“当2000年1月1日零点的钟声敲响十二下时，iPhone、Twitter、Facebook、4k、5G以及我们今天知道的所有其他有趣的东西都并不存在。而现在，当一个新的二十年开始时，世界会迎来什么变化呢?

        2020年带来了许多改变“世界规则”的技术变化，我们将全面迎来（或者早已接受）这些新趋势。有些变化已然存在，并且在现代企业中很常见；而另一些新技术成为了彻底改变我们生活、工作和社交方式的“最佳选择”。当我们所了解和喜爱的现代技术伴随新的案例乃至应用场景而发展，我们将见证全新的机会。

        在2019年10月举行的Gartner年度信息技术研讨会上，这家全球领先的信息技术研究和顾问公司对2020年做出了预测：未来主要的战略性技术趋势包括两个领域——以人为本和智能空间。

超级自动化

        超级自动化将全面提升任务自动化的层次。它是对人工智能和机器学习等先进技术的应用，以比传统自动化更有影响力的方式实现自动化过程（不仅是任务本身）。它是多种机器学习、打包软件和自动化工具的组合，需要多种工具配合以取代人类参与任务的部分。这一趋势始于机器人流程自动化（Robotic Process Automation, RPA），但随着过程智能、内容智能、人工智能、光学字符识别和其他创新技术的发展，超级自动化技术将实现全面增长。

多重体验

        多重体验技术实现了从二维屏幕和键盘界面到更加动态、多模态的“界面世界”的巨大转变。在这样一个世界中，我们沉浸在无处不在、无所不能的交互技术中。目前，多重体验技术专注于使用增强现实、虚拟现实、混合现实、多通道人机界面和传感技术带来沉浸式体验。

        人工智能交互平台已然改变了人们与数字世界互动的方式。而除了交互，虚拟现实、增强现实和混合现实正在改变人们对数字世界的看法。这种感知和交互的联合转变将导致未来的多感官、多模态体验。在未来十年，这一趋势将带来所谓的环境体验（ambient experience）。

技术民主化

        技术民主化是指技术对于更多人而言变得更可及的过程。

        这意味着让人们可以轻松获得技术或业务专长，无需深入且费钱的培训。随着“公民开发者”的兴起，这一趋势已经得到了广泛的认可。从历史上看，自动化是由信息技术管理和部署的，但机器人流程自动化和随之出现的数字工人改变了这一点。我们现在看到了新一代的公民开发者——比如商业分析师，他们完全可以借助自动化编码来完成分析工作。这一趋势将集中于四个关键领域：应用程序开发、数据分析、设计和知识领域。根据Gartner的说法，这些工具的设计目的可能是“生成合成的训练数据，这有助于解决机器学习模型开发的实质性障碍。”

        总的来说，新技术和改进的用户体验将使技术行业以外的人也能够获得、使用技术产品和服务。

人类增强（Human Augmentation）

        人类增强技术专注于探索如何利用技术增强人的认知和身体体验。波士顿动力公司（Boston Dynamics）等企业已经开发出各种各样的人类增强设备，可以在工厂乃至战场上使用。

        我们已经看到智能手机和智能可穿戴设备的普及。新的应用场景包括使用这些可穿戴设备来提高矿业工人的安全系数。在零售和旅游等其他行业，可穿戴设备可以用来提高工人的生产率和能力。

透明度和可追溯性

        消费者越来越意识到他们的个人信息是有价值的，而企业组织也认识到存储和管理个人数据的风险越来越大。各国政府正在实施严格的立法来确保个人信息数据安全，而透明度和可追溯性正是支持这些数字伦理和隐私需求的关键因素。

        未来几年，世界各地可能会出台更多类似欧盟《数据保护通用条例》（GDPR）的法规。

        随着越来越多的企业和组织开始部署人工智能并利用机器学习代替人类做出决策，透明性和可追溯性的问题值得进一步关注，可解释人工智能（explainable AI）和人工智能治理（AI governance）将迎来一波发展。这个趋势需要专注于信任的六大要素：道德、诚信、开放、责任心、能力和一致性。

赋能型边缘（The Empowered Edge）

        边缘计算（edge computing）是一种拓扑结构，在这种结构中，信息处理和内容收集与交付被放置在更靠近信息源和使用者的地方。这样可以减少延迟，并在边缘设备上实现一定程度的自主化。

        边缘计算诞生于物联网（IoT）系统的需求。来自Gartner的布莱恩·伯克（Brian Burke）表示：“随着边缘设备拥有越来越复杂和专业的计算资源和更多的数据存储，它将成为几乎所有行业和使用案例的主导因素，包括机器人、无人机、自动驾驶汽车和操作系统在内的复杂边缘智能设备将加速这一转变。”

        这将扩大设备作为智能空间基础的作用，并使关键应用程序和服务更贴近使用它们的人和设备。

        到2023年，边缘智能设备的数量可能比传统IT设备多20倍。

分布式云

        大多数人认为“云”处于某个独立的位置——它就在“空中某个地方”。然而，分布式云改变了这一印象：数据中心所在的物理位置变得越来越重要，解决监管问题和延迟问题以及诸如此类的问题也正在引发更多关注。

        如今，分布式云使得数据中心可以位于任何地方，而原始的公共云服务负责服务的操作、治理、更新和演化。这代表着从大多数公共云服务的集中化模式将发生重大转变，并将引领云计算的新时代。

自主化设备

        自主化设备是使用人工智能来自动化执行以前由人类完成的功能的物理设备。目前最受关注的自主化设备包括机器人、无人机、自动驾驶车辆和自动家用电器。这些设备的自动化超越了严格的编程模型所能提供的程度，它们利用人工智能来更自然地与环境或者人类实现交互行为。

随着技术能力的提高、法规的允许和社会接受度的增长，更多的自主化设备将被部署在开放的公共空间。

加密货币和实用区块链

        虽然区块链已经存在了几年，但是由于技术和管理上的一些问题，它的商业化部署进行得很慢。事实上，区块链有潜力通过建立信任、提供透明度和跨业务生态系统的等值交换来重塑行业，从而潜在地降低成本、减少交易结算时间、改善现金和物料流动。

        报告指出，区块链的另一个潜在领域是身份管理。智能契约可以被编程到区块链中，事件可以触发动作;例如，付款是在收到货物时才发放的。然而，布莱恩·伯克说，由于一系列的技术问题（包括糟糕的规模化和互操作性），部署区块链对于企业来说仍然是不成熟的。他表示：“尽管存在这些挑战，但潜在的巨大收入意味着企业组织应该开始评估区块链的可行性，即使他们预计短期内不会主动采用这些技术。”

AI安全

        超级自动化等不断发展的技术表明，商业世界迎来了数字转型的机会。然而，这些技术也会通过攻击潜在的薄弱点造成安全漏洞。未来的人工智能安全将有三个关键的视角：一是保护AI的驱动系统，确保人工智能训练数据、训练管道和机器学习模型的安全性；二是利用人工智能增强安全防御，比如利用机器学习来发现网络安全过程中的攻击；三是预测攻击者恶意使用AI的过程——识别这些攻击并防御它们。

        这样看来，2020年对企业来说是机遇与挑战并存的一年。虽然年初的疫情让很多企业措手不及，但毫无疑问，拒绝改变会让企业落后于时代潮流；只有接受变化趋势、采用新技术、智能化改造，才能在市场上始终保持竞争力。

转载自36k.神译局