Gartner预言的2018十大技术趋势

　　今年 10 月，全球领先的信息技术研究和顾问公司 Gartner 公布了将在 2018 年对大部分企业机构产生显著影响的首要战略科技发展趋势。这十大技术分别是人工智能基础、智能应用与分析、智能物件、数字孪生、从云到边缘、会话式平台、沉浸式体验、区块链、事件驱动、持续自适应风险和信任。为了揭秘这十大技术背后的故事，InfoQ 对 Gartner 高级合伙人龚培元先生进行了采访，以下是对龚老师的采访整理。

　　1、AI、数字化、网格共建 2018 十大技术

　　Gartner 预测的 2018 年十大科技包含了三个层面，第一是 AI，它会在洞悉力上帮助你。第二是数字化，数字化已经不再指自动化，而是自主性地来帮助公司达成结果。第三是网格，网格有两层意思，其一是既然有网格，就代表说中间有很多的墙，你如何用新的技术在业务的墙上面做突破?即技术突破点;另一个意思是，你把东西重叠在一块，变成一样东西，就像布一样，两根线合在一块变成布，借助技术去打破这个格，之后成为一体的东西，就像业务跟技术，所以这叫网格。

　　AI 主要包括 AI 的基本面、智能 APP 和智能分析。数字化，最重要的是数字孪生，数字孪生是 AI、数字分析和云计算综合起来的利器。2018 年是云跟边缘计算的整合，然后是会话平台，会话平台的重点是人机互动，互动的紧密性带进了切入性的身临其境式的情景，2018 年将会有一些解决方案进入市场。最后是网格，主要有区块链、事件驱动模式和安全，安全已经不是一个你可以完全百分之一百保护的东西，重点是怎么掌控风险以及怎么建立你该信任的东西。

　　2、2020 年 AI 成为 CIO 首要投资目标

　　到 2020 年，30%CIO 会把 AI 算进他们头 5 个投资优先级中，30% 新开发项目都会含有 AI，对 CIO 来讲，AI 已经不是 BAT 和尖端公司他们专有的东西，AI 在 2018 年已经不是遥不可及的东西了，每家公司都可以碰得到。

　　2018 年 AI on Chip 将会兴起，将会出现更多手机上的 AI 应用，各家厂商都开始在把 AI 做到芯片上去，以下是一些在芯片上做出突破的公司。到 2020 年，深度神经网络跟机器学习会有 100 亿美元的市场，这会让 AI 的应用得到跳跃式发展。

　　3、 2018 年每个企业都应接触 AI

　　AI 对企业有三个应用方向，第一，怎么提升用户体验?第二，怎样借着数字孪生来提升你的业务流程?第三，怎么把以往在数据上的瓶颈借着 AI 做出更大的突破?

　　对 CIO/CTO 来说，应该按照公司的能力来决定是否使用外面已经做好的 AI 的产品、解决方案，如亚马逊、小米、阿里的智能音响，这些都叫已经打包出来的 AI 产品和服务。如果不提早去用 AI 的产品，你永远都不知道 AI 在你的企业成本、人员、数据中的需求有多大。等到 2019 年的时候，当别家都在用，你起步也没法那么快起来，因为 AI 跟传统的软件开发完全不同，2018 年不开始进入是不行的。

　　下面这个图是告诉 CEO/CTO，你要根据公司的能力来决定是用外部的 AI 服务还是自己开发。你可以利用阿里、微软跟 Google 的 AI 开发平台，也可以找 IBM 来帮你做，给别人一堆钱，可是做了之后，别人拿钱走了，你还是不知道怎么做。如果你真的够牛，你可以自己去考虑做 AI 的算法。

　　在我看来，无论你的企业在哪个阶段，一定都可以对标使用 AI，18 年如果你还没有开始使用 AI，你要问你自己，你到底在胆怯什么事?2016 年你可以观望，2017 年有些人已经进去了，2018 年你不能观望，下图的黄色部分代表你需要带引入多少外界的力量来实现你的 AI 业务，如果去玩算法，你对应需要的资源是最多的。

　　4、2020 年，95% 的机器会加入物联网

　　Gartner 预测，到 2020 年，将近 95% 的机器都有物联网的端在里头，至于有多少物联网端是智能的，Gartner 没有预测，正如我们刚才讲过的智能芯片，这个商机很大。物联网会帮助业者每年在整个公司的运维和服务方面节省 1 万亿美元，因为它智能，它知道一些东西该怎么用，它也知道一些东西什么时候会坏掉，大家都知道飞机出了问题是很恐怖的，现在飞机已经能自己预测引擎什么时候该维修，哪些东西该换，因为数据全都算好了。数字带进来的结果就是机器自主性地来帮你做事，这是数字化很重要的一点，所以我们能看到 1 万亿美元的节省。

　　5、企业要在数据中找到平衡点

　　在数字化里，最重要的是数字孪生，数字孪生带来三个结果，第一是观察，你怎么从虚拟的环境去观察今年业务的操作?第二个是实际的运营结果，从虚拟的环境里去看到运营的结果。第三个是人做不到的，在虚拟环境里去预测你可以优化的点。

　　我讲的数字孪生是一个解决方案，它是指企业组织架构对数字的吸收力，包括如何去洞察今天你业务的流程?怎么实际看到你运维的结果?在计算机里看到你运维的结果，如何去优化一些不同的场景让计算机先去跑?用数字孪生去看，就知道如何用数字完善这个东西，到底哪里可以优化，公司的业务流程多了多少人，或者多了多少步骤，都可以套到软件里去优化它。

　　数字孪生的挑战是技术厂商的牵制，因为一定会有各种不同的技术厂商提供不同的技术，更重要一点是，公司内部各种业务之间的瓶颈或政治环境，即公司的生态圈，有些时候各部门之间不是合作的，数字孪生是个心态是个文化，你如何借着数字的技术去打破这些瓶颈，在各种不同生态圈里边，你怎么连接好的、打破不好的一面?然后怎么借着这个生态圈去把它连接起来?数字孪生并不是一个很容易的事，除了技术层面要达到，还有生态环境要去打通。而且不仅是公司内部、企业之间，整个供应链的上下游都需要把它打通。

　　数字孪生不再是生产业上的事，整个业务流程和软实力是在一起的。下图就是要告诉大家，每个技术都有它的地位，对 CIO/CTO 来说，如何在这四个不同的技术层面里面取得平衡点是很重要的，在这平衡点的上面，当你的端越来越智能，当你的云越来越强大的时候，你要考虑到，你如何在端和边缘计算，以及公司后台的私有云和公有云之间取得一个很完美的平衡点。

　　如何来架构你的技术?在技术层面，你如何考虑公司跟各方面的技术得到完美的结合。也就是说不要再相信所有事情都会发生在云里头，因为智能端的处理能力越来越强，你该在端里面处理的东西就在端里面处理掉，正如上文所说 2020 年，95% 的机器都有物联网的端，数据量会越来越多，那时候数据不可能回到公司的数据中心去处理，你一定得在某些场景上面直接在当机立断，该处理掉处理掉，该传到后端传到后端去处理。

　　6、2018 年区块链会百花齐放

　　对企业来说，如何用技术去突破格子，网格突破之后，区块链对网格如何增进来?Gartner 得出了区块链几个很重要的本质：它是共享性的、分布性的，也是一个地方性的、去中心化的，最重要的是，它的数据资料不能更改，也不能删除，发布了，就收不回来了。

　　2018 年的区块链，我们相信会是百花齐放的市场，从技术周期炒作曲线可以看出，各种行业的区块链都在里面，这代表各行业都在考虑将区块链使用到整个业务中，尤其是金融和供应链、政府用得很多，因为政府出来的资料不能随便乱改，还有国外的投票等，Garntner 预测 2018 年将是区块链起投的时间，之后这个技术会越来越成熟。

　　7、安全只能控制，不能保证

　　最后我们来谈安全性，安全不能说保证，只能说控制，把它做出来，不能保证绝对安全，但绝对有办法去来控制跟掌控，因为就算你不做还是有安全问题。

　　Gartner 预测 2022 年每家公司会花 50% 的金钱去修复 IoT 所造成的安全危害。今天你要考虑的东西是风险跟信任度，不是安全，安全已经是基本盘，因为各种不同的突发事件会出现，我们讲风险，因为 IOT 的关系，你如何用 DevSecOps 的理念把安全做进去，目的是持续渐进性的风险跟信任机制，代表你持续在学，然后是 SW Defined Perimeter，因为你持续去学，随时要去改，除了改之外，还有你知道有些安全门户的落点后，要开始去建立诱饵，让黑客去打击，你不可能防备所有的事情，你唯一能做的是转移黑客的注意力，去骗他，而且得持续性地骗它，这是一个持续性、渐进性防卫的过程。

　　8、中国在 AI 技术和应用上突破更快

　　中国有几个很特别的特质：政府大力地投入、法律法规设施，个人隐私权保护的严谨性比国外低，所以每个场景在中国会宣大，为什么?第一地大物博，任何一个东西到中国来，因为人、物的量会比国外多，所以带进来的业务的效果是宣大的程度，如数字孪生，北京市如果把市政府的整个操作用数字孪生做起来，成果将非常惊人。中国在人工智能上的投入比国外多得多，更重要一点是，中国的量子计算在全世界是排在前面的。所以中国的突破点会比国外要快，但重点在于企业怎么去突破这些商机。

　　从基本技术来讲，中国能力也不输国外，中国的二次创新能力强于国外。二次创新有两个点，一个是业务模式的创新，另一个是技术的创新，现在是外国人来学中国的业务模式，在业务模式上中国擅长一次创新，但由于法规各方面的限制，外国人跑不出中国的一些业务模式。此外，虽然技术上的一次创新是外国人做出来的，可是一次创新出来是比较干涩的东西，二次创新才是很有商务运营效果的东西。