8月29日，全球最具權(quán)威的IT市場(chǎng)研究與咨詢公司Gartner，發(fā)布了2019年度新科技的技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle，以下簡(jiǎn)稱(chēng)「Gartner曲線」)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，這是一條描述新技術(shù)產(chǎn)生后社會(huì)預(yù)期隨時(shí)間變化的曲線，它能呈現(xiàn)新技術(shù)的市場(chǎng)熱度和現(xiàn)實(shí)發(fā)展的偏離程度，從而幫助企業(yè)更好地利用成熟技術(shù)以及尋找潛在機(jī)遇。

早在1995年，Gartner就設(shè)計(jì)出了這一分析工具。他們結(jié)合分析員、專(zhuān)家和行業(yè)人士的判斷，畫(huà)出了一條有起有落的曲線，用來(lái)羅列年度最備受矚目和極具商業(yè)前景的新技術(shù)，并預(yù)測(cè)它們到成熟所需的時(shí)間。Gartner曲線由兩條曲線疊加構(gòu)成，一條是反映公眾對(duì)技術(shù)的虛高期望值的「炒作程度」(Hype Level)曲線，另一條是工程或商業(yè)的成熟度曲線。基本上，拋概念和「講故事」的新技術(shù)一開(kāi)始會(huì)受到媒體的熱烈追捧，但一旦接受市場(chǎng)的驗(yàn)證，新技術(shù)此前宣傳的泡沫將會(huì)慢慢被吹散，然后進(jìn)入「高開(kāi)低走」的階段，后面逐漸爬升至成熟期。

從坐標(biāo)來(lái)看，Y軸代表人們對(duì)新技術(shù)的期望，而X軸對(duì)應(yīng)的是時(shí)間，從左到右有「觸發(fā)期」、「期望膨脹期」、「低谷期」、「復(fù)蘇期」和「成熟期」5個(gè)階段。另外，每項(xiàng)技術(shù)都標(biāo)注有達(dá)到生產(chǎn)成熟期需要的年限。

今年，Gartner從2000項(xiàng)技術(shù)中選出了29項(xiàng)，并由此總結(jié)出了企業(yè)決策者應(yīng)該納入考慮范圍的五大創(chuàng)新技術(shù)趨勢(shì)。Gartner研究副總裁Brian Burke在接受CIO Dive采訪時(shí)指出，「人工智能滲透到了其他所有趨勢(shì)中?！?/p>

五個(gè)突出趨勢(shì)

傳感和移動(dòng)(Sensing and Mobility)

隨著傳感技術(shù)和AI的發(fā)展，自主機(jī)器人將能更好地理解周?chē)h(huán)境。傳感和移動(dòng)這一趨勢(shì)的特點(diǎn)就是機(jī)器移動(dòng)和操控物體的能力日益增強(qiáng)，例如3D傳感攝像(3D sensing cameras)負(fù)責(zé)采集大量數(shù)據(jù)，而AI能洞察這些數(shù)據(jù)并將其應(yīng)用在各種情景中。例如，輕型貨運(yùn)無(wú)人機(jī)(light-cargo delivery drones)將能更好地導(dǎo)航和操控貨品。

除此之外，押注這一技術(shù)趨勢(shì)的企業(yè)還應(yīng)該考慮增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)云(AR cloud)、自動(dòng)飛行汽車(chē)(flying autonomous vehicles)以及L4和L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛(autonomous driving Levels 4 and 5)。

人類(lèi)能力增強(qiáng)(Augmented Human)

「(人類(lèi)能力增強(qiáng))不是替代人類(lèi)做決策，而是在他們執(zhí)行任務(wù)時(shí)提供指導(dǎo)。這種增強(qiáng)就像是給人類(lèi)裝上了義肢，無(wú)論是在物理層面，還是在認(rèn)知意義上?！笲urke說(shuō)道。這種增強(qiáng)技術(shù)包括生物芯片(biochips)和情感AI(emotion AI)等。其中，情感AI正被用在保險(xiǎn)欺詐檢測(cè)上，區(qū)別于以往需要結(jié)合索賠分析、計(jì)算機(jī)程序和人工檢測(cè)，有了情感AI，保險(xiǎn)公司通過(guò)來(lái)電者的陳述就能完成檢測(cè)。

這一趨勢(shì)還包括人格化(personification)、增強(qiáng)型智能(augmented intelligence)、沉浸式工作空間(immersive workplace)和生物技術(shù)(培養(yǎng)組織或人工組織)。

后經(jīng)典計(jì)算和通信(Postclassical Compute and Comms)

幾十年以來(lái)，經(jīng)典核心計(jì)算、通信和集成技術(shù)通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)而快速發(fā)展，催生了更快的CPU、更高的存儲(chǔ)密度和不斷增加的吞吐量。而后經(jīng)典計(jì)算和通信將使用全新架構(gòu)。比如，下一代蜂窩網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)5G將依賴核心網(wǎng)切片(core slicing)和無(wú)線邊緣(wireless edge)，而這些新架構(gòu)又能推進(jìn)一系列漸進(jìn)式的技術(shù)改進(jìn)——使得近地軌道衛(wèi)星群(Low-earth-orbit satellite systems)能在距地1200英里以內(nèi)的高度運(yùn)行。它們將輻射到48%目前還沒(méi)有接入網(wǎng)絡(luò)的用戶，在社會(huì)意義和經(jīng)濟(jì)效益上都將帶來(lái)巨大影響。

除此之外，后經(jīng)典計(jì)算和通信還包括下一代存儲(chǔ)(next-generation memory)和納米級(jí)3D打印(nanoscale 3D printing)等技術(shù)。

數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)(Digital Ecosystems)

企業(yè)應(yīng)該突破只關(guān)注自身產(chǎn)業(yè)鏈條的局限，與更多的企業(yè)、人和物進(jìn)行跨行業(yè)的共享和合作。而數(shù)字化生態(tài)系統(tǒng)正在分解這種傳統(tǒng)價(jià)值鏈，發(fā)展出更無(wú)縫、更靈活的連接。因此，企業(yè)將在區(qū)塊鏈上尋找解決方案。

企業(yè)可納入考慮的關(guān)鍵技術(shù)包括數(shù)字運(yùn)營(yíng)(DigitalOps)、知識(shí)圖譜(knowledge graphs)、合成數(shù)據(jù)(synthetic data)、去中心化網(wǎng)絡(luò)(decentralized web)和分布式自治組織(decentralized autonomous organization)。

高級(jí)人工智能和分析(Advanced AI and Analytics)

高級(jí)分析使用更復(fù)雜的工具對(duì)數(shù)據(jù)或內(nèi)容進(jìn)行自動(dòng)或半自動(dòng)檢驗(yàn)，而且通常超出傳統(tǒng)商業(yè)智能(BI)的范圍。比如，遷移學(xué)習(xí)(transfer learning)專(zhuān)注于存儲(chǔ)已有問(wèn)題的解決模型，并將其利用于其他不同但相關(guān)問(wèn)題上。例如用來(lái)辨識(shí)汽車(chē)的模型也可以被用來(lái)提升識(shí)別卡車(chē)的能力。這種高級(jí)分析能提供更深入的見(jiàn)解、預(yù)測(cè)和建議。

落在Gartner曲線上的新技術(shù)還包括自適應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)(adaptive ML)、邊緣人工智能(edge AI)、邊緣分析(edge analytics)、可解釋的人工智能(explainable AI)、人工智能平臺(tái)即服務(wù)(AI PaaS)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(generative adversarial network)和圖表分析(graph analytics)。

滲透到所有趨勢(shì)中去的AI

在今年的Gartner曲線上，自動(dòng)飛行汽車(chē)、L4和L5級(jí)別的自動(dòng)駕駛、生物技術(shù)、生物芯片、知識(shí)圖譜、邊緣人工智能、人工智能PaaS和5G和去年重合。其中，5G在今年進(jìn)入了期望膨脹期區(qū)間，距離技術(shù)成熟還有2-5年時(shí)間。進(jìn)入此區(qū)間的還有邊緣人工智能、近地軌道系統(tǒng)、L5級(jí)別自動(dòng)駕駛、邊緣分析、AI PaaS、生物芯片和圖表分析?；氲凸绕诘挠邢乱淮鎯?chǔ)、3D傳感攝像機(jī)和L4級(jí)別自動(dòng)駕駛，其中，后者被標(biāo)注為距離技術(shù)成熟還有超過(guò)10年時(shí)間。

另外，今年Gartner將21項(xiàng)新技術(shù)放到了曲線上，「淘汰」了像去年落在膨脹期區(qū)間的物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈等技術(shù)?！附衲闓artner將重點(diǎn)放在新技術(shù)的體現(xiàn)上，」外媒Computerworld評(píng)論道，「但這并不意味著『舊』技術(shù)已經(jīng)不再重要。」比如，物聯(lián)網(wǎng)被「分解」成分支技術(shù)3D傳感攝像機(jī)，區(qū)塊鏈技術(shù)由分布式自治組織等技術(shù)體現(xiàn)。

不變的是，今年的Gartner曲線仍在強(qiáng)調(diào)AI對(duì)企業(yè)的重塑。

Gartner所描述的未來(lái)圖景是，到2029年，在各大行業(yè)都可以看到那些領(lǐng)先的企業(yè)都在使用高級(jí)分析技術(shù)，并且利用自動(dòng)化為員工增加勞動(dòng)力。這些企業(yè)還將利用區(qū)塊鏈，在復(fù)雜的數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)中和多方展開(kāi)合作，并用傳感技術(shù)和下一代計(jì)算實(shí)現(xiàn)效率最大化，進(jìn)而在激烈的競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出。

Gartner研究副總裁Brian Burke在接受CIO Dive采訪時(shí)指出，「人工智能滲透到了其他所有趨勢(shì)中?！笰I能夠?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行更精細(xì)的挑揀，提供決策支持，替代一部分人力，同時(shí)助推其他技術(shù)的發(fā)展。毫無(wú)疑問(wèn)，AI將會(huì)對(duì)商業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生巨大影響。

但在利用AI方面，企業(yè)首先需要克服以下障礙：「能讓任何AI解決方案奏效的關(guān)鍵，在于算力、算法、海量數(shù)據(jù)和熟練運(yùn)用AI的員工。」IT公司L&T Infotech執(zhí)行副總裁Soumendra Mohanty說(shuō)道。據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，到2020年，AI將創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)工作崗位。與此同時(shí)，50%的組織會(huì)缺乏相關(guān)的AI和數(shù)據(jù)分析人才。