Gartner 2020年十大戰略性技術趨勢：超級自動化、人類增強等
http://www.199rrr.com 2019-10-24 09:58
超級自動化、區塊鏈、AI安全、分布式云和自主設備在加快顛覆，并為今年的戰略性技術趨勢創造了機會。
人類增強讓人聯想到未來的電子人，但數百年來人類一直在增強人體各部位的機能。眼鏡、助聽器和假肢演變成為人工電子耳蝸和可穿戴設備。連激光眼科手術也變得司空見慣。
但是如果科學家們能夠增強大腦以增強記憶存儲能力或植入芯片以解碼神經模式，會怎樣呢？如果外骨骼成為汽車工人的標準制服，使他們能夠舉起超出人類能力范圍的重量，會怎樣呢？如果醫生可以植入傳感器以追蹤藥物在體內如何傳送，又會怎樣呢？
現在技術正處于風口，正從取代人類能力的增強向創造超人能力的增強轉變。
這些變化將如何影響世界和企業使人類增強成為Gartner的十大戰略性技術趨勢之一，這些趨勢將在未來五到十年內帶來重大的顛覆和機會。
這些趨勢立足于“以人為本的智能空間”這個概念，這意味著要考慮這些技術將如何影響人們（即客戶和員工）以及人們居住的空間（比如住房、辦公室和汽車）。
Gartner研究副總裁Brian Burke在佛羅里達州奧蘭多舉行的Gartner 2019 IT研討會暨博覽會上說：“這些趨勢對人們及人們居住的空間產生了深遠的影響。企業組織要先考慮企業和人類環境，而不是構建一整套技術，然后探究潛在的應用。”
這些趨勢并不是孤立存在的；IT領導人要確定哪種組合的趨勢會帶來最富成效的創新和戰略。
比如說，可以將機器學習這種形式的AI與超級自動化和邊緣計算結合起來，打造高度集成的智能建筑和城市空間。反過來，這些技術組合又能夠支持技術的進一步大眾化。
超級自動化（Hyperautomation）
自動化利用技術使曾經需要人員完成的任務實現自動化。
超級自動化是指運用包括AI和機器學習在內的先進技術，以便日益使流程實現自動化，并增強人類。超級自動化不僅涵蓋可以實現自動化的一系列工具，還涉及自動化的精密復雜性（即發現、分析、設計、自動化、測量、監控和重新評估）。
由于沒有任何一種工具可以代替人類，如今超級自動化涉及多種工具，包括機器人流程自動化（RPA）、智能業務管理軟件（iBPMS）和AI，旨在日益借助AI來制定決策。
超級自動化雖然不是主要目標，但常常會導致組織數字孿生（DTO）的形成，讓企業組織可以直觀地顯示職能部門、流程和關鍵績效指標在如何交互、共同驅動價值。然后，DTO成為超級自動化過程的一個有機組成部分，提供關于企業組織的實時持續智能信息，并帶來重要的商機。
多重體驗（Multiexperience）
多重體驗用以人為本的技術代替了以技術為本的人。在這種趨勢下，計算機的傳統概念已從單一交互點演變成為包括可穿戴設備和高級計算機傳感器之類的多感覺多接觸點界面。
比如說，達美樂比薩（Domino’s Pizza）營造了不僅限于基于app的訂購的體驗，還包括自動駕駛汽車、比薩餅追蹤器和智能揚聲器通訊。
將來，這種趨勢將成為所謂的環境體驗，而目前，多重體驗專注于使用增強現實（AR）、虛擬現實（VR）、混合現實、多渠道人機界面和感知技術的沉浸式體驗。這些技術的結合可用于簡單的AR疊加或完全身臨其境的VR體驗。
技術普惠化（Democratization）
技術普惠化意味著讓人們可以輕松獲得技術或業務專長，無需深入（且費錢）的培訓。它著重于四個關鍵領域：應用軟件開發、數據及分析、設計以及知識——常常被稱為“平民享用”（citizen access），這導致了平民數據科學家和平民程序員等群體大批涌現。
比如說，普惠化將使開發人員無需具備數據科學家的技能，就能夠生成數據模型，他們而是依賴AI驅動的開發方法來生成代碼、使測試實現自動化。
人類增強（Human augmentation）
人類增強是指利用技術增強人的認知和身體體驗。
身體增強通過在人體內或體表植入或放置某項技術來改變天生的身體能力。比如說，汽車業或采礦業使用可穿戴設備來提高工人的安全性。在零售業和旅行業等其他行業，可穿戴設備用于提高員工的工作效率。
身體增強分為四大類別：
感覺增強（聽覺、視覺和知覺）
附肢及生物機能增強（外骨骼和假肢）
大腦增強（治療癲癇的植入體）
基因增強（體細胞基因和細胞療法）
認知增強增強了人類思考和做出更好決策的能力，比如說利用信息和應用軟件改善學習或新體驗。認知增強還包括大腦增強類別的某些技術，因為它們是處理認知推理的實際植入體。
人類增強帶來了一系列文化和倫理方面的影響。比如說，使用CRISPR技術來增強基因具有重大的倫理影響。
透明度和可追溯性（Transparency and traceability）
技術的發展正在帶來一場信任危機。就在消費者越來越意識到自己的數據被如何收集和使用之際，企業組織也認識到存儲和收集數據的責任越來越大。
此外，AI和機器學習日益用于代替人類做出決策，從而帶來了信任危機，并需要諸如可解釋型AI和AI治理之類的概念。
這個趨勢需要專注于信任的六大要素：道德、誠信、開放、責任心、能力和一致性。
像歐盟的《數據保護通用條例》（GDPR）這樣的法規正在全球各地出臺，推動發展，并為企業組織奠定基礎。
賦能型邊緣（The empowered edge）
邊緣計算是一種拓撲結構，信息處理以及內容收集和交付放置在更靠近信息源的地方，其想法是確保流量在本地且分布式有望縮短延遲。這包括物聯網（IoT）方面的所有技術。賦能型邊緣著眼于這些設備如何為智能空間增加和構成基礎，并使關鍵應用軟件和服務更靠近使用它們的人員和設備。
到2023年，網絡邊緣處的智能設備其數量可能比傳統IT設備多20倍。
分布式云（The distributed cloud）
分布式云是指將公共云服務分發到云提供商的物理數據中心之外但仍由該提供商控制的地方。在分布式云中，云提供商負責云服務架構、交付、運營、治理和更新的方方面面。從集中式公共云向分布式公共云演進開辟了云計算新時代。
分布式云讓數據中心可以位于任何地方。這不僅解決了延遲之類的技術問題，還解決了數據主權之類的監管難題。它還集公共云服務和本地私有云兩者的優點于一身。
自主化設備（Autonomous things）
包括無人機、機器人、輪船和設備在內的自主設備利用AI來執行通常由人類完成的任務。這項技術的智能化程度不一，有半自主，也有全自主，適用于包括空海陸在內的諸多環境。
雖然目前自主設備主要存在于受控環境中，比如在礦山或倉庫，但它們的應用范圍最終會擴大到開放的公共場所。自主設備還將從獨立單機變成協作機群，比如2018年冬奧會期間使用的無人機機群。
然而，自主設備無法代替人類大腦，在狹窄定義、范圍明確的用途下用起來最有效。
實用區塊鏈（Practical blockchain）
區塊鏈是一種分布式賬本，這個按時間順序排列的日益龐大的系統含有加密簽名、不可撤銷的交易記錄，網絡中的所有參與者共享這些交易記錄。
區塊鏈還允許參與方往回追溯資產的來源，這對傳統資產來說很有利，還為其他應用鋪平了道路，比如針對食源性疾病往回追溯原始供應商。它還讓兩個或多個彼此不認識的參與方可以在數字環境中安全地聯系并交換價值，不需要集中式機構。
完整的區塊鏈模型包含五個要素：共享分布式賬本、不可變可追溯的賬本、加密、代幣化和分布式公共共識機制。然而，由于一系列技術問題（包括糟糕的可擴展性和互操作性），區塊鏈仍然不成熟，不適合部署在企業環境。
當今的企業區塊鏈采用一種實用方法，通過使賬本獨立于各個應用軟件和參與者，并且跨分布式網絡復制賬本來創建重大事件的權威記錄，只實現完整區塊鏈的某些要素。擁有訪問權限的每個人都看到同樣的信息，使用單一的共享區塊鏈可以簡化集成。共識通過更傳統的私有模型來加以處理。
將來，隨著AI和物聯網等互補技術開始與區塊鏈整合起來，真正的區塊鏈或“完整型區塊鏈”將有潛力徹底改變諸多行業，最終徹底改變經濟。這將參與者的類型擴大到了機器，到時機器能夠交換從金錢到房地產的各種資產。比如說，一輛汽車能夠根據車載傳感器收集的數據，直接與保險公司協商保險價格。
區塊鏈已經出現在小范圍的實驗項目中，到2023年將完全可以擴展。
AI安全（AI security ）
超級自動化和自主物件等不斷發展的技術為商業界帶來了轉型機會。然而，它們也在新的潛在攻擊點方面帶來了安全漏洞。安全團隊必須應對這些挑戰，并意識到AI將如何影響安全領域。
AI安全有三個關鍵視角：
保護AI驅動的系統：為AI訓練數據、訓練管道和機器學習模型確保安全。
利用AI加強安全防御：使用機器學習來解讀模式、發現攻擊，并使網絡安全流程的某些部分實現自動化。
預料攻擊者惡意使用AI的情形：識別攻擊并防御攻擊。
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