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【行業新聞】Gartner發布2020年十大戰略科技發展趨勢

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時間:2019-11-04 15:00

全球領先的信息技能研討和顧問公司Gartner于近來發布了企業組織在2020年需求研討的重要戰略科技開展趨勢。 

Gartner將戰略科技開展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響規模和用途正不斷擴大的戰略科技開展趨勢;這些趨勢在未來五年內迅速增長、高度波動、預計到達臨界點。 

Gartner副總裁兼院士級剖析師David Cearley表明:“以人為中心的智能空間(people-centric smart spaces)是用來安排Gartner 2020年重要戰略科技開展趨勢并評價其帶來的首要影響的中心結構。把人作為技能戰略的中心強調了技能最重要的效果之一:影響客戶、職工、事務合作伙伴、社會或其他要害群體。從某種意義上來講,企業組織采取的一切舉動都是為了直接或直接影響這些個人和群體,這便是‘以人為中心’的方法。

Cearley先生認為:“智能空間建立在以人為中心的理念上。智能空間是一個人與科技體系能夠在日益開放、互聯、和諧且智能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能空間會聚,發明出沉溺度、交互性和主動化程度更高的體會。” 


Gartner發布2020年十大戰略科技發展趨勢


2020年十大戰略科技開展趨勢詳細如下:

1.     超主動化(Hyperautomation)

超主動化是一個為了交給作業、涵蓋了多種機器學習、套裝軟件和主動化東西的集合體。超主動化不但包含了豐厚的東西組合,還包含主動化本身的一切過程(發現、剖析、規劃、主動化、丈量、監控和再評價)。超主動化的首要要點在于了解主動化過程的效果規模、它們彼此之間的關聯以及它們的組合與和諧方法。 

該趨勢由機器人流程主動化(RPA)開端。但僅機器人流程主動化還稱不上超主動化,它需求組合多種東西來幫助仿制使命流程中人類所參與的部分。

2.     多重體會(Multiexperience)

從現在起到2028年,用戶體會將在兩個方面發生巨大的變化,即用戶關于數字國際的感知以及用戶與數字國際的交互方法。會話渠道正在改動人與數字國際的交互方法,而虛擬實踐、增強實踐與混合實踐正在改動人們對數字國際的感知。感知與交互形式的一起改動將在未來帶來多感官與多形式體會。 

Gartner研討副總裁Brian Burke表明:“這一形式將從‘通曉技能的人’改變為‘了解人類的技能’。核算機將替代人類承當人機交互的重擔。這種與人類進行多重感官交流的才能將發明一個更豐厚的環境,從而能夠傳遞更詳盡的信息。”

3.     專業知識的民主化(Democratization of Expertise)

專業知識的民主化致力于通過極簡的體會且在不需求承受大量成本昂揚訓練的前提下為人們供給專業技能知識(例如機器語言、應用程序開發)或事務范疇專業知識(例如出售流程、經濟剖析)。“公民化”(例如公民數據科學家、公民解決方案整合者)、公民程序開發和無代碼形式都是專業知識民主化的例子。 

Gartner猜測,從現在起到2023年,這一民主化趨勢的四個要害方面將加速開展,包含數據和剖析的民主化(從針對數據科學家的專用東西擴大到適用于一般開發人員的遍及東西)、開發的民主化(自主開發應用程序中運用的人工智能東西)、規劃的民主化(低代碼、無代碼的場景持續添加,更多的應用程序開發功能完成主動化,為公民開發者供給支撐)以及知識的民主化(非IT專業人員通過運用東西和專家體系,應用超出自身具有的專業知識和受到的訓練以外的專業技能)。

4.     人體機能增強(Human Augmentation)

人體機能增強研討怎么運用技能供給認知與體能增強并使其成為人類體會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能部件改動人類固有的身體機能,從而完成增強。認知增強則是通過傳統的核算機體系和新興的智能空間中的多體會接口中的信息和應用來完成。在未來十年,由于越來越多的人尋求機能增強,人類體能與認知增強技能將會變得越來越遍及。這將發生一種全新的“消費化”效應,職工持續增強自身的機能,并進一步拓寬到改進地點的工作環境。

5.     透明度與可追溯性(Transparency and Traceability)

越來越多的顧客意識到其個人信息的價值并提出控制個人信息的要求。企業組織也認識到保護與辦理個人數據的危險日益添加,而政府正在實施嚴格的法律法規確保企業組織做到這一點。透明度與可追溯性已成為支撐此類數字品德與隱私需求的要害要素。 

透明度與可追溯性指用于滿足監管要求、保持運用人工智能和其他先進技能中所需遵守的品德規范以及康復對企業組織信賴缺失的情緒、舉動以及輔助技能與實踐措施。企業組織在建立透明度與信譽措施時有必要專心于三個范疇:(1)人工智能與機器學習;(2)個人數據隱私、一切權與控制;(3)符合品德的規劃。

6.     邊際賦能(The Empowered Edge)

邊際核算是一種在信息來源、存儲庫及運用者附近進行信息處理、內容搜集和交給的核算拓撲結構。它試圖將網絡流量與核算處理保留在本地以削減推遲、發揮邊際才能以及賦予邊際更大的自治性。 

Burke先生表明:“目前,邊際核算首要關注的是在制造、零售等特定職業中嵌入式物聯網體系供給的離線或散布式才能。但跟著邊際被賦予越來越老練和專業的核算資源及越來越多的數據存儲,邊際核算將成為簡直每個職業和應用的主導要素。機器人、無人機、主動駕駛轎車及可操作體系等復雜的邊際設備將加快這一改變。”

7.     散布式云(Distributed Cloud)

散布式云指的是將目前集中式的公有云服務散布到不同的物理位置,本來的公有云供給商持續負責散布式云的運營、治理、更新和迭代。這關于目前大多數公有云服務所采用的集中式形式是一次巨大的改變,而且將拓荒云核算的新時代。

8.     主動化物件(Autonomous Things)

主動化物件是運用人工智能主動履行那些以往被人類履行的使命的物理設備。最典型的主動化物件有機器人、無人機、主動駕駛轎車/船及各種設備。它們的主動化超越了固化的程序所能完成的主動化程度,并能夠憑借人工智能做出與地點環境和人類進行更自然交互的高檔行為。跟著技能才能的改進、監管組織的同意以及社會承受度的提高,主動化物件將被越來越多地用于不受限制的公共場所。 

Burke表明:“跟著主動化物件的遍及,咱們預計獨立的智能物件將改變成無論是否有人操作,都可以讓多臺設備一同作業的協作式智能物件組合。例如,不同種類的機器人可以在同一個裝配流程中一起運轉。在快遞職業中,最高效的解決方案可能是由主動駕駛轎車將包裹運到方針區域,然后由車上的機器人和無人機進行最終的派送。”

9.     實用型區塊鏈(Practical Blockchain)

區塊鏈可以通過完成信賴、供給跨事務生態透明度和完成跨事務生態價值交換、下降成本、削減買賣結算時刻及改進現金流來重塑整個職業。由于可以追溯到資產的來源,因此“以次充好”的概率大幅下降。資產追尋關于其他范疇也具有很大的價值,包含追尋食物在整條供應鏈中的足跡以識別污染來源、追尋各零部件以協助產品召回等。區塊鏈還可用于身份辦理。區塊鏈中的智能合約可以使體系在事情發生時主動觸發舉動,例如在收到貨品時付款等。 

Burke先生表明:“由于可擴展性與互操作性欠安等各種技能問題,區塊鏈在企業中的應用還不老練。盡管存在這些應戰,但由于區塊鏈所具有的顛覆性和帶來收入增長的巨大潛力,企業組織應開端評價這項技能,即便是認為這項技能在近期不會快速遍及的企業組織也不破例。”

10.  人工智能安全(AI Security)

人工智能與機器學習將被持續用于提高各種應用場景中人類決策的才能。雖然這給完成超主動化和運用主動化物件進行事務轉型帶來了良機,但一起也由于物聯網、云核算、微服務(microservices)及智能空間中高度銜接的體系添加了大量潛在攻擊點而給安全團隊與危險領導者帶來了新的應戰。安全與危險領導者應專心于三個要害范疇——保護人工智能賦能體系、利用人工智能提高安全防御機制以及做好攻擊者對人工智能的惡意運用的心理準備。




來源:儀器儀表協會





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