【導(dǎo)讀】全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner公布了將在2018年對大部分企業(yè)機構(gòu)產(chǎn)生顯著影響的首要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢。Gartner將戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響范圍和用途正不斷擴大的戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢；這些趨勢在未來五年內(nèi)迅速增長、高度波動、預(yù)計達到臨界點。
Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley表示：“Gartner的2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢（top10 strategic technology trends for 2018）與智能數(shù)字格網(wǎng)（Intelligent Digital Mesh）息息相關(guān)。智能數(shù)字格網(wǎng)是未來數(shù)字化業(yè)務(wù)與生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在制定創(chuàng)新戰(zhàn)略時，IT領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮這些技術(shù)趨勢，否則將面臨節(jié)節(jié)敗退的風(fēng)險。”
前三個戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢探討了人工智能（AI）與機器學(xué)習(xí)（machinelearning）將如何滲透至幾乎任意領(lǐng)域，并代表著未來五年內(nèi)技術(shù)提供商的一個主戰(zhàn)場。隨后的四個趨勢集中于混合數(shù)字與物理世界，以打造一個沉浸式、數(shù)字增強型環(huán)境。最后三個趨勢則指的是利用不斷擴大的人員與商業(yè)規(guī)模以及設(shè)備、內(nèi)容、服務(wù)之間的連接，實現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務(wù)成果。
2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢具體如下：
人工智能基礎(chǔ)（AI Foundation）
至少到2020年之前，創(chuàng)建能夠自我學(xué)習(xí)、調(diào)整并有望自主行動的系統(tǒng)都是技術(shù)提供商的一個重要戰(zhàn)場。直到2025年，利用人工智能助力決策、重塑商業(yè)模式與生態(tài)系統(tǒng)、重建客戶體驗的能力都將是數(shù)字化計劃取得成功的關(guān)鍵推動力。
Cearley先生認為：“人工智能技術(shù)正在快速演化，各企業(yè)機構(gòu)必須對技能、流程與工具投入巨資，以便成功利用這些技術(shù)構(gòu)建人工智能增強型系統(tǒng)。投資領(lǐng)域可能包括數(shù)據(jù)準備、集成、算法、選擇訓(xùn)練方法和建模。數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員與業(yè)務(wù)流程所有者等多方支持者將需要一起工作。”
智能應(yīng)用與分析（Intelligent Apps and Analytics）
在今后幾年里，幾乎任一應(yīng)用與服務(wù)都將采用一定程度的人工智能。其中某些應(yīng)用將成為真正的智能應(yīng)用，若無人工智能與機器學(xué)習(xí)，這些應(yīng)用程序?qū)o法存在。其他一些則將潛在利用人工智能，從幕后提供智能。智能應(yīng)用在人類與系統(tǒng)之間搭起了一個全新智能中間層，有望改變工作的本質(zhì)以及工作場所的結(jié)構(gòu)。
Cearley先生表示：“在探索智能應(yīng)用時應(yīng)將其作為增強人類活動的一種方式，而非簡單地替代人類。增強分析是一個格外具有戰(zhàn)略意義的、逐漸發(fā)展的領(lǐng)域。它面向廣泛的商業(yè)用戶、運營工作者和民間數(shù)據(jù)科學(xué)家（citizen data scientist），利用機器學(xué)習(xí)自動完成數(shù)據(jù)準備、洞察發(fā)現(xiàn)與洞察分享。”
在廣大軟件與服務(wù)市場內(nèi)，人工智能已成為下一個關(guān)鍵領(lǐng)域，包括企業(yè)資源規(guī)劃（ERP）的各個方面。套裝軟件與服務(wù)提供商應(yīng)表明將如何通過高級分析、智能流程和先進的用戶體驗等形式通過人工智能為新版本增加商業(yè)價值。
智能物件（Intelligent Things）
智能物件是指摒棄嚴密的編程模型，轉(zhuǎn)而利用人工智能實現(xiàn)高級行為并更加自然地與周圍環(huán)境及人類進行互動的實物。人工智能正在大力推動全新智能物件（如：自動駕駛車輛、機器人與無人機）的進步并為許多既有物件（例如與消費者及工業(yè)系統(tǒng)相連接的物聯(lián)網(wǎng)）帶來更強功能。
Cearley先生認為：“目前，用于受控環(huán)境（例如耕作與采礦）下的自動駕駛汽車（automobile vehicles）是智能物件快速成長的一個領(lǐng)域。到2022年，我們可能將親眼目睹自動駕駛汽車在有限、可控且明確定義的道路上行駛的實例。不過，駕駛員可能是自動駕駛汽車的普及的一個必要條件，以防發(fā)生意外技術(shù)故障。至少在未來五年內(nèi)，我們預(yù)測需要駕駛員的半自動汽車將占主導(dǎo)地位。在此期間，制造商將更加嚴格地測試技術(shù)，同時法律法規(guī)問題以及文化接受度等非技術(shù)性問題也將得到解決。”
數(shù)字孿生（Digital Twin）
數(shù)字孿生是指以數(shù)字化方式再現(xiàn)真實的實體或系統(tǒng)。在今后三至五年內(nèi)，物聯(lián)網(wǎng)項目背景下的數(shù)字孿生尤其前途光明，并于當(dāng)前引領(lǐng)著人們對于數(shù)字孿生的興趣。精心設(shè)計的資產(chǎn)數(shù)字孿生有望極大地改進企業(yè)決策。這些數(shù)字孿生與其真實的對應(yīng)物相關(guān)聯(lián)，并用于了解物件或系統(tǒng)的狀態(tài)、響應(yīng)變化、改進運營并提升價值。首先，各企業(yè)機構(gòu)將只是實施數(shù)字孿生，然后隨著時間的推移而不斷改進它們，提高其收集數(shù)據(jù)、反映正確數(shù)據(jù)、應(yīng)用正確分析與規(guī)則并有效響應(yīng)商業(yè)目標(biāo)的能力。
Cearley先生表示：“久而久之，我們世界中幾乎每一方面的數(shù)字化再現(xiàn)都將與其真實對應(yīng)物動態(tài)地聯(lián)系在一起，此外還將彼此聯(lián)系并納入基于人工智能的功能，以實現(xiàn)高級模擬、運行與分析。城市規(guī)劃者、數(shù)字營銷人員、醫(yī)療保健專業(yè)人員以及工業(yè)規(guī)劃者均將受益于這一向綜合數(shù)字化孿生世界的長期轉(zhuǎn)變。”
從云到邊緣（Cloud to the Edge）
邊緣計算（Edge computing）描述了一種計算拓撲，在這種拓撲結(jié)構(gòu)中，信息處理、內(nèi)容收集與交付均在鄰近此類信息的源頭完成。連接與延遲挑戰(zhàn)、帶寬限制以及嵌入邊緣的更強大功能均支持分布式模式。各企業(yè)應(yīng)著手將邊緣設(shè)計模式用于基礎(chǔ)設(shè)施架構(gòu)之中——對于擁有大量物聯(lián)網(wǎng)元素的企業(yè)尤其如此。
雖然許多人將云與邊緣視作競爭方法，但云實際上是一種計算方式，在這種情況下，可彈性擴展的技術(shù)功能以服務(wù)形式交付，且天生就無需集中模式。
Cearley先生指出：“從互補概念考慮時，云可作為創(chuàng)建服務(wù)導(dǎo)向型模式以及集中控制和協(xié)作結(jié)構(gòu)的一種技術(shù)方式，而邊緣則用作交付方式，從而以離散或分布式流程執(zhí)行云服務(wù)的各個環(huán)節(jié)。”
會話式平臺（Conversational Platforms）
在人類與數(shù)字化世界互動方面，會話式平臺將推動下一個重大模式轉(zhuǎn)變。詮釋意圖的負擔(dān)從用戶交給了計算機。該平臺接收用戶的問題或命令，然后通過執(zhí)行某些功能、展現(xiàn)某些內(nèi)容或詢問更多輸入信息來響應(yīng)。在接下來的幾年內(nèi)，會話界面將成為用戶互動的一個首要設(shè)計目標(biāo)，并通過專用硬件、核心操作系統(tǒng)特性、平臺及應(yīng)用來實現(xiàn)。
Cearley先生認為：“在理解語言以及用戶基本意圖方面，會話式平臺已經(jīng)達到了臨界點，但仍有所不足。會話式平臺面臨的挑戰(zhàn)在于用戶必須以非常結(jié)構(gòu)化的方式進行溝通，而這通常都是令人失望的體驗。會話模型的穩(wěn)健性以及用于訪問、調(diào)用與協(xié)調(diào)第三方服務(wù)以交付復(fù)雜結(jié)果的應(yīng)用程序接口（API）及事件模型是各類會話式平臺之間的主要區(qū)別要素。”
沉浸式體驗（Immersive Experience）
會話式界面正在改變?nèi)藗兛刂茢?shù)字世界的方式，而虛擬、增強和混合現(xiàn)實（virtual, augmented and mixed reality）則在改變?nèi)藗冇^察和與數(shù)字世界互動的方式。目前，虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實市場尚不成熟，還處于碎片化階段。不過，人們對該領(lǐng)域的興趣非常濃厚，因而催生了視頻游戲和360度球幕視頻等諸多新奇的虛擬現(xiàn)實應(yīng)用，然而這些高級娛樂應(yīng)用目前能產(chǎn)生的商業(yè)價值微乎其微。為了推動實現(xiàn)真正有形的商業(yè)效益，各企業(yè)必須審視特定的虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實應(yīng)用的真實場景，以提高員工的工作效率，同時優(yōu)化設(shè)計、培訓(xùn)和可視化過程。
作為一種融合并拓展了虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術(shù)功能的沉浸式體驗類型，混合現(xiàn)實應(yīng)運而生。作為一種特別的沉浸式體驗，這種技術(shù)十分引人注意，因為它優(yōu)化了界面以更好匹配人們觀察并與世界互動的方式。混合現(xiàn)實跨度極大，包括用于增強或虛擬現(xiàn)實的頭盔式顯示器以及智能手機、基于平板的增強現(xiàn)實和環(huán)境傳感器的應(yīng)用等。混合現(xiàn)實代表了人們觀察并與數(shù)字世界互動的范圍。
區(qū)塊鏈（Blockchain）
區(qū)塊鏈正在從數(shù)字貨幣基礎(chǔ)架構(gòu)向數(shù)字化平臺轉(zhuǎn)變。區(qū)塊鏈技術(shù)與現(xiàn)有的集中式交易和記錄機制截然不同，可作為已有企業(yè)和初創(chuàng)公司發(fā)展顛覆式數(shù)字化業(yè)務(wù)的基礎(chǔ)。雖然有關(guān)區(qū)塊鏈的宣傳都集中于金融服務(wù)行業(yè)，但區(qū)塊鏈在其它一些領(lǐng)域也有潛在的應(yīng)用前景，比如政府部門、醫(yī)療保健、制造業(yè)、媒體發(fā)布、身份識別、所有權(quán)登記服務(wù)和供應(yīng)鏈等。雖然區(qū)塊鏈前景可觀且無疑會帶來顛覆式影響，但是對區(qū)塊鏈的展望勝過區(qū)塊鏈的現(xiàn)實，而且許多相關(guān)技術(shù)在未來兩到三年內(nèi)難以成熟。
事件驅(qū)動（Event Driven）
數(shù)字化業(yè)務(wù)的核心圍繞以下理念，即：企業(yè)總是保持高度敏感，隨時準備探索利用全新的數(shù)字化業(yè)務(wù)時刻。業(yè)務(wù)事件可以是數(shù)字表達的任何事物，反映出明顯的新狀態(tài)或狀態(tài)變化，比如完成訂單或飛機著陸等。借助事件代理（event brokers）、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈、內(nèi)存數(shù)據(jù)管理（in-memorydata management）和人工智能，人們可以更迅速地發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)事件并進行更加詳細的分析。不過，如果缺乏文化和領(lǐng)導(dǎo)力變革，技術(shù)本身也難以實現(xiàn)事件驅(qū)動模式的全部價值。數(shù)字化業(yè)務(wù)促使IT領(lǐng)導(dǎo)者、規(guī)劃者和架構(gòu)者從本身需求出發(fā)去積極地采用事件思維（event thinking）。
持續(xù)自適應(yīng)風(fēng)險和信任（Continuous Adaptive Risk and Trust）
為了確保數(shù)字化業(yè)務(wù)計劃面對高級定向攻擊時仍能有效實施，安全和風(fēng)險管理領(lǐng)導(dǎo)者必須采用一種持續(xù)自適應(yīng)風(fēng)險和信任評估（CARTA）方法，以實現(xiàn)基于風(fēng)險和信任且?guī)в羞m應(yīng)性反應(yīng)的實時決策。安全基礎(chǔ)架構(gòu)必須在任何地方都具有自適應(yīng)性，以便更好地利用機會并管理風(fēng)險，從而確保安全性能夠跟上數(shù)字化業(yè)務(wù)的速度。
作為持續(xù)自適應(yīng)風(fēng)險和信任評估的一部分，各企業(yè)機構(gòu)必須克服安全團隊和應(yīng)用團隊之間的障礙，就像DevOps工具和流程彌合開發(fā)和運營之間的差別一樣。信息安全架構(gòu)師應(yīng)嘗試從多點協(xié)同將安全測試融入DevOps工作流程之中，在此過程中，他們必須以十分透明的方式與開發(fā)人員合作，并且保持DevOps的團隊合作、敏捷性和速度以及開發(fā)環(huán)境的靈活性，從而實現(xiàn)“DevSecOps”。運行時，持續(xù)自適應(yīng)風(fēng)險和信任評估也可與誘捕技術(shù)（deception technology）等聯(lián)合應(yīng)用。虛擬化和軟件定義網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)進步已使“自適應(yīng)蜜罐技術(shù)”（adaptive honeypot）的部署、管理和監(jiān)控變得更加容易，而后者是網(wǎng)絡(luò)誘捕的基本組成部分。
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