當前，企業面臨的最大挑戰是數字化轉型，為更好運用數字化技術，幫助企業改變商業模式，在市場中贏得競爭優勢，Gartner每年選擇10個最可能影響未來的技術，作為年度十大技術發展趨勢。遴選的技術首先應具備顛覆性，將使未來人們生活、工作產生巨大變化，其次是目前還沒有完全成熟，但一些領先企業已經開始采納，2-5年后成熟的技術。

十大技術從三個主題選擇：智能、數字化和格網。智能是指人工智能，2018年Gartner就“哪項技術能給你所在企業帶來最大的競爭優勢”對全球范圍CIO開展調研，排名第一的回答是人工智能，占40%；所謂數字化就是把真實世界變成一個0和1的虛擬世界，同時這兩個世界又互相聯系、互相交錯；格網（mesh region）是指互聯互通，人和人之間、企業和企業之間已經連在一起，未來這種聯系會更多且更加緊密。未來將會是一個智能、數字化和互聯互通的世界。

一、自主物件

自主物件就是物具備了智能。Gartner預測，到2021年具備自動駕駛功能的新車比例將達到10%，預計2025年到2030年無人駕駛汽車會得到普及。但無人駕駛汽車只是自主物件很小的一部分，自主物件涵蓋的范圍非常廣泛，除了無人車、無人機，還有家電、醫療設備、工廠生產設備等，都可以嵌入人工智能，功能也更豐富。

從功能性角度，參考無人駕駛汽車將自主物件分成五個等級（L1-L5），從人力輔助到半自動一直到完全自動化，目前大多數自主物件還處于第二級（L2）和第三級（L3），即半自動化和有條件自動化的水平，比如商場里的導購機器人處在半自動化水平。

未來我們將看到越來越多的協同，即一群無人機或無人車共同工作，波士頓動力公司的一段視頻解釋了什么是協作：視頻中兩條機械狗，一條狗會開門，另外一條狗不會開門，不會開門的狗會找會開門的狗開門，兩條狗一起走出去。未來將看到更多的協作，如美國空軍正在做無人偵察機群的實驗，利用小型無人偵察機群，同時對多個目標進行跟蹤，或者同時對同一個目標，從多個維度進行偵查。還有海底撈的無人餐廳、阿里在杭州的無人酒店等。自主物件的應用場景很廣泛，在不同的行業都有應用。

二、增強分析

增強分析是把人工智能運用到數據分析中，讓市民數據科學家也就是普通用戶可以實現自主的數據分析。傳統的數據分析是把數據單中的表和字段列出來，用戶根據需要對表和字段排序、匯總。對用戶而言數據分析有一定困難，用戶必須具備一定的IT基礎知識，而人工智能可以幫助用戶做自主分析。用戶只要通過自然語言與系統交互，讓系統了解需求并自動生成結果。這種情況下，用戶不再依賴IT部門也不再需要相應的基礎知識即可以成為數據科學家。

數據分析的發展經歷了三個階段：第一階段是語義層階段，通過SQL語言和系統進行交互提取數據，但是這個階段數據繁雜，不容易理解；第二個階段是可視化階段，呈現的不是數據而是圖表，能夠讓客戶更直觀感受到數據，目前大多數企業都處于可視化階段；第三階段是將人工智能應用到分析上，形成增強分析，目前一些企業正在做這方面的嘗試。

增強分析會產生三方面的影響：一是AI的人類輔助，輔助市民數據科學家做相應分析；二是AI數據準備，在數據分析時做各種各樣的數據準備工作，把一些人工智能的手段用在數據準備上，使得數據準備更有效率；三是AI的洞察生成，通過數據挖掘手段，實現數據背后洞察。

三、AI驅動的開發

關于AI驅動的開發是在將來開發出的軟件中嵌入人工智能。并不是每家企業都要找人工智能專家，可以尋求供應商的幫助。比如開發一個大樓含有人臉識別的門禁系統，人臉識別是現成的解決方案，很多企業都有，可以直接找到供應商并使用現成服務。還有這一種情況是雖然沒有現成的解決方案，但是有現成的模型，可以將數據傳給模型學習后使用。

目前來講，剛才提到的兩種服務都有基于云的模式。比如，第一種我們將一段語音傳到云上，云會把這段話傳回來并附帶相應的文字。第二種我們將數據傳到云上，讓云進行學習，等到學完以后，就知道學習結果。亞馬遜已經有基于云的機器學習。第三種服務是基于人工智能的基礎設施，人工智能并不意味著一定要買一臺服務器，裝各種各樣的操作系統、數據庫等，而是用基礎設施就可以實現，所以云可以幫助企業完成很多工作，從最上層的現成服務、到中間層的模型，到最下層的基礎設施都可以實現。

四、數字孿生

數字孿生是指有計算機中有一個虛擬的物體和這個真實的物體一一對應，這個虛擬的物體即數字孿生。數字孿生的第一作用是觀察，GE是數字孿生技術領先企業，最早的數字孿生是飛機引擎，通過觀察引擎的數字孿生而間接觀察引擎的運行情況。第二作用是操控，通過操控數字孿生間接操控物體本身。第三作用是優化，在模擬環境中虛擬地運行設備，找到最佳運營參數，在真實的環境里運營。當前的數字孿生都是比較貴重的設備，如飛機引擎或風力發電設備等。未來，城市、樓宇、工廠、甚至每個人都有數字孿生。

目前看來，數字孿生帶給企業的好處是易于維護和提升可靠性。未來可能有更多的好處，比如業務流程、資產優化、數據分析、研發等，甚至于會產生新的業務模式。

五、自主性邊緣

邊緣（Edge）是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點設備。邊緣計算（Edge computing）是一種計算拓撲，在這種拓撲結構中，信息處理、內容收集與交付更加靠近這些端點。該結構盡力收集流量并在本地處理，以期減少網絡擁擠與延遲。

邊緣計算在邊緣端的自主性更強。無人駕駛汽車是典型案例，當無人駕駛汽車在路上行駛，由攝像頭感知路況，如果傳到云端后，云再反饋向左轉還是向右轉是不現實的，所以就需要把各種各樣的能力都部署在邊緣端。邊緣端有存儲、計算能力，所以現在的無人駕駛汽車很笨重，因為部署了各種各樣的能力。

在短期內，邊緣由物聯網以及靠近終端而不是在中心化云服務器上的處理需求驅動。但是，云計算與邊緣計算并非創建新架構，而是逐漸成為互補模型，其中云服務作為一種運行于中心化服務器、本地分布式服務器以及邊緣設備上的集中式服務（centralized service）而受到管理。

未來五年，專業的人工智能芯片以及更強大的處理能力、存儲及其他高級功能將被添加至更廣泛的邊緣設備。該嵌入式物聯網世界的極高異質性（extreme heterogeneity）以及各類資產（例如工業系統）的長壽命周期將帶來大量管理挑戰。長期來看，隨著5G技術成熟，不斷擴展的邊緣計算環境將為集中式服務帶來更加穩健的通信支持。5G降低了延遲、增加了帶寬、減少數據丟包，并顯著增加了每平方公里內的節點（邊緣端點）數量，這對邊緣而言非常重要。

六、沉浸式體驗

虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）在兩年前非常熱門，吸引了很多風險投資，最近的遇冷是因為沒有找到應用場景，這一方面有廠商自身原因，另外企業也不了解技術，兩方面缺少溝通。

會話式平臺正在改變著人們與數字世界交互的方式，而虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）正在改變著人們感知數字世界的方式。這一感知與交互模式的綜合轉變帶來了未來沉浸式用戶體驗。我們現在和數字世界的交流是通過PC端的鍵盤和鼠標，或是手機的觸摸屏。未來交流的方法會更多，語言交互、手勢或者眼神交互等。現在出現越來越多的交互方式是因為會出現越來越多的智能設備，不只是PC和手機，眼鏡、手環、手表，甚至是智慧餐廳的餐桌，馬路邊的電線桿，機場候機樓的座位等等。

我們將從考慮單個設備與片段化用戶接口（fragmented user interface）技術轉向多渠道與多模式體驗（multichannel and multimodal experience）。多模式體驗將跨越周圍數以百計的邊緣設備（包括傳統計算設備、可穿戴設備、汽車、環境傳感器與消費設備），將人類與數字世界連接起來。該多渠道體驗將綜合應用所有的人類感覺以及多模式設備中的高級計算機感應（如：熱度、濕度與廣度）。這種復合體驗環境將營造一種情景體驗，在這種情況下將由我們周圍的空間而非某臺設備來定義‘計算機’。實際上，環境就等同于計算機。”

七、區塊鏈

區塊鏈是一種分布式分類賬，其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業務生態系統的摩擦而降低成本、減少交易結算次數與改善現金流而重塑各個行業。當前，人們信賴銀行、票據交換所及其他許多機構。這樣的集中信任模式增加了交易延遲與摩擦成本（例如傭金、手續費和貨幣的時間價值）。區塊鏈提供了另外一種信任模式，讓人們無需再依賴中央機構仲裁交易。

當前的許多區塊鏈計劃并未落實區塊鏈的所有屬性，例如，高度分布的數據庫。這些受區塊鏈啟發的解決方案被定位為通過業務流程自動化或記錄數字化而實現運營效率的途徑。其有望增強已知實體間的信息共享，同時提升跟蹤與追溯物理及數字資產的可能性。但是，這些方法并未抓住真正的區塊鏈顛覆價值，并可能增加廠商鎖定。選擇此類方案的各企業機構應了解其中的局限，并準備隨著時間的推移轉而采用徹底的區塊鏈解決方案。而通過更高效地利用現有的非區塊鏈技術并對其加以微調，也可以實現相同結果。

如果找到合適的應用場景，同時又制定了相應的標準以后，區塊鏈技術逐步走向成熟，但是這個時間會很長，我們預計非金融行業，起碼要花十年時間，金融行業可能會相對較快。

八、隱私和道德

隱私和道德本身不是科學或技術，但是解決這個問題需要有相關科技來支撐。還需要相關的法律法規以及企業的價值觀等。

智能手機讓我們沒有隱私，我們每天早晨起來心跳多少，一天走路多少步，打車從那里到哪里，在什么餐廳點了什么菜，在什么便利店買了水，這些信息都可以傳到相關的廠商，越來越難以保住隱私信息，如果廠商不保護你的信息，那就會出現信息泄露。

歐盟最早出臺了GDPR的法律，保護歐盟公民的數據安全。GDPR非常嚴苛，而且有一個長臂原則，不管是美國的臉書，還是中國的騰訊，只要違反GDPR的法律法規，它就可以進行懲罰，按照它的法律罰款，最高可罰銷售收入的4%。美國國家層面沒有法律，但是在州的層面，如加州有法律保護加州公民的個人隱私。中國2016年通過了網絡安全法，在2017年正式實施，也提到了一些個人隱私的規定。當前企業對數據和隱私問題還未充分重視，仍然停留在數據變現的階段。

九、智慧空間

智慧空間這個詞比較新，但是含義并不新。過去討論的智慧城市、智慧園區等統稱為智慧空間。智慧空間是從單個孤立系統發展而來，如城市中的交通管理系統，或者園區里的照明的管理系統，系統互相之間出現互聯，互相之間逐步協同，然后又增加相關的智能元素，最后形成了智慧空間。

智能空間是一個物理或數字環境，在這種環境下，人類與受技術支持的系統在更加開放、互聯、協作且智能的生態系統內互動。包括人、流程、服務與物在內的多個要素匯聚到智能空間，為目標人群及行業情景打造更加沉浸式、交互式且自動化的體驗。

智慧空間的應用場景會非常廣泛。從理論上講，每一個空間都可以成為智慧空間，比如工作場所可以變成智慧的工作場所，用智慧的硬件、軟件，使員工和員工之間的協同更加順暢，使每位員工能有更多的創造力。或者是在一家工廠，用物聯網技術、3D打印技術，使工廠變成智慧工廠，從而實現生產效率更高、能夠為客戶提供定制化產品。同樣，供應鏈和物流協同，使得整個供應鏈更加順暢、高效、便捷。

十、量子計算

量子計算是一類在亞原子粒子（例如電子與離子）量子態上操作的非經典計算，其將信息表述為以量子位表示的元素。量子計算的原理是量子物理，量子計算的一個比特處在1和0兩種狀態的疊加狀態，如果是64位的，那就是2^64的疊加狀態。量子計算機的并行執行與指數級可擴展性意味著其擅于處理那些對于傳統方法而言過于復雜、或是傳統算法將花費過長時間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險、制藥、軍事等行業以及研究機構從量子計算的發展中受益最多。例如，在制藥行業，量子計算可用于在原子級別上建立分子間相互作用模型，加速新型抗癌藥物的面市，量子計算也可加快并更加精確地預測蛋白質間相互作用，從而發現新的制藥方法。