一年一次的Gartner新興技術(shù)成熟曲線發(fā)布時間又到了，讓我們再次大（bian）開（cheng）眼（wen）界（mang）的時候到了，一起來看看今年Gartner又整了哪些“新活”？

2022 年的新興技術(shù)符合三個主題：不斷發(fā)展/擴展沉浸式體驗、加速人工智能自動化和優(yōu)化技術(shù)專家交付。

概述

2022 年 Gartner 新興技術(shù)成熟曲線包含25項“必須了解”的創(chuàng)新，以推動競爭差異化和效率。

只有少數(shù)有可能在兩年內(nèi)成為主流被采用；大部分技術(shù)需要10年或更長時間的發(fā)展。

這些技術(shù)的初期階段，其部署的風險較大，但對早期采用者的收益可能也很大。

Gartner 2022成熟曲線（也稱“炒作周期”）確定了25種必須了解的新興技術(shù)，旨在為企業(yè)架構(gòu)和技術(shù)創(chuàng)新領導者提供幫助：

• 擴展沉浸式體驗
• 加速AI 自動化優(yōu)化
• 技術(shù)人員交付

這些技術(shù)預計將在未來2到10年內(nèi)對企業(yè)和社會將產(chǎn)生巨大影響，尤其是使CIO和IT領導者能夠通過其實現(xiàn)數(shù)字業(yè)務轉(zhuǎn)型。

新興技術(shù)本質(zhì)上具有顛覆性，沒有眾所周知或已被驗證的競爭優(yōu)勢。為了抓住機遇，了解潛在市場、技術(shù)走向以及主流應用的途徑至關重要——這個時間可能最短兩年，長則10年或更久。

Gartner副總裁分析師Melissa Davis表示，“所有這些技術(shù)都還在早期階段，但有些已處于萌芽階段，它們的未來發(fā)展存在很大的不確定性。新興技術(shù)的實施也帶來了更大的風險，但同時也為早期使用者帶來了更大的利益，這使它們與Gartner頂級戰(zhàn)略技術(shù)趨勢不同?！?/p>

2022 年新興技術(shù)成熟曲線

2022 年及以后需要考慮的三個炒作周期主題

Gartner 2022成熟曲線以新興技術(shù)為特色，并將2,000多種技術(shù)的見解提煉成簡潔的潛力集合。大多數(shù)技術(shù)都有多個用例，但技術(shù)創(chuàng)新領導者應該優(yōu)先考慮那些可能為組織帶來最大潛在利益的技術(shù)。（同時還需要啟動一個概念驗證項目，以證明技術(shù)對其目標用例的可行性。）

以下是關于2022年技術(shù)所屬的三個主題的介紹：

主題1：發(fā)展/擴展沉浸式體驗

這些技術(shù)的優(yōu)勢在于，它們?yōu)閭€人提供了對其身份和數(shù)據(jù)的更多控制權(quán)，并將他們的體驗范圍擴展到可以與數(shù)字貨幣集成的虛擬場所和生態(tài)系統(tǒng)。這些技術(shù)還提供了接觸客戶的新方法，以加強或開辟新的市場。

客戶數(shù)字孿生(Digital twin of the customer,DToC)是客戶的動態(tài)虛擬展示，它模擬并學習和預測行為。它可用于修改和增強客戶體驗（CX）并支持新的數(shù)字化工作、產(chǎn)品、服務和機會。DToC 需要5-10年才能被主流采用，但將對組織產(chǎn)生巨大影響。

沉浸式體驗中的其他關鍵還技術(shù)包括：

• 去中心化身份(Decentralized identity,DCI) 允許實體（通常是用戶）通過利用區(qū)塊鏈或其他分布式賬本技術(shù) (DLT) 等技術(shù)以及數(shù)字錢包來控制自己的數(shù)字身份。
• 數(shù)字人類（Digital humans）是交互式的、由人工智能驅(qū)動的展示，具有人類的一些特征、個性、知識和思維方式。
• 內(nèi)部人才市場將內(nèi)部員工以及在某些情況下的臨時工池與有時間限制的項目和各種工作機會相匹配，而無需招聘人員參與。
• 元宇宙是一個綜合虛擬3D共享空間，由虛擬增強的物理和數(shù)字現(xiàn)實融合創(chuàng)建。元宇宙是持久性的，提供增強的沉浸式體驗。
• 非同質(zhì)化代幣(Non-fungible token,NFT) 是一種基于區(qū)塊鏈的獨特可編程數(shù)字項目，可公開證明數(shù)字資產(chǎn)（如數(shù)字藝術(shù)或音樂）或代幣化的物理資產(chǎn)（如房屋、汽車或文件）的所有權(quán)。
• Superapp是一種復合式移動應用，作為平臺構(gòu)建，可提供模塊化微應用程序，用戶可以激活這些微應用以獲得個性化的應用體驗。
• Web3是用于開發(fā)分散式Web應用的新技術(shù)堆棧，使用戶能夠管理自己的身份和數(shù)據(jù)。

主題2：加速人工智能自動化

擴大人工智能的采用是發(fā)展產(chǎn)品、服務和解決方案的關鍵方式之一。這意味著加速創(chuàng)建專項人工智能模型，將人工智能應用于模型的開發(fā)和訓練，并將其部署到產(chǎn)品、服務和解決方案的交付中。結(jié)果包括更準確的預測和決策以及更快地獲得預期收益。人類的角色也更側(cè)重于成為消費者、評估者和監(jiān)督者。

自主系統(tǒng)是加速人工智能自動化的例子。它們是自我管理的物理或軟件系統(tǒng)，執(zhí)行具有三個基本特征領域的任務，即自主、學習和代理。當傳統(tǒng)的AI技術(shù)無法實現(xiàn)業(yè)務適應性、靈活性和敏捷性時，自主系統(tǒng)可以成功地幫助其實施。自主系統(tǒng)需要5-10年才能被廣泛采用，但將對組織產(chǎn)生巨大影響。

加速AI自動化的其他關鍵技術(shù)包括：

• 因果人工智能識別并利用因果關系超越基于相關性的預測模型，進而使AI系統(tǒng)可以更有效地規(guī)定行動、更自主地行動。
• 基礎模型是基于轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的模型，例如大型語言模型，它體現(xiàn)了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)，可以在周圍詞境的上下文中計算文本的數(shù)字表示，強調(diào)單詞的序列。
• 生成式設計AI或AI增強設計使用AI、機器學習和自然語言處理技術(shù)自動生成和開發(fā)數(shù)字產(chǎn)品的用戶流程、屏幕設計、內(nèi)容和表示層代碼。
• 機器學習代碼生成工具包括可插入專業(yè)開發(fā)人員集成開發(fā)環(huán)境(IDE)的云托管機械學習模型，IDE是基于自然語言描述或部分代碼片段提供建議代碼的擴展。

主題3：優(yōu)化技術(shù)人員交付

這些技術(shù)專注于構(gòu)建數(shù)字業(yè)務的關鍵要素：產(chǎn)品、服務或解決方案設計者社區(qū)（如Fusion Team）及其使用的平臺。這些技術(shù)提供反饋和洞察力，優(yōu)化并加速產(chǎn)品、服務和解決方案的交付，同時提高業(yè)務運營的可持續(xù)性。

云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)體現(xiàn)了優(yōu)化的技術(shù)人員交付。它們提供了一個有凝聚力的數(shù)據(jù)管理環(huán)境，能夠支持從探索性數(shù)據(jù)科學到生產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫的所有數(shù)據(jù)工作負載。云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)提供簡化交付和全面功能，易于部署、優(yōu)化和維護。它們需要2-5年的時間才能被廣泛采用，并且會讓用戶獲得明顯收益。

優(yōu)化技術(shù)人員交付的其他關鍵技術(shù)包括：

• 增強型敏捷金融（FinOps）通過應用AI和機器學習實踐，將敏捷性、持續(xù)集成和部署以及最終用戶對金融治理、預算計劃和成本優(yōu)化工作的反饋等傳統(tǒng)DevOps概念自動化。
• 云可持續(xù)性是使用云服務在經(jīng)濟、環(huán)境和社會（ESG）系統(tǒng)中實現(xiàn)可持續(xù)性效益。
• 計算存儲(CS)將主機處理從CPU的主存儲器卸載到存儲設備。
• 網(wǎng)絡安全網(wǎng)格架構(gòu)(CSMA)是一種新興方法，用于構(gòu)建可組合的分布式安全控制，以提高整體安全效率。
• 數(shù)據(jù)可觀察性（Data observability）是通過持續(xù)監(jiān)控、跟蹤、警報、分析和故障排除事件來了解企業(yè)數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)基礎設施健康狀況的能力。
• 動態(tài)風險治理(DRG)是一種用于定義風險管理角色和責任這一關鍵任務的方法。DRG針對每種風險適當?shù)囟ㄖ苹L險治理，使組織能夠更好地管理風險并降低保障成本。
• 行業(yè)云平臺利用底層SaaS、PaaS和IaaS服務，為確定的垂直行業(yè)提供與行業(yè)相關的打包業(yè)務和技術(shù)能力，并將其作為一個整合產(chǎn)品。
• 最小可行架構(gòu)(Minimum viable architecture,MVA)是產(chǎn)品團隊用來確保產(chǎn)品及時性、合規(guī)性的開發(fā)和迭代的標準化框架。
• 可觀察性驅(qū)動開發(fā)(Observability-driven development,ODD)是一種軟件工程實踐，通過將系統(tǒng)設計為可觀察，為其狀態(tài)和行為提供細粒度的可見性和上下文。
• 開源遙測（OpenTelemetry）是規(guī)范、工具、應用編程接口(API)和軟件開發(fā)工具包(SDK)的集合，用于描述和支持軟件的開源儀器和可觀察性框架的實施。
• 平臺工程（Platform engineering）是為軟件交付和生命周期管理構(gòu)建和運營自助式內(nèi)部開發(fā)人員平臺(internal developer platforms,IDPs)的學科。