近日樊零，Gartner 公布了2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)我磁，并稱這些將在2018年對(duì)大部分企業(yè)機(jī)構(gòu)產(chǎn)生顯著影響。老土一直認(rèn)為驻襟，對(duì)這種分析公司指明的方向夺艰，不可不信，也不可全信沉衣。各位看官可以先看看Gartner是怎么說的郁副，而后老土也想談?wù)勛约旱囊恍┫敕ā?/p>
AI 基礎(chǔ)
創(chuàng)建能夠?qū)W習(xí)，適應(yīng)和具備自主行動(dòng)潛力的系統(tǒng)豌习，將成為技術(shù)供應(yīng)商在 2020 年之前的主要戰(zhàn)場(chǎng)存谎。使用 AI 來(lái)增強(qiáng)決策制定，重塑商業(yè)模式和生態(tài)系統(tǒng)肥隆，重塑客戶體驗(yàn)的能力將推動(dòng)數(shù)字化既荚。
Cearley 先生說：“人工智能技術(shù)正在迅速發(fā)展，企業(yè)需要在技能栋艳，流程和工具方面進(jìn)行大量投資恰聘，從而成功利用這些技術(shù)，建立 AI 增強(qiáng)系統(tǒng)吸占。 “投資領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備晴叨，集成，算法和訓(xùn)練方法以及模型矾屯。數(shù)據(jù)科學(xué)家篙螟，開發(fā)人員和業(yè)務(wù)流程所有者在內(nèi)的多方需要共同協(xié)作。
智能應(yīng)用和智能分析
在接下來(lái)的幾年里问拘，幾乎每個(gè)應(yīng)用和服務(wù)都將包含一定程度的 AI遍略。 其中一些應(yīng)用是明顯的智能應(yīng)用程序惧所，沒有 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)就不可能存在。 其他則將是不顯眼 AI绪杏，在幕后提供智能下愈。 智能應(yīng)用在人與系統(tǒng)之間創(chuàng)建了一個(gè)新的智能中介層，有可能改變工作的性質(zhì)和工作場(chǎng)所的結(jié)構(gòu)蕾久。
“探索智能應(yīng)用是增強(qiáng)人類活動(dòng)的一種方式势似，而不是簡(jiǎn)單地作為替代人的方式。 “增強(qiáng)型分析是一個(gè)特別具有戰(zhàn)略意義的增長(zhǎng)領(lǐng)域僧著，它利用機(jī)器學(xué)習(xí)為廣泛的業(yè)務(wù)用戶履因，運(yùn)營(yíng)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家提供自動(dòng)化數(shù)據(jù)，洞察發(fā)現(xiàn)和洞察共享盹愚≌て”
人工智能已成為軟件和服務(wù)市場(chǎng)的下一個(gè)主要戰(zhàn)場(chǎng)，包括企業(yè)資源計(jì)劃（ERP）的各個(gè)方面皆怕。 通用軟件和服務(wù)提供商應(yīng)該了解他們將如何使用 AI 運(yùn)用在高級(jí)分析毅舆，智能流程和高級(jí)用戶體驗(yàn)，在新版本中增加業(yè)務(wù)價(jià)值愈腾。
智能對(duì)象
智能對(duì)象( Intelligent things )指的是對(duì)象不僅能按照固定的程序模型執(zhí)行任務(wù)憋活，還能利用弱人工智能及機(jī)器學(xué)習(xí)做出更進(jìn)階的行為，同時(shí)以更自然的方式與環(huán)境進(jìn)行交互虱黄。人工智能正在推動(dòng)新型智能對(duì)象（如自動(dòng)駕駛車輛悦即，機(jī)器人和無(wú)人機(jī)）的發(fā)展，并為許多現(xiàn)有的事物（如物聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)級(jí)和工業(yè)系統(tǒng)）提供增強(qiáng)的能力橱乱。
目前盐欺，在受控環(huán)境（例如農(nóng)業(yè)和礦業(yè)）中使用自動(dòng)駕駛汽車是智能對(duì)象快速增長(zhǎng)的領(lǐng)域，到 2022 年我們可能會(huì)看到自動(dòng)駕駛汽車在有限的仅醇、受控制的道路上行駛， 但一般使用自動(dòng)駕駛汽車可能需要駕駛?cè)藛T在座魔种，以防技術(shù)意外失效析二。至少在未來(lái)五年內(nèi)，我們預(yù)計(jì)有駕駛員的半自動(dòng)駕駛場(chǎng)景將占主導(dǎo)地位节预，在此期間叶摄，制造商將更加嚴(yán)格地測(cè)試技術(shù)，解決法規(guī)安拟、法律問題和文化接受等非技術(shù)問題蛤吓。
數(shù)字孿生
數(shù)字孿生是指數(shù)字化代表的真實(shí)世界的實(shí)體或系統(tǒng)，例如糠赦，在數(shù)字空間建立真實(shí)飛機(jī)的模型会傲，并通過傳感器實(shí)現(xiàn)與飛機(jī)真實(shí)狀態(tài)完全同步锅棕，這樣每次飛行后，根據(jù)結(jié)構(gòu)現(xiàn)有情況和過往載荷淌山，及時(shí)分析評(píng)估是否需要維修裸燎，能否承受下次的任務(wù)載荷等。在物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目背景下的數(shù)字孿生在未來(lái)三到五年內(nèi)充滿前景泼疑。 精心設(shè)計(jì)的數(shù)字孿生資產(chǎn)有可能顯著改善企業(yè)決策德绿。 這些數(shù)字孿生與他們的真實(shí)世界的匹配物聯(lián)系在一起，用于了解事物或系統(tǒng)的狀態(tài)退渗，以應(yīng)對(duì)變化移稳，改進(jìn)操作和增加價(jià)值。 企業(yè)將首先簡(jiǎn)單地實(shí)施數(shù)字孿生会油，然后隨著時(shí)間的推移發(fā)展个粱，提高收集和可視化數(shù)據(jù)的能力，應(yīng)用正確的分析和規(guī)則钞啸，并有效地響應(yīng)業(yè)務(wù)目標(biāo)几蜻。
隨著時(shí)間的推移，我們世界幾乎所有方面的數(shù)字化都將與其現(xiàn)實(shí)世界的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)動(dòng)相互連接体斩，并融入基于 AI 的功能言询，以實(shí)現(xiàn)先進(jìn)的仿真棚贾，操作和分析。 城市規(guī)劃者，數(shù)字營(yíng)銷人員台囱，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(jì)算
邊緣計(jì)算指在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)赋荆，融合網(wǎng)絡(luò)舶得、計(jì)算、存儲(chǔ)伴嗡、應(yīng)用核心能力的開放平臺(tái)急波，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷連接瘪校、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)澄暮、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能阱扬、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求泣懊。企業(yè)應(yīng)該在其基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)中開始使用邊緣設(shè)計(jì)模式，特別是對(duì)于 IoT 的企業(yè)麻惶。
雖然許多人認(rèn)為云計(jì)算和邊緣計(jì)算是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系馍刮，但云是一種計(jì)算方式，其中可彈性擴(kuò)展的技術(shù)能力可以作為服務(wù)提供窃蹋，并不固有在集中式模型卡啰。
當(dāng)作為補(bǔ)充概念使用時(shí)静稻，云可以是用于創(chuàng)建服務(wù)導(dǎo)向模式的計(jì)算風(fēng)格，而邊緣被用作交付方式集中控制和協(xié)調(diào)的結(jié)構(gòu)碎乃，允許云服務(wù)斷開或分布式執(zhí)行姊扔。
對(duì)話平臺(tái)
對(duì)話平臺(tái)將推動(dòng)人類與數(shù)字世界交互的下一個(gè)大轉(zhuǎn)變。 解釋意圖的負(fù)擔(dān)從用戶轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)梅誓。平臺(tái)接受來(lái)自用戶的問題或命令恰梢，然后通過執(zhí)行功能來(lái)回應(yīng)，呈現(xiàn)一些內(nèi)容或要求額外的輸入梗掰。在接下來(lái)的幾年中嵌言，對(duì)話界面將成為用戶交互的主要設(shè)計(jì)目標(biāo)，并將在硬件及穗，核心操作系統(tǒng)功能摧茴，平臺(tái)和應(yīng)用程序中交付。
對(duì)話平臺(tái)在理解語(yǔ)言和基本用戶意圖方面已經(jīng)達(dá)到了一個(gè)臨界點(diǎn)埂陆，但仍然不足苛白。 對(duì)平臺(tái)所面臨的挑戰(zhàn)是用戶必須以非常有條理的方式進(jìn)行交流，這往往是令人沮喪的體驗(yàn)焚虱。對(duì)話平臺(tái)的主要區(qū)別在于其對(duì)話模型购裙，應(yīng)用程序編程接口（API）和用于訪問，調(diào)用和協(xié)調(diào)第三方服務(wù)鹃栽，以提供復(fù)雜結(jié)果的模型躏率。
沉浸式體驗(yàn)
雖然對(duì)話界面正在改變?nèi)藗內(nèi)绾慰刂茢?shù)字世界，但 VR民鼓、AR 和 MR 正在改變?nèi)藗儗?duì)數(shù)字世界的感知和互動(dòng)方式薇芝。 虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）市場(chǎng)目前是處于早期階段，是零散的丰嘉。 市場(chǎng)的興趣是很高的夯到，導(dǎo)致許多新穎 VR 應(yīng)用的出現(xiàn)，但除了高級(jí)娛樂饮亏，如視頻游戲和360 度視頻之外耍贾，沒有提供真正的商業(yè)價(jià)值。 為了推動(dòng)實(shí)際商業(yè)利益克滴，企業(yè)必須研究可以應(yīng)用 VR 和 AR 的具體實(shí)際情景，以提高員工的工作效率优床，并加強(qiáng)設(shè)計(jì)劝赔，培訓(xùn)和可視化流程。
MR （混合現(xiàn)實(shí)）是融合和擴(kuò)展 AR 胆敞、VR 技術(shù)功能的一種沉浸式體驗(yàn)着帽，它正在形成一種身臨其境的體驗(yàn)杂伟，提供了一種引人注目的技術(shù)，可以優(yōu)化界面仍翰，更好地匹配人們?nèi)绾慰创团c世界互動(dòng)赫粥。 混合現(xiàn)實(shí)包括用于 AR 或 VR 的頭戴式顯示器（HMD），以及基于智能手機(jī)和平板電腦的 AR 及環(huán)境傳感器的使用予借。MR 代表了人們?nèi)绾慰创龜?shù)字世界并與之互動(dòng)的跨度越平。
區(qū)塊鏈
區(qū)塊鏈正在從數(shù)字貨幣基礎(chǔ)設(shè)施演變?yōu)閿?shù)字轉(zhuǎn)型平臺(tái)。 區(qū)塊鏈技術(shù)與當(dāng)前的集中式交易記錄機(jī)制大不相同灵迫，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(wù)的基礎(chǔ)秦叛。 雖然圍繞區(qū)塊鏈的炒作最初集中在金融服務(wù)行業(yè)，但區(qū)塊鏈在政府瀑粥，醫(yī)療保健挣跋，制造業(yè)，媒體發(fā)行狞换，身份驗(yàn)證避咆，所有權(quán)登記和供應(yīng)鏈等方面都有很多潛在的應(yīng)用。 雖然它具有長(zhǎng)期的前景修噪，并且無(wú)疑會(huì)造成顛覆查库，但區(qū)塊鏈許多相關(guān)技術(shù)在未來(lái)兩三年內(nèi)還不成熟。
事件驅(qū)動(dòng)
數(shù)字化業(yè)務(wù)的核心是業(yè)務(wù)能夠感知并準(zhǔn)備好利用新的數(shù)字業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)割按。 商業(yè)事件可以是數(shù)字化的任何事情膨报，反映狀態(tài)變化的發(fā)現(xiàn)，例如完成采購(gòu)訂單或飛機(jī)著陸适荣。 通過使用事件代理现柠，物聯(lián)網(wǎng)，云計(jì)算弛矛，區(qū)塊鏈够吩，內(nèi)存數(shù)據(jù)管理和人工智能，可以更快速地檢測(cè)業(yè)務(wù)事件并進(jìn)行更詳細(xì)的分析丈氓。 但是沒有文化和領(lǐng)導(dǎo)力變革的技術(shù)并不能提供事件驅(qū)動(dòng)模型的全部?jī)r(jià)值周循。 數(shù)字業(yè)務(wù)促使 IT 領(lǐng)導(dǎo)者，規(guī)劃師和架構(gòu)師需要接受事件型思考万俗。
持續(xù)的自適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)和信任
在充滿各種有針對(duì)性的安全攻擊的世界中湾笛，為了安全地使數(shù)字業(yè)務(wù)活動(dòng)，安全和風(fēng)險(xiǎn)管理者必須采用持續(xù)的自適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)和信任評(píng)估（CARTA）方法闰歪，以響應(yīng)實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)和基于信任的決策嚎研。 安全基礎(chǔ)架構(gòu)必須具備適應(yīng)性，能夠抓住機(jī)會(huì)并管理風(fēng)險(xiǎn)库倘，從而提供以數(shù)字業(yè)務(wù)為中心的安全性临扮。
作為 CARTA 方法的一部分论矾，企業(yè)必須克服安全團(tuán)隊(duì)和應(yīng)用程序團(tuán)隊(duì)之間的障礙，就像DevOps 工具和流程克服了開發(fā)與運(yùn)營(yíng)之間的鴻溝一樣杆勇。 信息安全架構(gòu)師必須以協(xié)作的方式將多個(gè)安全測(cè)試集成到 DevOps 工作流程中贪壳，這對(duì)開發(fā)人員來(lái)說基本上是透明的，并保留了DevOps 和敏捷開發(fā)環(huán)境的團(tuán)隊(duì)精神蚜退，靈活性和速度闰靴。 CARTA 也可以在運(yùn)行時(shí)應(yīng)用欺騙技術(shù)等方法。 虛擬化和軟件定義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展使得部署关霸，管理和監(jiān)控“自適應(yīng)蜜罐技術(shù)”（一種對(duì)攻擊方進(jìn)行欺騙的技術(shù)）變得更加容易传黄。
下面是老土的一些想法。
首先說AI队寇，顯然Gartner對(duì)AI是“極其”看重的膘掰。在其指出的十大趨勢(shì)中前三項(xiàng)與AI是密切相關(guān)的。關(guān)于“AI基礎(chǔ)”佳遣，老土最喜歡的一句話是“數(shù)據(jù)科學(xué)家识埋，開發(fā)人員和業(yè)務(wù)流程所有者在內(nèi)的多方需要共同協(xié)作”。而對(duì)這句的一條非常重要的解讀是零渐，就目前而言窒舟，AI的實(shí)施仍然還是需要高度定制化的“服務(wù)”，與產(chǎn)品化還有相當(dāng)?shù)木嚯x诵盼。不可能通過采購(gòu)一款軟件惠豺，部署一套系統(tǒng)達(dá)成！
對(duì)于“數(shù)字孿生”洁墙，老土的第一反應(yīng)是“這東西是數(shù)學(xué)建模嗎？即使不是戒财，也應(yīng)該是基于數(shù)據(jù)建模的”热监，而越想越覺得也許這東西可能真的不依賴數(shù)學(xué)建模，而是通過更加全面的感知饮寞，而后將感知數(shù)據(jù)導(dǎo)入虛擬世界孝扛，從而在虛擬世界中重現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界的一種技術(shù)。
“邊緣計(jì)算”強(qiáng)調(diào)充分利用位于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置的計(jì)算能力幽崩。這點(diǎn)與云計(jì)算強(qiáng)調(diào)提供集中式集約式的資源并不矛盾苦始。老土認(rèn)為兩者在絕大部分場(chǎng)景中都是互補(bǔ)關(guān)系，只是覺得隨著通信能力和通信成本的不斷降低慌申，利用邊緣完成計(jì)算所帶來(lái)成本的降低與其帶來(lái)的復(fù)雜度相比可能并不占優(yōu)陌选。總體上，老土不是非衬停看好邊緣計(jì)算。關(guān)于這點(diǎn)可以拭目以待类缤！
關(guān)于對(duì)話平臺(tái)臼勉，老土最近入手了小米小愛智能音箱，到現(xiàn)在已經(jīng)好幾周了餐弱，發(fā)現(xiàn)了很多問題宴霸，但也的確發(fā)現(xiàn)了很多好處。因此老土認(rèn)為也許“對(duì)話”可能成為未來(lái)交互的趨勢(shì)膏蚓，但就目前看瓢谢，還有很多需要探索的地方，在其應(yīng)用體驗(yàn)上還有很大優(yōu)化的空間驮瞧。而“對(duì)話平臺(tái)”則是更大的概念氓扛。這平臺(tái)要包括何種功能，如何交付都還沒有成功的范例论笔。亞馬遜采郎、Facebook等已經(jīng)在努力嘗試了，但就目前看狂魔，其成果仍然還是比較有限的蒜埋，仍然有探索的空間！而正是這個(gè)領(lǐng)域廣闊的“未知空間”讓更多的人愿意投身其中最楷！
雖然說不出理性的理由整份，但是老土對(duì)“沉浸式體驗(yàn)”是未來(lái)毫不懷疑。雖然有傳言籽孙，微軟會(huì)放棄其知名的MR產(chǎn)品Hololens烈评，但老土還是覺得微軟應(yīng)該不會(huì)走出這步“臭棋”（歷史上，微軟也的確走過不少臭棋）蚯撩。當(dāng)然微軟自己也說“微軟堅(jiān)信础倍，混合現(xiàn)實(shí)是計(jì)算的未來(lái)。HoloLens不僅代表了混合現(xiàn)實(shí)當(dāng)今最尖端的技術(shù)胎挎，更代表了混合現(xiàn)實(shí)未來(lái)發(fā)展的方向沟启。這一認(rèn)知不會(huì)止步于簡(jiǎn)單的產(chǎn)品計(jì)劃∮坦剑”德迹。老土實(shí)在是討厭這種由法務(wù)人員寫的東西！
區(qū)塊鏈揭芍？老土對(duì)這種技術(shù)的了解非常有限胳搞，所以實(shí)在是覺得自己沒有能力和資格評(píng)論。不過當(dāng)老土聽說這個(gè)來(lái)自數(shù)字貨幣的概念幾乎被應(yīng)用到了所有的領(lǐng)域，就開始為這種技術(shù)擔(dān)心了肌毅，心中默默升起一個(gè)詞筷转，“捧殺”！
“事件驅(qū)動(dòng)”部分悬而，老土推薦其中的一句“商業(yè)事件可以是數(shù)字化的任何事情呜舒，反映狀態(tài)變化的發(fā)現(xiàn)”。對(duì)老土來(lái)說笨奠，Gartner列出的這十條中的其他九條袭蝗，老土之前都有所耳聞或是曾經(jīng)認(rèn)真的關(guān)注過！唯有這條讓老土覺得好像什么地方被觸動(dòng)了一下般婆，請(qǐng)各位看官想象這樣一個(gè)世界：海量的傳感器實(shí)現(xiàn)了“無(wú)縫”的對(duì)現(xiàn)實(shí)社會(huì)的感知到腥，所有這些感知被匯總到一起，經(jīng)過或者簡(jiǎn)單或者負(fù)責(zé)的處理蔚袍，形成一個(gè)個(gè)事件乡范，每個(gè)事件都有對(duì)應(yīng)的處理者。這些處理者可能是事先指定的啤咽，也可能是臨時(shí)分配的篓足；有的時(shí)候一個(gè)處理者就可以搞定后繼的處理，有時(shí)候則需要多個(gè)處理者的協(xié)同闰蚕。而處理者將控制對(duì)應(yīng)的“控制組件”反作用于現(xiàn)實(shí)世界...（設(shè)計(jì)架構(gòu)成性的老土心中默默的說“嗯栈拖，這個(gè)架構(gòu)不錯(cuò)呦！”）
“持續(xù)的自適應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)和信任”没陡，雖然這是Gartner列出的最后一條涩哟，但也是老土認(rèn)為肯定有的一條，因?yàn)榈搅私裉臁胺喊踩笔钦l(shuí)都無(wú)法回避的問題盼玄！
