Gartner：2020年十大战略技术趋势

技术变革的步伐正在迅速加快，IT专业人士需要学习的知识（如Gartner说的超自动化、多重体验和人力增强）也在不断增加，这些因素将对企业产生重大影响。

Gartner高级研究副总裁Val Sribar说：“从第一条信息通过互联网发出到现在已经有50年了。50年来，我们看到技术改变了我们的企业、我们的关系和社会本身。未来五年可能会带来与过去50年一样多的变化。”

展望未来，Gartner发布了“ 2020年十大战略技术趋势”，这些技术趋势将对人们产生直接影响。

Gartner副总裁兼研究员David Cearley说:“把人放在技术战略的中心突出了技术最重要的一个方面——它如何影响客户、员工、商业伙伴、社会或其他关键群体。“可以说，组织的所有行动都可以归因于技术如何直接或间接地影响个人和团体。这是一个以人为本的方法。

以下是Gartner确定的2020年十大战略技术趋势：

超自动化

超自动化是多种机器学习（ML）、打包软件和自动化工具相结合的产物。Cearly说，超级自动化不仅涉及可用工具的广度，而且涉及自动化本身的所有步骤（发现、分析、设计、自动化、测量、监视和重新评估）。理解自动化机制的范围，它们之间的相互关系以及如何将它们组合和协调是超自动化的重点。超自动化需要多种工具的结合，以渗入到人类活动的各个部分。

多重体验

到2028年，用户体验将在如何看待数字世界以及如何与数字世界互动方面发生重大变化。改进的语音驱动和会话平台正在改变人们与数字世界交互的方式。虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）这些方式将带来了多感官和多模式体验。

Gartner表示，到2021年，至少三分之一的企业将部署多体验开发平台来支持移动、Web、对话和增强现实开发。

“这个模式将从精通技术的人转变为懂人的技术。”Gartner研究副总裁Brian Burke表示，翻译意图的重担将从用户转移到计算机。“这种跨多种人类感官与用户交流的能力将为传递细微差别的信息提供更丰富的环境。”

专业知识的民主化

Gartner将民主化定义为通过一种完全简化的体验，为人们提供技术专长(如机器学习或应用程序开发工具)或业务领域专长(如销售流程和经济分析)，而且不需要大量且昂贵的培训。例如，公民数据科学家或公民集成商的公民访问权，以及公民发展和无代码模型的演进，都是民主化的例子，该公司表示。

Gartner表示，到2023年，预计民主化趋势的四个关键方面将加速发展，包括数据和分析的民主化（针对数据科学家的工具扩展到专业开发人员社区）、开发的民主化（针对定制开发应用程序的人工智能工具）。设计民主化（扩大低代码、无代码现象，并自动化附加的应用程序开发功能，以增强公民开发人员的能力）和知识民主化（非IT专业人员获得工具和专家系统，使他们能够使用和应用专门技能）。

人力增强

Gartner说，人力增强探索了如何使用技术来改善人类认知以及体能，并将其作为人类体验的组成部分。物理增强是通过在人体内植入或托管一种技术元素来改变人类固有的物理能力，从而增强人类的能力。认知增强可以通过访问信息和利用传统计算机系统上的应用程序以及智能空间中新兴的多体验界面来实现。

在接下来的10年里，随着人们寻求自我提升，身体和认知能力的增强将变得越来越普遍。Gartner说，到2025年，40%的企业将从为人类服务转向通过采用人类增强技术和方法来构建人类自身。

透明度和可追溯性

Gartner表示，透明度和可追溯性是指一系列的态度、行动、先进技术和实践需要满足监管要求，不能冲破道德底线，并可以用来修复企业日益缺乏的信任。由于组织需要建立透明和信任制度，他们必须关注三个领域:人工智能和ML；个人资料隐私、拥有权及控制权；以及符合道德的设计。消费者越来越意识到他们的个人信息是有价值的，并要求得到保护。各组织认识到保护和管理个人数据的风险越来越大，各国政府正在实施严格的立法来确保这一点。Gartner表示，透明度和可追溯性是支持这些数字伦理和隐私需求的关键因素。该公司表示，到2023年，超过75%的大型组织将聘请行为取证、隐私和客户信任方面的人工智能专家，以降低品牌和声誉风险。

边缘优势

边缘计算是一种计算拓扑结构，在这种拓扑结构中，信息处理、内容收集和交付被放置在离这些信息的源、存储和消费者更近的位置。这样做的想法是将流量和处理保留在本地，以减少延迟，并在边缘实现更大的自治权。Burke说：“当前对边缘计算的大部分关注来自对物联网系统的需求，这些物联网系统需要为制造业或零售业等特定行业提供断开连接或分布式的功能”。“然而，边缘计算将成为大部分行业和用例的主导因素，因为边缘被赋予越来越先进和专业的计算资源和更多的数据存储能力。机器人、无人机、自主车辆和操作系统将加速这一转变。”到2023年，超过50%的企业生成数据将在数据中心或云之外创建和处理，而2019年这一比例不到10%。

分布式云

分布式云是将公共云服务分发到不同的位置，而发起的公共云提供商负责服务的操作、治理、更新和演进。Gartner将这种分布式云定义为公共云服务体系结构在本地复制或是对集中式服务的补充。企业客户可以保留物理组件的所有权、治理、操作和更新，尤其是在分布式服务向边缘移动时。Gartner表示，到2024年，大多数云服务平台将提供在需要时执行的服务。这代表大多数公共云服务从集中式向分布式的转变，并将引领云计算的新时代。

自治事物

Gartner说，自治事物是使用人工智能来自动执行以前由人类操作的物理设备。最容易辨认的自治物体形式是机器人、无人机、自动驾驶车辆/船和电器。他们的自动化超越了刚性编程模型所提供的自动化，而且他们利用AI来提供高级行为，从而与周围环境和人更加自然地互动。随着技术能力和社会接受度的提高，自治的事物将越来越多地部署在不受控制的公共场所。

“随着自治的事物不断增加，我们期望独立的智能事物向一群协作智能事物的转变，在这些协作智能事物中，多个设备可以协同工作，不需要人类的干涉” Burke说。“例如，异构机器人可以在协调的装配过程中运行。在快递市场上，最有效的解决方案可能是使用自动驾驶车辆将包裹移至目标区域。车辆上的机器人和无人机可能会影响包裹的最终投递。”

实用区块链

区块链有潜力通过建立信任、提供透明度和跨业务生态系统的价值交换来重塑行业，潜在地降低成本、减少交易结算时间和改善现金流。资产跟踪在其他领域也有价值，例如在整个供应链中跟踪食品以更轻松地识别污染源或跟踪单个零件以帮助召回产品。区块链有潜力的另一个领域是身份管理。智能合同可以被编程到区块链中，在这种区块链中，事件可以触发动作。例如，付款的动作可以在收到货物时才发生。到2023年，区块链激发的技术将支持每年价值2万亿美元的商品和服务的全球移动和跟踪。

由于一系列的技术问题，如较差的可扩展性和互操作性，区块链对于企业部署来说仍然是不成熟的。尽管存在这些挑战，但潜在的巨大潜力也会激励组织应该开始考虑区块链，即使他们短期内不会积极采用这些技术，”Burke说。

人工智能安全

Gartner说，人工智能和ML将继续应用于在一系列广泛的用例中增强人类的决策能力。虽然这为实现超自动化和自治事物提供了巨大的机会，但它给安全团队带来了重大的新挑战，因为物联网、云计算、微服务和智能空间中高度连接的系统的潜在攻击点大量增加。安全和风险领导者应专注于三个关键领域：保护AI驱动的系统，利用AI增强安全防御以及预测攻击者对AI的恶意使用。到2022年，30%的网络攻击包含利用训练数据中毒、人工智能模型盗窃的案例。

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