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Gartner发表:二〇一八年十大战略科技(science and

发布时间:2019-10-19 20:14编辑:环球彩票登陆浏览(169)

    Feinberg说:“数据的大小、复杂性和分布式特性,以及数字化业务要求的行动速度以及持续智能,意味着需要打破僵化的、集中式的架构和工具束缚。任何企业的持续生存,都将取决于灵活的、以数据为中心的架构,以响应不断变化的速度。”

    Gartner 建议数据和分析领导者与高级业务负责人讨论他们的关键业务优先级,并探索以下主要趋势如何实现这些优先级。

    (Intelligent Apps and Analytics)

    厂商们现在已经开发了连接到开源生态系统的连接器,为企业提供扩展人工智能和机器学习以及实现民主化所必要的功能,例如项目和模型管理、复用、透明度、数据沿袭以及开源技术缺乏的平台集成。

    到 2022 年,图形处理和图形数据库管理系统的应用将以每年 100%的速度增长。

    边缘计算(Edge computing)描述了一种计算拓扑,在这种拓扑结构中,信息处理、内容收集与交付均在邻近此类信息的源头完成。连接与延迟挑战、带宽限制以及嵌入边缘的更强大功能均支持分布式模式。各企业应着手将边缘设计模式用于基础设施架构之中——对于拥有大量物联网元素的企业尤其如此。

    根据Gartner副总裁、杰出分析师Donald Feinberg表示,数字化颠覆带来的挑战——有太多的数据——也创造了前所未有的机遇。大量数据以及由云实现的日益强大的处理能力,意味着现在我们可以大规模地训练和执行必要的算法,以最终发挥人工智能的全部潜力。

    到 2022 年,75%利用 ML 和 AI 技术的新终端用户解决方案将采用商业解决方案,而非开源平台的方式构建。

    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。

    趋势2:增强数据管理

    「数据和分析的形势不断发展,从支持内部决策到持续型智能,信息产品和任命首席数据官,」Rita 说道,「深入了解它们对于推动这种不断变化的技术趋势,并根据业务价值对它们进行优先排序至关重要。」

    (Conversational Platforms)

    趋势4:可解释的人工智能

    趋势 10:持久性内存服务器(Persistent Memory Servers)

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    到2020年,增强分析将成为分析和BI、数据科学和机器学习平台、嵌入式分析新增采购的主要驱动力。数据和分析领导者为在平台功能成熟的时候采用增强分析技术做好计划。

    Gartner 副总裁兼杰出分析师 Donald Feinberg 认为,数字化颠覆带来的挑战——数据太多——也创造了前所未有的机遇。大量数据和由云实现的日益强大的处理能力意味着现在可以大规模地训练和执行必要的算法,以最终兑现出 AI 的全部潜力。

    “对于UX,一句「用的爽」似乎可以概括全部,但是「用的爽」背后是一整套用研、设计、体验、情境、心理学等复杂结合的结果,更不要说在一些新设备上(比如VR,比如智能音响)如履薄冰的尝试,我们都在试图找出注重体验的公司在这一年间细微到每个按钮变动的原因,找到驱动产品「更爽」的设计体验动能。”

    到2022年底,通过增加机器学习和自动化服务水平管理,数据管理手动任务量将减少45%。

    区块链和分布式账本技术的核心价值主张是在不受信任的参与者网络中提供去中心化的信任。区块链对于数据分析的潜在影响很大,尤其是对利用参与者关系和交互的那些企业的影响。

    至少到2020年之前,创建能够自我学习、调整并有望自主行动的系统都是技术提供商的一个重要战场。直到2025年,利用人工智能助力决策、重塑商业模式与生态系统、重建客户体验的能力都将是数字化计划取得成功的关键推动力。

    Sallam表示:“持续智能代表了数据和分析团队工作的一个重大变化。在2019年,分析和商业智能团队帮助企业做出更明智的实时决策,将是一个巨大的挑战,同时这也是一个巨大的机会,这可以被看作是运营商业智能的终极目标。”

    持久存储器技术旨在降低采用内存计算的架构的成本和复杂性。持久性内存代表 DRAM 和 NAND 闪存之间的新内存层,可为高性能工作负载提供经济高效的大容量内存。

    这份榜单集合了人工智能、智能物件、云平台、区块链等多个领域的优秀技术实践成果,来自微软、谷歌、亚马逊、腾讯、阿里巴巴等领先的技术型企业。印证了2018年十大战略科技发展趋势,未来的科技创新已经开始,并且越来越贴近人们的生活。从智能音箱到无人驾驶,从云平台到区块链,科技在改变着人们的生活,并带来更多便利。

    Gartner:2019年数据和分析技术十大趋势

    增强型数据分析,增强型数据管理,持续型智能,可解释的 AI,数据结构,NLP/对话式分析,商业 AI 和 ML,区块链和持久性内存服务器共同构成了 Gartner 2019 年十大「数据和分析技术趋势」。

    “人工智能技术正在快速演化,各企业机构必须对技能、流程与工具投入巨资,以便成功利用这些技术构建人工智能增强型系统。投资领域可能包括数据准备、集成、算法、选择训练方法和建模。数据科学家、开发人员与业务流程所有者等多方支持者将需要一起工作。”

    趋势9:区块链

    「数据量正在激增,实时将数据转化为价值的紧迫性正以同样快的速度增长,」Donald 表示,「新的服务器工作负载不仅要求更快的 CPU 性能,还要求大容量内存和更快的存储系统。」

    在今后几年里,几乎任一应用与服务都将采用一定程度的人工智能。其中某些应用将成为真正的智能应用,若无人工智能与机器学习,这些应用程序将无法存在。其他一些则将潜在利用人工智能,从幕后提供智能。智能应用在人类与系统之间搭起了一个全新智能中间层,有望改变工作的本质以及工作场所的结构。

    Gartner建议数据和分析领导者与高级业务负责人讨论一下他们的关键业务优先级,并探索以下主要趋势如何实现这些优先级:

    增强型数据管理将元数据由仅用于审计、沿袭和报告变成支持动态系统。元数据正在从被动变为主动,并且正在成为所有 AI / ML 的主要驱动因素。

    (Intelligent Things)

    趋势6:数据结构

    趋势 6:数据结构(Data Fabric)

    (Event Driven)

    到2022年,图形处理和图形DBMS应用将以每年100%的速度增长,不断加速数据准备,并实现更复杂和自适应的数据科学。

    作为数据分析的高级增强阶段,增强分析能为分析计划带来更多自动化动能以及创新洞察力。因为在正式进入数据分析之前,都需要对数据进行抽取、清洗、融合等准备工作,以提高数据分析的效率和准确性,更利于决策。而增强分析则能够帮助普通用户在没有数据科学专家或IT人员协助的情况下,访问有效数据,并对理论和假设情况展开测试与验证。

    5.从云到边缘

    到2022年,定制的数据结构设计将主要被部署为静态基础设施,迫使企业组织面对完全重新设计更动态数据网格方法的新成本浪潮。

    数据管理对 CTO 来说是一个持续不断的挑战,但 Bluzelle 首席执行官 Pavel Bains 认为区块链技术可以提供解决方案。

    ——Gartner副总裁兼院士级分析师

    趋势3:持续智能

    趋势 3:持续型智能(Continuous Intelligence)

    David Cearley

    人工智能模型被越来越多地用于增强和取代人类决策。但是,在某些情况下,企业必须证明这些模型是如何做出决策的。为了与用户和利益相关者建立信任,应用负责人必须让这些模型的可解释性更高。

    数据结构都是关于单一且一致的数据管理框架。它着眼于在分布式数据环境中实现无摩擦访问和数据共享,而不是孤立存储。

    David Cearley

    增强数据管理利用机器学习和人工智能引擎来划分企业信息管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成、数据库管理系统自我配置和自我调整。增强数据管理能够让很多手动任务实现自动化,并让那些技术水平较低的用户更加自主地使用数据,此外还可以让高技能技术资源专注于更高价值的任务。

    但是,区块链是数据源,而不是数据库,不会取代现有的数据管理技术。

    ——Gartner副总裁兼院士级分析师

    文章来源 : 中国工业新闻网

    到 2020 年,50%的分析查询将通过搜索、自然语言处理或语音生成,或者将自动生成。

    2.智能应用与分析

    到2022年,将有超过一半的主要新业务系统将采用持续智能,利用实时上下文数据来改善决策。

    人工智能模型越来越多地用于增强和取代人类决策。但 AI 解决方案如何解释为什么他们得出某些结论?

    数字化业务的核心围绕以下理念,即:企业总是保持高度敏感,随时准备探索利用全新的数字化业务时刻。业务事件可以是数字表达的任何事物,反映出明显的新状态或状态变化,比如完成订单或飞机着陆等。借助事件代理(event brokers)、物联网、云计算、区块链、内存数据管理(in-memorydata management)和人工智能,人们可以更迅速地发现业务事件并进行更加详细的分析。

    趋势1:增强分析

    根据另一项单独研究,NLP 用例非常庞大,预计到 2020 年 NLP 市场价值将达到 134 亿美元。

    数字孪生是指以数字化方式再现真实的实体或系统。在今后三至五年内,物联网项目背景下的数字孪生尤其前途光明,并于当前引领着人们对于数字孪生的兴趣。精心设计的资产数字孪生有望极大地改进企业决策。这些数字孪生与其真实的对应物相关联,并用于了解物件或系统的状态、响应变化、改进运营并提升价值。首先,各企业机构将只是实施数字孪生,然后随着时间的推移而不断改进它们,提高其收集数据、反映正确数据、应用正确分析与规则并有效响应商业目标的能力。

    持续智能是一种设计模式,在这种模式中,实时分析被集成到业务操作中,处理当前数据和历史数据以规定响应事件的操作。持续智能提供了决策自动化或决策支持,采用了如增强分析、事件流处理、优化、业务规则管理和机器学习等多种技术。

    处于数据和分析位置的领导人必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。

    (Immersive Experience)

    遗憾的是,大多数先进的人工智能模型都是复杂的黑盒子,无法解释它们是如何得出推荐和决策结果的。在数据科学和机器学习平台,可解释的人工智能能够自动生成一个用自然语言解释精确性、属性、模型统计和特征的解释模型。

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    10.持续自适应风险和信任

    趋势7:NLP/会话分析

    机器学习和人工智能、增强型分析将为数据和分析市场带来颠覆,因为它将彻底改变开发、消费和共享分析内容的方式,可使数据准备、洞察力获取和洞察力可视化这个过程实现自动化,在许多情况下无需专业的数据科学家。

    “进入爆发期的人工智能目前在图像识别、无人驾驶、广告、翻译、搜索等领域得到了突破性的进展,但如何真正利用机器学习、深度学习等技术给业务带来帮助,如何利用人工智能驱动增长、提升效率是我们选题的重点。”

    然而,在四到五个主要区块链技术成为主导之前,还需要若干年的时间。在此之前,技术最终用户将被迫与主要客户或网络指定的区块链技术和标准进行集成,包括与你现有的数据和分析基础架构的集成。整合成本可能掩盖了任何潜在的好处。区块链是数据源,而不是数据库,不会取代现有的数据管理技术。

    Gartner预测,到 2020 年,增强分析将成为分析和商业智能解决方案的主要卖点,相关业务负责人应该在平台功能趋于成熟时率先采用增强型分析。

    区块链正在从数字货币基础架构向数字化平台转变。区块链技术与现有的集中式交易和记录机制截然不同,可作为已有企业和初创公司发展颠覆式数字化业务的基础。

    据Gartner称,图形数据存储可以跨数据孤岛有效地建模、探索和查询数据,但是对专业技能的需求限制了对这种技术的采用。

    趋势 9:区块链(Blockchain)

    3.智能物件

    增强数据管理将元数据转换为仅用于审计、沿袭和报告等用途,以及为动态系统提供动力。元数据从被动转为主动状态,成为所有人工智能/机器学习的主要驱动因素。

    趋势 5:图形分析

    David Cearley

    Feinberg说:“数据量正在快速增加,将数据实时转化为价值的紧迫性,也同样在快速增长。新的服务器工作负载不仅要求更高的CPU性能,还要求大容量内存和更快的存储。”

    「持续型智能代表了数据和分析团队工作的重大变化,」Gartner 研究副总裁丽 Sallam 人文,「分析和 BI团队在 2019 年帮助企业做出更明智的实时决策,这是一个巨大的挑战 - 也是一个巨大的机会。它可以被看作是运营商业智能的终极目标。」

    为了确保数字化业务计划面对高级定向攻击时仍能有效实施,安全和风险管理领导者必须采用一种持续自适应风险和信任评估(CARTA)方法,以实现基于风险和信任且带有适应性反应的实时决策。安全基础架构必须在任何地方都具有自适应性,以便更好地利用机会并管理风险,从而确保安全性能够跟上数字化业务的速度。

    数据结构可以在分布式数据环境中实现无摩擦的数据访问和数据共享。它支持单一且一致的数据管理框架,可通过跨孤岛存储进行设计实现无缝的数据访问和数据处理。

    到 2022 年,定制数据结构配置将主要用作静态基础架构,迫使组织进入新一波的成本控制浪潮,以完全重新设计更动态的数据网格方法。

    (Cloud to the Edge)

    增强分析是数据和分析市场的下一波颠覆性发展趋势。增强分析采用机器学习和人工智能技术来转换开发、消费和共享分析内容的方式。

    持续性数据不仅仅是一种实时数据的新方式;相反,它是一种设计模式,其中实时分析与业务运营相结合,处理当前和历史数据以规定响应事件的行动。

    David Cearley

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    到 2022 年,超过一半的重要新业务系统将采用持续性智能,使用实时上下文数据来改善决策。

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    趋势10:永久内存服务器

    这是可解释的人工智能的用武之地。

    David Cearley

    图形分析是一组分析技术,可以探索组织、人员和交易等利益实体之间的关系。

    企业可以使用区块链来解决数据管理问题吗?

    运行时,持续自适应风险和信任评估也可与诱捕技术(deception technology)等联合应用。虚拟化和软件定义网络等技术进步已使“自适应蜜罐技术”(adaptive honeypot)的部署、管理和监控变得更加容易,而后者是网络诱捕的基本组成部分。

    日前举行的Gartner数据与分析峰会上,Gartner研究副总裁Rita Sallam表示,数据和分析领导者必须分析这些趋势对业务的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有失去竞争优势的可能。

    根据 Gartner 的说法,图形数据存储可以跨数据孤岛有效地建模,探索和查询数据,但是对专业技能的需求限制了它们的采用。

    在人类与数字化世界互动方面,会话式平台将推动下一个重大模式转变。诠释意图的负担从用户交给了计算机。该平台接收用户的问题或命令,然后通过执行某些功能、展现某些内容或询问更多输入信息来响应。在接下来的几年内,会话界面将成为用户互动的一个首要设计目标,并通过专用硬件、核心操作系统特性、平台及应用来实现。

    新的永久内存技术将有助于降低采用内存计算架构的成本和复杂性。永久内存代表DRAM和NAND闪存之间的一个新内存层,可以为高性能工作负载提供经济高效的大容量内存。这种技术有可能改善应用的性能、可用性、启动时间、集群方法和安全实践,同时控制成本。,此外还可以通过减少数据复制的需要,帮助企业组织降低应用和数据体系结构的复杂性。

    商业供应商已经在开源生态系统中创建了连接器,它们为组织提供了扩展 AI 和所需的功能,例如项目和模型管理、透明度、复用、数据沿袭、平台凝聚力以及开源技术所缺乏的集成。

    1.人工智能基础

    她说:“数据和分析技术不断发展,从支持内部决策到持续的智能、信息产品和任命首席数据官。深入了解技术趋势对于推动这一不断变化的趋势,并根据业务价值对其进行优先排序,这些都至关重要。”

    分析复杂的数据组合并使组织中的每个人都可以访问分析的需求将推动更广泛的采用,使分析工具将如同搜索界面或与虚拟助手的对话一样简单。

    (Continuous Adaptive Risk and Trust)

    到2020年,将有50%的分析查询是通过搜索、自然语言处理或语音生成的,或者是自动生成的。分析复杂的数据组合并使企业组织中的每个人都可以访问分析的需求,将推动更广泛的采用,让分析工具像搜索界面或与虚拟助理对话一样简单。

    比如说,数据科学和机器学习平台中的可解释型AI可自动生成模型的解释,用自然语言从准确性、属性、模型统计和特征等方面解释模型。

    (Digital Twin)

    由于需要提出关于复杂数据的复杂问题,而使用SQL查询是不切实际或者大规模无法实现的,因此促使图形分析将在未来几年内实现快速增长。

    目前国内正在加强这一技术突破的包括几大数据计算厂商,如阿里云、百度云、华为云等,通过对百万数据的计算与汇聚,实现对现实算力的优化,以在未来如智慧大脑领域实现更多突破。

    前三个战略科技发展趋势探讨了人工智能(AI)与机器学习(machinelearning)将如何渗透至几乎任意领域,并代表着未来五年内技术提供商的一个主战场。随后的四个趋势集中于混合数字与物理世界,以打造一个沉浸式、数字增强型环境。最后三个趋势则指的是利用不断扩大的人员与商业规模以及设备、内容、服务之间的连接,实现数字化业务成果。

    Gartner预测,到2022年,利用人工智能和及其学习技术的新最终用户解决方案中,将有75%是采用商业解决方案而非开源平台构建的。

    最近两天里,2 月 18 日-19 日,在悉尼举行的 Gartner 数据与分析峰会上,增强型数据分析和可解释的人工智能成为焦点。

    ——Gartner副总裁兼院士级分析师

    趋势8:商业化人工智能和机器学习

    Donald 表示,「任何企业的持续生存都将取决于灵活的,以数据为中心的架构,以响应不断变化的速度。」

    ——壹佰案例人工智能方向联席主席

    区块链和分布式账本技术的核心价值,是在不受信任的参与者网络中提供去中心化的信任。分析用例的潜在影响很大,尤其是那些利用参与者关系和交互影响的用例。

    增强型数据分析侧重于增强智能的特定领域,利用机器学习(machine learning)转变分析内容的开发、使用与共享方式。

    David Cearley

    趋势5:图形

    它提供决策自动化或决策支持。持续型智能利用多种技术,比如增强型分析、事件流处理、优化、业务规则管理和机器学习。

    在广大软件与服务市场内,人工智能已成为下一个关键领域,包括企业资源规划(ERP)的各个方面。套装软件与服务提供商应表明将如何通过高级分析、智能流程和先进的用户体验等形式通过人工智能为新版本增加商业价值。

    他还谈道,「数字化业务需要大量复杂且分布式的数据、迅速行动以及持续型智能,这意味着僵化且集中式的架构和工具分崩离析。」

    “从互补概念考虑时,云可作为创建服务导向型模式以及集中控制和协作结构的一种技术方式,而边缘则用作交付方式,从而以离散或分布式流程执行云服务的各个环节。”

    图形分析是一组分析技术,可帮助企业探索交易,流程和员工等实体之间的关系。

    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。

    然而,在四到五个主要区块链技术成为主导之前,还需要几年时间。

    作为持续自适应风险和信任评估的一部分,各企业机构必须克服安全团队和应用团队之间的障碍,就像DevOps工具和流程弥合开发和运营之间的差别一样。信息安全架构师应尝试从多点协同将安全测试融入DevOps工作流程之中,在此过程中,他们必须以十分透明的方式与开发人员合作,并且保持DevOps的团队合作、敏捷性和速度以及开发环境的灵活性,从而实现“DevSecOps”。

    趋势 8:商用的人工智能和机器学习(Commercial AI and ML)

    “在探索智能应用时应将其作为增强人类活动的一种方式,而非简单地替代人类。增强分析是一个格外具有战略意义的、逐渐发展的领域。它面向广泛的商业用户、运营工作者和民间数据科学家(citizen data scientist),利用机器学习自动完成数据准备、洞察发现与洞察分享。”

    趋势 4:可解释的 AI(Explainable AI)

    不过,如果缺乏文化和领导力变革,技术本身也难以实现事件驱动模式的全部价值。数字化业务促使IT领导者、规划者和架构者从本身需求出发去积极地采用事件思维(event thinking)。

    趋势 2:增强型数据管理(Augmented data Management)

    4.数字孪生

    它可以自动执行许多手动任务,为技术水平较低的用户提供使用数据的机会。它还有助于高技能的技术资源专注于更多的增值任务。

    作为一种融合并拓展了虚拟现实和增强现实技术功能的沉浸式体验类型,混合现实应运而生。作为一种特别的沉浸式体验,这种技术十分引人注意,因为它优化了界面以更好匹配人们观察并与世界互动的方式。混合现实跨度极大,包括用于增强或虚拟现实的头盔式显示器以及智能手机、基于平板的增强现实和环境传感器的应用等。混合现实代表了人们观察并与数字世界互动的范围。

    大多数这些先进的 AI 模型都是复杂的黑盒子,无法解释他们为何达到特定的推荐或决定。

    虽然有关区块链的宣传都集中于金融服务行业,但区块链在其它一些领域也有潜在的应用前景,比如政府部门、医疗保健、制造业、媒体发布、身份识别、所有权登记服务和供应链等。虽然区块链前景可观且无疑会带来颠覆式影响,但是对区块链的展望胜过区块链的现实,而且许多相关技术在未来两到三年内难以成熟。

    增强型数据管理利用机器学习功能和 AI 引擎来制作数据管理类别,包括数据质量、元数据管理、主数据管理、数据集成以及数据库管理系统自我配置和自我调整。

    微软亚洲研究院主任研究员

    趋势 1:增强型数据分析(Augmented Analytics)

    (AI Foundation)

    知名调研机构 Gartner 称,增强型数据分析、持续型智能和可解释的人工智能是数据和分析技术的主要趋势之一,并在未来三到五年内具有显著的颠覆性潜力。

    “目前,用于受控环境(例如耕作与采矿)下的自动驾驶汽车(automobile vehicles)是智能物件快速成长的一个领域。到2022年,我们可能将亲眼目睹自动驾驶汽车在有限、可控且明确定义的道路上行驶的实例。不过,驾驶员可能是自动驾驶汽车的普及的一个必要条件,以防发生意外技术故障。至少在未来五年内,我们预测需要驾驶员的半自动汽车将占主导地位。在此期间,制造商将更加严格地测试技术,同时法律法规问题以及文化接受度等非技术性问题也将得到解决。”

    趋势 7:NLP /会话分析(NLP/Conversational Analytics)

    Gartner发表:二〇一八年十大战略科技(science and technology)发展趋势 研究开发战略演进研商榜单环球彩票登陆。——Gartner副总裁兼院士级分析师

    由于需要在复杂数据中提出复杂问题,图形分析将在未来几年内增长,这在使用 SQL 查询时并不总是切实可行或甚至可能。

    7.沉浸式体验

    Gartner 研究副总裁 Rita Sallam,数据和分析领导者必须审视这些趋势对业务带来的潜在影响,并相应调整业务模式和运营,否则就有可能失去竞争优势。

    2017年,通过对全球软件研发行业的优秀企业进行深度调查,由小米副总裁、智能硬件负责人 唐沐、腾讯用户研究与体验设计中心总经理 陈妍、七牛云创始人兼CEO 许式伟、微软亚洲研究院主任研究员 郑宇等15位垂直领域专家组成的委员会对过去发生的研发实践进行甄选,最终评选出一份具有研发战略演进研究价值的榜单。

    “Gartner的2018年十大战略科技发展趋势(top10 strategic technology trends for 2018)与智能数字格网(Intelligent Digital Mesh)息息相关。智能数字格网是未来数字化业务与生态系统的基础。在制定创新战略时,IT领导者必须考虑这些技术趋势,否则将面临节节败退的风险。”

    “在理解语言以及用户基本意图方面,会话式平台已经达到了临界点,但仍有所不足。会话式平台面临的挑战在于用户必须以非常结构化的方式进行沟通,而这通常都是令人失望的体验。会话模型的稳健性以及用于访问、调用与协调第三方服务以交付复杂结果的应用程序接口(API)及事件模型是各类会话式平台之间的主要区别要素。”

    腾讯用户研究与体验设计中心总经理

    ——Gartner副总裁兼院士级分析师

    8.区块链

    (Blockchain)

    “久而久之,我们世界中几乎每一方面的数字化再现都将与其真实对应物动态地联系在一起,此外还将彼此联系并纳入基于人工智能的功能,以实现高级模拟、运行与分析。城市规划者、数字营销人员、医疗保健专业人员以及工业规划者均将受益于这一向综合数字化孪生世界的长期转变。”

    9.事件驱动

    2018年十大战略科技发展趋势

    会话式界面正在改变人们控制数字世界的方式,而虚拟、增强和混合现实(virtual, augmented and mixed reality)则在改变人们观察和与数字世界互动的方式。目前,虚拟现实和增强现实市场尚不成熟,还处于碎片化阶段。不过,人们对该领域的兴趣非常浓厚,因而催生了视频游戏和360度球幕视频等诸多新奇的虚拟现实应用,然而这些高级娱乐应用目前能产生的商业价值微乎其微。为了推动实现真正有形的商业效益,各企业必须审视特定的虚拟现实和增强现实应用的真实场景,以提高员工的工作效率,同时优化设计、培训和可视化过程。

    来源:壹佰案例

    David Cearley

    陈妍

    ——Gartner副总裁兼院士级分析师

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    ——Gartner副总裁兼院士级分析师

    6.会话式平台

    研发战略演进研究榜单

    虽然许多人将云与边缘视作竞争方法,但云实际上是一种计算方式,在这种情况下,可弹性扩展的技术功能以服务形式交付,且天生就无需集中模式。

    ——壹佰案例体验设计方向联席主席

    智能物件是指摒弃严密的编程模型,转而利用人工智能实现高级行为并更加自然地与周围环境及人类进行互动的实物。人工智能正在大力推动全新智能物件(如:自动驾驶车辆、机器人与无人机)的进步并为许多既有物件(例如与消费者及工业系统相连接的物联网)带来更强功能。

    郑宇

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