)融入更多場景

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)與AI、大數(shù)據(jù)和IOT 和邊緣計(jì)算的深度結(jié)合，數(shù)據(jù)和資產(chǎn)線下線上的映射問題逐一解決。圍繞區(qū)塊鏈構(gòu)建的數(shù)據(jù)確權(quán)、數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)流通和交換等解決方案，將在各行各業(yè)發(fā)揮巨大的作用。例如，在電商領(lǐng)域，可保證商品的全流程數(shù)據(jù)真實(shí)性；在供應(yīng)鏈領(lǐng)域，可保證全流程數(shù)據(jù)的公開和透明，以及企業(yè)之間的安全交換；在政務(wù)領(lǐng)域，能實(shí)現(xiàn)政府?dāng)?shù)據(jù)的打通，實(shí)現(xiàn)證件的電子化等。

量子計(jì)算將迎來新一輪爆發(fā)，為AI 和云計(jì)算注入新活力

隨著 “量子霸權(quán)”的成功展示，量子計(jì)算將在2020 年迎來新一輪的爆發(fā)。在量子硬件方面，可編程的中等規(guī)模有噪量子設(shè)備的性能會得到進(jìn)一步提升并初步具備糾錯能力，最終將可運(yùn)行具有一定實(shí)用價(jià)值的量子算法，量子人工智能應(yīng)用也將得到很大的發(fā)展。在量子軟件方面，高質(zhì)量的量子計(jì)算平臺和軟件將會涌現(xiàn)，并與 AI 和云計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)深度融合。此外，伴隨著量子計(jì)算生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈的初步形成，量子計(jì)算必將在更多應(yīng)用領(lǐng)域獲得重視，越來越多的行業(yè)巨頭陸續(xù)投入研發(fā)資源進(jìn)行戰(zhàn)略布局，有機(jī)會為未來 AI 和云計(jì)算領(lǐng)域帶來全新面貌。

傳感與移動

傳感技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的核心組成部分，它能夠采集大量數(shù)據(jù)。而人工智能可以提供適用于多種場景的豐富洞察。通過傳感器技術(shù)與人工智能的結(jié)合，可以讓機(jī)器更好地理解周圍的世界，使機(jī)器能夠移動并操控物體。例如，在未來，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)云（AR Cloud）將創(chuàng)建出一張三維立體世界地圖，實(shí)現(xiàn)新的交互模式，在已有物理空間中創(chuàng)造出嶄新的商業(yè)模式。企業(yè)應(yīng)關(guān)注以下技術(shù)：3D 傳感攝像機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)云、輕型貨物派送無人機(jī)、自動飛行器,以及4 級和5 級自動駕駛。

人體機(jī)能增進(jìn)

人體機(jī)能增進(jìn)能夠增強(qiáng)人類認(rèn)知能力和身體機(jī)能，并使這些增強(qiáng)的能力成為人體的一部分。一些裝備能夠?yàn)槿祟愄峁俺恕卑愕哪芰?，如超過人體自身最大力量的假肢。有關(guān)人體機(jī)能增進(jìn)的新興技術(shù)包括生物芯片、人格化、增強(qiáng)型智能、情感人工智能、沉浸式工作空間和生物技術(shù)（培養(yǎng)組織或人工組織）。

后經(jīng)典計(jì)算和通信

過去幾十年，經(jīng)典核心計(jì)算、通信和集成技術(shù)的巨大進(jìn)步主要依賴于傳統(tǒng)架構(gòu)的改進(jìn)，但未來的這些技術(shù)將采用全新的架構(gòu)。這個領(lǐng)域不但會出現(xiàn)顛覆性的改進(jìn)，還會出現(xiàn)可能產(chǎn)生巨大影響的漸進(jìn)式改進(jìn)。例如，近地軌道（LEO）衛(wèi)星能夠提供低延遲的全球互聯(lián)網(wǎng)接入，為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)欠缺的國家和地區(qū)帶來新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展機(jī)會。企業(yè)應(yīng)關(guān)注5G、下一代存儲器、近地軌道系統(tǒng)和納米級3D 打印等技術(shù)。

數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)

數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)通過同一個數(shù)字平臺上相互關(guān)聯(lián)的參與者實(shí)現(xiàn)互惠互利。數(shù)字化加快了傳統(tǒng)價(jià)值鏈的解體，帶來更強(qiáng)大、更靈活且更具有彈性的價(jià)值傳遞網(wǎng)，在持續(xù)轉(zhuǎn)型的過程中創(chuàng)造出更好的新產(chǎn)品和服務(wù)。企業(yè)需要考慮的關(guān)鍵技術(shù)包括：數(shù)字運(yùn)營、知識圖譜、合成數(shù)據(jù)、去中心化網(wǎng)絡(luò)和去中心化自治組織。

高級人工智能和分析

高級分析使用精密的技術(shù)和工具可以對數(shù)據(jù)或內(nèi)容進(jìn)行自動或半自動檢驗(yàn)，相較于傳統(tǒng)商業(yè)智能（BI）應(yīng)用范圍更加廣泛。邊緣人工智能正越來越多地被用于對延遲敏感（如自動導(dǎo)航）、易受到網(wǎng)絡(luò)中斷影響（如遠(yuǎn)程監(jiān)測、自然語言處理及面部識別）和數(shù)據(jù)密集型（如視頻分析）的應(yīng)用。企業(yè)機(jī)構(gòu)需關(guān)注的技術(shù)包括：自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)、邊緣人工智能、邊緣分析、可解釋的人工智能、人工智能平臺即服務(wù)、遷移學(xué)習(xí)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)和圖表分析。

數(shù)據(jù)價(jià)值釋放

ICT 產(chǎn)業(yè)競爭日趨激烈，要素資源日益稀缺，而成為重要要素資源的數(shù)據(jù)，則穩(wěn)步進(jìn)入資源價(jià)值釋放期：數(shù)據(jù)的應(yīng)用場景愈加豐富，數(shù)據(jù)資源持續(xù)整合，數(shù)據(jù)資源向數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值轉(zhuǎn)化進(jìn)入關(guān)鍵期。

數(shù)據(jù)價(jià)值釋放現(xiàn)有痛點(diǎn)及未來發(fā)力點(diǎn)分析 來源：賽迪顧問

邊緣賦能

隨著智能應(yīng)用和數(shù)據(jù)量激增，網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算吞吐量均成為計(jì)算的性能瓶頸，同時(shí)終端設(shè)備產(chǎn)生海量“小數(shù)據(jù)” 等實(shí)時(shí)處理需求激增，帶動邊緣計(jì)算成為智能時(shí)代技術(shù)落地的重要計(jì)算平臺，成為滿足行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的敏捷連接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)和隱私保護(hù)等關(guān)鍵支撐。

中國邊緣計(jì)算市場規(guī)模及應(yīng)用領(lǐng)域分析 來源：賽迪顧問

5G 藍(lán)海

5G 商用更加深入，藍(lán)海市場全面啟動。雖然VR/AR和超高清是目前能預(yù)見的少數(shù)5G 落地應(yīng)用，但未來在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程醫(yī)療等領(lǐng)域?qū)?G 應(yīng)用爆發(fā)。

5G 先啟應(yīng)用分析 來源：賽迪顧問

廣泛安全

隨著各行業(yè)數(shù)字化進(jìn)程的加快，制造、教育及能源等行業(yè)的網(wǎng)絡(luò)安全需求不斷釋放，網(wǎng)絡(luò)安全逐步向人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)等新興領(lǐng)域不斷擴(kuò)展，網(wǎng)絡(luò)安全問題現(xiàn)在不僅僅是信息化的問題，已經(jīng)涉及到國家安全、社會安全和人身安全等方面。

中國網(wǎng)絡(luò)信息安全各行業(yè)市場占比變化及增長率 來源：賽迪顧問

中國新技術(shù)領(lǐng)域及其網(wǎng)絡(luò)信息安全市場增長率 來源：賽迪顧問

AI 下沉

作為智能經(jīng)濟(jì)時(shí)代的核心技術(shù)，2020 年人工智能的發(fā)展將持續(xù)下沉。一方面表現(xiàn)為技術(shù)下沉，即加速與大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的深度融合創(chuàng)新；另一方面表現(xiàn)為應(yīng)用下沉，即行業(yè)應(yīng)用從重點(diǎn)突破到均衡分布，越來越多的市場機(jī)會深入小場景和傳統(tǒng)場景。

AI 技術(shù)與應(yīng)用下沉 來源：賽迪顧問

區(qū)塊鏈共識

在國家政策指導(dǎo)下區(qū)塊鏈技術(shù)將回歸賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主線，炒幣的衰落與央行數(shù)字貨幣即將推出形成鮮明對比，各產(chǎn)業(yè)主體已形成新的共識?！罢W(xué)產(chǎn)學(xué)研用”圍繞區(qū)塊鏈技術(shù)賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)，脫離“幣” 的表象，回歸“鏈” 的本質(zhì)。

區(qū)塊鏈“政產(chǎn)學(xué)研用”協(xié)同發(fā)力 來源：賽迪顧問

多云管理

作為云計(jì)算的主要部署模式，私有云靈活性差且成本高，公有云信息易泄露且遷移復(fù)雜，混合云則面臨應(yīng)用兼容、適配聯(lián)通和維護(hù)方面等難題，而多云管理則能夠有效解決上述問題而成為發(fā)展趨勢，到2023 年，超過90%大中型上云企業(yè)將會采用多云管理。

多云管理必要性及未來趨勢分析 來源：賽迪顧問

軟件核心

軟件技術(shù)正成為新一輪IT 變革的核心競爭力。在技術(shù)端，軟件成為AI、云計(jì)算和大數(shù)據(jù)等新技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵；在企業(yè)端，數(shù)字化過程中的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)趨于穩(wěn)定，而通過軟件提升IT 價(jià)值，完成數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，成為新動力；在行業(yè)端，越來越多傳統(tǒng)企業(yè)派生軟件及服務(wù)為主的新公司，而軟件人才也向傳統(tǒng)企業(yè)流動，成為支撐傳統(tǒng)行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要力量。

軟件定義領(lǐng)域及路徑 來源：賽迪顧問

原生滲透

數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮下的新階段，需求變化越來越快，迫切需要以云原生、數(shù)據(jù)原生和智能原生等“原生”思維構(gòu)建企業(yè)數(shù)字架構(gòu)，從而打破資源和業(yè)務(wù)邊界，消除信息孤島，靈活應(yīng)對變化，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的組織變革、資源拓展、模式創(chuàng)新、業(yè)務(wù)邊界破除、完成數(shù)字轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新賦能。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)亟需原生滲透 來源：賽迪顧問

超級體驗(yàn)

超級體驗(yàn)深入技術(shù)、產(chǎn)品、商業(yè)模式 來源：賽迪顧問

企業(yè)創(chuàng)新加速

到2023 年，所有ICT 支出中將有超過50%用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新，高于2018 年的27%且復(fù)合年增長率為17%。隨著創(chuàng)新支出的持續(xù)增長，企業(yè)還將通過轉(zhuǎn)移到勞動力和資本密集程度較低的運(yùn)營模式來提高傳統(tǒng)ICT 預(yù)算的效率。

云連接

為了在數(shù)字化經(jīng)濟(jì)中占得先機(jī)，數(shù)字服務(wù)必須能夠隨時(shí)隨地運(yùn)行。這將需要在所有云提供商和位置之間更好地集成應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)和管理。到2022 年，將有70%的企業(yè)通過部署統(tǒng)一的混合/多云管理技術(shù)、工具和流程來集成其公共云和私有云。

建立邊緣部署

在邊緣部署IT 服務(wù)的原因正迅速從滿足客戶期望和便利性轉(zhuǎn)變?yōu)橹С株P(guān)鍵邊緣活動。到2023 年，部署的新企業(yè)基礎(chǔ)架構(gòu)中超過50%將位于邊緣而不是企業(yè)數(shù)據(jù)中心，如今這一比例不到10%。到2024 年，邊緣應(yīng)用程序的數(shù)量將增加800%。

數(shù)字創(chuàng)新工廠

作為軟件驅(qū)動的“數(shù)字創(chuàng)新工廠”來運(yùn)營，將是企業(yè)可持續(xù)分化和競爭自身行業(yè)的能力的核心。到2025 年，將有近2/3 的企業(yè)成為每天使用代碼部署的多產(chǎn)軟件生產(chǎn)商，其中超過90%的應(yīng)用程序是云原生的，80%的外部源代碼是開發(fā)人員的，超出現(xiàn)在1.6 倍。

行業(yè)應(yīng)用爆炸

到2023 年，將有超過5 億個數(shù)字應(yīng)用程序和服務(wù)使用云原生方式開發(fā)和部署，其中大多數(shù)將針對特定于行業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)換用例。新的數(shù)字應(yīng)用程序和服務(wù)的爆炸式增長將為每個行業(yè)制定新的最低競爭要求。

AI 技術(shù)應(yīng)用不可避免

到2025 年，至少90%的新企業(yè)應(yīng)用程序?qū)⑶度肴斯ぶ悄?，其中大多?shù)將是支持AI 的應(yīng)用程序。這將提供漸進(jìn)式改進(jìn)，以使應(yīng)用程序更智能和更動態(tài)。更具突破性的AI主導(dǎo)應(yīng)用程序的開發(fā)和獲得主流采用將花費(fèi)更長的時(shí)間，到2025 年將占企業(yè)應(yīng)用程序總數(shù)的10%。到2024 年，超過50%的用戶界面交互將使用支持AI 的計(jì)算機(jī)視覺、語音、自然語言處理（NLP）和AR/VR 等技術(shù)。

信任度愈加重要

獲得信任對于在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中競爭至關(guān)重要，到2023年，全球2000 強(qiáng)企業(yè)中有一半將任命一名首席信托官，負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)在安全性、風(fēng)險(xiǎn)、合規(guī)性、隱私和道德商業(yè)運(yùn)作方面的信任管理。

企業(yè)即平臺

到2023 年，全球2000 強(qiáng)企業(yè)中有60%將擁有由數(shù)千名開發(fā)人員組成的數(shù)字開發(fā)人員生態(tài)系統(tǒng)。這些企業(yè)中有一半將通過其數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)和平臺推動20%以上的數(shù)字收入。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)中，企業(yè)還需要作為數(shù)字服務(wù)提供商良好運(yùn)作。對于許多人來說，這是一種全新的功能和業(yè)務(wù)模型。

綜上所述，針對偏癱性肩關(guān)節(jié)周圍炎，主治醫(yī)師可以應(yīng)用肩痛穴平衡針灸治療方式，并且此針灸方式具有操作簡單和容易掌握的特點(diǎn)，并且針灸穴位相對較少，降低了針灸意外事故的發(fā)生概率[10-12]。相比較而言，傳統(tǒng)的針灸方式需要選擇的穴位較多，在緩解患者疼痛感的同時(shí)，有極大的概率引發(fā)新的疼痛。最關(guān)鍵的是，肩痛穴平衡針灸治療方式具有明顯的治療效果，能夠緩解患者的疼痛感，再加上具有應(yīng)用安全性高等特點(diǎn)，適合被廣泛應(yīng)用在臨床醫(yī)學(xué)中，是一種行之有效的針灸治療方式。

跨行業(yè)混搭

企業(yè)必須準(zhǔn)備好在各行各業(yè)之間建立新的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)合作伙伴關(guān)系，以增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。到2025 年，企業(yè)收入的20%增長將來自結(jié)合了以前不相關(guān)行業(yè)的數(shù)字服務(wù)的“空白”產(chǎn)品，而20%的合作伙伴將來自以前不相關(guān)的行業(yè)。

技術(shù)平臺之戰(zhàn)仍在繼續(xù)

到2023 年，排名前5 位的公共云大平臺將鞏固至少75%的IaaS 和PaaS 市場份額，而成為“平臺”的SaaS供應(yīng)商的數(shù)量將大大增加。前十大純SaaS 供應(yīng)商將通過擴(kuò)展PaaS 服務(wù)平均獲得近20%的收入。當(dāng)SaaS 提供商爭相成為企業(yè)數(shù)字創(chuàng)新工廠的關(guān)鍵來源時(shí)，后一種趨勢將顯得尤為重要。

5G 將作為關(guān)鍵賦能技術(shù)，助企業(yè)將邊緣計(jì)算納入混合云戰(zhàn)略

能夠在盡量靠近數(shù)據(jù)生成地點(diǎn)的位置進(jìn)行計(jì)算的邊緣計(jì)算是云技術(shù)發(fā)展的下一個階段，而 5G 則是邊緣計(jì)算的關(guān)鍵賦能技術(shù)。因?yàn)?5G 能夠提速并增加帶寬，將數(shù)據(jù)延遲減少到最低。混合云將繼續(xù)充當(dāng)最相關(guān)數(shù)據(jù)和后端功能的聚合點(diǎn)，而邊緣計(jì)算可以在創(chuàng)建數(shù)據(jù)和采取行動的地點(diǎn)為分析功能和其他核心功能提供實(shí)時(shí)支持。隨著 5G 部署開始沖擊蜂窩網(wǎng)絡(luò)，混合云生態(tài)系統(tǒng)將越來越多地利用在邊緣進(jìn)行計(jì)算的機(jī)會。據(jù) GSMA 發(fā)布的移動經(jīng)濟(jì)報(bào)告預(yù)測，由此實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新將在未來 15 年內(nèi)為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)高達(dá) 2.2 萬億美元的價(jià)值。

“邊緣計(jì)算是一種具有變革性的技術(shù)。邊緣計(jì)算是一種賦能技術(shù)，可以將有效的技術(shù)送到工作所需之處?！盜BM 平臺戰(zhàn)略家、邊緣計(jì)算開發(fā)首席技術(shù)官Ryan Anderson 表示。

自動化將主導(dǎo)混合多云的下一個階段

混合云環(huán)境在具備災(zāi)備能力、可擴(kuò)展性以及各種應(yīng)用、API 和數(shù)據(jù)類型兼容性等各種優(yōu)勢的同時(shí)，本質(zhì)上是一種十分復(fù)雜的環(huán)境。自動化工具，包括使用人工智能技術(shù)的早期產(chǎn)品會在 2020 年問世，幫助企業(yè)管理這種復(fù)雜性。隨著自動化工具的不斷涌現(xiàn)，表明云平臺運(yùn)行概況的儀表盤將成為管理員的一種重要工具，企業(yè)可以借助這種工具來調(diào)整環(huán)境，將適當(dāng)?shù)墓ぷ髫?fù)載放在適當(dāng)?shù)牡攸c(diǎn)，從而有效地控制成本并管理安全密鑰和加密過程。

“管理混合多云環(huán)境將成為一項(xiàng)非常重要的挑戰(zhàn)。到 2020 年，更多企業(yè)會采用多云策略，而如何有效地管理分布于多個云環(huán)境中的所有數(shù)據(jù)將是決定企業(yè)投資成敗的關(guān)鍵因素?！盜BM 研究員兼 IBM 混合云副總裁Bala Rajaraman 表示。

作為混合云戰(zhàn)略的一部分，安全“指揮中心”的數(shù)量將激增

大約 60% 的 IT 決策者將安全性視為選擇云供應(yīng)商的最重要考慮因素。2020 年，借助儀表盤提升集中工作效率，以此揭示安全洞察并加快事件響應(yīng)速度的技術(shù)將會問世。DevSecOps 將安全性整合到了開發(fā)過程之中，這也預(yù)示著：一個聯(lián)系更加緊密的安全生態(tài)系統(tǒng)很可能在 2020 年問世，跨環(huán)境安全態(tài)勢和可視化是下一個發(fā)展趨勢。

“在混合多云世界里，需要一個指揮中心。傳統(tǒng)意義上，以前的安全運(yùn)營中心其實(shí)就是指揮中心。整個空間正在經(jīng)歷迅速演變，‘在混合多云中僅需一個管理面板’的想法在眾多企業(yè)之間產(chǎn)生了共鳴。” IBM Public Cloud 副總裁兼首席技術(shù)官Hillery Hunter 表示。

除銀行業(yè)外，更多行業(yè)也會采用經(jīng)優(yōu)化的行業(yè)專屬云

隨著云技術(shù)的采用，企業(yè)正在尋找能夠滿足行業(yè)特定需求的解決方案，特別是對于受到嚴(yán)格管制的行業(yè)來說，他們需要的是能夠減輕合規(guī)負(fù)擔(dān)的功能。2019 年，IBM 推出了金融服務(wù)專屬公有云。美國銀行采用該行業(yè)專屬云來托管關(guān)鍵應(yīng)用和工作負(fù)載，為銀行的 6 600 萬名客戶提供支持，該案例將為其他行業(yè)提供重要的證據(jù)和有用的模板。IBM 全球研究表明，目前，只有 40% 的組織具有管理多云環(huán)境所需的技能和策略。行業(yè)專屬云能夠幫助組織應(yīng)對云基礎(chǔ)設(shè)施和架構(gòu)的復(fù)雜性。

“我們將看到越來越多的行業(yè)特征，生態(tài)系統(tǒng)必須針對特定的市場，因?yàn)楹茈y做到通用，未來的重點(diǎn)是為行業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值以及滿足行業(yè)特定的需求?！盉ala Rajaraman表示。

開源工具的數(shù)量將激增，企業(yè)更易使用 Kubernetes

開源技術(shù)對云產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。2019 年，企業(yè)開始利用開源軟件來實(shí)現(xiàn)企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施現(xiàn)代化并加快企業(yè)采用混合多云的速度；2020 年，開發(fā)人員將專注于開發(fā)能夠支持快速應(yīng)用部署的工具，以應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的挑戰(zhàn)。這就意味著企業(yè)會廣泛采用持續(xù)交付的模式，并接受 DevOps 的理念——快速構(gòu)建、測試和部署。隨著開發(fā)人員不斷通過容器和 Kubernetes 開發(fā)及部署云原生應(yīng)用，持續(xù)交付模式也隨之發(fā)展。

“2020 年，越來越多的企業(yè)會遷移到 Kubernetes 和 OpenShift 上，成為 Kubernetes 生態(tài)系統(tǒng)的一部分?！盉ala Rajaraman 表示。