Gartner 2020年十大战略科技发展趋势:分布式云、边缘赋能、区块链、超自动化、人工智能安全等

时间:2019-10-31 来源:www.ciptc-top.com

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全球领先的信息技术研究和咨询公司高德纳(Gartner)最近宣布了企业在2020年需要研究的重要战略科技发展趋势。

Gartner将战略科学技术的发展趋势定义为战略科学技术的发展趋势,这种发展趋势具有巨大的颠覆性潜力,偏离了初始阶段,并正在扩大其影响和使用范围。这些趋势预计将在未来五年达到临界点,出现快速增长和高度波动。

Gartner副总裁兼院士分析师大卫塞利(David Cearley)表示:“以人为本的智能空间是用来组织Gartner 2020年重要战略科技发展趋势并评估其主要影响的核心结构。以人为本的技术战略强调技术最重要的功能之一:影响客户、员工、商业伙伴、社会或其他关键群体。从某种意义上说,企业和机构采取的所有行动都旨在直接或间接影响这些个人和群体。这是“以人为本”的方法。”

Cearley先生说:“智能空间是基于以人为本的理念。智能空间是一个物理空间,在这个空间中,人们和科技系统可以在一个日益开放、相互联系、协调和智能的生态环境中相互作用。许多元素,如人、流程、服务和事物,汇聚在智能空间中,创造出更加沉浸式、交互式和自动化的体验。”

2020年十大战略科技发展趋势如下:

1,超自动化

超自动化是用于交付工作的机器学习、软件包和自动化工具的集合。超级自动化不仅包括丰富的工具组合,还包括自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和重新评估)。超自动化的主要焦点是理解自动化步骤的作用范围、它们之间的关系以及它们的组合和协调。

这一趋势始于机器人过程自动化(RPA)。然而,机器人过程自动化本身并不是超自动化。它需要结合各种工具来帮助复制任务过程中的人的部分。

2。多体验(Multiexperience)

从现在开始到2028年,用户体验将在两个方面经历巨大的变化,即用户对数字世界的感知和用户与数字世界之间的互动。对话平台正在改变人们与数字世界互动的方式,而虚拟现实、增强现实和混合现实正在改变人们对数字世界的看法。感知和交互模式的同时变化将在未来带来多感官和多模态体验。

Gartner研究副总裁布莱恩伯克(Brian Burke)表示:“这种模式将从‘精通技术的人’转变为‘了解人类技术的人’。计算机将取代人类来承担人机交互的负担。这种通过多种感官与人类交流的能力将创造一个更加丰富的环境,从而可以传递更详细的信息。”

3。专业知识民主化

专业知识民主化致力于通过最少的经验向人们提供专业和技术知识(如机器语言、应用程序开发)或商业领域的专业知识(如销售流程、经济分析),而无需接受大量昂贵的培训。“公民身份”(例如公民数据科学家、公民解决方案集成商)、公民程序开发和无代码模型都是专业知识民主化的例子。

Gartner预测,从现在到2023年,这种民主化趋势的四个关键方面将会加速,包括数据和分析的民主化(从数据科学家的特殊工具到适合一般开发人员的流行工具)、开发的民主化(在自主开发的应用程序中使用的人工智能工具)、设计的民主化(低代码、无代码场景继续增加)。更多的应用程序开发功能被自动化以支持公民开发人员)和知识民主化(非信息技术专业人员使用工具和专家系统来应用超出他们自己专业知识和培训范围的专业技能)。

4。人体扩增

人体功能增强研究如何使用技术来提供认知和身体增强,并使其成为人类体验不可或缺的一部分。增强体质可以通过在人体上植入或外部放置可穿戴设备和其他技术部件来改变人体固有的身体功能来实现。认知增强是通过传统计算机系统和新兴智能空间中的多体验界面中的信息和应用来实现的。在未来十年,随着越来越多的人追求功能增强,人体健康和认知增强技术将变得越来越普遍。这将产生全新的“消费化”效应。员工将不断增强自己的职能,并进一步拓展以改善办公环境。

5。透明度和可追溯性)

越来越多的消费者意识到他们个人信息的价值,并要求对其进行控制。企业组织也认识到保护和管理个人数据的风险越来越大,政府正在实施严格的法律法规来确保企业组织这样做。透明度和可追溯性已经成为支持这种数字伦理和隐私需求的关键要素。

透明度和可追溯性是指用于满足监管要求、维持在使用人工智能和其他先进技术时应遵守的道德标准以及恢复对企业机构缺乏信任的态度、行动、辅助技术和实际措施。企业组织在建立透明度和可信度度量时必须关注三个方面:(1)人工智能和机器学习;(2)个人数据的隐私、所有权和控制权;(3)伦理设计。

6。授权边缘(powered Edge)

边缘计算是一种处理信息、收集内容并在信息源、存储库和用户附近传递信息的计算拓扑。它试图将网络流量和计算处理保持在本地,以减少延迟,发挥边缘能力,并赋予边缘更大的自主权。

Burke说:“目前,边缘计算主要集中在制造业和零售业等特定行业的嵌入式物联网系统提供的离线或分布式能力上。然而,随着edge被赋予越来越成熟和专业的计算资源和越来越多的数据存储,edge计算将成为几乎每个行业和应用的主导因素。机器人、无人飞行器、自主飞行器和操作系统等复杂的边缘设备将加速这一转变。”

7,分布式云

分布式云是指将集中式公共云服务分布到不同的物理位置。最初的公共云提供商继续负责分布式云的运营、治理、更新和迭代。这是对目前大多数公共云服务采用的集中式模式的巨大改变,并将开启云计算的新时代。

8。自动物体(Automatic Things)

自动物体是一种使用人工智能自动执行以前由人类执行的任务的物理设备。最典型的自动物体是机器人、无人驾驶飞行器、自动汽车/船只和各种设备。他们的自动化程度超过了固化程序所能达到的自动化程度,他们可以借助人工智能做出更自然地与其环境和人类互动的高级行为。随着技术能力的提高、监管机构的批准和社会接受度的提高,自动化物体将越来越多地用于不受限制的公共场所。

Burke说:“随着自动化对象的普及,我们期望独立的智能对象将转变为智能对象的协作组合,允许多个设备一起工作,而不管是否有人操作它们。例如,不同种类的机器人可以在同一装配过程中同时运行。在快递行业,最有效的解决方案可能是用一辆无人驾驶汽车将包裹运送到目标区域,然后车上的机器人和无人驾驶飞行器将进行最后的递送。”

9。实用块状链

区块链可以通过实现信任、提供跨业务生态透明度、实现跨业务生态价值交换、降低成本、减少交易结算时间和提高现金流来重塑整个行业。因为它可以追溯到资产的来源,所以“以次充好”的可能性大大降低。资产跟踪在其他领域也很有价值,包括跟踪食品在整个供应链中的足迹以确定污染源,跟踪各种零件以协助产品召回等。区块链也可以用于身份管理。区块链的智能合同可以使系统在事件发生时自动触发行动,如收到货物后付款等。

Burke说:“由于可扩展性和互操作性差等各种技术问题,区块链在企业中的应用还不成熟。尽管存在这些挑战,但由于区块链的破坏性和巨大的收入增长潜力,企业应该开始评估这项技术,即使是那些认为这项技术在不久的将来不会迅速普及的企业。”

10,人工智能安全

人工智能和机器学习将继续被用于增强人类在各种应用场景中的决策能力。尽管这为使用自动化对象实现超自动化和业务转型提供了一个很好的机会,但它也给安全团队和风险领导者带来了新的挑战,因为智能空间中的物联网、云计算、微服务和高度连接的系统增加了大量潜在攻击点。安全和风险领导者应关注三个关键领域,以保护人工智能支持系统,使用人工智能增强安全防御机制,并为攻击者恶意使用人工智能做好准备。

本文从微信公众号:数据猿开始。文章的内容是作者的个人观点,并不代表贺勋的立场。投资者应在此基础上自行承担风险。

(责任编辑:王志强HF013)

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