2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢

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原標題：2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢

近日，Gartner公司公布了企業(yè)機構(gòu)在2020年需要研究的重要戰(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、預計達到臨界點。

2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢

Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley表示：“以人為中心的智能空間（people-centric smart spaces）是用來組織Gartner 2020年重要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢并評估其帶來的主要影響的核心結(jié)構(gòu)。把人作為技術(shù)戰(zhàn)略的核心強調(diào)了技術(shù)最重要的作用之一：影響客戶、員工、業(yè)務合作伙伴、社會或其他關(guān)鍵群體。從某種意義上來講，企業(yè)機構(gòu)采取的所有行動都是為了直接或間接影響這些個人和群體，這就是‘以人為中心’的方法。”

Cearley先生認為：“智能空間建立在以人為中心的理念上。智能空間是一個人與科技系統(tǒng)能夠在日益開放、互聯(lián)、協(xié)調(diào)且智能的生態(tài)中進行交互的物理空間。人、流程、服務及物等多項元素在智能空間匯聚，創(chuàng)造出沉浸度、交互性和自動化程度更高的體驗。”

2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢具體如下：

超自動化

Hyperautomation

超自動化是一個為了交付工作、涵蓋了多種機器學習、套裝軟件和自動化工具的集合體。超自動化不但包含了豐富的工具組合，還包含自動化本身的所有步驟（發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計、自動化、測量、監(jiān)控和再評估）。超自動化的主要重點在于理解自動化步驟的作用范圍、它們彼此之間的關(guān)聯(lián)以及它們的組合與協(xié)調(diào)方式。

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制任務流程中人類所參與的部分。

多重體驗

Multiexperience

從現(xiàn)在起到2028年，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。

Gartner研究副總裁Brian Burke表示：“這一模式將從‘精通技術(shù)的人’轉(zhuǎn)變?yōu)椤斫馊祟惖募夹g(shù)’。計算機將代替人類承擔人機交互的重擔。這種與人類進行多重感官交流的能力將創(chuàng)造一個更豐富的環(huán)境，從而能夠傳遞更細致的信息?！?/p>

專業(yè)知識的民主化

Democratization of Expertise

專業(yè)知識的民主化致力于通過極簡的體驗且在不需要接受大量成本高昂培訓的前提下為人們提供專業(yè)技術(shù)知識（例如機器語言、應用程序開發(fā)）或業(yè)務領(lǐng)域?qū)I(yè)知識（例如銷售流程、經(jīng)濟分析）。“公民化”（例如公民數(shù)據(jù)科學家、公民解決方案整合者）、公民程序開發(fā)和無代碼模式都是專業(yè)知識民主化的例子。

Gartner預測，從現(xiàn)在起到2023年，這一民主化趨勢的四個關(guān)鍵方面將加速發(fā)展，包括數(shù)據(jù)和分析的民主化（從針對數(shù)據(jù)科學家的專用工具擴大到適用于一般開發(fā)人員的普及工具）、開發(fā)的民主化（自主開發(fā)應用程序中使用的人工智能工具）、設(shè)計的民主化（低代碼、無代碼的場景持續(xù)增加，更多的應用程序開發(fā)功能實現(xiàn)自動化，為公民開發(fā)者提供支持）以及知識的民主化（非IT專業(yè)人員通過使用工具和專家系統(tǒng)，應用超出自身具備的專業(yè)知識和受到的培訓以外的專業(yè)技能）。

人體機能增強

Human Augmentation

人體機能增強研究如何使用技術(shù)提供認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，員工持續(xù)增強自身的機能，并進一步拓展到改進所在的辦公環(huán)境。

透明度與可追溯性

Transparency and Traceability

越來越多的消費者意識到其個人信息的價值并提出控制個人信息的要求。企業(yè)機構(gòu)也認識到保護與管理個人數(shù)據(jù)的風險日益增加，而政府正在實施嚴格的法律法規(guī)確保企業(yè)機構(gòu)做到這一點。

透明度與可追溯性已成為支持此類數(shù)字道德與隱私需求的關(guān)鍵要素。透明度與可追溯性指用于滿足監(jiān)管要求、維持使用人工智能和其他先進技術(shù)中所需遵守的道德規(guī)范以及恢復對企業(yè)機構(gòu)信任缺失的態(tài)度、行動以及輔助技術(shù)與實際措施。

企業(yè)機構(gòu)在建立透明度與信譽措施時必須專注于三個領(lǐng)域：

人工智能與機器學習
個人數(shù)據(jù)隱私、所有權(quán)與控制
符合道德的設(shè)計

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行信息處理、內(nèi)容收集和交付的計算拓撲結(jié)構(gòu)。它試圖將網(wǎng)絡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。

Burke先生表示：“目前，邊緣計算主要關(guān)注的是在制造、零售等特定行業(yè)中嵌入式物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供的離線或分布式能力。但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)和應用的主導要素。機器人、無人機、自動駕駛汽車及可操作系統(tǒng)等復雜的邊緣設(shè)備將加快這一轉(zhuǎn)變?！?/p>

分布式云

Distributed Cloud

分布式云指的是將目前集中式的公有云服務分布到不同的物理位置，原來的公有云提供商繼續(xù)負責分布式云的運營、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。

自動化物件

Autonomous Things

自動化物件是使用人工智能自動執(zhí)行那些以往被人類執(zhí)行的任務的物理設(shè)備。最典型的自動化物件有機器人、無人機、自動駕駛汽車/船及各種設(shè)備。

它們的自動化超越了固化的程序所能實現(xiàn)的自動化程度，并能夠借助人工智能做出與所在環(huán)境和人類進行更自然交互的高級行為。

隨著技術(shù)能力的改進、監(jiān)管機構(gòu)的批準以及社會接受度的提高，自動化物件將被越來越多地用于不受限制的公共場所。

Burke表示：“隨著自動化物件的普及，我們預計獨立的智能物件將轉(zhuǎn)變成無論是否有人操作，都可以讓多臺設(shè)備一起工作的協(xié)作式智能物件組合。

例如，不同種類的機器人可以在同一個裝配流程中同時運行。在快遞行業(yè)中，最高效的解決方案可能是由自動駕駛汽車將包裹運到目標區(qū)域，然后由車上的機器人和無人機進行最后的派送。”

實用型區(qū)塊鏈

Practical Blockchain

區(qū)塊鏈可以通過實現(xiàn)信任、提供跨業(yè)務生態(tài)透明度和實現(xiàn)跨業(yè)務生態(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)。

由于可以追溯到資產(chǎn)的來源，因此“以次充好”的概率大幅降低。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。

區(qū)塊鏈還可用于身份管理。區(qū)塊鏈中的智能合約可以使系統(tǒng)在事件發(fā)生時自動觸發(fā)行動，例如在收到貨物時付款等。

Burke先生表示：“由于可擴展性與互操作性不佳等各種技術(shù)問題，區(qū)塊鏈在企業(yè)中的應用還不成熟。盡管存在這些挑戰(zhàn)，但由于區(qū)塊鏈所具有的顛覆性和帶來收入增長的巨大潛力，企業(yè)機構(gòu)應開始評估這項技術(shù)，即便是認為這項技術(shù)在近期不會快速普及的企業(yè)機構(gòu)也不例外?！?/p>

人工智能安全

AI Security

人工智能與機器學習將被繼續(xù)用于提升各種應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行業(yè)務轉(zhuǎn)型帶來了良機，但同時也因為物聯(lián)網(wǎng)、云計算、微服務（microservices）及智能空間中高度連接的系統(tǒng)增加了大量潛在攻擊點而給安全團隊與風險領(lǐng)導者帶來了新的挑戰(zhàn)。

安全與風險領(lǐng)導者應專注于三個關(guān)鍵領(lǐng)域——保護人工智能賦能系統(tǒng)、利用人工智能提升安全防御機制以及做好攻擊者對人工智能的惡意使用的心理準備。

Gartner：未來政府十大技術(shù)趨勢

具有遠見的公務人員都已意識到，在一個數(shù)字化社會，“政策與技術(shù)密不可分”。任何大規(guī)模提供的政府服務都離不開一系列技術(shù)的支持。如果此類業(yè)務項目的成功因技術(shù)的使用不力而受到影響，那么政治目標也會受到影響。

政府部門領(lǐng)導者希望政府首席信息官能夠找到通過技術(shù)降低成本、提高效率、優(yōu)化公民與業(yè)務結(jié)果的方法。他們還希望首席信息官考慮影響他們所服務的選民的技術(shù)、經(jīng)濟、環(huán)境和政治趨勢。

“Gartner政府戰(zhàn)略技術(shù)趨勢”幫助首席信息官確認技術(shù)投資的理由、時機和優(yōu)先級別。這些信息與科技趨勢的選擇依據(jù)全球各地區(qū)政府機構(gòu)緊迫的公共政策目標和業(yè)務需求。

Gartner研究副總裁Rick Howard表示：“相比以往，我們現(xiàn)在更加需要確認數(shù)字公平、道德與隱私、制度靈活性需求等業(yè)務趨勢背景中的技術(shù)優(yōu)先級別。首席信息官可以通過這些趨勢讓各利益相關(guān)者參與、明確各項概念并發(fā)起關(guān)于這些趨勢公民和社會價值的討論。”

Howard還提到，電子政務戰(zhàn)略的實施將跨越多個預算周期和政府行政部門。Howard表示：“Gartner所選擇的戰(zhàn)略趨勢并不一定是政府首席信息官目前耗費最多時間或預算的技術(shù)趨勢。但由于這些趨勢會改變公共服務領(lǐng)域，它們會成為、應成為或者很快將成為政府首席信息官關(guān)注的重點領(lǐng)域?！?nbsp;

這些大趨勢的時間范圍是未來12至18個月，它們的重要性隨政府級別（國家、地區(qū)或本地）、地區(qū)和業(yè)務環(huán)境而變化。因此，我們未對它們進行排序。

自適應安全

adaptive security

從針對馬里蘭州巴爾的摩等城市的勒索軟件到對烏克蘭關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施資產(chǎn)及國會（如澳大利亞）的攻擊，各地區(qū)的各級政府都受到攻擊的威脅，這推動了對新型安全策略的需求。

自適應安全策略將風險、信任和安全視作一個連續(xù)的自適應過程且該過程能夠預測和緩解不斷進化的網(wǎng)絡威脅。該策略承認沒有完美的保護方法，因此需要隨時隨地調(diào)整安全策略。

公民數(shù)字身份證

citizen digital identity

數(shù)字身份證指通過任何政府數(shù)字化渠道證明個人身份的能力，這項技術(shù)對于政府服務的加入與訪問至關(guān)重要，但許多政府的采納速度依然很慢。政府首席信息官必須提供能夠同時滿足安全規(guī)則與公民期望的數(shù)字身份證。

多渠道公民參與

multichannel citizen engagement

如果政府能夠通過公民首選的渠道與公民聯(lián)絡，比如會面、電話、移動設(shè)備（目前50%以上的政府網(wǎng)站流量來自移動設(shè)備）、智能揚聲器、聊天機器人或增強現(xiàn)實等，那么就能滿足公民的期望并達到項目的效果。

敏捷型設(shè)計

agile by design

電子政務不是“一勞永逸”的投資。首席信息官必須采用敏捷型設(shè)計建立一個靈活、響應迅速的環(huán)境。敏捷型設(shè)計是一套原則與操作方法，這套方法用于開發(fā)影響業(yè)務、信息和技術(shù)架構(gòu)當前與目標狀態(tài)的靈活系統(tǒng)與解決方案。

數(shù)字化產(chǎn)品管理

digital product management

根據(jù)《Gartner 2019年首席信息官調(diào)查》，超過三分之二的政府首席信息官表示，他們已經(jīng)或正在計劃實施數(shù)字化產(chǎn)品管理（DPM）。DPM涉及商業(yè)用戶或公民產(chǎn)品或方案的開發(fā)、交付、監(jiān)測、改進和淘汰，它常常取代很少取得成功的“瀑布式”項目管理方法。DPM能夠讓政府機構(gòu)從不同的角度進行思考并且快速、持續(xù)地產(chǎn)生實際效果。

一切即服務

XaaS

XaaS涵蓋了云中的所有訂閱式IT服務。根據(jù)《Gartner 2019年首席信息官調(diào)查》，39%的政府機構(gòu)計劃將大部分新增或后續(xù)資金用于云服務。XaaS模式提供了一種代替遺留基礎(chǔ)設(shè)施升級的方法、帶來了可擴展性并縮短了大規(guī)模實施電子政務的時間。

共享服務2.0

shared services 2.0

許多政府機構(gòu)試圖通過集中化服務或共享服務提高IT效率，但常常收效甚微。共享服務2.0的重點已從節(jié)約成本轉(zhuǎn)移到提供企業(yè)級安全、身份管理、平臺或業(yè)務分析等高價值業(yè)務能力。

數(shù)字賦能工作隊伍

digitally empowered workforce

數(shù)字化工作環(huán)境與員工滿意度、維系率與敬業(yè)度密切相關(guān)，但目前政府在這一方面落后于其他行業(yè)。一支自我管理工作隊伍需要獲得培訓、技術(shù)和自主權(quán)才能開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃。

無處不在的分析

analytics everywhere

Gartner將各個業(yè)務活動和服務交付階段中普遍使用的分析稱為“無處不在的分析”。該趨勢使政府機構(gòu)的功能從報告滯后指標的儀表板轉(zhuǎn)變?yōu)閹椭藗冏鞒龈脤崟r決策的自主流程。

增強智能

augmented intelligence

Gartner建議政府首席信息官將人工智能更改為“增強智能”——一種以人為中心、通過人與人工智能的合作增強認知能力的合作模式。

Gartner：改變數(shù)字商務的十大趨勢

上世紀九十年代，人們開始通過網(wǎng)絡銷售產(chǎn)品。早期的電子商務專注于交易，很少注重滿意度、客戶服務或忠誠度。

如今的數(shù)字商務早已今非昔比，企業(yè)開始根據(jù)客戶的需求改進商務運作，增加了顯示庫存、產(chǎn)品評價和追蹤物流等功能。企業(yè)將重點放在更具戰(zhàn)略性、能夠給它們帶來未來競爭優(yōu)勢的舉措上，比如提供一致的客戶旅程體驗、與客戶建立信任關(guān)系等。

Gartner高級研究總監(jiān)沈哲怡認為，數(shù)字商務正在變得更加智能化與個性化。客戶數(shù)據(jù)分析已成為創(chuàng)造優(yōu)質(zhì)客戶體驗、實現(xiàn)個性化與一致體驗的關(guān)鍵技術(shù)。在客戶數(shù)據(jù)分析中，企業(yè)使用多種工具從多個角度洞悉客戶數(shù)據(jù)，挖掘出數(shù)據(jù)的更大價值。

由于企業(yè)越來越重視客戶數(shù)據(jù)和分析，因此信任與隱私的重要性也日益提高。越來越多的國家與地區(qū)正在頒布隱私法。企業(yè)必須在獲取過量客戶數(shù)據(jù)與尊重隱私之間保持平衡，這樣才能在不越過隱私界限的情況下提供良好的客戶體驗。客戶信任已成為任何情況下業(yè)務取得成功的前提。

Gartner認為，人工智能是一項將對商業(yè)產(chǎn)生深遠影響的技術(shù)。到2023年，大部分使用人工智能開展數(shù)字商務的企業(yè)將至少提高25%的客戶滿意度、增加25%的收入或降低25%的成本。

視覺商務

Visual commerce

視覺商務使用戶能夠進行沉浸式的視覺交互。該項技術(shù)包含360度視頻、2D與3D配置、視覺搜索、增強現(xiàn)實（AR）以及虛擬現(xiàn)實（VR）。

個性化

Personalization

個性化是一個為了優(yōu)化用戶體驗而為創(chuàng)造的具有相關(guān)性和個性化的交互過程。在整個客戶旅程中，企業(yè)有許多機會提供個性化的體驗，比如主頁、產(chǎn)品頁面、搜索、產(chǎn)品推薦、橫幅廣告以及優(yōu)惠等。通過個性化，可以實現(xiàn)諸如促進用戶購買、參與度、忠誠度和和客戶滿意度等目標。

信任和隱私

Trust and privacy

要想獲得客戶的信任，首先必須保護客戶的隱私?？蛻粝Ｍ軌蚩吹讲⒖刂谱约旱臄?shù)據(jù)。目前，已有近160個國家和地區(qū)已制定或正在制定隱私法，企業(yè)所面臨的合規(guī)壓力巨大。除了遵紀守法之外，企業(yè)還必須考慮如何與客戶建立信任關(guān)系。

統(tǒng)一商務

Unified commerce

客戶在整個購買和售后階段可以使用的渠道越來越多。統(tǒng)一商務不僅可以實現(xiàn)各個渠道的一致性，而且還能保持整個客戶旅程體驗的連續(xù)性。在理想的條件下，它還能根據(jù)客戶的具體場景提供個性化的體驗。

訂閱電商

Subscription commerce

無論是襪子還是電子游戲，如今一切商品都可以反復銷售和自動續(xù)訂。企業(yè)可通過訂閱模式獲得重復、可預測的收入；而客戶則喜歡這種便捷、省錢且個性化的模式。到2023年，75%直接向消費者的企業(yè)將提供訂閱服務，但只有20%能夠成功提高客戶維系率。

物聯(lián)網(wǎng)電商

Thing commerce

數(shù)十億臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將能夠成為客戶，家電、工業(yè)設(shè)備等聯(lián)網(wǎng)機器可以代表人類客戶進行購買。物聯(lián)網(wǎng)電商的主要優(yōu)點在于減少在購買過程中客戶所花費的精力和可能的流失。目前該趨勢還處于初期階段，許多企業(yè)仍專注于通過網(wǎng)站和移動應用等傳統(tǒng)渠道擴展業(yè)務。

企業(yè)商城

Enterprise marketplace

在該業(yè)務模式中，企業(yè)從只銷售自己擁有或采購的產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)橥瑫r銷售他人所擁有、管理及維護的第三方產(chǎn)品。機場、商場、房地產(chǎn)開發(fā)商和制造商等擁有龐大客戶群體和合作伙伴的企業(yè)已開始采用這一商業(yè)模式。

客戶數(shù)據(jù)分析

Customer analytics

客戶數(shù)據(jù)分析包含一系列從客戶數(shù)據(jù)中獲取洞察，從而改進客戶體驗和實現(xiàn)業(yè)務目標的分析工具。由于數(shù)字商務平臺需要處理大量數(shù)據(jù)，而且將訪客轉(zhuǎn)換成購買者的機會轉(zhuǎn)瞬即逝，因此客戶數(shù)據(jù)分析在數(shù)字商務中的作用十分關(guān)鍵。到2021年，40%以上的數(shù)據(jù)和分析項目都將與客戶體驗的某個方面相關(guān)。

基于應用編程接口的商務平臺架構(gòu)

API-based commerce

企業(yè)正在通過模塊化平臺來提高支持新客戶體驗、業(yè)務模式及生態(tài)合作伙伴的靈活性和敏捷性，而非依賴單一、套件式的解決方案。基于API的商務平臺架構(gòu)使企業(yè)能夠?qū)⑶岸伺c后端解耦，并快速整合新的能力或系統(tǒng)。

人工智能

Artificial intelligence

人工智能使用包括機器學習在內(nèi)的先進分析與邏輯技術(shù)來解釋事件、支持決策、實現(xiàn)決策的自動化和采取行動。人工智能在數(shù)字商務領(lǐng)域的應用包括產(chǎn)品推薦、內(nèi)容個性化、欺詐檢測、價格優(yōu)化、虛擬助手、圖像搜索和分類及客戶細分等。

以上資料來源于數(shù)博會（Gartner）

來源：通信和互聯(lián)網(wǎng)的掃地僧

編輯：IPRdaily王穎校對：IPRdaily縱橫君

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2020年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢

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