Gartner | 2020年十大战略科技发展趋势
全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner于近日公布了企业机构在2020年需要研究的重要战略科技发展趋势。
Gartner将战略科技发展趋势定义为具有巨大颠覆性潜力、脱离初期阶段且影响范围和用途正不断扩大的战略科技发展趋势；这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。
Gartner副总裁兼院士级分析师David Cearley表示：“以人为中心的智能空间（people-centric smart spaces）是用来组织Gartner 2020年重要战略科技发展趋势并评估其带来的主要影响的核心结构。把人作为技术战略的核心强调了技术最重要的作用之一：影响客户、员工、业务合作伙伴、社会或其他关键群体。从某种意义上来讲，企业机构采取的所有行动都是为了直接或间接影响这些个人和群体，这就是‘以人为中心’的方法。”
Cearley先生认为：“智能空间建立在以人为中心的理念上。智能空间是一个人与科技系统能够在日益开放、互联、协调且智能的生态中进行交互的物理空间。人、流程、服务及物等多项元素在智能空间汇聚，创造出沉浸度、交互性和自动化程度更高的体验。”
2020年十大战略科技发展趋势具体如下：
超自动化是一个为了交付工作、涵盖了多种机器学习、套装软件和自动化工具的集合体。超自动化不但包含了丰富的工具组合，还包含自动化本身的所有步骤（发现、分析、设计、自动化、测量、监控和再评估）。超自动化的主要重点在于理解自动化步骤的作用范围、它们彼此之间的关联以及它们的组合与协调方式。
该趋势由机器人流程自动化（RPA）开始。但仅机器人流程自动化还称不上超自动化，它需要组合多种工具来帮助复制任务流程中人类所参与的部分。
从现在起到2028年，用户体验将在两个方面发生巨大的变化，即用户对于数字世界的感知以及用户与数字世界的交互方式。会话平台正在改变人与数字世界的交互方式，而虚拟现实、增强现实与混合现实正在改变人们对数字世界的感知。感知与交互模式的同时改变将在未来带来多感官与多模式体验。
Gartner研究副总裁Brian Burke表示：“这一模式将从‘精通技术的人’转变为‘理解人类的技术’。计算机将代替人类承担人机交互的重担。这种与人类进行多重感官交流的能力将创造一个更丰富的环境，从而能够传递更细致的信息。”
专业知识的民主化致力于通过极简的体验且在不需要接受大量成本高昂培训的前提下为人们提供专业技术知识（例如机器语言、应用程序开发）或业务领域专业知识（例如销售流程、经济分析）。“公民化”（例如公民数据科学家、公民解决方案整合者）、公民程序开发和无代码模式都是专业知识民主化的例子。
Gartner预测，从现在起到2023年，这一民主化趋势的四个关键方面将加速发展，包括数据和分析的民主化（从针对数据科学家的专用工具扩大到适用于一般开发人员的普及工具）、开发的民主化（自主开发应用程序中使用的人工智能工具）、设计的民主化（低代码、无代码的场景持续增加，更多的应用程序开发功能实现自动化，为公民开发者提供支持）以及知识的民主化（非IT专业人员通过使用工具和专家系统，应用超出自身具备的专业知识和受到的培训以外的专业技能）。
人体机能增强研究如何使用技术提供认知与体能增强并使其成为人类体验中不可或缺的一部分。体能增强通过在人类身体上植入或外置可穿戴设备等技术部件改变人类固有的身体机能，从而实现增强。
认知增强则是通过传统的计算机系统和新兴的智能空间中的多体验接口中的信息和应用来实现。在未来十年，由于越来越多的人追求机能增强，人类体能与认知增强技术将会变得越来越普遍。这将产生一种全新的“消费化”效应，员工持续增强自身的机能，并进一步拓展到改进所在的办公环境。
越来越多的消费者意识到其个人信息的价值并提出控制个人信息的要求。企业机构也认识到保护与管理个人数据的风险日益增加，而政府正在实施严格的法律法规确保企业机构做到这一点。
透明度与可追溯性已成为支持此类数字道德与隐私需求的关键要素。透明度与可追溯性指用于满足监管要求、维持使用人工智能和其他先进技术中所需遵守的道德规范以及恢复对企业机构信任缺失的态度、行动以及辅助技术与实际措施。
企业机构在建立透明度与信誉措施时必须专注于三个领域：
人工智能与机器学习
个人数据隐私、所有权与控制
符合道德的设计
边缘计算是一种在信息来源、存储库及使用者附近进行信息处理、内容收集和交付的计算拓扑结构。它试图将网络流量与计算处理保留在本地以减少延迟、发挥边缘能力以及赋予边缘更大的自治性。
Burke先生表示：“目前，边缘计算主要关注的是在制造、零售等特定行业中嵌入式物联网系统提供的离线或分布式能力。但随着边缘被赋予越来越成熟和专业的计算资源及越来越多的数据存储，边缘计算将成为几乎每个行业和应用的主导要素。机器人、无人机、自动驾驶汽车及可操作系统等复杂的边缘设备将加快这一转变。”
分布式云指的是将目前集中式的公有云服务分布到不同的物理位置，原来的公有云提供商继续负责分布式云的运营、治理、更新和迭代。这对于目前大多数公有云服务所采用的集中式模式是一次巨大的转变，并且将开辟云计算的新时代。
自动化物件是使用人工智能自动执行那些以往被人类执行的任务的物理设备。最典型的自动化物件有机器人、无人机、自动驾驶汽车/船及各种设备。
它们的自动化超越了固化的程序所能实现的自动化程度，并能够借助人工智能做出与所在环境和人类进行更自然交互的高级行为。
随着技术能力的改进、监管机构的批准以及社会接受度的提高，自动化物件将被越来越多地用于不受限制的公共场所。
Burke表示：“随着自动化物件的普及，我们预计独立的智能物件将转变成无论是否有人操作，都可以让多台设备一起工作的协作式智能物件组合。
例如，不同种类的机器人可以在同一个装配流程中同时运行。在快递行业中，最高效的解决方案可能是由自动驾驶汽车将包裹运到目标区域，然后由车上的机器人和无人机进行最后的派送。”
区块链可以通过实现信任、提供跨业务生态透明度和实现跨业务生态价值交换、降低成本、减少交易结算时间及改善现金流来重塑整个行业。
由于可以追溯到资产的来源，因此“以次充好”的概率大幅降低。资产追踪对于其他领域也具有很大的价值，包括追踪食物在整条供应链中的足迹以识别污染来源、追踪各零部件以协助产品召回等。
区块链还可用于身份管理。区块链中的智能合约可以使系统在事件发生时自动触发行动，例如在收到货物时付款等。
Burke先生表示：“由于可扩展性与互操作性不佳等各种技术问题，区块链在企业中的应用还不成熟。尽管存在这些挑战，但由于区块链所具有的颠覆性和带来收入增长的巨大潜力，企业机构应开始评估这项技术，即便是认为这项技术在近期不会快速普及的企业机构也不例外。”
人工智能与机器学习将被继续用于提升各种应用场景中人类决策的能力。虽然这给实现超自动化和使用自动化物件进行业务转型带来了良机，但同时也因为物联网、云计算、微服务（microservices）及智能空间中高度连接的系统增加了大量潜在攻击点而给安全团队与风险领导者带来了新的挑战。
安全与风险领导者应专注于三个关键领域——保护人工智能赋能系统、利用人工智能提升安全防御机制以及做好攻击者对人工智能的恶意使用的心理准备。
Gartner：未来政府十大技术趋势
具有远见的公务人员都已意识到，在一个数字化社会，“政策与技术密不可分”。任何大规模提供的政府服务都离不开一系列技术的支持。如果此类业务项目的成功因技术的使用不力而受到影响，那么政治目标也会受到影响。
政府部门领导者希望政府首席信息官能够找到通过技术降低成本、提高效率、优化公民与业务结果的方法。他们还希望首席信息官考虑影响他们所服务的选民的技术、经济、环境和政治趋势。
“Gartner政府战略技术趋势”帮助首席信息官确认技术投资的理由、时机和优先级别。这些信息与科技趋势的选择依据全球各地区政府机构紧迫的公共政策目标和业务需求。
Gartner研究副总裁Rick Howard表示：“相比以往，我们现在更加需要确认数字公平、道德与隐私、制度灵活性需求等业务趋势背景中的技术优先级别。首席信息官可以通过这些趋势让各利益相关者参与、明确各项概念并发起关于这些趋势公民和社会价值的讨论。”
Howard还提到，电子政务战略的实施将跨越多个预算周期和政府行政部门。 Howard表示：“Gartner所选择的战略趋势并不一定是政府首席信息官目前耗费最多时间或预算的技术趋势。但由于这些趋势会改变公共服务领域，它们会成为、应成为或者很快将成为政府首席信息官关注的重点领域。”
这些大趋势的时间范围是未来12至18个月，它们的重要性随政府级别（国家、地区或本地）、地区和业务环境而变化。因此，我们未对它们进行排序。
从针对马里兰州巴尔的摩等城市的勒索软件到对乌克兰关键基础设施资产及国会（如澳大利亚）的攻击，各地区的各级政府都受到攻击的威胁，这推动了对新型安全策略的需求。
自适应安全策略将风险、信任和安全视作一个连续的自适应过程且该过程能够预测和缓解不断进化的网络威胁。该策略承认没有完美的保护方法，因此需要随时随地调整安全策略。
数字身份证指通过任何政府数字化渠道证明个人身份的能力，这项技术对于政府服务的加入与访问至关重要，但许多政府的采纳速度依然很慢。政府首席信息官必须提供能够同时满足安全规则与公民期望的数字身份证。
如果政府能够通过公民首选的渠道与公民联络，比如会面、电话、移动设备（目前50%以上的政府网站流量来自移动设备）、智能扬声器、聊天机器人或增强现实等，那么就能满足公民的期望并达到项目的效果。
电子政务不是“一劳永逸”的投资。首席信息官必须采用敏捷型设计建立一个灵活、响应迅速的环境。敏捷型设计是一套原则与操作方法，这套方法用于开发影响业务、信息和技术架构当前与目标状态的灵活系统与解决方案。
根据《Gartner 2019年首席信息官调查》，超过三分之二的政府首席信息官表示，他们已经或正在计划实施数字化产品管理（DPM）。DPM涉及商业用户或公民产品或方案的开发、交付、监测、改进和淘汰，它常常取代很少取得成功的“瀑布式”项目管理方法。DPM能够让政府机构从不同的角度进行思考并且快速、持续地产生实际效果。
XaaS涵盖了云中的所有订阅式IT服务。根据《Gartner 2019年首席信息官调查》，39%的政府机构计划将大部分新增或后续资金用于云服务。XaaS模式提供了一种代替遗留基础设施升级的方法、带来了可扩展性并缩短了大规模实施电子政务的时间。
许多政府机构试图通过集中化服务或共享服务提高IT效率，但常常收效甚微。共享服务2.0的重点已从节约成本转移到提供企业级安全、身份管理、平台或业务分析等高价值业务能力。
数字化工作环境与员工满意度、维系率与敬业度密切相关，但目前政府在这一方面落后于其他行业。一支自我管理工作队伍需要获得培训、技术和自主权才能开展数字化转型计划。
Gartner将各个业务活动和服务交付阶段中普遍使用的分析称为“无处不在的分析”。该趋势使政府机构的功能从报告滞后指标的仪表板转变为帮助人们作出更好实时决策的自主流程。
Gartner建议政府首席信息官将人工智能更改为“增强智能”——一种以人为中心、通过人与人工智能的合作增强认知能力的合作模式。
Gartner：改变数字商务的十大趋势
上世纪九十年代，人们开始通过网络销售产品。早期的电子商务专注于交易，很少注重满意度、客户服务或忠诚度。
如今的数字商务早已今非昔比，企业开始根据客户的需求改进商务运作，增加了显示库存、产品评价和追踪物流等功能。企业将重点放在更具战略性、能够给它们带来未来竞争优势的举措上，比如提供一致的客户旅程体验、与客户建立信任关系等。
Gartner高级研究总监沈哲怡认为，数字商务正在变得更加智能化与个性化。客户数据分析已成为创造优质客户体验、实现个性化与一致体验的关键技术。在客户数据分析中，企业使用多种工具从多个角度洞悉客户数据，挖掘出数据的更大价值。
由于企业越来越重视客户数据和分析，因此信任与隐私的重要性也日益提高。越来越多的国家与地区正在颁布隐私法。企业必须在获取过量客户数据与尊重隐私之间保持平衡，这样才能在不越过隐私界限的情况下提供良好的客户体验。客户信任已成为任何情况下业务取得成功的前提。
Gartner认为，人工智能是一项将对商业产生深远影响的技术。到2023年，大部分使用人工智能开展数字商务的企业将至少提高25%的客户满意度、增加25%的收入或降低25%的成本。
视觉商务使用户能够进行沉浸式的视觉交互。该项技术包含360度视频、2D与3D配置、视觉搜索、增强现实（AR）以及虚拟现实（VR）。
个性化是一个为了优化用户体验而为创造的具有相关性和个性化的交互过程。在整个客户旅程中，企业有许多机会提供个性化的体验，比如主页、产品页面、搜索、产品推荐、横幅广告以及优惠等。通过个性化，可以实现诸如促进用户购买、参与度、忠诚度和和客户满意度等目标。
要想获得客户的信任，首先必须保护客户的隐私。客户希望能够看到并控制自己的数据。目前，已有近160个国家和地区已制定或正在制定隐私法，企业所面临的合规压力巨大。除了遵纪守法之外，企业还必须考虑如何与客户建立信任关系。
客户在整个购买和售后阶段可以使用的渠道越来越多。统一商务不仅可以实现各个渠道的一致性，而且还能保持整个客户旅程体验的连续性。在理想的条件下，它还能根据客户的具体场景提供个性化的体验。
无论是袜子还是电子游戏，如今一切商品都可以反复销售和自动续订。企业可通过订阅模式获得重复、可预测的收入；而客户则喜欢这种便捷、省钱且个性化的模式。到2023年，75%直接向消费者的企业将提供订阅服务，但只有20%能够成功提高客户维系率。
数十亿台联网设备将能够成为客户，家电、工业设备等联网机器可以代表人类客户进行购买。物联网电商的主要优点在于减少在购买过程中客户所花费的精力和可能的流失。目前该趋势还处于初期阶段，许多企业仍专注于通过网站和移动应用等传统渠道扩展业务。
在该业务模式中，企业从只销售自己拥有或采购的产品转变为同时销售他人所拥有、管理及维护的第三方产品。机场、商场、房地产开发商和制造商等拥有庞大客户群体和合作伙伴的企业已开始采用这一商业模式。
客户数据分析包含一系列从客户数据中获取洞察，从而改进客户体验和实现业务目标的分析工具。由于数字商务平台需要处理大量数据，而且将访客转换成购买者的机会转瞬即逝，因此客户数据分析在数字商务中的作用十分关键。到2021年，40%以上的数据和分析项目都将与客户体验的某个方面相关。
企业正在通过模块化平台来提高支持新客户体验、业务模式及生态合作伙伴的灵活性和敏捷性，而非依赖单一、套件式的解决方案。基于API的商务平台架构使企业能够将前端与后端解耦，并快速整合新的能力或系统。
人工智能使用包括机器学习在内的先进分析与逻辑技术来解释事件、支持决策、实现决策的自动化和采取行动。人工智能在数字商务领域的应用包括产品推荐、内容个性化、欺诈检测、价格优化、虚拟助手、图像搜索和分类及客户细分等。
以上资料来源于数博会（Gartner）
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