Gartner发布2020年十大战略科技发展趋势？

全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner今天公布了企业机构2020年需要研究的重要战略技术发展趋势。

Gartner将战略科学技术的发展趋势定义为具有巨大霸权潜力、脱离初期阶段、影响范围和用途不断扩大的战略科学技术的发展趋势，这些趋势在未来5年内迅速增长，高度变动，预计达到临界点。

Gartner副社长兼院士级分析师DavidCearley表示，以人为中心的智能空间(people-centricsmartspaces)是组织Gartnerfart2020年重要战略技术发展趋势，评价其主要影响的核心结构。以人为技术战略的核心强调了技术最重要的作用之一:影响顾客、员工、业务伙伴、社会或其他重要群体。从某种意义上说，企业机构采取的所有行动都是直接或间接地影响这些个人和群体，这是以人为中心的方法。

Cearley认为智能空间建立在以人为中心的理念上。智能空间是人与科学技术系统日益开放、互联、协调、智能生态交流的物理空间。人、流程、服务和物品等多个要素聚集在智能空间中，创造了更高的沉浸度、互动性和自动化体验。

2020年十大战略技术发展趋势具体如下:

1.超自动化(Hyperautomation)

超自动化是为了交付工作，复盖了多种机械学习、套件软件和自动化工具的集体。超自动化不仅包括丰富的工具组合，还包括自动化自身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监视和再评价)。超自动化的主要重点是了解自动化程序的作用范围、相互关联、组合和协调方式。

该趋势始于机器人流程自动化(RPA)。但是，机器人流程的自动化不能说是超自动化。为了帮助复制任务流程中人类参与的部分，需要组合各种工具。

从现在到2028年，用户体验将在两个方面发生巨大变化，即用户对数字世界的感知和用户与数字世界的互动。对话平台正在改变人与数字世界的互动方式，虚拟现实、强化现实和混合现实正在改变人们对数字世界的感觉。在感知和互动模式的同时，将来会带来多感觉和多模式体验开发者_如何学C。

Gartner研究副总裁Brian Burke表示：这一模式将从精通技术的人转变为理解人类的技术。计算机将代替人类承担人机交互的重担。这种与人类多重感官交流的能力将创造更丰富的环境，从而传递更详细的信息。

3.专业知识民主化(Democrationofexpertise)

专业知识民主化致力于通过非常简单的体验，在不需要大量成本高的训练的前提下提下提供专业技术知识(例如机械语言、应用程序开发)或业务领域的专业知识(例如销售流程、经济分析)。公民化(例如公民数据科学家、公民解决方案整合者)、公民程序开发和无代码模式是专业知识民主化的例子。

Gartner预测，从现在到2023年，该民主化倾向的四个重要方面加快了数据和分析的民主化(从数据科学家的专用工具扩大到适用于普通开发者的普及工具)、开发的民主化(自主开发应用程序使用的人工智能工具)、设计的民主化(低代码、无代码场景不断增加，更多的应用程序开发功能自动化，为市民开发者提供支持

4.人体功能强化(Human的Augmentation)

人体功能强化研究如何使用技术提供认知和体能强化，成为人体体验不可或缺的一部分。通过移植或外置可穿戴设备等技术部件技术部件，改变人类固有的身体功能，实现增强。认知强化是通过传统的计算机系统和新兴智能空间的多体验界面的信息和应用来实现的。在未来十年，由于越来越多的人追求机能增强，人类体能与认知增强技术将会变得越来越普遍。这将产生全新的消费效应，员工不断增强自己的功能，进一步扩大到改善办公环境。

5.透明度和可追溯性(transparencyandtraceability)

越来越多的消费者意识到个人信息的价值，提出了控制个人信息的要求。企业机构也认识到保护和管理个人数据的风险越来越大，政府实施严格的法律法规确保企业机构实现。透明度和可追溯性已成为支持这种数字道德和隐私需求的重要因素。

透明度和可追溯性是指满足监督要求，维持人工智能和其他先进技术应遵守的道德规范，恢复对企业机构信赖不足的态度、行动、辅助技术和实际措施。企业机构在建立透明度和信用措施时必须集中在三个领域。(1)人工智能和机械学习(2)个人数据隐私、所有权和控制(3)符合道德的设计。

6.边缘能源

边缘计算是在信息来源、存储库和用户附近进行信息处理、内容收集和交付的计算开拓结构。它试图将网络流量与计算处理保留在本地以减少延迟、发挥边缘能力以及赋予边缘更大的自治性。

Burke表示，目前边缘计算主要关注制造、零售等特定行业嵌入物联网系统提供的离线和分布能力。然而，随着边缘被赋予越来越成熟和专业的计算资源和越来越多的数据存储，边缘计算将成为几乎每个行业和应用的主导因素。机器人、无人机、自动驾驶汽车和可操作系统等复杂的边缘设备将加快这一转变。

7.分布式云(Distributedoud)

分布式云(Distributedoud)是指将当前集中式公共云服务分布在不同的物理位置，原公共云提供商继续负责分布式云的运营、管理、更新和重复。这是目前许多公有云服务采用的集中模式的巨大变化，开辟了云计算的新时代。

8.自动物件(Autonomousthings)

自动物件是使用人工智能自动执行以往任务的物理设备。最典型的自动化物件有机器人、无人机、自动驾驶汽车/船和各种设备。他们的自动化超过了固化程序可以实现的自动化程度，可以利用人工智能与环境和人类进行更自然的交流。随着技术能力的提高、监督机构的认可和社会接受度的提高，自动化物品越来越多地用于不受限制的公共场所。

Burke表示，随着自动物件的普及，独立的智能物件无论是否有人操作，都可以组合多个设备一起工作的合作智能物件。例如，不同种类的机器人可以在同一个装配流程中同时运行。在快递行业，最高效的解决办法可能是自动驾驶汽车将包裹运往目标区域，然后由汽车机器人和无人机进行最后的运输。

9.实用的块链(PracticalBlockchain)

块链实现信赖，提供业务生态透明度，实现业务生态价值交换由于可追溯到资产来源，以次充好的概率大幅度降低。资产追踪对其他领域也有很大的价值，包括追踪食品在整个供应链中的足迹来识别污染源，追踪各部件，协助产品召回等。块链也可以用于身份管理。块链中的智能合同可以使系统在事件发生时自动触发行动，如收到货物时支付等。

Burke表示，由于可扩展性和互动性差等技术问题，块链在企业中的应用还不成熟。尽管有这些挑战，但由于块链具有霸权性和收入增长的巨大潜力，企业机构应开始评价该技术，即使认为该技术最近不能迅速普及的企业机构也不例外。

10.人工智能安全（AI Security）

人工智能与机器学习将被继续用于提升各种应用场景中人类决策的能力。虽然这给实现超自动化和使用自动化物件进行业务转型带来了良机，但同时也因为物联网、云计算、微服务（microservices）及智能空间中高度连接的系统增加了大量潜在攻击点而给安全团队与风险领导者带来了新的挑战。安全和风险领导人应集中精力保护人工智能能能源系统，利用人工智能提高安全防御机制，为攻击者恶意使用人工智能做好心理准备。

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