解读Gartner 2017年十大技术趋势
Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势,这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。
“2017年十大战略科技发展趋势为Gartner智能数字网(Intelligent Dgital Mesh)提供了舞台。”Gartner副总裁兼研究员David Cearley说,“这十大趋势中,前三个趋势体现了‘智能无处不在’,数据科学技术和方法如何演化,向先进的机器学习和人工智能发展,以将智能物理和基于软件的系统应用于机器学习和自适应。接下来的三个趋势聚焦数字世界,物理和数字世界日益纠缠。而最后四个趋势则着眼于智能数字网络所需的平台和服务网络。”
让我们逐一看看Gartner预测的十大技术趋势并进行分别简单地分析。
人工智能和高级机器学习
人工智能(AI)和高级机器学习(ML)由许多科技和技术(例如,深度学习、神经网络、自然语言处理(NLP))组成。 更先进的技术超越了传统的基于规则的算法,以创建理解、学习、预测、适应和潜在地自主操作的系统。 这就是智能机器出现“智能化”的原因。
“应用人工智能和高级机器学习带来了一系列智能实现,包括物理设备(机器人,自动车辆,消费电子)以及应用和服务(虚拟个人助理(VPA),智能顾问)”。Cearley说,“这些实现将表现为新一类的智能应用和物件,以及为广泛的网格设备和现有的软件和服务解决方案提供嵌入式智能。”
这个问题的关键在于如何产生嵌入式的AI技术,能够支持业务流程、模型,以及从一开始就被定义为企业中“智能”模块的应用。另外,资金也是个大问题。
智能App
诸如VPA的智能App执行人工助手的一些功能,使日常任务更加容易(例如,优先考虑电子邮件)及其用户效率的提高(突出最重要的内容和交互)。其他智能App(如虚拟客户助理(VCA))更加专注销售和客户服务等领域的任务。因此,这些智能App有可能改变工作的性质和工作场所的结构。
“在未来10年,几乎每个应用程序和服务都将包含一定水平的人工智能。”Cearley说,“这将成为长期趋势,不断发展和扩大人工智能和机器学习应用和服务。”
这对一些企业而言是一个巨大的机遇,目前在应用、基础设施和设备上的智能分量越来越重。运用智能应用的形式是通过新的智能特性嵌入到某一行业的现有应用程序中。麦当劳生产汉堡包运用了智能App,对汉堡包面包生产的监控由人工专为自动化,能够提高并保证质量。智能应用还拥有数据和分析的优势,如,每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查颜色、形态和芝麻分布,并根据分析结果不断自动调整烤箱和流程,以保证生产最好的汉堡包面包。其带来的结果显而易见:避免了浪费,每年节省数千万元;加速生产并节约能源;减少人工成本。
智能应用对其他行业也有显著的价值,比如医学顾问。凯特琳癌病中心肿瘤学顾问,应用智能App可带来高价值的用户,并能解决复杂的问题,整理杂乱、非结构性和重复内容,并带给用户高影响力的结果。
智能事物
智能事物指的是超越刚性编程模型的物理实体,利用人工智能和机器学习来实现高级行为,与周围环境和人们交互更加自然。作为智能事务,如无人机,自动车辆和智能家电的不断普及,Gartner预计单独的智能物件将演变为协作的智能物件模型。
智能事物的预测,就是认为在可以预期的未来,任何事物都可以智能化,比如消费者产品、医疗产品、嵌入式产品等等。但这个预测已经滞后了,现在已经有这方面的产品,甚至都具备了可用性。比如Google、Uber研发的应用在通用道路的自动车辆;运用在特定环境的自动驾驶汽车:如无人收割机等;以及各种各样的机器人,比如零售机器人、迎宾机器人等等。
除了上述智能事物的形式外,还有协同智能。
虚拟和增强现实
沉浸式技术,如虚拟现实(VR)和增强现实(AR),改变了人与人和人与软件系统交互的方式。
Cearley说:“到2021年,沉浸式消费、商业内容和应用程序的格局将发生巨变。VR和AR功能将与数字网络合并,形成一个更加无缝的设备系统,能够协调来自用户的信息流作为超个性化的相关应用和服务。融合多个移动、可穿戴设备、物联网和大量传感器的环境将拓展沉浸式应,超越孤立的单人体验。客房和空间将与物体互动,它们通过网络的连接,并与沉浸式虚拟世界一起工作。”
时下,正是VR、AR兴起的时代。有各种各样的产品已经出现并投入使用,比如可以应用于模拟体验;对于科学研究来说,可以用于分子建模;医生也可以用于远程虚拟诊断并开出医疗处方,等等。孩子还可以应用这种技术,进行探索动物园等未知世界。这个趋势的预测已经滞后了,严格讲,不算趋势预测而是实实在在来临了。
数字化双生
数字化双生(Digital Twin)是事物或系统的多元软件模型,它依赖于传感器数据来理解其处境,响应变化,改进操作和增加价值。数字化双生包含元数据(例如,分类、组成和结构),处境或状态(例如,位置和温度),事件数据(例如,时间序列)和分析方法(例如,算法和规则) 。
在三到五年内,数以亿计的物件将由数字化双生的形式呈现。组织将使用数字化双生主动修复和规划设备服务、规划制造流程、操作工厂、预测设备故障或提高运营效率,以及执行增强的产品开发。因此,数字化双生最终将成为技术人员和传统监测设备和控制(例如,压力计,压力阀)的组合的代理。
这个预测没有什么新意。显然,物联网的发展显示了数字化双生的潜力。数字化双生可以理解为不断发展和扩张的数字化宇宙,这需要从智能生态系统的内容、广度和控制将继续从不同维度上扩展。
区块链和已分配分类帐
区块链(Blockchain)是一种已分配分类账(Distributed Ledgers),其价值交换交易(以比特币或其他代币计)按顺序分组成块。每个块链接到前一个块,使用加密的信任和保证机制,跨对等网络进行记录。区块链和分布式分类账概念日益广受关注,因为它们有望改变行业运营模式。虽然当前炒作是围绕金融服务行业,但是应用前景广泛,包括:音乐分发,身份验证,所有权登记和供应链。
Cearley说:“已分配分类帐有可能引起一场变革,但大多计划仍处于早期的Alpha或Beta测试阶段。”
该趋势预测的要点就是在不可信环境中增加信任的机制,对于重要数据和事件不可更改的记录,例如货币交易、财产登记或其他有价资产,不仅是被动式数据记录,同时能够有选择性的为事件增加动态预置行为。这个技术在供应链中蕴含着万亿美元的机遇。但是人们并不十分了解区块链技术,最大的挑战就是如何能广泛使用区块链。区块链的实施需要各方进行深入合作,区块链行业将如何发展,现在还无法预测是各方割据还是一家独大的局面。
会话系统
会话界面的当前焦点集中在聊天机器人(chatbots)和支持麦克风的设备(例如,扬声器、智能手机、平板电脑,个人电脑和汽车)。然而,数字网格有一系列不断扩展的端点,人们可通过这些端点访问应用程序和信息,或与他人。社交群体、政府和组织互动。随着设备网格的演变,连接模型将会扩展,设备之间出现更大的协作交互,为连续和环境数字新体验奠定基础。
现在已经有了成熟的方案,比如苹果的Siri,微软的Cortana、京东的小i,这类应用的共同特征是通过智能云服务,聊天机器人和个人助理成为对话媒介。甚至进入了婴幼儿产品市场,如腾讯的早教故事机米小兔,就是通过智能云服务来达到人工智能对话的。语音对系统界面很重要,越来越智能、越来越交互的语音接口,将是人机交互的首选方式。未来的交互方式是一种主动性对话,将进一步增强语音交互。主动式语音协助由用户位置等数据进行支持,将会在没有人机交互的情况下,也能够提供指导和管理。随着语义分析的加重,会话语音的价值会增加。语音分析能够理解用户服务记录和社交媒体的各类数据并进行推理。
网格应用和服务架构
在网格应用程序和服务架构(MASA)中,移动应用程序、网络应用程序、桌面应用程序和物联网应用程序链接到广泛的后端服务网络,创建被用户视为“应用程序”的内容。该架构封装服务,并在多级别和跨组织边界公开了API,从而平衡了服务的灵活性和可伸缩性的需求与服务的组合和重用。
网格使用户能够具有针对数字网格(例如,桌面、智能手机、汽车)中的目标端点的优化解决方案以及当他们在这些不同信道上切换时的连续体验。
这只是基于理想状态的市场竞争中设想的。现实是,在非理想的市场竞争中,专有基础架构数量并不占优,要实现所有的软硬件基础架构无缝集成并协同,难于上青天。
数字技术平台
数字技术平台为数字业务提供基本的构建模块,是数字业务的关键推动者。Gartner已经确定实现数字业务新功能和商业模式的五个要点:信息系统、客户体验、分析和智能、物联网和业务生态系统。 每个组织都将有这五个数字技术平台组合的平台。
可以理解为对话式AI驱动平台。
比如亚马逊的amazon echo+wink。物联网平台是解决方案成功的必要因素,现在微软Azure、ORACLE、Google、SAP等IT巨头都有涉足。惠顾上世纪60年代,是主机系统,到70年代就是微型计算机,80年代是PC和文件共享LAN,90年代是服务器和图形界面,1998~2007年是因特网和网络应用,2007~2016年是移动和云,未来,将是对话式AI和物联网。所有这些并非割裂,而是互相交织。未来会有越来越多的基础架构和应用程序融合,组织需要了解这种融合,对他们的竞争力、应变能力带来什么样的影响。
自适应安全架构
智能数字网格和相关的数字技术平台和应用程序架构创建了一个日益复杂的安全世界。 Cearley表示:“规定的安全技术应作为确保物联网平台的基准。监控用户和实体行为是物联网中特别必要的一个重要补充,然而,物联网边缘是许多IT安全专业人员产生薄弱领域的新前沿,因此经常需要新的补救工具和流程,建立物联网平台必须考虑这些因素。”
自适应安全架构能够实现持续分析用户和实体行为,如外部身份和威胁智能,包含审查、规则/评分;持续画像;持续分析和验证。但是通常业务端会滞后于技术端,而技术端又滞后于设备和应用端,还要对安全行业有一个正确的认识——本质就是响应机构,是以解决问题为目的,而不管这个问题出现有多久。