前言：

全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司GartnerGartner發(fā)布在2020年需要探索的頂級戰(zhàn)略技術(shù)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(dá)到臨界點。

10大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢

10月21日，在美國奧蘭多舉行的Gartner Symposium／ITxpo 2019大會上，知名咨詢公司Gartner發(fā)布2020年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢：包括超級自動化（Hyperautomation）、多維體驗（Multiexperience）、專家普惠（Democratization of Expertise、人類增強（Human Augmentation）、透明度及可追溯性（Transparency and Traceability）、邊緣計算（The Empowered Edge）、分布式云計算（Distributed Cloud）、智能設(shè)備（Autonomous Things）、產(chǎn)業(yè)區(qū)塊鏈（Practical Blockchain）、AI安全（AI Security）。

超自動化 Hyperautomation

超自動化是在自動化的基礎(chǔ)上，深刻理解自動化步驟的作用范圍，相互關(guān)聯(lián)和組合的方式，綜合應(yīng)用機器學(xué)習(xí)、自動化軟件和工具等實現(xiàn)端到端的系統(tǒng)集成的自服務(wù)的智能化運維平臺，最大程度上用機器來代替人類在任務(wù)流程中的工作，提高工作質(zhì)量和效率。

超自動化不是一個簡單的概念，而是一種應(yīng)用IT技術(shù)助力于業(yè)務(wù)流程，提高質(zhì)量和效率的一種最佳實踐。需要在深入分析當(dāng)前業(yè)務(wù)流程和自動化程度基礎(chǔ)上，合理優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，并整合自動化軟件和工具，應(yīng)用機器學(xué)習(xí)等AI技術(shù)，用機器代替人完成規(guī)則較為明確而又不斷重復(fù)的工作，而解放人力去做更有價值的創(chuàng)造性工作。

值得注意的是，該趨勢由機器人流程自動化（RPA）開始，但僅機器人流程自動化還稱不上超自動化，它需要組合多種工具來幫助復(fù)制任務(wù)流程中人類所參與的部分。

機器人流程自動化（Robotic Process Automation，簡稱RPA），是一種預(yù)先設(shè)定的程序，它通過模擬并且增強人與計算機的交互過程，將基于規(guī)則的常規(guī)操作自動化，例如讀取郵件、對賬匯總、檢查文件、生成文件和報告等枯燥、重復(fù)、標(biāo)準(zhǔn)化的工作，都可以讓RPA機器人代為完成。

RPA不止于處理簡單工作，也可以處理復(fù)雜工作，已經(jīng)自主實現(xiàn)了三層以上的封裝，只要是規(guī)律重復(fù)的，RPA可以處理更多復(fù)雜的作業(yè)。

它不限于處理簡單重復(fù)的工作，在未來也需要更多超自動化技術(shù)，在超自動化道路上，RPA也將融入更多的技術(shù)，RPA產(chǎn)品要緊跟超自動化的步伐。

RPA與AI之間是相輔相成的關(guān)系，RPA從技術(shù)含量來說沒有AI高，但它最重要的一點，是起到了連接器的作用。通過RPA，可以把不同的技術(shù)，包括AI技術(shù)連接起來，形成一個個能實際應(yīng)用的場景。

這意味著在未來的工作場所，人類勞動力與機器人勞動力將一起工作。事實上，已有眾多企業(yè)部署了與人類勞動力一起工作的機器人。它收集和處理納稅申報表數(shù)據(jù)，減少了人力工作量，讓他們管理業(yè)務(wù)的關(guān)鍵部分。

多重體驗Multiexperience

現(xiàn)有交互是通過材料、結(jié)構(gòu)、色彩等一些物理屬性進(jìn)行合理配置，進(jìn)行創(chuàng)作的一個過程，是可以感受和感覺的。

但是隨著計算機和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的發(fā)展，除了物質(zhì)世界之外，我們多了一個虛擬數(shù)字世界，交互設(shè)計就是這樣一個產(chǎn)物。

預(yù)計到到2028年的時候，用戶體驗將在兩個方面發(fā)生巨大的變化，即用戶對于數(shù)字世界的感知以及用戶與數(shù)字世界的交互方式。會話平臺正在改變?nèi)伺c數(shù)字世界的交互方式，而虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實與混合現(xiàn)實正在改變?nèi)藗儗��?shù)字世界的感知。感知與交互模式的同時改變將在未來帶來多感官與多模式體驗。

這一模式將從精通技術(shù)的人，轉(zhuǎn)變?yōu)槔斫馊祟惖募夹g(shù)，計算機將代替人類承擔(dān)人機交互的重?fù)?dān)，這種與人類進(jìn)行多重感官交流的能力將創(chuàng)造一個更豐富的環(huán)境，從而能夠傳遞更細(xì)致的信息。

人體機能增強Human Augmentation

毫無疑問，人體機能的強化正在變得越來越復(fù)雜，在許多情況下，這些技術(shù)或者醫(yī)學(xué)進(jìn)步都是為了幫助受傷者、病患或者是老年人，但隨后也被健康的人或者年輕人用于改善生活方式，或者是提高人體機能，從而有更好的表現(xiàn)。

人體機能增強研究如何使用技術(shù)提供認(rèn)知與體能增強并使其成為人類體驗中不可或缺的一部分。體能增強通過在人類身體上植入或外置可穿戴設(shè)備等技術(shù)部件改變?nèi)祟惞逃械纳眢w機能，從而實現(xiàn)增強。

認(rèn)知增強則是通過傳統(tǒng)的計算機系統(tǒng)和新興的智能空間中的多體驗接口中的信息和應(yīng)用來實現(xiàn)。

在未來十年，由于越來越多的人追求機能增強，人類體能與認(rèn)知增強技術(shù)將會變得越來越普遍。這將產(chǎn)生一種全新的消費化效應(yīng)，員工持續(xù)增強自身的機能，并進(jìn)一步拓展到改進(jìn)所在的辦公環(huán)境。

邊緣賦能The Empowered Edge

邊緣計算是一種在信息來源、存儲庫及使用者附近進(jìn)行信息處理、內(nèi)容收集和交付的計算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。它試圖將網(wǎng)絡(luò)流量與計算處理保留在本地以減少延遲、發(fā)揮邊緣能力以及賦予邊緣更大的自治性。

對數(shù)據(jù)流與信息流的實時處理需求催生了電網(wǎng)邊緣智能計算。預(yù)計到2027年，電網(wǎng)邊緣計算和分布式智能市場將達(dá)65億美元。邊緣計算在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)中的代表性應(yīng)用包括預(yù)測運維、安防監(jiān)控、儲能智能化配置、電池后臺監(jiān)測系統(tǒng)等。

萬物互聯(lián)是無所不及的網(wǎng)絡(luò)鏈接，萬物智聯(lián)是無處不在的智能協(xié)同，萬物賦能代表無所不能的數(shù)字演進(jìn)。在智能制造方面，邊緣計算能應(yīng)對工業(yè)制造中響應(yīng)時延、風(fēng)險控制、隱私保護(hù)等問題；在智慧車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，邊緣計算可為自動駕駛車輛提供低時延、高速率的服務(wù)。整合邊緣計算、云計算優(yōu)勢的端邊云協(xié)同將成為智能產(chǎn)業(yè)和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵。

隨著邊緣被賦予越來越成熟和專業(yè)的計算資源及越來越多的數(shù)據(jù)存儲，邊緣計算將成為幾乎每個行業(yè)和應(yīng)用的主導(dǎo)要素。機器人、無人機、自動駕駛汽車及可操作系統(tǒng)等復(fù)雜的邊緣設(shè)備將加快這一轉(zhuǎn)變。

分布式云Distributed Cloud

分布式系統(tǒng)憑借其高吞吐、高并發(fā)、低延遲和負(fù)載均衡的特點，迎合了互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展背后的巨大承載量需求。

從集中化到分布式，不僅僅是一種商業(yè)模式與思維的變化，更重要的是開啟了一場具有歷史意義的去中心化商業(yè)實驗。

分布式云指的是將目前集中式的公有云服務(wù)分布到不同的物理位置，原來的公有云提供商繼續(xù)負(fù)責(zé)分布式云的運營、治理、更新和迭代。這對于目前大多數(shù)公有云服務(wù)所采用的集中式模式是一次巨大的轉(zhuǎn)變，并且將開辟云計算的新時代。

分布式云架構(gòu)徹底集成了音頻系統(tǒng)、視頻系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的工作關(guān)系，形成一個整體，并且最大化的解決了傳輸與核心管理的局限，優(yōu)化了核心服務(wù)器的工作職能。其穩(wěn)定性和使用靈活性得到巨大的提升。

實用型區(qū)塊鏈Practical Blockchain

區(qū)塊鏈不僅僅是單純的技術(shù)創(chuàng)新，其背后是一個基于博弈的一個共識場，本質(zhì)上是一個治理架構(gòu)，它可以使我們國家在國內(nèi)的治理和在國際上的競爭提到一個新的高度，這個是區(qū)塊鏈成為我們國家戰(zhàn)略的一個重要原因。

區(qū)塊鏈可以通過實現(xiàn)信任、提供跨業(yè)務(wù)生態(tài)透明度和實現(xiàn)跨業(yè)務(wù)生態(tài)價值交換、降低成本、減少交易結(jié)算時間及改善現(xiàn)金流來重塑整個行業(yè)。

隨著區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用場景的不斷增多，區(qū)塊鏈應(yīng)用已經(jīng)逐漸走向?qū)嵱�。資產(chǎn)追蹤對于其他領(lǐng)域也具有很大的價值，包括追蹤食物在整條供應(yīng)鏈中的足跡以識別污染來源、追蹤各零部件以協(xié)助產(chǎn)品召回等。

人工智能安全AI Security

面對人工智能的風(fēng)險，當(dāng)下存在嚴(yán)重兩極化：比如美國加州就決定禁用人臉識別技術(shù)，但也有更多企業(yè)對風(fēng)險持視而不見的態(tài)度。總體而言，人工智能發(fā)展是主旋律，但是人工智能的健康發(fā)展，一定是治理和發(fā)展雙輪驅(qū)動。

人工智能與機器學(xué)習(xí)將被繼續(xù)用于提升各種應(yīng)用場景中人類決策的能力。雖然這給實現(xiàn)超自動化和使用自動化物件進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型帶來了良機，但同時也因為物聯(lián)網(wǎng)、云計算、微服務(wù)及智能空間中高度連接的系統(tǒng)增加了大量潛在攻擊點又帶來了新的挑戰(zhàn)。

同時，保持對人工智能發(fā)展的敬畏和理性，是非常關(guān)鍵的。曾毅呼吁提升人工智能的技術(shù)人員對于風(fēng)險和倫理問題的重視，使得他們真正在開發(fā)人工智能的時候，心中有紅線。

結(jié)尾：

今天的技術(shù)發(fā)展與幾年前的技術(shù)趨勢截然不同，正是由于不確定性的增加和科技變革的階梯式進(jìn)化，未來十年，全球各行各業(yè)都將發(fā)生變革、創(chuàng)新和顛覆。