近日灾炭，Gartner 公布了2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢锅劝，并稱這些將在2018年對大部分企業(yè)機構產(chǎn)生顯著影響躺盛。Gartner 副總裁 David Cearley 表示：“2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢與智能數(shù)字格網(wǎng)息息相關吊趾。智能數(shù)字格網(wǎng)是未來數(shù)字化業(yè)務與生態(tài)系統(tǒng)的基礎。在制定創(chuàng)新戰(zhàn)略時穆碎，IT領導者必須考慮這些技術趨勢牙勘，否則將面臨節(jié)節(jié)敗退的風險∷鳎”

Gartner：2018 年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢

AI 基礎

創(chuàng)建能夠學習方面，適應和具備自主行動潛力的系統(tǒng)，將成為技術供應商在 2020 年之前的主要戰(zhàn)場北秽。使用 AI 來增強決策制定，重塑商業(yè)模式和生態(tài)系統(tǒng)最筒，重塑客戶體驗的能力將推動數(shù)字化贺氓。

Cearley 先生說：“人工智能技術正在迅速發(fā)展，企業(yè)需要在技能，流程和工具方面進行大量投資辙培，從而成功利用這些技術蔑水，建立 AI 增強系統(tǒng)。 “投資領域包括數(shù)據(jù)準備扬蕊，集成搀别，算法和訓練方法以及模型。數(shù)據(jù)科學家尾抑，開發(fā)人員和業(yè)務流程所有者在內的多方需要共同協(xié)作歇父。

智能應用和智能分析

在接下來的幾年里，幾乎每個應用和服務都將包含一定程度的 AI再愈。 其中一些應用是明顯的智能應用程序榜苫，沒有 AI 和機器學習就不可能存在。 其他則將是不顯眼 AI翎冲，在幕后提供智能垂睬。 智能應用在人與系統(tǒng)之間創(chuàng)建了一個新的智能中介層，有可能改變工作的性質和工作場所的結構抗悍。

“探索智能應用是增強人類活動的一種方式驹饺，而不是簡單地作為替代人的方式。 “增強型分析是一個特別具有戰(zhàn)略意義的增長領域缴渊，它利用機器學習為廣泛的業(yè)務用戶赏壹，運營人員和數(shù)據(jù)科學家提供自動化數(shù)據(jù)，洞察發(fā)現(xiàn)和洞察共享疟暖】ㄈ澹”

人工智能已成為軟件和服務市場的下一個主要戰(zhàn)場，包括企業(yè)資源計劃（ERP）的各個方面俐巴。 通用軟件和服務提供商應該了解他們將如何使用 AI 運用在高級分析骨望，智能流程和高級用戶體驗，在新版本中增加業(yè)務價值欣舵。

智能對象

智能對象( Intelligent things )指的是對象不僅能按照固定的程序模型執(zhí)行任務擎鸠，還能利用弱人工智能及機器學習做出更進階的行為，同時以更自然的方式與環(huán)境進行交互缘圈。人工智能正在推動新型智能對象（如自動駕駛車輛劣光，機器人和無人機）的發(fā)展，并為許多現(xiàn)有的事物（如物聯(lián)網(wǎng)消費級和工業(yè)系統(tǒng)）提供增強的能力糟把。

目前绢涡，在受控環(huán)境（例如農業(yè)和礦業(yè)）中使用自動駕駛汽車是智能對象快速增長的領域，到 2022 年我們可能會看到自動駕駛汽車在有限的遣疯、受控制的道路上行駛雄可， 但一般使用自動駕駛汽車可能需要駕駛人員在座，以防技術意外失效。至少在未來五年內数苫，我們預計有駕駛員的半自動駕駛場景將占主導地位聪舒，在此期間，制造商將更加嚴格地測試技術虐急，解決法規(guī)箱残、法律問題和文化接受等非技術問題。

數(shù)字孿生

數(shù)字孿生是指數(shù)字化代表的真實世界的實體或系統(tǒng)止吁，例如被辑，在數(shù)字空間建立真實飛機的模型，并通過傳感器實現(xiàn)與飛機真實狀態(tài)完全同步赏殃，這樣每次飛行后敷待，根據(jù)結構現(xiàn)有情況和過往載荷，及時分析評估是否需要維修仁热，能否承受下次的任務載荷等榜揖。在物聯(lián)網(wǎng)項目背景下的數(shù)字孿生在未來三到五年內充滿前景。 精心設計的數(shù)字孿生資產(chǎn)有可能顯著改善企業(yè)決策抗蠢。 這些數(shù)字孿生與他們的真實世界的匹配物聯(lián)系在一起举哟，用于了解事物或系統(tǒng)的狀態(tài)，以應對變化迅矛，改進操作和增加價值妨猩。 企業(yè)將首先簡單地實施數(shù)字孿生，然后隨著時間的推移發(fā)展秽褒，提高收集和可視化數(shù)據(jù)的能力壶硅，應用正確的分析和規(guī)則，并有效地響應業(yè)務目標销斟。

隨著時間的推移庐椒，我們世界幾乎所有方面的數(shù)字化都將與其現(xiàn)實世界的動態(tài)數(shù)據(jù)庫動相互連接，并融入基于 AI 的功能蚂踊，以實現(xiàn)先進的仿真约谈，操作和分析。 城市規(guī)劃者犁钟，數(shù)字營銷人員棱诱，醫(yī)療保健專業(yè)人士和行業(yè)規(guī)劃者將從中受益。

邊緣計算

邊緣計算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡邊緣側涝动，融合網(wǎng)絡迈勋、計算、存儲醋粟、應用核心能力的開放平臺靡菇，就近提供邊緣智能服務担败，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接、實時業(yè)務镰官、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應用智能吗货、安全與隱私保護等方面的關鍵需求泳唠。企業(yè)應該在其基礎設施架構中開始使用邊緣設計模式，特別是對于 IoT 的企業(yè)宙搬。

雖然許多人認為云計算和邊緣計算是競爭關系笨腥，但云是一種計算方式，其中可彈性擴展的技術能力可以作為服務提供勇垛，并不固有在集中式模型脖母。

當作為補充概念使用時，云可以是用于創(chuàng)建服務導向模式的計算風格闲孤，而邊緣被用作交付方式集中控制和協(xié)調的結構谆级，允許云服務斷開或分布式執(zhí)行。

對話平臺

對話平臺將推動人類與數(shù)字世界交互的下一個大轉變讼积。 解釋意圖的負擔從用戶轉移到計算機肥照。平臺接受來自用戶的問題或命令，然后通過執(zhí)行功能來回應勤众，呈現(xiàn)一些內容或要求額外的輸入舆绎。在接下來的幾年中，對話界面將成為用戶交互的主要設計目標们颜，并將在硬件吕朵，核心操作系統(tǒng)功能，平臺和應用程序中交付窥突。

對話平臺在理解語言和基本用戶意圖方面已經(jīng)達到了一個臨界點努溃，但仍然不足。 對平臺所面臨的挑戰(zhàn)是用戶必須以非常有條理的方式進行交流波岛，這往往是令人沮喪的體驗茅坛。對話平臺的主要區(qū)別在于其對話模型，應用程序編程接口（API）和用于訪問则拷，調用和協(xié)調第三方服務贡蓖，以提供復雜結果的模型。

沉浸式體驗

雖然對話界面正在改變人們如何控制數(shù)字世界煌茬，但 VR斥铺、AR 和 MR 正在改變人們對數(shù)字世界的感知和互動方式。 虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）市場目前是處于早期階段坛善，是零散的晾蜘。 市場的興趣是很高的邻眷，導致許多新穎 VR 應用的出現(xiàn)，但除了高級娛樂剔交，如視頻游戲和360 度視頻之外肆饶，沒有提供真正的商業(yè)價值。 為了推動實際商業(yè)利益岖常，企業(yè)必須研究可以應用 VR 和 AR 的具體實際情景驯镊，以提高員工的工作效率，并加強設計竭鞍，培訓和可視化流程板惑。

MR （混合現(xiàn)實）是融合和擴展 AR 、VR 技術功能的一種沉浸式體驗偎快，它正在形成一種身臨其境的體驗冯乘，提供了一種引人注目的技術，可以優(yōu)化界面晒夹，更好地匹配人們如何看待和與世界互動裆馒。 混合現(xiàn)實包括用于 AR 或 VR 的頭戴式顯示器（HMD），以及基于智能手機和平板電腦的 AR 及環(huán)境傳感器的使用丐怯。MR 代表了人們如何看待數(shù)字世界并與之互動的跨度领追。

區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈正在從數(shù)字貨幣基礎設施演變?yōu)閿?shù)字轉型平臺。 區(qū)塊鏈技術與當前的集中式交易記錄機制大不相同响逢，可以為既有企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司提供顛覆性數(shù)字業(yè)務的基礎绒窑。 雖然圍繞區(qū)塊鏈的炒作最初集中在金融服務行業(yè)，但區(qū)塊鏈在政府舔亭，醫(yī)療保健些膨，制造業(yè)，媒體發(fā)行钦铺，身份驗證订雾，所有權登記和供應鏈等方面都有很多潛在的應用。 雖然它具有長期的前景矛洞，并且無疑會造成顛覆洼哎，但區(qū)塊鏈許多相關技術在未來兩三年內還不成熟。

事件驅動

數(shù)字化業(yè)務的核心是業(yè)務能夠感知并準備好利用新的數(shù)字業(yè)務機會沼本。 商業(yè)事件可以是數(shù)字化的任何事情噩峦，反映狀態(tài)變化的發(fā)現(xiàn)，例如完成采購訂單或飛機著陸抽兆。 通過使用事件代理识补，物聯(lián)網(wǎng)，云計算辫红，區(qū)塊鏈凭涂，內存數(shù)據(jù)管理和人工智能祝辣，可以更快速地檢測業(yè)務事件并進行更詳細的分析。 但是沒有文化和領導力變革的技術并不能提供事件驅動模型的全部價值切油。 數(shù)字業(yè)務促使 IT 領導者蝙斜，規(guī)劃師和架構師需要接受事件型思考。

持續(xù)的自適應風險和信任

在充滿各種有針對性的安全攻擊的世界中澎胡，為了安全地使數(shù)字業(yè)務活動乍炉，安全和風險管理者必須采用持續(xù)的自適應風險和信任評估（CARTA）方法，以響應實現(xiàn)的風險和基于信任的決策滤馍。 安全基礎架構必須具備適應性，能夠抓住機會并管理風險底循，從而提供以數(shù)字業(yè)務為中心的安全性巢株。

作為 CARTA 方法的一部分，企業(yè)必須克服安全團隊和應用程序團隊之間的障礙熙涤，就像DevOps 工具和流程克服了開發(fā)與運營之間的鴻溝一樣阁苞。 信息安全架構師必須以協(xié)作的方式將多個安全測試集成到 DevOps 工作流程中，這對開發(fā)人員來說基本上是透明的祠挫，并保留了DevOps 和敏捷開發(fā)環(huán)境的團隊精神那槽，靈活性和速度。 CARTA 也可以在運行時應用欺騙技術等方法等舔。 虛擬化和軟件定義網(wǎng)絡等技術的發(fā)展使得部署骚灸，管理和監(jiān)控“自適應蜜罐技術”（一種對攻擊方進行欺騙的技術）變得更加容易。

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