Gartner公布2019技术趋势，位置驱动的智能决策迎来发展高峰
研究分析机构Gartner每年都会推出一个分析技术发展趋势的技术炒作周期报告。它介绍具有巨大颠覆性潜力的趋势，开始从新兴状态蜕变为更广泛的影响和使用，或者是快速发展的趋势。
近日，Gartner公司列出了企业组织在2019年需要探究的几大战略性技术趋势。有三个趋势非常突出：自主设备、增强分析、AI驱动的开发。这三个趋势将位置驱动的智能决策服务推向发展新高峰。
2019年的十大战略性技术趋势如下：
第一个趋势：自主设备
自主设备，如机器人，无人驾驶飞机和自动驾驶汽车，超越了严格的编程模型所提供的自动化，并利用人工智能来提供与周围环境和人们更自然地交互的高级行为，副总裁兼Gartner研究员David Cearley表示。
“自主设备”主要有五种类型： 机器人、车辆、无人机、 家电、媒介。
这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越由人工辅助在空中飞行的无人机，在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景——几乎每个应用程序，服务和物联网对象都将采用某种形式的AI来自动化或增强流程或人为操作。
着眼当下，无论从技术、应用，形态和覆盖，互联网都在快速而持续的延伸，从而数据的来源也更为动态、实时和海量，物联网已成为动态、快速和全面获取地理及相关信息的重要途径，也是智能化的土壤，让智能化驱动成为可能。物联网利用通信技术将地物人的特征关联起来，在这过程中，位置关系发挥着尤为关键的作用，以位置驱动的智能化服务也将拥有更广阔的的发展空间。
第二个趋势：增强分析
增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家可以使用自动算法来探索更多假设和可能。
增强分析侧重于增强智能的特定领域，使用机器学习（ML）来转换分析内容的开发、消费和共享方式。增强分析功能将迅速推进到主流应用，作为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘和数据科学平台的关键特性。来自增强分析的自动洞察也将嵌入到企业应用程序中，改变了企业产生分析洞察力的过程。例如，人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购和资产管理部门。
这些协同和配合将会优化所有员工在其环境中的决策和行动，而不仅仅是为分析师和数据科学家服务。增强分析可自动完成数据准备、洞察生成和洞察可视化过程，在许多情况下无需专业数据科学家的参与。
“到2020年，超过40％的数据科学任务将实现自动化。到2022年，40%的企业用户将会使用到智能决策服务。”增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。在公民数据科学家和增强分析之间，数据洞察将在整个企业中得到更广泛的应用，包括分析师、决策者和运营工作者。
数据及分析结果是隐性的、非实体的，如果看不见摸不着难以利用，就会失去数据本身的价值。极海则依托大数据背景，将机器学习和数据洞察做到了极致，帮助实现隐性数据显性化，显性数据结构化，结构数据智能化。融合多源数据，生产智能地图，进而实现从直觉化决策到机器决策的转变。
第三个趋势：AI驱动的开发
市场正迅速转变，原来盛行这种方法：专业的数据科学家必须与应用软件开发人员合作，共同开发大多数由AI增强的解决方案，现在流行这种模式：专业的开发人员可以单枪匹马，使用作为一项服务而提供的预定义模型。这为开发人员提供了由AI算法和模型组成的生态系统，并提供了将AI功能和模型集成到解决方案中的定制开发工具。
随着AI应用于开发过程本身以自动化各种数据科学、应用程序开发和测试功能，专业应用程序开发的另一个机会“高峰”出现了。到2022年，至少40％的新应用程序开发项目，将在他们的团队中配置AI协同开发人员。
“最终，高度先进的基于人工智能的开发环境自动化应用程序，将在功能和非功能方面迎来‘公民应用程序开发人员’的新时代，非专业人员将能够使用AI驱动的工具自动生成新的解决方案。使非专业人员无需编码即可生成应用程序的工具已经不是件什么新鲜事了，但我们希望AI驱动的系统能够提高灵活性，“Cearley先生说。
AI驱动的开发着眼于将AI嵌入到应用程序中并使用AI为开发过程创建AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：
>>>> 1、用于构建基于AI的解决方案的工具正在从针对数据科学家（AI基础设施，AI框架和AI平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI平台，AI服务）的工具。
>>>> 2、用于构建基于AI的解决方案的工具正在被赋予AI驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与AI增强型解决方案开发相关的任务。
>>>> 3、支持AI的工具正在从协助和自动化与应用程序开发（AD）相关的功能演变为使用业务领域专业知识和自动化AD流程堆栈（从一般开发到业务解决方案设计）的更高层次活动。
市场将从关注与开发人员合作的数据科学家转移到使用作为服务提供的预定义模型独立运营的开发人员。这使更多的开发人员能够利用这些服务，并提高效率。
人工智能虽然是个新兴行业，但是随着百度、阿里、腾讯的强势入局，使得国内人工智能的发展突飞猛进。这一轮人工智能热潮，背后的支撑是机器学习甚至更直接的说就是深度学习，其核心技术和算法渐进成熟。伴随着移动互联网、物联网、云计算的发展，行业数据快速的膨胀和汇集，机器获得了更多的“食物”，不仅算法和模型得以进一步完善、优化，机器还“学习”出了真正有效支撑用户决策的行业知识。
极海正是顺应这个大趋势从而实现地理智能的企业。极海致力于融合云计算、大数据、人工智能技术，用地理探索经济及社会生产生活的规律，用地图来可视化行业知识。利用空间思维、数据及人工智能，让位置数据不只是坐标，而成为满足城市规划、房产投策、广告投放、零售选址等行业新需求的智能利器。
Gartner副总裁兼Gartner研究员大卫•希尔雷（David Cearley）说：“智能数字网格一直是过去两年的主题，它继续是一大驱动因素，持续到2019年。围绕这些主题的趋势是推动持续创新过程的一个关键因素，也是ContinuousNEXT战略的一部分。比如说，AI（表现为自动化设备和增强智能）与物联网、边缘计算和数字变化结合使用，提供高度集成的智能空间。这种多个趋势融合，从而带来新机会、推动新颠覆的组合效应正是Gartner 2019年十大战略性技术趋势的一个特点。”
放眼整个科技发展的潮流，下一步是万物互联，以数据为核心，以智能化驱动，来提升从个体到商业的效能，体验和价值。人、地、物永远是世界的主角，地理信息技术能有效的将三者关联起来，物联网、大数据、AI驱动将成为现代信息技术的主流，极海作为行业最早的探索者，融合新技术，衍生新能力，把服务放到云端，将机器学习和地理大数据整合，最终落地到行业应用中，大大提高行业效率。而在此过程中，极海也会承担着更多的责任，有更广泛的用武之地。
参考资源：云头条 、36Kr、Michael Mullany, Icon Ventures、数字化企业
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