2020年的顶级领先技术趋势一览，研究员预测

作者:超级盾更新于： 2019-11-19 22:14:40

　　“以人为中心的智能空间是用来组织和评估Gartner顶级战略技术趋势对2020年的主要影响的结构，”Gartner副总裁兼研究员David Cearley说。我们一起看看：

　　“把人放在技术战略的中心突出了技术最重要的方面，是因为这将影响客户、员工、商业伙伴、社会或其他关键群体。”

　　高度的自动化

　　这个指的是多机器学习(ML)、打包软件和交付工作的自动化工具的组合。超自动化不仅指工具集的宽度，还指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、它们之间的关系以及如何将它们组合和协调是主要关注点。

　　这一趋势始于机器人过程自动化(RPA)。然而，RPA本身并不是高度自动化的。这需要多种工具的组合，以帮助支持复制人类参与任务的各个部分。

　　交互体验

　　预计到2028年，用户体验将在用户感知数字世界和与数字世界互动的方式上发生重大转变。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)正在改变人们感知数字世界的方式。这种感知和交互模式的联合转变导致了未来的多感官和多模态体验。

　　“这种模式将从一个懂技术的人转变为一个懂技术的人。翻译意图的负担将从用户转移到计算机上。“这种跨越多种感官与用户交流的能力，将为传递微妙的信息提供更丰富的环境。”

　　人体植入设备

　　人类增强探索技术如何能被用来传递认知和身体的改善作为人类经验的一个组成部分。物理增强通过改变人体固有的物理能力来增强人体，方法是在人体上植入或承载某种技术元素，如可穿戴设备。

　　认知增强可以通过访问信息和开发传统计算机系统上的应用程序以及智能空间中出现的多体验界面来实现。

　　在未来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普遍。这将创造一种新的“消费化”效应，即员工的个人扩展——目的是来改善他们的办公环境和自我本身。

　　透明度和可追溯性

　　消费者越来越意识到他们的个人信息是有价值的，并要求控制。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。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。

　　透明度和可追溯性是指一系列的态度、行动和支持技术和实践，旨在满足监管要求，维护使用人工智能(AI)和其他先进技术的道德途径，并修复企业日益缺乏的信任。

　　随着组织建立透明和信任的实践，他们必须专注于三个领域:(1)人工智能和多机器学习技能提升;(2)个人资料私隐、拥有权及控制权;(3)符合伦理的设计。

　　授权的边缘

　　边缘计算是一种计算拓扑，在这种拓扑中，信息处理和内容收集与交付被放置在更靠近这些信息的源、存储库和使用者的地方。它试图将流量和处理保持在本地，以减少延迟、利用边缘的功能并在边缘实现更大的自治。

　　“目前对边缘计算的关注主要来自于对物联网系统的需求，将断开连接或分布式的功能交付到特定行业(如制造业或零售业)的嵌入式物联网世界，”伯克说。

　　“然而，随着这项技术拥有越来越复杂和专业的计算资源和更多的数据存储，它将成为几乎所有行业和用例的主导因素。”包括机器人、无人机、自动驾驶汽车和操作系统在内的复杂边缘设备将加速这一转变。”

　　分布式云

　　分布式云是将公共云服务分发到不同的位置，而原始的公共云提供商负责服务的操作、治理、更新和演化。这代表着从大多数公共云服务的集中化模式的重大转变，并将引领云计算的新时代。

　　自动化设备

　　自主的东西是物理设备，使用人工智能来自动完成以前由人类完成的功能。机器人、无人机、自动车辆/船只和家用电器是最容易识别的自主事物。

　　它们的自动化程度超过了严格的编程模型所提供的自动化程度，它们利用人工智能来实现更高级的行为，这些行为更自然地与环境和人进行交互。

　　随着技术能力的提高，监管的允许和社会的接受度的增长，自主的东西将越来越多地部署在不受控制的公共空间。

　　伯克举例：异构机器人可以在一个协调的装配过程中工作。在快递市场，最有效的解决方案可能是使用自动车辆将包裹运送到目标区域。随后，车上的机器人和无人机可能会影响包裹的最终投递。”

　　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。

　　资产可以追溯到其来源，大大减少了假冒产品的替代机会。资产跟踪在其他领域也有价值，比如在整个供应链中跟踪食品以更容易地确定污染源，或跟踪个别部件以协助产品召回。

　　区块链具有潜力的另一个领域是身份管理。智能契约可以被编程到区块链中，事件可以触发动作;例如，付款是在收到货物时才发放的。

　　由于一系列的技术问题，包括不可预计的技术和安全问题，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，但潜在的巨大破坏和收入的产生意味着组织应该开始评估区块链，即使他们预计短期内不会积极采用这些技术，”伯克说。

　　人工智能安全

　　AI和ML将继续被应用于在广泛的用例集合中增强人类的决策制定。

　　虽然这创造了伟大的机会使超自动化和杠杆自治提供业务转型,它创造了新的重大安全团队面临的挑战和风险领导人与大规模增加潜在的攻击与物联网、云计算、微型服务和高度连接系统在智能空间中。

　　安全和风险领导者应该关注三个关键领域——保护AI驱动的系统，利用AI来加强安全防御，以及预测攻击者对AI的恶意使用。

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