Gartner公佈2019年十大戰略科技發展趨勢
全球領先的資訊科技研究和顧問公司Gartner公佈了各企業機構須在2019年瞭解和關注的首要戰略科技發展趨勢。Gartner將戰略科技發展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響範圍和用途正不斷擴大的戰略科技發展趨勢；這些趨勢在未來五年內迅速增長、高度波動、預計達到臨界點。
Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley表示：“智慧數字格網（Intelligent Digital Mesh）在過去兩年間一直是個熱門話題，並將繼續在2019年成為重要驅動力。作為ContinuousNEXT戰略的一部分，有關這三個主題的各個趨勢是推動持續創新過程的主動力。例如，自動化物件與增強智慧形態的人工智慧（AI）正在與物聯網、邊緣計算以及數字孿生搭配使用，以帶來高度整合的智慧空間。這種共同培育新機會與推動新變革的多種趨勢組合效應是Gartner的2019年十大戰略科技發展趨勢（top 10 strategic technologytrends for 2019）的特點。”
2019年十大戰略科技發展趨勢具體如下：
自主化物 件 （ Autonomous Things ）
機器人、無人機與自動駕駛車輛等自主化物件採用人工智慧自動執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程式設計模型所提供的自動化，且能夠利用人工智慧帶來與環境及人類互動得更自然的高階行為。
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慧物件向眾多協作型智慧物件的轉變，多個裝置將在獨立於人類或依靠人類輸入的情況下協同執行。例如，當無人機考察一大片田地並發現可以收割時，它將排程‘自主收割機’進行操作。而在物流配送市場，最有效的解決方案可能是運用自動駕駛車輛將包裹運送至目標區域。隨後，車輛上搭載的機器人與無人機可以確保包裹的最終投遞。”
增強型分析（AugmentedAnalytics）
增強型分析側重於增強智慧的特定領域，利用機器學習（machine learning）轉變分析內容的開發、使用與共享方式。增強型分析能力將快速發展至主流應用，成為資料準備、資料管理、現代分析、業務流程管理、流程挖掘與資料科學平臺的主要特性。源自增強型分析的自動洞察（automated insights）也將嵌入企業應用，例如人力資源、財務、銷售、營銷、客戶服務、採購與資產管理部門應用等，以優化各個情景下所有員工的決策與行動，而非只是分析師與資料科學家的決策與行動。增強型分析能自動執行資料準備、洞察生成與洞察視覺化過程，在多種情況下無需專業資料科學家參與其中。
Cearley先生認為：“這將產生民間資料科學（citizen data science），這是一種能讓統計與分析並非其本職工作領域的使用者從資料中提取預測性與指示性洞察的新興能力及實踐集合。到2020年，民間資料科學家數量的增長速度將高出專業資料科學家5倍以上。各企業機構可以利用民間資料科學家填補因資料科學家短缺及高成本而導致的資料科學與機器學習人才缺口。”
人工智慧驅動的開發（AI-Driven Development）
市場正快速從專業資料科學家必須與應用開發者合作以建立大部分人工智慧增強型解決方案，轉變為專業開發者可通過預定人工智慧模組的服務（predefined models delivered as a service）而獨自操作的模式。這為開發者們提供了人工智慧演算法與模型的生態系統，以及能夠將人工智慧功能與模型整合為解決方案的開發工具。隨著人工智慧被用於開發流程以自動執行各種資料科學、應用開發與測試功能，專業應用開發將迎來新的機遇。到2022年，至少40%的新應用開發專案的團隊中將出現人工智慧共同開發者（AI co-developers）。
Cearley先生表示：“最終，極為先進的人工智慧增強型開發環境將自動執行應用的功能性與非功能性環節，從而開創‘非專業應用開發者（citizenapplication developer）’的新時代，屆時，非專業人士能夠利用人工智慧驅動工具自動生成新的解決方案。支援非專業人員不用程式設計就能創造應用的工具並不新鮮，但我們預計人工智慧增強型系統將進一步提升這些工具的靈活性。”
數字孿生（Digital Twin）
數字孿生是指以數字化方式再現真實的實體或系統。據Gartner預測，到2020年，互聯感測器與端點將多達超過200億，數字孿生將服務於數十億個物件。各企業機構一開始只是簡單地實施數字孿生，但將隨著時間的推移對其加以演化，提高其收集與視覺化正確資料的能力，應用正確的分析與規則，並有效響應企業的業務目標。
Cearley先生表示：“各企業機構將在內部實施數字孿生（DTO），這會成為數字孿生演化超越物聯網的一個方面。DTO是一個動態軟體模型，其依靠運營資料或其他資料，瞭解企業機構如何運營業務模型、關聯當前狀態、部署資源並響應變化，以實現預期的客戶價值。DTO有助於提高業務流程效率，建立更加靈活、動態且能夠對不斷變化的情況自動做出反應的響應式流程。”
自主性的邊緣（Empowered Edge）
邊緣（Edge）是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點裝置。邊緣計算（Edge computing）是一種計算拓撲，在這種拓撲結構中，資訊處理、內容收集與交付更加靠近這些端點。該結構盡力收集流量並在本地處理，以期減少網路擁擠與延遲。
在短期內，邊緣由物聯網以及靠近終端而不是在中心化雲伺服器上的處理需求而驅動。但是，雲端計算與邊緣計算並非建立新架構，而是逐漸成為互補模型，其中雲服務作為一種運行於中心化伺服器、本地分散式伺服器以及邊緣裝置上的集中式服務（centralized service）而受到管理。
未來五年，專業的人工智慧晶片以及更強大的處理能力、儲存及其他高階功能將被新增至更廣泛的邊緣裝置。該嵌入式物聯網世界的極高異質性（extreme heterogeneity）以及各類資產（例如工業系統）的長壽命週期將帶來大量管理挑戰。長期來看，隨著5G日臻成熟，不斷擴充套件的邊緣計算環境將為集中式服務帶來更加穩健的通訊支援。5G降低了延遲、增加了頻寬、並顯著增加了每平方公里內的節點（邊緣端點）數量，這對邊緣而言非常重要。
沉浸式體驗（ImmersiveExperience）
會話式平臺正在改變著人們與數字世界互動的方式，而虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）正在改變著人們感知數字世界的方式。這一感知與互動模式的綜合轉變帶來了未來沉浸式使用者體驗。
Cearley先生表示：“久而久之，我們將從考慮單個裝置與片段化使用者介面（fragmented user interface）技術轉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以百計的邊緣裝置（包括傳統計算裝置、可穿戴裝置、汽車、環境感測器與消費裝置），將人類與數字世界連線起來。該多渠道體驗將綜合應用所有的人類感覺以及多模式裝置中的高階計算機感應（如：熱度、溼度與廣度）。這種複合體驗環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裝置來定義‘計算機’。實際上，環境就等同於計算機。”
區塊鏈（Blockchain）
區塊鏈是一種分散式分類賬（distributed ledger），其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業務生態系統的摩擦而降低成本、減少交易結算次數與改善現金流而重塑各個行業。當前，人們信賴銀行、票據交換所、政府及其他許多機構，並將它們視為在資料庫內安全存放“唯一事實（single version of the truth）”的中央機構（central authorities）。這樣的集中信任模式增加了交易延遲與摩擦成本（例如佣金、手續費和貨幣的時間價值）。區塊鏈提供了另外一種信任模式，讓人們無需再依賴中央機構仲裁交易。
Cearley先生表示：“當前的區塊鏈技術與概念尚不成熟，人們對其缺乏瞭解，同時並未經過大規模的、關鍵型業務運營的驗證。對於支援更復雜情景的複雜元素更是如此。儘管存在挑戰，但由於區塊鏈具有巨大的顛覆式潛力，即便資訊長與IT領導者並不急於在未來幾年內採用該技術，他們也應該開始對區塊鏈作出評估。”
當前的許多區塊鏈計劃並未落實區塊鏈的所有屬性，例如，高度分佈的資料庫。這些受區塊鏈啟發的解決方案被定位為通過業務流程自動化或記錄數字化而實現運營效率的途徑。其有望增強已知實體（known entities）間的資訊共享，同時提升跟蹤與追溯物理及數字資產的可能性。但是，這些方法並未抓住真正的區塊鏈顛覆價值，並可能增加廠商鎖定（vendor lock-in）。選擇此類方案的各企業機構應瞭解其中的侷限，並準備隨著時間的推移轉而採用徹底的區塊鏈解決方案。而通過更高效地利用現有的非區塊鏈技術並對其加以微調，也可以實現相同結果。
智慧空間（Smart Spaces）
智慧空間是一個物理或數字環境，在這種環境下，人類與受技術支援的系統在更加開放、互聯、協作且智慧的生態系統內互動。包括人、流程、服務與物在內的多個要素匯聚到智慧空間，為目標人群及行業情景打造更加沉浸式、互動式且自動化的體驗。
Cearley先生表示：“一段時間以來，該趨勢已經圍繞智慧城市、數字化工作空間、智慧家庭以及互聯工廠等要素而進行合併。無論是作為員工、客戶、消費者、社群成員還是公民，技術都在日漸成為我們日常生活不可分割的一部分。我們認為，市場正在進入加速交付智慧空間的時期。”
數字道德與隱私（Digital Ethics and Privacy）
個人、企業機構與政府日益關注數字道德與隱私問題。人們越來越關心企業機構將如何在公共及私人領域使用其個人資訊，對於未主動處理此類問題的企業機構，人們的這種反應只會增強。
Cearley先生表示：“關於隱私的任何討論都必須基於數字道德與客戶、委託人及員工的信任這一更廣泛主題。雖然隱私與安全是構建信任的基礎組成部分，但信任實際上不僅僅與這些組成部分有關。信任是在無證據或調查的情況下接受所陳述的事實。最終，企業機構對於隱私的立場建立必須由其更廣泛的道德與信任立場推動。從隱私到道德的轉變使得對話從‘我們合規嗎’轉向‘我們做得正確嗎’。”
量子計算（QuantumComputing）
量子計算是一類在亞原子粒子（例如電子與離子）量子態上操作的非經典計算，其將資訊表述為以量子位（qubits）表示的元素。量子計算機的並行執行（parallel execution）與指數級可擴充套件性意味著其擅於處理那些對於傳統方法而言過於複雜、或是傳統演算法將花費過長時間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險、製藥、軍事等行業以及研究機構從量子計算的發展中受益最多。例如，在製藥行業，量子計算可用於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，量子計算也可加快並更加精確地預測蛋白質間相互作用，從而發現新的製藥方法。
Cearley先生表示：“資訊長與IT領導者應開始規劃量子計算，加深對其瞭解，並考慮如何將其用於真實的業務問題。他們需要在該技術尚處於新興狀態時進行學習，確定其能夠有潛力解決的真實問題，並考慮其對於安全的潛在影響。但請不要相信‘量子計算在未來幾年內就會引領變革’這樣的誇張說法。在2022年之前，大部分企業機構應瞭解並觀察量子計算，或許從2023或2025年開始再進行應用。”
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