工業(yè)4.0

Gartner公布2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)

2018-10-19 來源：評(píng)論：0

摘要：全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner公布了各企業(yè)機(jī)構(gòu)須在2019年了解和關(guān)注的首要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)。

　　全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner公布了各企業(yè)機(jī)構(gòu)須在2019年了解和關(guān)注的首要戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)。Gartner將戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)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(kuò)大的戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)；這些趨勢(shì)在未來五年內(nèi)迅速增長(zhǎng)、高度波動(dòng)、預(yù)計(jì)達(dá)到臨界點(diǎn)。

　　Gartner副總裁兼院士級(jí)分析師David Cearley表示：“智能數(shù)字格網(wǎng)（Intelligent Digital Mesh）在過去兩年間一直是個(gè)熱門話題，并將繼續(xù)在2019年成為重要驅(qū)動(dòng)力。作為ContinuousNEXT戰(zhàn)略的一部分，有關(guān)這三個(gè)主題的各個(gè)趨勢(shì)是推動(dòng)持續(xù)創(chuàng)新過程的主動(dòng)力。例如，自動(dòng)化物件與增強(qiáng)智能形態(tài)的人工智能（AI）正在與物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算以及數(shù)字孿生搭配使用，以帶來高度整合的智能空間。這種共同培育新機(jī)會(huì)與推動(dòng)新變革的多種趨勢(shì)組合效應(yīng)是Gartner的2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)（top 10 strategic technologytrends for 2019）的特點(diǎn)。”

　　2019年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢(shì)具體如下：

　　自主化物件（Autonomous Things）

　　機(jī)器人、無人機(jī)與自動(dòng)駕駛車輛等自主化物件采用人工智能自動(dòng)執(zhí)行此前由人類完成的各種功能。其自動(dòng)化水平超越了僵硬的編程模型所提供的自動(dòng)化，且能夠利用人工智能帶來與環(huán)境及人類互動(dòng)得更自然的高級(jí)行為。

　　Cearley先生表示：“隨著自主化物件日益普及，我們將會(huì)看到單一智能物件向眾多協(xié)作型智能物件的轉(zhuǎn)變，多個(gè)設(shè)備將在獨(dú)立于人類或依靠人類輸入的情況下協(xié)同運(yùn)行。例如，當(dāng)無人機(jī)考察一大片田地并發(fā)現(xiàn)可以收割時(shí)，它將調(diào)度‘自主收割機(jī)’進(jìn)行操作。而在物流配送市場(chǎng)，最有效的解決方案可能是運(yùn)用自動(dòng)駕駛車輛將包裹運(yùn)送至目標(biāo)區(qū)域。隨后，車輛上搭載的機(jī)器人與無人機(jī)可以確保包裹的最終投遞。”

　　增強(qiáng)型分析（AugmentedAnalytics）

　　增強(qiáng)型分析側(cè)重于增強(qiáng)智能的特定領(lǐng)域，利用機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）轉(zhuǎn)變分析內(nèi)容的開發(fā)、使用與共享方式。增強(qiáng)型分析能力將快速發(fā)展至主流應(yīng)用，成為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)管理、現(xiàn)代分析、業(yè)務(wù)流程管理、流程挖掘與數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)的主要特性。源自增強(qiáng)型分析的自動(dòng)洞察（automated insights）也將嵌入企業(yè)應(yīng)用，例如人力資源、財(cái)務(wù)、銷售、營(yíng)銷、客戶服務(wù)、采購(gòu)與資產(chǎn)管理部門應(yīng)用等，以優(yōu)化各個(gè)情景下所有員工的決策與行動(dòng)，而非只是分析師與數(shù)據(jù)科學(xué)家的決策與行動(dòng)。增強(qiáng)型分析能自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、洞察生成與洞察可視化過程，在多種情況下無需專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家參與其中。

　　Cearley先生認(rèn)為：“這將產(chǎn)生民間數(shù)據(jù)科學(xué)（citizen data science），這是一種能讓統(tǒng)計(jì)與分析并非其本職工作領(lǐng)域的用戶從數(shù)據(jù)中提取預(yù)測(cè)性與指示性洞察的新興能力及實(shí)踐集合。到2020年，民間數(shù)據(jù)科學(xué)家數(shù)量的增長(zhǎng)速度將高出專業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家5倍以上。各企業(yè)機(jī)構(gòu)可以利用民間數(shù)據(jù)科學(xué)家填補(bǔ)因數(shù)據(jù)科學(xué)家短缺及高成本而導(dǎo)致的數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)人才缺口。”

　　人工智能驅(qū)動(dòng)的開發(fā)（AI-Driven Development）

　　市場(chǎng)正快速?gòu)膶I(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家必須與應(yīng)用開發(fā)者合作以創(chuàng)建大部分人工智能增強(qiáng)型解決方案，轉(zhuǎn)變?yōu)閷I(yè)開發(fā)者可通過預(yù)定人工智能模塊的服務(wù)（predefined models delivered as a service）而獨(dú)自操作的模式。這為開發(fā)者們提供了人工智能算法與模型的生態(tài)系統(tǒng)，以及能夠?qū)⑷斯ぶ悄芄δ芘c模型整合為解決方案的開發(fā)工具。隨著人工智能被用于開發(fā)流程以自動(dòng)執(zhí)行各種數(shù)據(jù)科學(xué)、應(yīng)用開發(fā)與測(cè)試功能，專業(yè)應(yīng)用開發(fā)將迎來新的機(jī)遇。到2022年，至少40%的新應(yīng)用開發(fā)項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)中將出現(xiàn)人工智能共同開發(fā)者（AI co-developers）。

　　Cearley先生表示：“最終，極為先進(jìn)的人工智能增強(qiáng)型開發(fā)環(huán)境將自動(dòng)執(zhí)行應(yīng)用的功能性與非功能性環(huán)節(jié)，從而開創(chuàng)‘非專業(yè)應(yīng)用開發(fā)者（citizenapplication developer）’的新時(shí)代，屆時(shí)，非專業(yè)人士能夠利用人工智能驅(qū)動(dòng)工具自動(dòng)生成新的解決方案。支持非專業(yè)人員不用編程就能創(chuàng)造應(yīng)用的工具并不新鮮，但我們預(yù)計(jì)人工智能增強(qiáng)型系統(tǒng)將進(jìn)一步提升這些工具的靈活性。”

　　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(shí)的實(shí)體或系統(tǒng)。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，到2020年，互聯(lián)傳感器與端點(diǎn)將多達(dá)超過200億，數(shù)字孿生將服務(wù)于數(shù)十億個(gè)物件。各企業(yè)機(jī)構(gòu)一開始只是簡(jiǎn)單地實(shí)施數(shù)字孿生，但將隨著時(shí)間的推移對(duì)其加以演化，提高其收集與可視化正確數(shù)據(jù)的能力，應(yīng)用正確的分析與規(guī)則，并有效響應(yīng)企業(yè)的業(yè)務(wù)目標(biāo)。

　　Cearley先生表示：“各企業(yè)機(jī)構(gòu)將在內(nèi)部實(shí)施數(shù)字孿生（DTO），這會(huì)成為數(shù)字孿生演化超越物聯(lián)網(wǎng)的一個(gè)方面。DTO是一個(gè)動(dòng)態(tài)軟件模型，其依靠運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)或其他數(shù)據(jù)，了解企業(yè)機(jī)構(gòu)如何運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)模型、關(guān)聯(lián)當(dāng)前狀態(tài)、部署資源并響應(yīng)變化，以實(shí)現(xiàn)預(yù)期的客戶價(jià)值。DTO有助于提高業(yè)務(wù)流程效率，創(chuàng)建更加靈活、動(dòng)態(tài)且能夠?qū)Σ粩嘧兓那闆r自動(dòng)做出反應(yīng)的響應(yīng)式流程。”

　　自主性的邊緣（Empowered Edge）

　　邊緣（Edge）是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點(diǎn)設(shè)備。邊緣計(jì)算（Edge computing）是一種計(jì)算拓?fù)?，在這種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，信息處理、內(nèi)容收集與交付更加靠近這些端點(diǎn)。該結(jié)構(gòu)盡力收集流量并在本地處理，以期減少網(wǎng)絡(luò)擁擠與延遲。

　　在短期內(nèi)，邊緣由物聯(lián)網(wǎng)以及靠近終端而不是在中心化云服務(wù)器上的處理需求而驅(qū)動(dòng)。但是，云計(jì)算與邊緣計(jì)算并非創(chuàng)建新架構(gòu)，而是逐漸成為互補(bǔ)模型，其中云服務(wù)作為一種運(yùn)行于中心化服務(wù)器、本地分布式服務(wù)器以及邊緣設(shè)備上的集中式服務(wù)（centralized service）而受到管理。

　　未來五年，專業(yè)的人工智能芯片以及更強(qiáng)大的處理能力、存儲(chǔ)及其他高級(jí)功能將被添加至更廣泛的邊緣設(shè)備。該嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界的極高異質(zhì)性（extreme heterogeneity）以及各類資產(chǎn)（例如工業(yè)系統(tǒng)）的長(zhǎng)壽命周期將帶來大量管理挑戰(zhàn)。長(zhǎng)期來看，隨著5G日臻成熟，不斷擴(kuò)展的邊緣計(jì)算環(huán)境將為集中式服務(wù)帶來更加穩(wěn)健的通信支持。5G降低了延遲、增加了帶寬、并顯著增加了每平方公里內(nèi)的節(jié)點(diǎn)（邊緣端點(diǎn)）數(shù)量，這對(duì)邊緣而言非常重要。

　　沉浸式體驗(yàn)（ImmersiveExperience）

　　會(huì)話式平臺(tái)正在改變著人們與數(shù)字世界交互的方式，而虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）與混合現(xiàn)實(shí)（MR）正在改變著人們感知數(shù)字世界的方式。這一感知與交互模式的綜合轉(zhuǎn)變帶來了未來沉浸式用戶體驗(yàn)。

　　Cearley先生表示：“久而久之，我們將從考慮單個(gè)設(shè)備與片段化用戶接口（fragmented user interface）技術(shù)轉(zhuǎn)向多渠道與多模式體驗(yàn)（multichannel and multimodal experience）。多模式體驗(yàn)將跨越周圍數(shù)以百計(jì)的邊緣設(shè)備（包括傳統(tǒng)計(jì)算設(shè)備、可穿戴設(shè)備、汽車、環(huán)境傳感器與消費(fèi)設(shè)備），將人類與數(shù)字世界連接起來。該多渠道體驗(yàn)將綜合應(yīng)用所有的人類感覺以及多模式設(shè)備中的高級(jí)計(jì)算機(jī)感應(yīng)（如：熱度、濕度與廣度）。這種復(fù)合體驗(yàn)環(huán)境將營(yíng)造一種情景體驗(yàn)，在這種情況下將由我們周圍的空間而非某臺(tái)設(shè)備來定義‘計(jì)算機(jī)’。實(shí)際上，環(huán)境就等同于計(jì)算機(jī)。”

　　區(qū)塊鏈（Blockchain）

　　區(qū)塊鏈?zhǔn)且环N分布式分類賬（distributed ledger），其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的摩擦而降低成本、減少交易結(jié)算次數(shù)與改善現(xiàn)金流而重塑各個(gè)行業(yè)。當(dāng)前，人們信賴銀行、票據(jù)交換所、政府及其他許多機(jī)構(gòu)，并將它們視為在數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)安全存放“唯一事實(shí)（single version of the truth）”的中央機(jī)構(gòu)（central authorities）。這樣的集中信任模式增加了交易延遲與摩擦成本（例如傭金、手續(xù)費(fèi)和貨幣的時(shí)間價(jià)值）。區(qū)塊鏈提供了另外一種信任模式，讓人們無需再依賴中央機(jī)構(gòu)仲裁交易。

　　Cearley先生表示：“當(dāng)前的區(qū)塊鏈技術(shù)與概念尚不成熟，人們對(duì)其缺乏了解，同時(shí)并未經(jīng)過大規(guī)模的、關(guān)鍵型業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的驗(yàn)證。對(duì)于支持更復(fù)雜情景的復(fù)雜元素更是如此。盡管存在挑戰(zhàn)，但由于區(qū)塊鏈具有巨大的顛覆式潛力，即便首席信息官與IT領(lǐng)導(dǎo)者并不急于在未來幾年內(nèi)采用該技術(shù)，他們也應(yīng)該開始對(duì)區(qū)塊鏈作出評(píng)估。”

　　當(dāng)前的許多區(qū)塊鏈計(jì)劃并未落實(shí)區(qū)塊鏈的所有屬性，例如，高度分布的數(shù)據(jù)庫(kù)。這些受區(qū)塊鏈啟發(fā)的解決方案被定位為通過業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化或記錄數(shù)字化而實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)效率的途徑。其有望增強(qiáng)已知實(shí)體（known entities）間的信息共享，同時(shí)提升跟蹤與追溯物理及數(shù)字資產(chǎn)的可能性。但是，這些方法并未抓住真正的區(qū)塊鏈顛覆價(jià)值，并可能增加廠商鎖定（vendor lock-in）。選擇此類方案的各企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)了解其中的局限，并準(zhǔn)備隨著時(shí)間的推移轉(zhuǎn)而采用徹底的區(qū)塊鏈解決方案。而通過更高效地利用現(xiàn)有的非區(qū)塊鏈技術(shù)并對(duì)其加以微調(diào)，也可以實(shí)現(xiàn)相同結(jié)果。

　　智能空間（Smart Spaces）

　　智能空間是一個(gè)物理或數(shù)字環(huán)境，在這種環(huán)境下，人類與受技術(shù)支持的系統(tǒng)在更加開放、互聯(lián)、協(xié)作且智能的生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)互動(dòng)。包括人、流程、服務(wù)與物在內(nèi)的多個(gè)要素匯聚到智能空間，為目標(biāo)人群及行業(yè)情景打造更加沉浸式、交互式且自動(dòng)化的體驗(yàn)。

　　Cearley先生表示：“一段時(shí)間以來，該趨勢(shì)已經(jīng)圍繞智慧城市、數(shù)字化工作空間、智能家庭以及互聯(lián)工廠等要素而進(jìn)行合并。無論是作為員工、客戶、消費(fèi)者、社區(qū)成員還是公民，技術(shù)都在日漸成為我們?nèi)粘Ｉ畈豢煞指畹囊徊糠帧Ｎ覀冋J(rèn)為，市場(chǎng)正在進(jìn)入加速交付智能空間的時(shí)期。”

　　數(shù)字道德與隱私（Digital Ethics and Privacy）

　　個(gè)人、企業(yè)機(jī)構(gòu)與政府日益關(guān)注數(shù)字道德與隱私問題。人們?cè)絹碓疥P(guān)心企業(yè)機(jī)構(gòu)將如何在公共及私人領(lǐng)域使用其個(gè)人信息，對(duì)于未主動(dòng)處理此類問題的企業(yè)機(jī)構(gòu)，人們的這種反應(yīng)只會(huì)增強(qiáng)。

　　Cearley先生表示：“關(guān)于隱私的任何討論都必須基于數(shù)字道德與客戶、委托人及員工的信任這一更廣泛主題。雖然隱私與安全是構(gòu)建信任的基礎(chǔ)組成部分，但信任實(shí)際上不僅僅與這些組成部分有關(guān)。信任是在無證據(jù)或調(diào)查的情況下接受所陳述的事實(shí)。最終，企業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)于隱私的立場(chǎng)建立必須由其更廣泛的道德與信任立場(chǎng)推動(dòng)。從隱私到道德的轉(zhuǎn)變使得對(duì)話從‘我們合規(guī)嗎’轉(zhuǎn)向‘我們做得正確嗎’。”

　　量子計(jì)算（QuantumComputing）

　　量子計(jì)算是一類在亞原子粒子（例如電子與離子）量子態(tài)上操作的非經(jīng)典計(jì)算，其將信息表述為以量子位（qubits）表示的元素。量子計(jì)算機(jī)的并行執(zhí)行（parallel execution）與指數(shù)級(jí)可擴(kuò)展性意味著其擅于處理那些對(duì)于傳統(tǒng)方法而言過于復(fù)雜、或是傳統(tǒng)算法將花費(fèi)過長(zhǎng)時(shí)間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險(xiǎn)、制藥、軍事等行業(yè)以及研究機(jī)構(gòu)從量子計(jì)算的發(fā)展中受益最多。例如，在制藥行業(yè)，量子計(jì)算可用于在原子級(jí)別上建立分子間相互作用模型，加速新型抗癌藥物的面市，量子計(jì)算也可加快并更加精確地預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)間相互作用，從而發(fā)現(xiàn)新的制藥方法。

　　Cearley先生表示：“首席信息官與IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)開始規(guī)劃量子計(jì)算，加深對(duì)其了解，并考慮如何將其用于真實(shí)的業(yè)務(wù)問題。他們需要在該技術(shù)尚處于新興狀態(tài)時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，確定其能夠有潛力解決的真實(shí)問題，并考慮其對(duì)于安全的潛在影響。但請(qǐng)不要相信‘量子計(jì)算在未來幾年內(nèi)就會(huì)引領(lǐng)變革’這樣的夸張說法。在2022年之前，大部分企業(yè)機(jī)構(gòu)應(yīng)了解并觀察量子計(jì)算，或許從2023或2025年開始再進(jìn)行應(yīng)用。”

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