“后移动时代”来临！ ——Gartner研究副总裁在上海市科学学研究所演讲摘录
我想讲一个关键的概念，这个概念与计算能力的不断演进有关。大家可以回忆一下，5-7年前我们讲是“后PC时代”，“后PC时代”的意思现在大家都明白，就是人们应该摆脱对个人电脑的依赖，想一想一些移动应用。而现在我们同样面临着一个即将到来的时代，叫做“后移动时代”，也就是我们不能只是想一个一个孤立的移动终端，而是要想建立移动终端与人本身的一个联系，我们需要将人作为所有移动终端的中心所在，在人的周围构建不断变化的一个设备云、一个环境。
——David W.Cearley, Gartner
David W.Cearley, Gartner研究副总裁及院士级分析师，专注分析新兴科技战略在技术及商业领域的发展趋势。图为Cearley在上海市科学学研究所做报告，吴颖颖拍摄。
以上是Gartner研究副总裁David W.Cearley在上海市科学学研究所《2016年度全球十大战略性技术趋势》演讲报告中的一段话。“后移动时代”是Cearley在演讲中不断提及的一个词。但是在这一非常有画面感的新概念的背后，是Gartner公司最近一直倡导的“算法经济”。按照Gartner的预测，2025年，所有行业都将完成数字化转型；2017年到2020年，数字经济将开始向算法经济进化。Gartner公司2月29日刚刚公布的2016年度全球十大战略性技术趋势，正是这种未来愿景可能实现的十大引擎。以下为报告摘录。
过去八年当中，Gartner每年都会发布十大趋势和十大战略性技术报告，这些技术是真正的未来发展领域方向的代表，能够带来整个世界的颠覆性。Gartner在研究中有自己的侧重点，侧重于新兴技术，按照市场对新兴技术进行相应的分类，研究技术对于所在的市场到底带来怎样的影响。今天讲的十大技术和趋势，其实就是那些在大多数公司内部最会产生的重大影响的技术，可能在接下来几年当中会给人们带来很大的变革，有可能人们要被迫做出改变。
数字经济和数字业务是十大趋势技术的主要背景。一个重要的趋势是公司向数字经济转变，能够在未来打破真实世界和数字世界之间的障碍，每一个人以及世界万物将会在数字经济的背景下有一个非常独特的角色。我们看到现在数字的业务，可以更好地将数字经济结合到开发的产品当中，你可以做出数码产品，或者你可以充分利用这个数字经济，来和你的客户开展充分的互动。美国的优步（Uber）就是一个非常好的数字业务的例子，他们充分利用了数字的强大性，构建了一种全新的在交通领域的业务模式，他们的业务模式就是非传统的那种，你可以通过手机下单，给司机打电话让他过来接你到目的地完成交易，这个已经颠覆了传统的业务模式，而且这个业务模式是全新的以数字为驱动力的模式。还有一家是英国的网球拍的生产公司，这家公司也是用数字业务的模式，很好的去生产了融合智能的网球拍，在网球运动员和一般使用者在每次挥拍、每次击球都会进行数据的记录，可以在比赛的时候提供一些数据支持，或者可以提供更好的针对运动员的智能训练。算法经济、算法业务满足人们这种越来越智能的需求，同时满足更好驱动业务流程和业务模式发展需求，十大趋势性技术正是驱动数字经济和数字业务往前走的原动力。
图注：Gartner2016年度全球十大战略性技术趋势包含三部分：数字网络、智能机器和实体虚拟融合。
未来可以动态顺畅的将世界上所有的设备、终端、人、业务以及商业方面链接在一起，形成一个动态、灵活、无缝的生态连接，这样的一个连接性是第一个构建在数字经济之上的技术，可以随着时间的推移而改变。
趋势一：终端网络。未来将增加设备终端集的应用，包括一些相应数据的整合，数据和管理、工作执行的整合，数据和事件整合，在各种各样的元件的配合下，很多中间件的融合支撑实现业务场景，未来物联网平台可以将所有传统的中间件的各种各样的元件连接在一起，融合到一个平台上面。
趋势二：环境用户体验。设备互相交互和设备与人之间交互之后，会产生很多的数据，之后就会生成个体云。我们每个个人通过无线也可以连接到个人云，现在通过个人云可以给用户提供各种各样的能力的体验。在界面方面，未来将强调更加沉浸式的体验，无论是虚拟现实还是增强现实都指向了这一重要趋势，虚拟现实就是你戴一个比如说眼罩就会让你身临其境，增强现实就是你拍一张照片上面可以变大。更多的用户体验应该是我们营造出一个持续性的环境，环境是用户体验的关键要素。打个比方现在有平板、眼镜、汽车，不管在哪个设备上，都需要一个周边的大的环境，构建出来这样一个大的环境，给同一个用户给他输入各种各样的数据。前期我们通过微软、谷歌、安卓、苹果的操作系统已经看到了环境用户体验的构建，包括各种各样应用程序的开发。未来3-4年的新技术将是在云端构建一个APP，向不同的终端开始推送的能力，并且持续加强用户体验。基于不同场景不同背景的一些体验，会真正的从2018年开始到来，并且在2020年之后成为一个主流的技术，非常顺畅的基于不同背景的体验预示着后移动时代的真正到来，实现流动性的一个用户界面，以软件为核心，将软件作为一种服务然后通过云端送达给大家，通过各个软件的接口，实现不同的互联服务和云服务的相联，整体架构管理的核心所在还是属于这个服务。
趋势三：3D打印材料。3D打印已经成为一个主流了，特别在工业级的3D打印应用是遍地开花，明年的十大战略性应用和趋势我并不一定会提及3D打印，并不是说以后3D打印不重要了，在接下来20年当中3D打印的影响会越来越广泛。3D打印有三个工作需要去解决：第一是先进的新材料；第二个是打印速度；第三个就是在一台设备上实现多材料同时打印。这三个方面是拐点，如果哪一个有了实质性的突破，将会看到一个全新的3D打印模式的诞生。医疗领域包括药物的打印、骨骼的生物打印、假肢、假的耳朵及助听器类的东西，还有皮肤的打印等等。中国目前在打印血管方面处于世界的前沿。接下来5-8年，3D打印在国际生物医药领域将有一个重大的发展。
智能机器包括三个方面，最主要的是智能机器的学习认知，可能会有非常重大的一个突破，包括现在看到的可穿戴、机器人、无人机、无人驾驶汽车，包括一些智能的个人助理等等，都属于这个范畴。未来五年，智能机器将会成为一个爆发式增长，比如初露头角的穿戴式智能设备，但是大家也不要高兴过早，因为穿戴式设备还处于起步阶段，另外还有很多的局限性，包括不同产品的质量问题，还有续航的问题等等。可穿戴智能设备的小众市场值得关注，比如说我们手上戴的智能手表，未来3-4年在欧美市场的年增长率可能在10-20%左右。
趋势四：万物联网信息。通过万物的信息互联以及相应的分析，能够进一步的构建一个信息层的架构，而万物互联的信息架构是深度机器学习的基础。人可以触碰到各种东西，比如说桌上办公的电脑、手机、照相机，还有一些穿戴式设备，你们拎的包，各种各样环境当中所存在和人在一块的物品，形成一个连接的网络，下一个重点就是做出一些移动计算，或者说开发移动应用程序，能够构建出来一个用户使用的这种场景供机器深度学习。现实是我们的环境是割裂的，比如有苹果生态、谷歌生态，微软也有自己的生态，还有其他很小的、散落在各个角落的环境生态，现在没有一个环境生态有完整的图片来指导自己的开发。所以，在割裂的环境当中，做完整图景的构建对于机器深度学习是非常重要的，估计未来十年中，割裂的环境生态会得到一个很好的改观，其实这给很多的开发商或者说很多的公司会带来了潜在的机会。
趋势五：高等机器学习。在人工智能方面，多年来最大的一个问题就是我们所输入的数据和信息还是远远不够的，没有足够数据的输入，使得人工智能变得不是真的那么智能。今天的高等机器学习具备以下几个要素：一是海量的信息；二是非常先进的算法。在未来，人们不断地开发一个先进的系统架构，能够使得他的平衡处理能力达到一个相对比较好的层面，所以机器的学习速度也会得到进一步的增加，海量信息和数据的输入依然必不可少。
趋势六：自主代理与物体。机器人、无人机、无人驾驶汽车等技术的应用带来了生产自主和半自主代理的可能性。微软(Microsoft)的Cortana以及苹果(Apple)的Siri是自主代理的前身。用户直接对着应用程序说话，而非与智能手机上的菜单、表单与按键互动，实际上就是智能代理。在未来1-2年当中，在智能助理方面会有一个加速的发展。目前智能助理只是提供一些基础的控制和基础的自动化，后续这部分会得到一个加速，之后就是一些新的服务、应用和新的平台的开发。无人驾驶汽车领域主要是可控环境内特殊领域的应用，比如在农业、采矿业的无人驾驶汽车。普适性的商用环境下无人驾驶汽车，我觉得至少应该是2018年才能出现大众化的应用，普适性的推广至少应该在2020或者2025年。在无人机领域，其趋势和无人驾驶汽车应该会非常相似，发展的轨迹或者时间也几乎是一样的。无人机领域最大的趋势是无人机群队，之前美国有一个报道是一批无人机在一起建造一座桥梁，以及不同的很多台无人机完成一个工程项目，这都能够带来商业价值。智能机器结群的概念来源于无人机，也会延伸到机器人以及无人驾驶汽车方面，如果在未来我们能够真正实现多个智能设备之间的通信，才能够真正给我们的业务带来更大的价值。
未来需要新的方法来设计应用程序，以人为中心对IT文化产生新的理解。比如迪士尼乐园将迪士尼的游客放在中心，基于人的活动构建场景，在此基础上深化机器智能；再比如说我们可以由一家厂商生产的护目镜，结合到其他厂商提供的地图的数据，你可以使用护目镜看到滑雪山区的地图或者滑雪场的滑雪图，之后你可以搜索滑雪的相关数据，输入到你的电脑上，这样能够分析和运算，增强你的运动规律，可以增强滑雪爱好者的体验。其他的爱好者，包括骑车的自行车爱好者也可以运用这样的技术。在未来1-1.5年的时间，我们将会持续关注虚拟现实这一领域，主要是解决以人为中心的内容质量的问题，如果可以，那么虚拟现实将来会有一个非常好的发展前景。
趋势七：自适应安全架构。现在安全性架构已经不能简简单单通过简单的防守来完成，需要去假设在任何时候都有可能被黑客攻击，或者在防火墙当中在任何时候都可能存在某些问题，需要做的就是做一个多层次的应用程序的开发，保证应用程序本身能够自我保护，需要构建一种有安全意识的应用程序，让负责安全的人和负责应用程序开发的人在一块合作写这样的应用程序，并且里面需要有能力真正实现自我保护，并且能够实现扩展，在应用的过程当中要时刻跟踪运营环境当中周围发生的事情，并且能够应对各种各样的黑客活动，能够保证黑客活动被截查到的同时自动关闭应用程序。
趋势八：高级系统架构。万物连接构建的基础就是一个物联网，相对重要的是一些数据的收集和处理，包括各种各样的内容数据，平常所说的结构化和非结构化数据。但是，目前在数据存储这块存在相应的挑战。比如一个汽车的仪表盘，这个汽车仪表盘每个小时将生成10T的数据，其中只有25个G会储存起来，这25个G也不是永远储存在这里，需要不断实现数据瞬间迁移，因此在信息架构方面遇到一些挑战。大数据已经为大家所熟知，但是更重要的是到底拿这些数据来做什么，这是最重要的，是需要先回答的问题。有了这个问题之后你就知道要给谁开放这些数据，最后自动的就会把所有的问题都一一解决，大家如果真的认为系统或者信息架构是一个挑战的话，那么你们一定要从这样的答案开始着手而不是要从大数据着手去解决。
趋势九：网络应用程序与服务架构。特定环境中的微服务会变得更有吸引力，这个微服务其实是支持基于不同域的一个设计，可以做出独立性的一个扩展，以及独立性的服务开发，做到不同产品中。微服务本身是由一些电商，包括易贝（ebay），亚马逊这些电商他们所开发出来能够高度扩展和高度灵活的开发环境，目前已经慢慢成为了企业的主流，相应企业想要很好的去运用，必须现在依赖很多手动的编程，包括代码的书写。几年之后你将会看到很多的供应商做出开发工具，比如说IBM这些公司，现在为了更好的将微服务渗透到产品中，已经开发形成了一些工具，现在真正需要的是持续整合的能力，需要将开发和运营进行整合
趋势十：物联网平台。物联网实现的基础就在于平台的构建，要想实现真正的万物互联，包括构建一些技术传感器阵列，将所有的物体连接在一块，你一定要构建一个IOT的平台。这个平台包括了分析能力、数据整合管理、事件整合，如何应用各种API，各种接口等。需要利用IOT的平台将传统的中间件及各种各样的元件连接在一起，放到一个平台上面。对于企业而言，需要构建一个自己内部的物联网平台，运营和技术两者要实现一个完美融合。关于公司内部的IOT平台，谷歌更多关注消费层和我们说的智能家居的解决方案系统，而GE他们可能更多关注工业级别，工业网络或者电厂、飞机等智能物联网设备，或者说工业互联网的平台搭建。随着平台公司的兴起，相应公司的物联网平台建设变得容易，但是目前这些公司的解决方案没有一家是完整的，而且技术都还不是特别成熟。
文章由上海市科学学研究所产业创新研究室副研究员孟海华根据Gartner研究副总裁David W.Cearley先生在上海市科学学研究所的报告实录整理。文章为作者独立观点，不代表主办机构立场。
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