前言：

全球領先的信息技術研究和顧問公司GartnerGartner發(fā)布在2020年需要探索的頂級戰(zhàn)略技術趨勢，這些趨勢在未來五年內迅速增長、高度波動、預計達到臨界點。

10大戰(zhàn)略技術趨勢

10月21日，在美國奧蘭多舉行的Gartner Symposium／ITxpo 2019大會上，知名咨詢公司Gartner發(fā)布2020年十大戰(zhàn)略技術趨勢：包括超級自動化（Hyperautomation）、多維體驗（Multiexperience）、專家普惠（Democratization of Expertise、人類增強（Human Augmentation）、透明度及可追溯性（Transparency and Traceability）、邊緣計算（The Empowered Edge）、分布式云計算（Distributed Cloud）、智能設備（Autonomous Things）、產業(yè)區(qū)塊鏈（Practical Blockchain）、AI安全（AI Security）。

超自動化 Hyperautomation

超自動化是在自動化的基礎上，深刻理解自動化步驟的作用范圍，相互關聯和組合的方式，綜合應用機器學習、自動化軟件和工具等實現端到端的系統(tǒng)集成的自服務的智能化運維平臺，最大程度上用機器來代替人類在任務流程中的工作，提高工作質量和效率。

超自動化不是一個簡單的概念，而是一種應用IT技術助力于業(yè)務流程，提高質量和效率的一種最佳實踐。需要在深入分析當前業(yè)務流程和自動化程度基礎上，合理優(yōu)化業(yè)務流程，并整合自動化軟件和工具，應用機器學習等AI技術，用機器代替人完成規(guī)則較為明確而又不斷重復的工作，而解放人力去做更有價值的創(chuàng)造性工作。

值得注意的是，該趨勢由機器人流程自動化（RPA）開始，但僅機器人流程自動化還稱不上超自動化，它需要組合多種工具來幫助復制任務流程中人類所參與的部分。

機器人流程自動化（Robotic Process Automation，簡稱RPA），是一種預先設定的程序，它通過模擬并且增強人與計算機的交互過程，將基于規(guī)則的常規(guī)操作自動化，例如讀取郵件、對賬匯總、檢查文件、生成文件和報告等枯燥、重復、標準化的工作，都可以讓RPA機器人代為完成。

RPA不止于處理簡單工作，也可以處理復雜工作，已經自主實現了三層以上的封裝，只要是規(guī)律重復的，RPA可以處理更多復雜的作業(yè)。

它不限于處理簡單重復的工作，在未來也需要更多超自動化技術，在超自動化道路上，RPA也將融入更多的技術，RPA產品要緊跟超自動化的步伐。

RPA與AI之間是相輔相成的關系，RPA從技術含量來說沒有AI高，但它最重要的一點，是起到了連接器的作用。通過RPA，可以把不同的技術，包括AI技術連接起來，形成一個個能實際應用的場景。

這意味著在未來的工作場所，人類勞動力與機器人勞動力將一起工作。事實上，已有眾多企業(yè)部署了與人類勞動力一起工作的機器人。它收集和處理納稅申報表數據，減少了人力工作量，讓他們管理業(yè)務的關鍵部分。

多重體驗Multiexperience

現有交互是通過材料、結構、色彩等一些物理屬性進行合理配置，進行創(chuàng)作的一個過程，是可以感受和感覺的。

但是隨著計算機和互聯網行業(yè)的發(fā)展，除了物質世界之外，我們多了一個虛擬數字世界，交互設計就是這樣一個產物。

預計到到2028年的時候，用戶體驗將在兩個方面發(fā)生巨大的變化，即用戶對于數字世界的感知以及用戶與數字世界的交互方式。會話平臺正在改變人與數字世界的交互方式，而虛擬現實、增強現實與混合現實正在改變人們對數字世界的感知。感知與交互模式的同時改變將在未來帶來多感官與多模式體驗。

這一模式將從精通技術的人，轉變?yōu)槔斫馊祟惖募夹g，計算機將代替人類承擔人機交互的重擔，這種與人類進行多重感官交流的能力將創(chuàng)造一個更豐富的環(huán)境，從而能夠傳遞更細致的信息。

人體機能增強Human Augmentation

毫無疑問，人體機能的強化正在變得越來越復雜，在許多情況下，這些技術或者醫(yī)學進步都是為了幫助受傷者、病患或者是老年人，但隨后也被健康的人或者年輕人用于改善生活方式，或者是提高人體機能，從而有更好的表現。

人體機能增強研究如何使用技術提供認知與體能增強并使其成為人類體驗中不可或缺的一部分。體能增強通過在人類身體上植入或外置可穿戴設備等技術部件改變人類固有的身體機能，從而實現增強。

認知增強則是通過傳統(tǒng)的計算機系統(tǒng)和新興的智能空間中的多體驗接口中的信息和應用來實現。

在未來十年，由于越來越多的人追求機能增強，人類體能與認知增強技術將會變得越來越普遍。這將產生一種全新的消費化效應，員工持續(xù)增強自身的機能，并進一步拓展到改進所在的辦公環(huán)境。

邊緣賦能The Empowered Edge

邊緣計算是一種在信息來源、存儲庫及使用者附近進行信息處理、內容收集和交付的計算拓撲結構。它試圖將網絡流量與計算處理保留在本地以減少延遲、發(fā)揮邊緣能力以及賦予邊緣更大的自治性。

對數據流與信息流的實時處理需求催生了電網邊緣智能計算。預計到2027年，電網邊緣計算和分布式智能市場將達65億美元。邊緣計算在泛在電力物聯網中的代表性應用包括預測運維、安防監(jiān)控、儲能智能化配置、電池后臺監(jiān)測系統(tǒng)等。

萬物互聯是無所不及的網絡鏈接，萬物智聯是無處不在的智能協同，萬物賦能代表無所不能的數字演進。在智能制造方面，邊緣計算能應對工業(yè)制造中響應時延、風險控制、隱私保護等問題；在智慧車聯網領域，邊緣計算可為自動駕駛車輛提供低時延、高速率的服務。整合邊緣計算、云計算優(yōu)勢的端邊云協同將成為智能產業(yè)和數字經濟發(fā)展的關鍵。

隨著邊緣被賦予越來越成熟和專業(yè)的計算資源及越來越多的數據存儲，邊緣計算將成為幾乎每個行業(yè)和應用的主導要素。機器人、無人機、自動駕駛汽車及可操作系統(tǒng)等復雜的邊緣設備將加快這一轉變。

分布式云Distributed Cloud

分布式系統(tǒng)憑借其高吞吐、高并發(fā)、低延遲和負載均衡的特點，迎合了互聯網飛速發(fā)展背后的巨大承載量需求。

從集中化到分布式，不僅僅是一種商業(yè)模式與思維的變化，更重要的是開啟了一場具有歷史意義的去中心化商業(yè)實驗。

分布式云指的是將目前集中式的公有云服務分布到不同的物理位置，原來的公有云提供商繼續(xù)負責分布式云的運營、治理、更新和迭代。這對于目前大多數公有云服務所采用的集中式模式是一次巨大的轉變，并且將開辟云計算的新時代。

分布式云架構徹底集成了音頻系統(tǒng)、視頻系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的工作關系，形成一個整體，并且最大化的解決了傳輸與核心管理的局限，優(yōu)化了核心服務器的工作職能。其穩(wěn)定性和使用靈活性得到巨大的提升。

實用型區(qū)塊鏈Practical Blockchain

區(qū)塊鏈不僅僅是單純的技術創(chuàng)新，其背后是一個基于博弈的一個共識場，本質上是一個治理架構，它可以使我們國家在國內的治理和在國際上的競爭提到一個新的高度，這個是區(qū)塊鏈成為我們國家戰(zhàn)略的一個重要原因。

區(qū)塊鏈可以通過實現信任、提供跨業(yè)務生態(tài)透明度和實現跨業(yè)務生態(tài)價值交換、降低成本、減少交易結算時間及改善現金流來重塑整個行業(yè)。

隨著區(qū)塊鏈技術應用場景的不斷增多，區(qū)塊鏈應用已經逐漸走向實用。資產追蹤對于其他領域也具有很大的價值，包括追蹤食物在整條供應鏈中的足跡以識別污染來源、追蹤各零部件以協助產品召回等。

人工智能安全AI Security

面對人工智能的風險，當下存在嚴重兩極化：比如美國加州就決定禁用人臉識別技術，但也有更多企業(yè)對風險持視而不見的態(tài)度�？傮w而言，人工智能發(fā)展是主旋律，但是人工智能的健康發(fā)展，一定是治理和發(fā)展雙輪驅動。

人工智能與機器學習將被繼續(xù)用于提升各種應用場景中人類決策的能力。雖然這給實現超自動化和使用自動化物件進行業(yè)務轉型帶來了良機，但同時也因為物聯網、云計算、微服務及智能空間中高度連接的系統(tǒng)增加了大量潛在攻擊點又帶來了新的挑戰(zhàn)。

同時，保持對人工智能發(fā)展的敬畏和理性，是非常關鍵的。曾毅呼吁提升人工智能的技術人員對于風險和倫理問題的重視，使得他們真正在開發(fā)人工智能的時候，心中有紅線。

結尾：

今天的技術發(fā)展與幾年前的技術趨勢截然不同，正是由于不確定性的增加和科技變革的階梯式進化，未來十年，全球各行各業(yè)都將發(fā)生變革、創(chuàng)新和顛覆。