日前，全球知名分析機構Gartner發布了2019年十大戰略性技術趨勢，這些趨勢并非概念技術，而是已經有了決定性的突破，并將發展成更廣泛的應用，其高度波動性在未來五年內達到臨界點。這些趨勢包括人工智能、數字孿生、邊緣計算、量子計算、沉浸式技術、智能空間等，同時，隨著這些技術之間的聯系越來越緊密，融合后的組合效應更帶來了新機會和新顛覆……

△持續的創新增量

Autonomous things | 自動化事物

“自動化事物”目前主要有五種類型：包括機器人、車輛、無人機、家電、媒介，占據了四種環境：海洋、陸地、空中和數字。它們都具有不同程度的能力，協調和智能。例如，機器人、無人駕駛飛機和自動駕駛汽車等自主設備，將依靠使用AI來自動執行以前由人類執行的功能。它們的自動化超越了剛性編程模型提供的自動化，它們利用AI，提供與周圍環境和人們更自然地交互的高級行為。

這描繪了潛在應用的廣泛圖景——幾乎每個應用程序，服務和物聯網對象都將采用某種形式的AI來自動化或增強流程或人為操作，不斷探索在組織或客觀環境中的任何物理對象中AI驅動的自主功能的可能性，但同時應當記住，這些設備最適合用于狹義定義的目的，它們與人類大腦在決策、智力或通用學習方面的能力不同。

Augmented analytics | 增強分析

增強分析代表了數據和分析能力的第三大浪潮，更側重于增強智能的特定領域，使用機器學習來轉換分析內容的開發、消費和共享方式。增強分析功能將迅速推進到主流應用，作為數據準備、數據管理、現代分析、業務流程管理、流程挖掘和數據科學平臺的關鍵特性。

來自增強分析的自動洞察也將嵌入到企業應用程序中，改變企業產生分析洞察力的過程。例如，人力資源、財務、銷售、營銷、客戶服務、采購和資產管理部門。這些協同和配個將會優化所有員工在其環境中的決策和行動，而不僅僅是為分析師和數據科學家服務。

增強分析可自動完成數據準備、洞察生成和洞察可視化過程。到2020年，普通公民數據科學家的數量，將比專家數據科學家的數量增長要快5倍。超過40％的數據科學任務將實現自動化。

AI-driven development | AI驅動的開發

市場正在迅速從專業數據科學家必須與應用程序開發人員合作創建大多數人工智能增強型解決方案的模式，轉變為專業開發人員可以使用作為服務提供的預定義模型單獨操作的模式。這為開發人員提供了人工智能算法和模型的生態系統，以及為將AI功能和模型集成到解決方案中而定制的開發工具，這使更多的開發人員能夠利用這些服務，并提高效率。

隨著AI應用于開發過程本身以自動化各種數據科學、應用程序開發和測試功能，到2022年，至少40％的新應用程序開發項目，將在他們的團隊中配置AI協同開發人員。

這一趨勢正在沿著三個方面發展：

l 用于構建基于AI的解決方案的工具正在從針對數據科學家（AI基礎設施，AI框架和AI平臺）的工具擴展到針對專業開發人員社區（AI平臺，AI服務）的工具。

l 用于構建基于AI的解決方案的工具正在被賦予AI驅動的功能，這些功能可以幫助專業開發人員并自動執行與AI增強型解決方案開發相關的任務。

l 支持AI的工具正在從協助和自動化與應用程序開發（AD）相關的功能演變為使用業務領域專業知識和自動化AD流程堆棧（從一般開發到業務解決方案設計）的更高層次活動。

Digital twins | 數字孿生

數字孿生是指現實世界實體或系統的數字化表現。到2020年，將有超過200億個連接的傳感器和端點，數字孿生將連接數十億的實體設備。它們將隨著時間的推移不斷發展，提高自身收集和可視化正確數據的能力，應用正確的分析和規則，并有效地響應業務目標。

超越物聯網的數字孿生發展的一個方面是企業實施其組織的數字孿生（DTO）。DTO是一種動態軟件模型，它依賴于操作或其他數據來了解組織如何實現其業務模型，連接其當前狀態，部署資源并響應變化以滿足預期的客戶價值。DTO有助于提高業務流程的效率，并創建更靈活、動態和響應更快的流程，可以自動對不斷變化的條件做出反應。

如，物聯網中的數字孿生——它可以通過提供有關維護和可靠性的信息，洞察產品如何更有效地執行，以提高新產品數據和效率來改善企業決策。

Empowered edge | 邊緣賦權

邊緣指的是人們使用或嵌入我們周圍世界的端點設備。邊緣計算描述了一種計算拓撲，其中信息處理、內容收集和傳遞更靠近這些端點，它試圖保持流量和處理更接近“本地化”，目標是減少流量損耗和延遲。

在短期內，邊緣由物聯網驅動，需要使處理接近端點而不是集中式的云服務器。預計在未來五年內（2028年），專用AI芯片以及更強大的處理能力、存儲和其他先進功能將被添加到更廣泛的邊緣設備中。嵌入式物聯網世界的極端異質性和工業系統等資產的長生命周期將帶來重大的管理挑戰。隨著5G（5G提供的邊緣端點數量急劇增加）的成熟，不斷擴展的邊緣計算環境將使更加強大的通信回到集中式服務。

目前，該技術的大部分重點是物聯網系統需要在嵌入式物聯網世界中提供斷開連接或分布式功能，這種類型的拓撲結構解決高WAN成本和不可接受的延遲水平等挑戰。此外，它還將實現數字業務和IT解決方案的細節。

Immersive technologies | 沉浸式技術

隨著時間的推移，我們將從考慮個人設備和分散的用戶界面（UI）技術轉變為多渠道和多模式體驗。多模式體驗將人們與數字世界連接起來，包括傳統計算設備、可穿戴設備、汽車、環境傳感器和消費電器等數百種邊緣設備。

多聲道體驗將在這些多模式設備中動用所有人類感官以及先進的計算機感官（如熱量，濕度和雷達）。這種多體驗環境將創造一種環境體驗，其中我們周圍的空間定義了“計算機”，而不是單個設備。實際上，環境就是計算機。

到2022年，70％的企業將嘗試使用沉浸式技術進行消費和企業使用，25％將部署到生產中。會話平臺的未來，從虛擬個人助理到聊天機器人，將結合擴展的感官渠道，使平臺能夠根據面部表情檢測情緒，并且他們將在交互中變得更加順暢地對話。

Smart spaces | 智能空間

智能空間指的是物理或數字環境、人類和技術支持的系統，在日益開放、連接、協調和智能的生態系統中相互作用。多個元素——包括人員、流程、服務和事物——將匯集在智能空間中，為目標人群和行業場景創建更加身臨其境、交互式和自動化的體驗。

如智能城市、數字化工作場所、智能家居和聯網工廠等，市場正在進入一個加速提供強大智能空間的時期，技術成為我們日常生活中不可或缺的一部分。智能空間主要實現擴展的五個關鍵維度是：開放性、連通性、協調性、智能性和應用范圍。

Quantum computing | 量子計算

量子計算（QC）是一種非經典計算，其操作基于亞原子粒子（例如，電子和離子）的量子態，其將信息表示為量子比特（量子比特）的元素。例如，雖然經典計算機會以線性方式讀取庫中的每本書，但量子計算機會同時讀取所有書籍。理論上量子計算機可以同時處理數百萬次計算。

量子計算機的并行執行和指數可擴展性意味著它們優于傳統方法過于復雜的問題，或者傳統算法需要很長時間才能找到解決方案。汽車、金融、保險、制藥、軍事和研究機構等行業從質量控制的進步中獲益最多。例如，在制藥行業，量子計算可用于模擬原子水平的分子相互作用，以加快新的癌癥治療藥物的上市進程，或量子計算可加速并更準確地預測蛋白質的相互作用，從而產生新的制藥方法。

另一方面，不要期待它在未來幾年會徹底改變某些事物。大多數組織應該在2022年之前了解和監控量子計算的應用，并且可能需要從2023年或2025年開始使用它。

在不同領域，這些技術趨勢所描述的新機會和新顛覆仍與現實有較大差距，但全球科技巨頭仍在不斷布局，意圖在這些領域獲取先發優勢——

Apple | 蘋果

蘋果作為全球市值第一科技公司，在AI驅動開發、沉浸式體驗等方面都有布局。

以AI開發為例，在WWDC2018上，蘋果就向外界展示了Core ML 2，將AI能力開放給上千萬蘋果開發者。Core ML是能在蘋果產品上使用的高性能機器學習框架，能幫助開發者快速地將多種機器學習模型融合到App中，升級后的Core ML 2，可以使模型運行更快，處理速度提升30%，模型大小能減少75%。同時，蘋果還發布Create ML，支持計算機視覺、自然語言處理等機器學習任務模型開發，能直接在Mac上完成模型訓練。

同時，蘋果在AI硬件的布局也走在前列，新款iPhone XS系列搭載的A12仿生芯片被譽為史上最好的移動AI芯片，每秒可以進行5萬億次運算，可支持復雜機器學習。

2018年3月，蘋果申請了一項VR專利，這項專利可以將乘坐無人車的過程，轉變成為一個虛擬現實游戲過程，并計劃在座椅上面做文章，向乘客提供同步物理效果的主動系統。

Amazon | 亞馬遜

亞馬遜是全球技術投入最高的科技公司，也是技術布局最廣泛的巨頭之一，范圍幾乎涵蓋以上所有技術趨勢。

亞馬遜AWS在2015年就推出了邊緣計算產品Greengrass；AI領域，1998年亞馬遜基于AI人工智能技術的電商平臺推薦系統就已經上線；2015年，AWS首次推出Amazon Machine Learning機器學習服務，并在次年推出了發布針對機器視覺和語音交互的機器學習服務Rekognition、Polly、Lex……

亞馬遜還可能是自動化設備數量最多的科技公司。從2014年開始，亞馬遜就大規模應用倉庫機器人Kiva，做著分撿貨物、堆疊，在世界各地擁有超過10萬臺機器人。

智能家居方面，亞馬遜在2014年全新概念的智能音箱：Echo，將智能語音交互技術植入到傳統音箱中，從而賦予了音箱人工智能的屬性;其次則是 Google Home 系列，市場占有率約為 30%……

Microsoft | 微軟

微軟曾經是全球IT產業的霸主，在新技術的布局上并不激進，但在某些領域已經有了深厚的積累。

在沉浸式體驗領域，微軟研究院在2016年發布Holoportation，該技術可以通過一套系統讓兩個人跨越空間的障礙在同一個空間中進行面對面的交流，出現在你面前將是一個立體的活生生的人而不是視頻通話那樣只是一幅會動的畫面。

同樣，云計算優先的戰略讓微軟的Azure迅猛增長，目前已經是全球第二大云計算廠商。在AI開發方面，微軟可謂是多點開花，既有小冰這樣的人工智能機器人，也有ML.NET這樣跨平臺、開源機器的學習框架，以及布局智能邊緣的Azure IoT Edge。

數字孿生方面，微軟也試圖進入工業領域，近期公開的Azure Digital Twin服務，能夠創建任何物理環境的數字模型，并與物理世界保持同步。Digital Twin是指現實世界或系統的數字化表現，可為真實設備構造一個虛擬模型以降低維護難度與成本。

在智能家居方面，微軟也是以智能音箱為突破口，首款搭載Cortana語音助手的智能音箱Invoke加入智能音箱的全球大戰。

Google | 谷歌

谷歌這些年一直屬于全球TOP3科技公司。云賽道上正繼續在數據中心基礎設施和運營上投入巨額資金。

AI上，谷歌將自己積累多年的AI能力全部整合進硬件產品，包括：自然語言處理、對話式人工智能、圖像處理、AR等。會打電話的AI機器人Duplex，讓很多接到Duplex電話的用戶無法辨認其是機器人。機器學習上，谷歌于2018年1月推出機器學習產品- Cloud AutoML，擁有視覺、自然語言處理、翻譯等多種服務。在對話式人工智能方面，谷歌Duplex目前已然超過蘋果Siri。

智能音箱方面，谷歌新發布的Google Home Hub智能音箱目前整合了谷歌的全線產品，包括：Calendar、Maps、YouTube、Search、Photos，正成為谷歌的新的技術王牌。

沉浸感方面，谷歌一向重視AR，剛剛更新了ARCore新的支持設備列表，宣布將支持蘋果iPhone XS、iPhone Xs Max、12.9英寸的iPad Pro （第一代和第二代），10.5英寸的iPad Pro，以及9.7英寸的iPad Pro和Nokia 7.1。

邊緣計算領域，谷歌在2018年7月重磅推出了Edge TPU芯片，這款芯片將為邊緣設備提供強大的計算和學習能力，成為谷歌邊緣計算戰略的重要組成部分。

對于量子計算，谷歌量子人工智能實驗室在2018年5月就宣布了全新的量子計算器 “Bristlecone”（狐尾松） ，號稱“ 為構建大型量子計算機提供了極具說服力的原理證明 ”。該處理器已經支持到多達 72個量子位（qubit） ，彼此組成一個矩陣，數據讀取和邏輯運算的錯誤率已經相當低。而如果能將量子處理器的錯誤率控制在足夠低的水平，解決明確的計算科學問題時就能超越傳統硅計算機，實現所謂的 “量子霸權”（quantum supremacy）。

Facebook | 臉書

作為全球性的社交網絡，Facebook每天產生海量的數據。

它對尤其VR/AR情有獨鐘。早在2014年，Facebook宣布已與虛擬現實設備生產商Oculus VR達成收購協議，交易涉及金額約為20億美元。當Snapchat更名為Snap時，Facebook已經察覺到Snapchat的動向，由此發布了全新的AR平臺，并邀請開發者為Facebook開發AR體驗。

同時，旗下的Oculus VR 推出了獨立的Oculus Go虛擬現實設備，但該設備目前依賴于高通的芯片。另外，Facebook的 Oculus虛擬現實部門和Building8硬件部門正在開發幾種未來的設備，比如與Echo Show類似帶有大觸摸屏可以用于視頻聊天的智能音箱。

2018年10月，Facebook發布了首款消費級電子產品Portal與Portal+——這是Facebook推出的智能音箱，該設備還能夠與亞馬遜公司的Alexa通話。

Facebook AI研究院將在兩年內的規模擴張一倍，目前擁有180名至200名員工，于世界各地增設 FAIR 分部。

芯片部分，科技巨頭越來越意識到自主研發芯片的重要性，蘋果iPhone和iPad上搭載的A系列芯片已經證明了這一點，Google也已經開始這樣做，采用定制AI協處理器的Pixel 2就是一個最近的例子。Facebook也在加入蘋果和Google的陣營，想通過自主研發芯片建立自身的優勢。

Alibaba | 阿里巴巴

阿里巴巴是目前最有希望躋身全球Top5的中國科技公司，尤其是阿里云的成功，讓它成為一家服務全球的科技企業。

和其他科技公司的AI路線不同，阿里走了一條與眾不同的路——產業AI（AI for Industries），這個戰略的實施者是阿里云。簡單來說，就是在具體的一個個產業里發揮作用的AI技術和產品。阿里云強調，AI必須要能夠與傳統產業無縫結合，推助產業核心部類向前發展，才能發揮計算的真正價值。阿里云2016年推出的ET城市大腦，就是通過AI優化城市資源，在杭州，城市大腦接管了1300個路口的信號燈，4500路的視頻，將杭州城市里散落在交通管理、公共服務等領域的百億級的數據匯聚起來，搭建完整的城市交通動態網，最終實現對交通的優化。除了城市之外，阿里云還陸續推出了ET工業大腦、ET農業大腦、ET環境大腦等。

邊緣計算也是阿里巴巴重度布局的領域。2018年3月，阿里巴巴宣布全面進軍IoT領域，戰略布局邊緣計算，陸續推出了Link Edge、邊緣節點服務ENS等，將阿里云的邊緣計算能力部署在各種智能設備和計算節點上，如車載中控、工業流水線控制臺、路由器等。

量子計算方面，2015年，阿里就聯合中科院年成立了“中國科學院-阿里巴巴量子計算實驗室”，開始量子計算的前瞻性研究，今年5月阿里巴巴推出世界最強量子模擬器“太章”，基于阿里云的在線集群超強算力，在世界上率先成功模擬了 81（9×9）比特40層的作為基準的隨機量子電路，遠超此前的 49 比特。在全球前十的科技中，阿里和谷歌、IBM是唯一涉及量子計算的三巨頭。

結語

從技術到企業，未來以智能設備為特色，各科技巨頭將提供越來越有洞察力的數字服務。智能數字網格在過去兩年中一直是焦點之一，并且將一直是2019年的主要旋律。眼下中國的智慧城市等業務正在深度邁進，越來越多的公司將重度參與到整個數字化的進程中，而這些戰略性技術勢必成為企業變革乃至社會變革的根本推動力。

來源：泰一數據