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近日，Gartner公布了2018年十大戰略科技發展趨勢，并稱這些將在2018年對大部分企業機構產生顯著影響。Gartner副總裁David Cearley表示：“2018年十大戰略科技發展趨勢與智能數字格網息息相關。智能數字格網是未來數字化業務與生態系統的基礎。在制定創新戰略時，IT領導者必須考慮這些技術趨勢，否則將面臨節節敗退的風險。”

　AI基礎

創建能夠學習，適應和具備自主行動潛力的系統，將成為技術供應商在2020年之前的主要戰場。使用AI來增強決策制定，重塑商業模式和生態系統，重塑客戶體驗的能力將推動數字化。

Cearley先生說：“人工智能技術正在迅速發展，企業需要在技能，流程和工具方面進行大量投資，從而成功利用這些技術，建立AI增強系統。“投資領域包括數據準備，集成，算法和訓練方法以及模型。數據科學家，開發人員和業務流程所有者在內的多方需要共同協作。

　　沉浸式體驗

雖然對話界面正在改變人們如何控制數字世界，但VR、AR和MR正在改變人們對數字世界的感知和互動方式。虛擬現實(VR)和增強現實(AR)市場目前是處于早期階段，是零散的。市場的興趣是很高的，導致許多新穎VR應用的出現，但除了高級娛樂，如視頻游戲和360度視頻之外，沒有提供真正的商業價值。為了推動實際商業利益，企業必須研究可以應用VR和AR的具體實際情景，以提高員工的工作效率，并加強設計，培訓和可視化流程。

MR(混合現實)是融合和擴展AR、VR技術功能的一種沉浸式體驗，它正在形成一種身臨其境的體驗，提供了一種引人注目的技術，可以優化界面，更好地匹配人們如何看待和與世界互動。混合現實包括用于AR或VR的頭戴式顯示器(HMD)，以及基于智能手機和平板電腦的AR及環境傳感器的使用。MR代表了人們如何看待數字世界并與之互動的跨度。

智能應用和智能分析

在接下來的幾年里，幾乎每個應用和服務都將包含一定程度的AI。其中一些應用是明顯的智能應用程序，沒有AI和機器學習就不可能存在。其他則將是不顯眼AI，在幕后提供智能。智能應用在人與系統之間創建了一個新的智能中介層，有可能改變工作的性質和工作場所的結構。

“探索智能應用是增強人類活動的一種方式，而不是簡單地作為替代人的方式。“增強型分析是一個特別具有戰略意義的增長領域，它利用機器學習為廣泛的業務用戶，運營人員和數據科學家提供自動化數據，洞察發現和洞察共享。”

人工智能已成為軟件和服務市場的下一個主要戰場，包括企業資源計劃(ERP)的各個方面。通用軟件和服務提供商應該了解他們將如何使用AI運用在高級分析，智能流程和高級用戶體驗，在新版本中增加業務價值。

　　智能對象

智能對象( Intelligent things )指的是對象不僅能按照固定的程序模型執行任務，還能利用弱人工智能及機器學習做出更進階的行為，同時以更自然的方式與環境進行交互。人工智能正在推動新型智能對象(如自動駕駛車輛，機器人和無人機)的發展，并為許多現有的事物(如物聯網消費級和工業系統)提供增強的能力。

目前，在受控環境(例如農業和礦業)中使用自動駕駛汽車是智能對象快速增長的領域，到2022年我們可能會看到自動駕駛汽車在有限的、受控制的道路上行駛，但一般使用自動駕駛汽車可能需要駕駛人員在座，以防技術意外失效。至少在未來五年內，我們預計有駕駛員的半自動駕駛場景將占主導地位，在此期間，制造商將更加嚴格地測試技術，解決法規、法律問題和文化接受等非技術問題。

　數字孿生

數字孿生是指數字化代表的真實世界的實體或系統，例如，在數字空間建立真實飛機的模型，并通過傳感器實現與飛機真實狀態完全同步，這樣每次飛行后，根據結構現有情況和過往載荷，及時分析評估是否需要維修，能否承受下次的任務載荷等。在物聯網項目背景下的數字孿生在未來三到五年內充滿前景。精心設計的數字孿生資產有可能顯著改善企業決策。這些數字孿生與他們的真實世界的匹配物聯系在一起，用于了解事物或系統的狀態，以應對變化，改進操作和增加價值。企業將首先簡單地實施數字孿生，然后隨著時間的推移發展，提高收集和可視化數據的能力，應用正確的分析和規則，并有效地響應業務目標。

隨著時間的推移，我們世界幾乎所有方面的數字化都將與其現實世界的動態數據庫動相互連接，并融入基于AI的功能，以實現先進的仿真，操作和分析。城市規劃者，數字營銷人員，醫療保健專業人士和行業規劃者將從中受益。

　　邊緣計算

邊緣計算指在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側，融合網絡、計算、存儲、應用核心能力的開放平臺，就近提供邊緣智能服務，滿足行業數字化在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等方面的關鍵需求。企業應該在其基礎設施架構中開始使用邊緣設計模式，特別是對于IoT的企業。

雖然許多人認為云計算和邊緣計算是競爭關系，但云是一種計算方式，其中可彈性擴展的技術能力可以作為服務提供，并不固有在集中式模型。

當作為補充概念使用時，云可以是用于創建服務導向模式的計算風格，而邊緣被用作交付方式集中控制和協調的結構，允許云服務斷開或分布式執行。

　　對話平臺

對話平臺將推動人類與數字世界交互的下一個大轉變。解釋意圖的負擔從用戶轉移到計算機。平臺接受來自用戶的問題或命令，然后通過執行功能來回應，呈現一些內容或要求額外的輸入。在接下來的幾年中，對話界面將成為用戶交互的主要設計目標，并將在硬件，核心操作系統功能，平臺和應用程序中交付。

對話平臺在理解語言和基本用戶意圖方面已經達到了一個臨界點，但仍然不足。對平臺所面臨的挑戰是用戶必須以非常有條理的方式進行交流，這往往是令人沮喪的體驗。對話平臺的主要區別在于其對話模型，應用程序編程接口(API)和用于訪問，調用和協調第三方服務，以提供復雜結果的模型。

　　區塊鏈

區塊鏈正在從數字貨幣基礎設施演變為數字轉型平臺。區塊鏈技術與當前的集中式交易記錄機制大不相同，可以為既有企業和創業公司提供顛覆性數字業務的基礎。雖然圍繞區塊鏈的炒作最初集中在金融服務行業，但區塊鏈在政府，醫療保健，制造業，媒體發行，身份驗證，所有權登記和供應鏈等方面都有很多潛在的應用。雖然它具有長期的前景，并且無疑會造成顛覆，但區塊鏈許多相關技術在未來兩三年內還不成熟。

　　事件驅動

數字化業務的核心是業務能夠感知并準備好利用新的數字業務機會。商業事件可以是數字化的任何事情，反映狀態變化的發現，例如完成采購訂單或飛機著陸。通過使用事件代理，物聯網，云計算，區塊鏈，內存數據管理和人工智能，可以更快速地檢測業務事件并進行更詳細的分析。但是沒有文化和領導力變革的技術并不能提供事件驅動模型的全部價值。數字業務促使IT領導者，規劃師和架構師需要接受事件型思考。

　　持續的自適應風險和信任

在充滿各種有針對性的安全攻擊的世界中，為了安全地使數字業務活動，安全和風險管理者必須采用持續的自適應風險和信任評估(CARTA)方法，以響應實現的風險和基于信任的決策。安全基礎架構必須具備適應性，能夠抓住機會并管理風險，從而提供以數字業務為中心的安全性。

作為CARTA方法的一部分，企業必須克服安全團隊和應用程序團隊之間的障礙，就像DevOps工具和流程克服了開發與運營之間的鴻溝一樣。信息安全架構師必須以協作的方式將多個安全測試集成到DevOps工作流程中，這對開發人員來說基本上是透明的，并保留了DevOps和敏捷開發環境的團隊精神，靈活性和速度。CARTA也可以在運行時應用欺騙技術等方法。虛擬化和軟件定義網絡等技術的發展使得部署，管理和監控“自適應蜜罐技術”(一種對攻擊方進行欺騙的技術)變得更加容易。

來源：36氪