近日，全球領先的資訊科技研究和顧問公司Gartne公佈了即將在2018年對大部分企業機構產生顯著影響的首要戰略科技發展趨勢，人工智慧依舊是矚目的焦點。

本次公佈的2018年十大戰略科技發展趨勢，前三個戰略科技發展趨勢探討了人工智慧與機器學習將如何滲透至幾乎任意領域，並代表著未來五年內技術提供商的一個主戰場。

隨後的四個趨勢集中於混合數字與物理世界，以打造一個沉浸式、數字增強型環境。

最後三個趨勢則指的是利用不斷擴大的人員與商業規模以及裝置、內容、服務之間的連線，實現數字化業務成果。

智慧

1 、人工智慧基礎

至少到2020年之前，建立能夠自我學習、調整並有望自主行動的系統都是技術提供商的一個重要戰場。直到2025年，利用人工智慧助力決策、重塑商業模式與生態系統、重建客戶體驗的能力都將是數字化計劃取得成功的關鍵推動力。

2 、智慧應用與分析

在今後幾年裡，幾乎任一應用與服務都將採用一定程度的人工智慧。其中某些應用將成為真正的智慧應用，若無人工智慧與機器學習，這些應用程式將無法存在。其他一些則將潛在利用人工智慧，從幕後提供智慧。智慧應用在人類與系統之間搭起了一個全新智慧中間層，有望改變工作的本質以及工作場所的結構。

在廣大軟體與服務市場內，人工智慧已成為下一個關鍵領域，包括企業資源規劃（ERP）的各個方面。套裝軟體與服務提供商應表明將如何通過高階分析、智慧流程和先進的使用者體驗等形式通過人工智慧為新版本增加商業價值。

3、智慧物件

智慧物件是指摒棄嚴密的程式設計模型，轉而利用人工智慧實現高階行為並更加自然地與周圍環境及人類進行互動的實物。人工智慧正在大力推動全新智慧物件（如：自動駕駛車輛、機器人與無人機）的進步併為許多既有物件（例如與消費者及工業系統相連線的物聯網）帶來更強功能。

拓 展

所謂的AI，目前來說主要是狹義上的AI對人類的影響。具體來說是指通過機器學習的方法，經過大規模的訓練和建模，讓AI系統可以專注的做好某件特定的事情。

這種特定的事情比如說安全防衛，比如說自動駕駛，比如說語言翻譯，又比如說無人商店等等。

從目前來看，AI的基礎理論的發展，和突破性進展，會侷限在這種狹義的AI的範疇內。我們並不能夠很迅速的見到AI可以成為一個通用型的類似於人類的AI。

在這個基礎上，智慧的APP和分析能力會是軟體發展的一個重要方向。智慧APP相對來說比較好理解。打車軟體能夠智慧識別出打車人要去的地方，並給出建議。客服機器人可以智慧的識別語義並解決客戶的問題。諸如此類的場景，會成為2018年AI使用的重要場所。

人工智慧和APP的整合並非新鮮事。谷歌今年推出來的大量應用裡都體現了谷歌對人工智慧技術的理解。比如說谷歌語音助手，就具備了相當程度的智慧和上下文理解能力。

而另外一個東西就是有智慧的物品。其實這個主要還是指智慧硬體，比如智慧家居智慧車等等。

有關Intelligent Things的競爭可謂如火如荼。亞馬遜剛升級了自己的Echo音箱，而谷歌的Google Home也接踵而來。接下來的微軟很快就會發布和其合作伙伴一起造的音箱了。相比較一下蘋果在這方面略顯落伍。

Gartner認為2018年會是智慧硬體爆發的一年。在2018年裡我們會越來越見到各種各樣的帶有智慧的硬體。這些硬體也會逐漸改變我們的生活。

4 、數字孿生

數字孿生是指以數字化方式再現真實的實體或系統。在今後三至五年內，物聯網專案背景下的數字孿生尤其前途光明，並於當前引領著人們對於數字孿生的興趣。精心設計的資產數字孿生有望極大地改進企業決策。這些數字孿生與其真實的對應物相關聯，並用於瞭解物件或系統的狀態、響應變化、改進運營並提升價值。首先，各企業機構將只是實施數字孿生，然後隨著時間的推移而不斷改進它們，提高其收集資料、反映正確資料、應用正確分析與規則並有效響應商業目標的能力。

5 、從雲到邊緣

邊緣計算（Edge computing）描述了一種計算拓撲，在這種拓撲結構中，資訊處理、內容收集與交付均在鄰近此類資訊的源頭完成。連線與延遲挑戰、頻寬限制以及嵌入邊緣的更強大功能均支援分散式模式。各企業應著手將邊緣設計模式用於基礎設施架構之中——對於擁有大量物聯網元素的企業尤其如此。

雖然許多人將雲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，可彈性擴充套件的技術功能以服務形式交付，且天生就無需集中模式。

6、 會話式平臺

在人類與數字化世界互動方面，會話式平臺將推動下一個重大模式轉變。詮釋意圖的負擔從使用者交給了計算機。該平臺接收使用者的問題或命令，然後通過執行某些功能、展現某些內容或詢問更多輸入資訊來響應。在接下來的幾年內，會話介面將成為使用者互動的一個首要設計目標，並通過專用硬體、核心作業系統特性、平臺及應用來實現。

7、 沉浸式體驗

會話式介面正在改變人們控制數字世界的方式，而虛擬、增強和混合現實（virtual, augmented and mixed reality）則在改變人們觀察和與數字世界互動的方式。目前，虛擬現實和增強現實市場尚不成熟，還處於碎片化階段。不過，人們對該領域的興趣非常濃厚，因而催生了視訊遊戲和360度球幕視訊等諸多新奇的虛擬現實應用，然而這些高階娛樂應用目前能產生的商業價值微乎其微。為了推動實現真正有形的商業效益，各企業必須審視特定的虛擬現實和增強現實應用的真實場景，以提高員工的工作效率，同時優化設計、培訓和視覺化過程。

作為一種融合並拓展了虛擬現實和增強現實技術功能的沉浸式體驗型別，混合現實應運而生。作為一種特別的沉浸式體驗，這種技術十分引人注意，因為它優化了介面以更好匹配人們觀察並與世界互動的方式。混合現實跨度極大，包括用於增強或虛擬現實的頭盔式顯示器以及智慧手機、基於平板的增強現實和環境感測器的應用等。混合現實代表了人們觀察並與數字世界互動的範圍。

網格

8、 區塊鏈

區塊鏈正在從數字貨幣基礎架構向數字化平臺轉變。區塊鏈技術與現有的集中式交易和記錄機制截然不同，可作為已有企業和初創公司發展顛覆式數字化業務的基礎。雖然有關區塊鏈的宣傳都集中於金融服務行業，但區塊鏈在其它一些領域也有潛在的應用前景，比如政府部門、醫療保健、製造業、媒體釋出、身份識別、所有權登記服務和供應鏈等。雖然區塊鏈前景可觀且無疑會帶來顛覆式影響，但是對區塊鏈的展望勝過區塊鏈的現實，而且許多相關技術在未來兩到三年內難以成熟。

9、 事件驅動

數字化業務的核心圍繞以下理念，即：企業總是保持高度敏感，隨時準備探索利用全新的數字化業務時刻。業務事件可以是數字表達的任何事物，反映出明顯的新狀態或狀態變化，比如完成訂單或飛機著陸等。藉助事件代理（event brokers）、物聯網、雲端計算、區塊鏈、記憶體資料管理（in-memory data management）和人工智慧，人們可以更迅速地發現業務事件並進行更加詳細的分析。不過，如果缺乏文化和領導力變革，技術本身也難以實現事件驅動模式的全部價值。數字化業務促使IT領導者、規劃者和架構者從本身需求出發去積極地採用事件思維（event thinking）。

10、 持續自適應風險和信任

為了確保數字化業務計劃面對高階定向攻擊時仍能有效實施，安全和風險管理領導者必須採用一種持續自適應風險和信任評估（CARTA）方法，以實現基於風險和信任且帶有適應性反應的實時決策。安全基礎架構必須在任何地方都具有自適應性，以便更好地利用機會並管理風險，從而確保安全效能夠跟上數字化業務的速度。

作為持續自適應風險和信任評估的一部分，各企業機構必須克服安全團隊和應用團隊之間的障礙，就像DevOps工具和流程彌合開發和運營之間的差別一樣。資訊保安架構師應嘗試從多點協同將安全測試融入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人員合作，並且保持DevOps的團隊合作、敏捷性和速度以及開發環境的靈活性，從而實現“DevSecOps”。執行時，持續自適應風險和信任評估也可與誘捕技術（deception technology）等聯合應用。虛擬化和軟體定義網路等技術進步已使“自適應蜜罐技術”（adaptive honeypot）的部署、管理和監控變得更加容易，而後者是網路誘捕的基本組成部分。

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