來自Gartner的全球研究總監(jiān)陳勇做了題為《Gartner：2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢》的主題報告。進入到2018年，以及更遠的未來，技術的發(fā)展趨勢是怎樣的？一起來看看Gartner指出的2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢：

人工智能基礎（AI Foundation）

智能應用與分析（Intelligent Apps and Analytics）

智能物件（Intelligent Things）

數(shù)字孿生（Digital Twin）

從云到邊緣（Cloud to the Edge）

會話式平臺（Conversational Platforms）

沉浸式體驗（Immersive Experience）

區(qū)塊鏈（Blockchain）

事件驅(qū)動（Event Driven）

持續(xù)自適應風險和信任（Continuous Adaptive Risk and Trust）

陳勇先生最后總結說：

每個企業(yè)、政府機關可能并不是說要把10個技術都用上去，可以選擇自己所處行業(yè)、單位，和自己最相關的技術現(xiàn)在開始試點，三年五年以后，可能取得一些成效，如果這10個技術一個都不去關心的話，可能到三年以后你會發(fā)現(xiàn)你落伍了。

演講嘉賓&內(nèi)容

陳勇

Gartner全球研究總監(jiān)

專注于IT領導力、IT戰(zhàn)略與IT治理方面研究，也針對IT管理各個方面為客戶提供建議與支持。加入Gartner之前，曾在歐美的世界500強公司任中國區(qū)IT總監(jiān)或經(jīng)理，管理IT團隊、交付IT解決方案和服務。主要關注問題：企業(yè)IT戰(zhàn)略/IT治理/IT的業(yè)務價值/雙模式IT。

Gartner每年都會發(fā)布下一年的十大戰(zhàn)略科技，我們現(xiàn)在十大戰(zhàn)略科技有兩個標準：

第一個標準：它必須是一些顛覆性的科技，這些顛覆性的科技會對所有的行業(yè)，所有的企業(yè)，包括我們個人的生活產(chǎn)生深遠的影響，這是我們選擇科技的第一個標準。

第二個標準：這些技術可能現(xiàn)在還沒有完全成熟，已經(jīng)成熟的技術不選進來，比如像云計算這些都是已經(jīng)成熟的技術，今天我們不會討論這些技術。

我們會討論三年以后，或者五年以后成熟的技術，但是即使三年以后、五年以后成熟，在今天這個時段已經(jīng)有一些領先的，想要第一個吃螃蟹的那些企業(yè)也好，政府組織也好，已經(jīng)采納了這些技術。

我們把這十大科技分成三個主題探討。

第一個主題叫做智能，在智能主題里面我們會有三個技術：

一個是人工智能的基礎

二是我們把人工智能運用到軟件和分析上面，我們把它叫做智能應用和分析

三我們把人工智能的技術運用到硬件上，叫智能物件

第二個主題叫數(shù)字化，數(shù)字化就是把物理的世界和虛擬的世界連接在一起了，在數(shù)字化主題里面我們有四個技術，前面兩個技術是因為有物聯(lián)網(wǎng)的興起而形成的技術，包括數(shù)字孿生，包括云到邊緣這兩個技術。后面兩個技術是和我們用戶的體驗相關的技術，包括會話型平臺、沉浸式體驗。

第三個主題是中文翻譯成格網(wǎng)。我們沉浸在數(shù)字化的天羅地網(wǎng)。人與人之間、人與企業(yè)、人與物之間都連在一起了，這里面放了三個技術：

第一是區(qū)塊鏈技術

第二是事件驅(qū)動模式

最后一個是連續(xù)自適應風險和信任，它的意思就是在數(shù)字化時代安全和風險管理相關的技術。

進入第一個主題，智能化。

我們有一個預測，到2020年30%的首席信息官會把人工智能作為他的五大投資重點之一。在一個企業(yè)里面，或者政府機關里面有一個首席信息官的崗位，每年要花大量的IT支出，今天來講會花在前五名的云計算、大數(shù)據(jù)、傳統(tǒng)網(wǎng)絡、移動、數(shù)字化營銷等等，而人工智能在今天這個時段還沒有排到前十名，但是三年以后我們預計它會排到前五名。

第二，我們預計2020年不管是一個企業(yè)新開發(fā)的軟件項目或者硬件項目，里面都會嵌入到人工智能的元素在里面，今天這個時段還不到5%。正是因為人工智能未來有這么大的前景，很多廠商都把人工智能作為他們未來競爭的主戰(zhàn)場。

正是因為把人工智能看到了未來的方向，很多廠商也提供了各種各樣人工智能的服務，像IBM提供了watson這樣優(yōu)秀的產(chǎn)品，亞馬遜也提供基于云的人工智能的服務等。

人工智能的基礎理論發(fā)展非常悠久，從上個世紀的60年代，甚至更早期就已經(jīng)開始發(fā)展，那個時候的人工智能講的是什么？決策搜索這一類的算法。而我們今天講的人工智能絕大多數(shù)講的是里面的子級，叫做機器學習。

機器學習按照學習的模式基本上分成三大類型：

監(jiān)督學習

無監(jiān)督學習

強化學習

監(jiān)督學習就是你給他一堆打標簽的數(shù)據(jù)，然后他學完以后你再給他一個新的數(shù)據(jù)他就知道了。無監(jiān)督學習是你給他一堆數(shù)據(jù)是沒有標簽的，給他了以后，你再給他一個新的數(shù)據(jù)以后，他知道在一堆數(shù)據(jù)里面，哪個數(shù)據(jù)跟我新的數(shù)據(jù)最相象，可以用在推薦系統(tǒng)上面。強化學習是給他一個強化的機制，你做這件事情是好的，做那件事情是不好的，通過不斷的學習就知道，一定要做這件事情。下圍棋就是強化學習，經(jīng)常下這步棋經(jīng)常會贏，經(jīng)常下那步會輸，時間長了他就知道我要下這步棋。

今天大家會看到另外一個詞叫深度學習，另外說法是神經(jīng)元網(wǎng)絡的學習。學習不是給他原始的數(shù)據(jù)就學會了，而是給他原始數(shù)據(jù)，中間有很多隱藏層，最后才學會，每個隱藏層里面有一個個節(jié)點，這個節(jié)點就是神經(jīng)元。

今天講為什么機器學習會突然之間爆發(fā)了，而不是十年前爆發(fā)，或者不是20年以后爆發(fā)，這些有三個方面的原因。第一個原因是數(shù)據(jù)，因為機器學習你要給他大量的數(shù)據(jù)，而在今天獲得數(shù)據(jù)的能力越來越強，越來越方便。

第二是計算能力的提高，計算能力提高是因為有了一個叫做GPU的東西，叫圖像處理單元，它是為了打游戲而設計的。但是打游戲需要很多并發(fā)的矩陣運算，GPU非常擅于做矩陣運算，機器學習需要的就是矩陣運算，所以GPU就可以把它運用到機器學習的領域。

第三個原因就是算法，在國際上有大量算法的大賽，我們中國像百度也好，科大訊飛也好，這樣一些企業(yè)在算法大賽上都取得很好的成績，正是因為這個原因，所以機器學習爆發(fā)了。

再往下發(fā)展，我們今天講的叫弱人工智能，就是它只能做某一個局部的事情，比如它只能做人臉識別，或者它只能下圍棋等等，這是局部的事情。往下發(fā)展叫強人工智能，就跟人一樣，無所不能了，甚至比人更強大了。

強人工智能到底什么時候會出現(xiàn)呢？有很多爭議，有的人說2050年，有的人說2080年，有的人說這輩子永遠看不到強人工智能.我們今天講的是三到五年，三到五年我們是看不到強人工智能了。

我們把人工智能的技術運用到軟件上面可以有兩個方面的應用，一個是現(xiàn)有的軟件，一個是新的軟件。大家收發(fā)郵件就是現(xiàn)有的軟件。在收發(fā)郵件里面很早就有了人工智能，就是垃圾郵件的識別，用的就是監(jiān)督學習。人工智能也可以在新的專門為人工智能而設計的軟件上，主要包括個人的助理、聊天機器人這一類的軟件，手機上就可以有一些聊天機器人相應的應用。

今天特別強調(diào)把人工智能運用到數(shù)據(jù)分析領域，會產(chǎn)生兩個不同的極端，在這個極端會產(chǎn)生一個叫做平民數(shù)據(jù)科學家，我原先是一個普通的用戶，想要了解一些數(shù)據(jù)，比如我想要了解過去三年的銷售情況，我就會找到這個專家，專家?guī)臀议_發(fā)一個程序運行一下，出一張報表，或者柱狀圖等等，我看看過去三年的銷售情況是怎么樣的，我是一個平民，他是專家?，F(xiàn)在平民自己成為數(shù)據(jù)科學家了，不找專家了，我對著系統(tǒng)說，請你告訴我過去三年的銷售情況，系統(tǒng)自己就跳出來了，這個就是平民成為專家，這是人工智能運用到了一個領域。專家會挖掘更深層次的數(shù)據(jù)、洞察，原先這些洞察沒有人工智能的手段是得不到的，現(xiàn)在這些洞察我就能夠得到了。

人工智能也可以把它用在硬件上，可以有現(xiàn)有的硬件，也可以有新的硬件?，F(xiàn)有的硬件比如家里的空調(diào)、電冰箱等等，或者醫(yī)院里的醫(yī)療器械等等，這些都可以加入人工智能的硬件。新的硬件無人機、機器人等等，這些都是新的，專門為人工智能的產(chǎn)生而設計的硬件，這兩方面都會有產(chǎn)生。

我們說在未來將會看到另外一個詞叫做Swarm，我暫時把它翻譯成集群。Swarm不是一個無人機，而是好多無人機協(xié)同工作。左上角是Intel，Intel一群無人機協(xié)同拼出了logo，是無人機互相之間感知到它的伙伴在哪里以后，自己跑到相應的地方。

左下角是美軍正在做的實驗，就是無人偵查機，但那個是很大的飛機，現(xiàn)在做實驗是無人偵查機群，就是小的無人機?？梢远嗑S度的分散偵查，多角度的了解敵人的情況，也會有一些其他的困難，比如說釋放能力等等。

接下來講第二個主題數(shù)字化。

我們有個預計，2020年物聯(lián)網(wǎng)可以幫助企業(yè)節(jié)約1萬億美元的維護、服務和耗材成本。用戶對數(shù)字化的體驗將會是一個沉浸式的體驗，就是我沉入到數(shù)字化的世界感覺像真實的世界一樣。

第一個是數(shù)字孿生，就是有一個真實的物體，同時又有一個虛擬的物體，這兩者形成一 一對應的關系。數(shù)字孿生幫助你通過觀察虛擬的物體來觀察現(xiàn)實物體，通過操控虛擬的物體操控真實的物體。GE在這方面做的比較領先，比如說飛機的引擎，或者風車等等這些東西都有相應的數(shù)字孿生。目前來講還處在這樣的階段，就是比較貴重的東西有數(shù)字孿生，未來比較便宜的東西也有數(shù)字孿生，甚至企業(yè)也有數(shù)字孿生，甚至我們每個個人也有數(shù)字孿生，這個人在電腦里有一個你的雙胞胎兄弟和你一一對應。

其實這個概念雖然蠻新穎，但是我們已經(jīng)看到了數(shù)字孿生的雛形，在國外是臉書，國內(nèi)就是微信。通過看你在朋友圈里發(fā)什么樣的東西，就可以分析出你是一個什么樣的人，它就是你的數(shù)字孿生。

第二個技術叫云到邊緣，大家都聽到邊緣計算這個詞，它的含義是什么呢？就是和云計算相對應，所謂云計算就是集中式的，中心化的處理。邊緣式計算就是把計算能力部署到邊緣端，云到邊緣的意思，就是我們的計算能力、存儲能力到底應該分布在云端，還是應該分布在邊緣端，需要有一個很好的架構師來做出一個合理的架構，在不同的應用場景它的部署是不一樣的。

比如說無人駕駛汽車，我就需要把計算能力部署在邊緣端，也就是每輛車子上都要有計算能力，因為我拍攝很多視頻的信息傳到云端，云端說你應該向左轉或者應該剎車再傳回來，對通訊的要求太高了，有很長的延時你就沒辦法實現(xiàn)，所以就需要把計算能力部署在邊緣端。

下面講會話型平臺，或者會話型系統(tǒng)。我們現(xiàn)在人和系統(tǒng)交互的交互方式要發(fā)生改變。比如現(xiàn)在用PC機的時候，人和系統(tǒng)的交互是用鍵盤、鼠標交互，我們現(xiàn)在有手機了，人和系統(tǒng)交互是通過觸摸屏交互，但是未來，我的眼鏡是我的設備，我的手環(huán)是我的設備，出門一輛汽車是我的設備，一個屏幕是我的設備，家里可能有500個設備，我要學會和這些系統(tǒng)進行交互，學習成本很高，怎么樣降低學習成本？

在理念上就有一個改變，什么樣的改變？從我來學會怎么樣用你變成你來學會怎么樣讓我用，這是理念的改變。所以需要這些設備具備一些智能的元素在里面才能夠?qū)W會怎么樣讓我用，在這種情況下，他從架構的角度來講就分成三個層次的架構，前面一個是交互的接口，一般來講是語音交互。也有可能是其他的交互，他有可能識別你的手勢或者表情。中間這一個就是我們的會話型的理解平臺，通過前端收集信息以后要理解你到底想要干什么。最后就是第三方的服務，通過理解了以后，連到第三方的服務，比如說你在前端跟他說我要買張飛機票，他在中間分析、理解知道你要買什么樣的飛機票，后端就連到航空公司，航空公司就出票給你，這是它的整個體系架構。

會話型平臺要改變的是用戶體驗，讓我們的用戶能夠有更好的體驗。

接下來叫沉浸式體驗，這個詞好像挺新穎的，但其實很多東西大家可能都聽說過，就是虛擬現(xiàn)實，增強現(xiàn)實以及一些相應的產(chǎn)品，傳感的穿戴混合在一起，可以應用到各種各樣的場景。

最后一個是格網(wǎng)，格網(wǎng)里面會有三個技術，第一個叫做區(qū)塊鏈。區(qū)塊鏈最近特別的火，我們先澄清一下概念，第一個概念是分布式的分類賬，或者叫分類式的賬本。我要把記賬的權利從中央集權的記賬分布式記到每個節(jié)點上，這是一個理念，為了實現(xiàn)這個理念，就需要一些技術，主要的技術就是區(qū)塊鏈技術。

為什么叫做區(qū)塊鏈技術？是因為它把賬記在一個個塊，塊就是存儲的一個單元，記在這個塊里面。塊和塊用鏈條進行連接起來，鏈條就是我們用IT的術語就指針，把前面一個塊指到后面一個塊，一直往后面指。

另外一個技術是加密的算法，在80年代就已經(jīng)有了。另外還有哈希表查找方面的技術，把這些技術混合在一起就形成了區(qū)塊鏈。但是混合在一起有什么好處呢？就是達到分布式，去中心化，不可撤銷，可以在一個沒有信任的環(huán)境下面建立信任關系等等，這些都是它的好處。

但是它也有缺點，什么缺點呢？

一個就是性能，比特幣10分鐘記一個塊，一個塊1千條交易。支付寶1秒鐘12萬交易，不是一個數(shù)量級，而是N個數(shù)量級的差別，所以它的應用場景只可能在一個比較對性能要求不高的應用場景，只可能在這樣一個應用場景里面使用，這是第一個原因。

第二個原因是還沒有形成標準。

第三也就是沒有成熟的供應商，有很多小的供應商，剛剛起步的供應商在做區(qū)塊鏈，但是也有一些大的供應商，但是大的供應商跟小的供應商沒什么區(qū)別，他們雖然在其他方面很大，在區(qū)塊鏈方面也是很小，所以沒有主流的供應商幫助你使區(qū)塊鏈成為現(xiàn)實。

這是我們看到的現(xiàn)狀，目前來講，肯定是一個泡沫非常大的階段。未來兩到三年以后的這些泡沫擠干了以后，這個技術仍然是一個非常具備前途的技術，它的那些理念是非常好的。

接下來這個技術叫做事件驅(qū)動，事件驅(qū)動和它相對應的就是請求驅(qū)動。請求驅(qū)動就是我想要做件事情，我向系統(tǒng)發(fā)一個請求，系統(tǒng)就會對我進行反饋。我想買一瓶牛奶，我打開淘寶，我搜索到淘寶牛奶的網(wǎng)站、網(wǎng)店下一個訂單，點一下請求就發(fā)送到系統(tǒng)那里去了。發(fā)送去以后后臺就會處理，第二天牛奶就會送到我家里來，這就是請求驅(qū)動。

相對應的事件驅(qū)動是什么概念？就是沒有請求，我這個人沒有向系統(tǒng)發(fā)送請求，怎么辦呢？我家里的冰箱，看見冰箱里沒牛奶了，冰箱就下一個訂單到淘寶店，淘寶店就把牛奶送到我家里來，我這個人在這件事情上沒有參與，完全是冰箱幫我買的牛奶，這個就是事件驅(qū)動。從技術的來講這是很簡單的技術，為什么我們把它提出來呢？這是因為它可能會對商業(yè)模式產(chǎn)生巨大的影響。

我們預計到2020年，80%的生態(tài)體系要求具備這樣的能力，做生意5%的生意就是沒有人參與的，不是人來買你的東西，而是物來買你的東西。5%大家聽上去是很小的數(shù)目，其實是個很大的數(shù)目，所以很多市場家都會跑進來參與一把。做冰箱的就考慮我圍繞著做冰箱這件事情，不光光是把冰箱賣給你，我要圍繞著冰箱有一個生態(tài)體系，建立冰箱生態(tài)體系。冰箱看見你沒有牛奶了，下一個訂單到超市，這是我和超市連在一起。冰箱看見自己需要某一方面的維護保養(yǎng)工作了，我自己發(fā)一個訂單到維護保養(yǎng)的公司，維護保養(yǎng)的公司派個人到你家里來做冰箱的保養(yǎng)工作。冰箱看見你每天都吃不健康的食品，發(fā)一個信息告訴你你要鍛煉身體了，我要跟健康運動的網(wǎng)站連在一起，把健康運動的網(wǎng)站也連到冰箱的生態(tài)體系當中去。冰箱看見你里面今天放了雞蛋和西紅柿，可以推薦你一個食譜，這些都是冰箱可以做的事情。圍繞著冰箱形成的生態(tài)圈，這就是事件驅(qū)動帶來的新商業(yè)模式。

最后一個叫做連續(xù)自適應風險和信任，英文縮寫是CARTA。這是比較難以理解的詞。我們可以把它理解為在數(shù)字化時代新的風險，安全防范的措施，新的風險防范措施是把人工智能的技術運用到了安全的領域。

過去我們有很多安全措施，這些安全措施都是很重要的，不能夠把它取消。比如說我有一個防火墻，或者說我有一個殺毒軟件，或者我有密碼認證等等，這些都是過去用的安全措施，這些安全措施都是很重要。這些安全措施就好像，打個比方是我穿上了一身盔甲，別人來打我就打不到我了，所以這些安全措施很重要。

而CARTA這個東西就好像我看見別人來打我了，我能夠閃開，能夠躲避。我們說在新的時代里面，既要穿盔甲，又要能躲避，這才是兩手抓，兩手才能硬的方式。通過分析一些異常行為，來了解是不是有一些安全的隱患，比如說我看見了這個客戶現(xiàn)在在上海，在取款機取了1千塊錢，5分鐘后又在深圳取了1千塊錢，這就是異常行為。通過異常行為找到安全隱患，這就需要有一個環(huán)，通過預測，是不是有安全的隱患，然后對這個安全隱患進行預防，對相關的東西進行檢測，是不是有真的安全隱含出現(xiàn)了。檢測到真的出現(xiàn)了以后，就會響應，這就形成了閉環(huán)，叫預測、預防、檢測、響應。