【中國傳動網 行業動態】 10月14日至18日，分析師在GartnerSymposium/ITxpo2018大會探討了在2019年企業與組織需要探索的十大戰略技術趨勢（GartnerTop10StrategicTechnologyTrends2019）。

Gartner將戰略性技術趨勢定義為具有巨大破壞性潛力的戰略技術趨勢，該戰略已開始從新興的突破，進一步發展成為具有更廣泛影響的應用——或者是快速增長的趨勢，其高度波動性在未來五年內達到臨界點。

“未來將以智能設備為特色，在各地提供越來越有洞察力的數字服務，我們稱之為智能數字網格。”Gartner副總裁兼研究員DavidCearley表示：“智能數字網格在過去兩年中一直是焦點之一，并且一直是2019年的主要推動力。這三個主題下的趨勢是推動持續創新過程的一個關鍵因素，作為ContinuousNEXT戰略的一部分。”

智能：人工智能如何滲透到幾乎所有現有技術中，并創建全新的類別。

數字：融合數字世界和真實的物理世界，創造一個身臨其境的世界。

網格：利用不斷擴展的人員、企業、設備、內容和服務之間的聯系。

“例如，自動化和增強智能形式的人工智能（AI）與物聯網、邊緣計算和數字雙胞胎一起使用，可提供高度集成的智能空間。這種多種趨勢的組合效應，將產生新的機會并推動新的顛覆浪潮，這是Gartner2019年十大戰略技術趨勢的標志。”

盡管科幻小說可能將人工智能機器人描繪成壞人，但一些科技巨頭現在已經開始將其用于安全管理。微軟和優步等公司使用KnightscopeK5機器人巡邏停車場和大型戶外區域來預測和預防犯罪。機器人可以讀取車牌、報告可疑活動并收集數據以向其所有者報告。

這些人工智能驅動的機器人只是“自動化事物”的一個例子，它是2019年Gartner十大戰略技術之一，有可能在未來五年內帶來重大中斷并帶來機遇。

Gartner指出，區塊鏈、量子計算、增強分析和人工智能等技術將推動產生顛覆性的新型商業模式。

Gartner公布的2019年十大戰略技術趨勢分別為：

1.自動化的一切

機器人、無人駕駛飛機和自動駕駛汽車等自主設備，將依靠使用AI來自動執行以前由人類執行的功能。它們的自動化超越了剛性編程模型提供的自動化，它們利用AI，提供與周圍環境和人們更自然地交互的高級行為。

“隨著自主事物的激增，我們期望從獨立智能事物轉變為一大堆協作智能事物，多個設備協同工作，無論是獨立于人還是??人為輸入，”Cearley先生說。“例如，如果一架無人機檢查了一塊大型油田并發現它已經準備好開采，它可以派遣一臺‘自動采油機’前往執行任務。在物流交付市場，最有效的解決方案可能是使用自動駕駛車輛將包裹移至目標區域。然后，車輛上的機器人和無人機可確保最終交付包裹。”

“自動化事物”主要有五種類型：

機器人

車輛

無人機

家電

媒介

這五種類型占據四種環境：海洋、陸地、空中和數字。它們都具有不同程度的能力，協調和智能。例如，它們可以跨越由人工輔助在空中飛行的無人機，在田地中完全自主地操作的農業機器人。這描繪了潛在應用的廣泛圖景——幾乎每個應用程序，服務和物聯網對象都將采用某種形式的AI來自動化或增強流程或人為操作。

探索在組織或客戶環境中的任何物理對象中AI驅動的自主功能的可能性，但同時應當記住，這些設備最適合用于狹義定義的目的。它們與人類大腦在決策、智力或通用學習方面的能力不同。

2.增強分析

增強分析代表了數據和分析能力的第三大浪潮，因為數據科學家可以使用自動算法來探索更多假設和可能。

增強分析側重于增強智能的特定領域，使用機器學習（ML）來轉換分析內容的開發、消費和共享方式。增強分析功能將迅速推進到主流應用，作為數據準備、數據管理、現代分析、業務流程管理、流程挖掘和數據科學平臺的關鍵特性。

來自增強分析的自動洞察也將嵌入到企業應用程序中，改變了企業產生分析洞察力的過程。例如，人力資源、財務、銷售、營銷、客戶服務、采購和資產管理部門。這些協同和配個將會優化所有員工在其環境中的決策和行動，而不僅僅是為分析師和數據科學家服務。增強分析可自動完成數據準備、洞察生成和洞察可視化過程，在許多情況下無需專業數據科學家的參與。

“這將導致數據科學進一步普及化，這是一套新興的功能和實踐，使主要工作在統計和分析領域之外的用戶能夠從數據中提取預測性和規范性的見??解，”Cearley先生說。

“到2020年，普通公民數據科學家的數量，將比專家數據科學家的數量增長要快5倍。組織可以使用公民數據科學家來填補因數據科學家短缺和高成本而導致的數據科學和機器學習人才缺口。”

“到2020年，超過40％的數據科學任務將實現自動化。”增強分析可識別隱藏的模式，同時消除個人偏見。在公民數據科學家和增強分析之間，數據洞察將在整個企業中得到更廣泛的應用，包括分析師、決策者和運營工作者。

3.AI驅動的開發

市場正在迅速從專業數據科學家必須與應用程序開發人員合作創建大多數人工智能增強型解決方案的模式，轉變為專業開發人員可以使用作為服務提供的預定義模型單獨操作的模式。這為開發人員提供了人工智能算法和模型的生態系統，以及為將AI功能和模型集成到解決方案中而定制的開發工具。

隨著AI應用于開發過程本身以自動化各種數據科學、應用程序開發和測試功能，專業應用程序開發的另一個機會“高峰”出現了。到2022年，至少40％的新應用程序開發項目，將在他們的團隊中配置AI協同開發人員。

“最終，高度先進的基于人工智能的開發環境自動化應用程序，將在功能和非功能方面迎來‘公民應用程序開發人員’的新時代，非專業人員將能夠使用AI驅動的工具自動生成新的解決方案。使非專業人員無需編碼即可生成應用程序的工具已經不是件什么新鮮事了，但我們希望AI驅動的系統能夠提高靈活性，“Cearley先生說。

AI驅動的開發著眼于將AI嵌入到應用程序中并使用AI為開發過程創建AI驅動的工具的工具，技術和最佳實踐。這一趨勢正在沿著三個方面發展：

用于構建基于AI的解決方案的工具正在從針對數據科學家（AI基礎設施，AI框架和AI平臺）的工具擴展到針對專業開發人員社區（AI平臺，AI服務）的工具。

用于構建基于AI的解決方案的工具正在被賦予AI驅動的功能，這些功能可以幫助專業開發人員并自動執行與AI增強型解決方案開發相關的任務。

支持AI的工具正在從協助和自動化與應用程序開發（AD）相關的功能演變為使用業務領域專業知識和自動化AD流程堆棧（從一般開發到業務解決方案設計）的更高層次活動。

市場將從關注與開發人員合作的數據科學家轉移到使用作為服務提供的預定義模型獨立運營的開發人員。這使更多的開發人員能夠利用這些服務，并提高效率。

4.數字雙胞胎

數字雙胞胎是指現實世界實體或系統的數字化表現。到2020年，Gartner估計將有超過200億個連接的傳感器和端點，數字雙胞胎將連接數十億的實體設備。企業組織從一開始就會實施數字雙胞胎。它們將隨著時間的推移不斷發展，提高自身收集和可視化正確數據的能力，應用正確的分析和規則，并有效地響應業務目標。

“超越物聯網的數字雙胞胎發展的一個方面是企業實施其組織的數字雙胞胎（DTO）。DTO是一種動態軟件模型，它依賴于操作或其他數據來了解組織如何實現其業務模型，連接其當前狀態，部署資源并響應變化以滿足預期的客戶價值。”Cearley先生說。“DTO有助于提高業務流程的效率，并創建更靈活、動態和響應更快的流程，可以自動對不斷變化的條件做出反應。”

數字雙胞胎也可以連接起來創建大型系統的雙胞胎，例如發電廠或城市。數字雙胞胎的想法并不新鮮。它可以追溯到事物的計算機輔助設計表示或客戶的在線資料，但今天的數字雙胞胎在四個方面有所不同：

模型的穩健性，重點關注它們如何支持特定的業務成果；

與現實世界的鏈接，可能實時用于監控和控制；

應用先進的大數據分析和人工智能來推動新的商機；

能夠與他們互動并評估“假設”情景。

今天的重點是物聯網中的數字雙胞胎——它可以通過提供有關維護和可靠性的信息，洞察產品如何更有效地執行，新產品數據和提高效率來改善企業決策。

5.賦權邊緣

邊緣指的是人們使用或嵌入我們周圍世界的端點設備。邊緣計算描述了一種計算拓撲，其中信息處理、內容收集和傳遞更靠近這些端點。它試圖保持流量處理更接近‘本地化’，目標是減少流量損耗和延遲。

在短期內，邊緣由物聯網驅動，需要使處理接近端點而不是集中式的云服務器。然而，云計算和邊緣計算不是創建新的體系結構，而是作為互補模型發展，云服務作為集中服務進行管理——不僅在集中式服務器上，而且在本地的分布式服務器和邊緣設備本身之中。

Gartner預計，在未來五年內（2028年），專用AI芯片以及更強大的處理能力、存儲和其他先進功能將被添加到更廣泛的邊緣設備中。嵌入式物聯網世界的極端異質性和工業系統等資產的長生命周期將帶來重大的管理挑戰。從長遠來看，隨著5G的成熟，不斷擴展的邊緣計算環境將更加強大的通信回到集中式服務。5G提供更低的延遲、更高的帶寬，并且（非常重要的是邊緣）每平方公里節點（邊緣端點）的數量急劇增加。

目前，該技術的大部分重點是物聯網系統需要在嵌入式物聯網世界中提供斷開連接或分布式功能。這種類型的拓撲結構將解決高WAN成本和不可接受的延遲水平等挑戰。此外，它還將實現數字業務和IT解決方案的細節。

6.身臨其境的體驗（沉浸式技術）

會話平臺正在改變人們與數字世界互動的方式。虛擬現實（VR）、增強現實（AR）和混合現實（MR）正在改變人們對數字世界的感知方式。感知和交互模型的這種組合轉變將帶來未來的沉浸式用戶體驗。

“隨著時間的推移，我們將從考慮個人設備和分散的用戶界面（UI）技術轉變為多渠道和多模式體驗。多模式體驗將人們與數字世界連接起來，包括傳統計算設備、可穿戴設備、汽車、環境傳感器和消費電器等數百種邊緣設備。”Cearley先生表示。

“多聲道體驗將在這些多模式設備中動用所有人類感官以及先進的計算機感官（如熱量，濕度和雷達）。這種多體驗環境將創造一種環境體驗，其中我們周圍的空間定義了“計算機”，而不是單個設備。實際上，環境就是計算機。”