Gartner预言的2018十大技术趋势

来宾｜龚绍武 编辑｜覃云 今年 10 月，全球领跑的信息控制技术研究和顾问子公司 Gartner 公布了将在 2018 年对大部分企业机构产生显著影响的重中之重战略科技行业发展趋势。这五大控制技术分别是人工智慧化基础、智能化应用领域与预测、智能化U盘、位数双胞胎、从云到边沿、会话式网络平台、沉浸式新体验、区块链、设计模式、持续自适应信用风险和信赖。为了详解这五大控制技术背后的故事，InfoQ 对 Gartner 高级股权投资顾问龚绍武先生进行了专访，下列是对龚老师的专访整理。1 AI、网络化、分层资源共享 2018 五大控制技术

Gartner 预测的 2018 年五大科技包含了三个微观，第一是 AI，它会在看透力上协助你。第二是网络化，网络化早已不再指智能化，而是控制能力地来协助子公司达成结果。第三是分层，分层有三层原意，一是是既然有分层，就代表说中间有很多的墙，你如何用捷伊控制技术在销售业务的墙上面做冲破？即控制技术冲破口；另一个原意是，你把小东西重合在几块，变为那样小东西，就像布那样，三根线合在几块变为布，借助于控制技术去打破这个格，之后正式成为多功能的小东西，就像销售业务跟控制技术，所以这叫分层。

AI 主要包括 AI 的基本面、智能化 APP 和智能化预测。网络化，最重要的是位数双胞胎，位数双胞胎是 AI、位数预测和云计算综合起来的法宝。2018 年是云跟边沿计算的整合，然后是会话网络平台，会话网络平台的重点项目是人工智慧交互，交互的沙斯泰带入了瞄准性的身历其境式的情境，2018 年将会有许多软件系统进入市场。最后是分层，主要有区块链、设计模式模式和安全可靠，安全可靠早已并非一个你可以完全科泽藓保护的小东西，重点项目是是不是支配信用风险以及是不是建立你该信赖的小东西。

到 2020 年，30%CIO 会把 AI 算入他们头 5 个股权投资错误率中，30% 新开发项目单厢含有 AI，对 CIO 来说，AI 早已并非 BAT 和前端子公司他们私有的小东西，AI 在 2018 年早已并非天方夜谭的小东西了，每家子公司都可以碰获得。

2018 年 AI on Chip 将会兴起，将会出现更多手机上的 AI 应用领域，每家供应商都开始在把 AI 做到晶片上去，下列是许多在晶片上做出冲破的子公司。到 2020 年，深度数学模型跟机器学习会有 100 亿美元的市场，这会让 AI 的应用领域获得飞速发展。

AI 对企业有三个应用领域方向，第一，是不是提升用户新体验？第二，怎样借着位数双胞胎来提升你的销售业务流程？第三，是不是把以往在数据上的瓶颈借着 AI 做出更大的冲破？

对 CIO/CTO 来说，应该按照子公司的能力来决定是否使用外面早已做好的 AI 的产品、解决方案，如亚马逊、小米、阿里的智能化音响，这些都叫早已打包出来的 AI 产品和服务。如果不提早去用 AI 的产品，你永远都不知道 AI 在你的企业成本、人员、数据中的需求有多大。等到 2019 年的时候，当别家都在用，你起步也没法那么快起来，因为 AI 跟传统的软件开发完全不同，2018 年不开始进入是不行的。

下面这个图是告诉 CEO/CTO，你要根据子公司的能力来决定是用外部的 AI 服务还是自己开发。你可以利用阿里、微软跟 Google 的 AI 开发网络平台，也可以找 IBM 来帮你做，给别人一堆钱，可是做了之后，别人拿钱走了，你还是不知道是不是做。如果你真的够牛，你可以自己去考虑做 AI 的算法。

在我看来，无论你的企业在哪个阶段，一定都可以对标使用 AI，18 年如果你还没有开始使用 AI，你要问你自己，你到底在胆怯什么事？2016 年你可以观望，2017 年有些人早已进去了，2018 年你不能观望，下图的黄色部分代表你需要带引入多少外界的力量来实现你的 AI 销售业务，如果去玩算法，你对应需要的资源是最多的。

Gartner 预测，到 2020 年，将近 95% 的机器都有物联网的端在里头，至于有多少物联网端是智能化的，Gartner 没有预测，正如我们刚才讲过的智能化晶片，这个商机很大。物联网会协助业者每年在整个子公司的运维和服务方面节省 1 万亿美元，因为它智能化，它知道许多小东西该是不是用，它也知道许多小东西什么时候会坏掉，大家都知道飞机出了问题是很恐怖的，现在飞机早已能自己预测引擎什么时候该维修，哪些小东西该换，因为数据全都算好了。位数带入来的结果就是机器控制能力地来帮你做事，这是网络化很重要的一点，所以我们能看到 1 万亿美元的节省。

在网络化里，最重要的是位数双胞胎，位数双胞胎带来三个结果，第一是观察，你是不是从虚拟的环境去观察今年销售业务的操作？第二个是实际的运营结果，从虚拟的环境里去看到运营的结果。第三个是人做不到的，在虚拟环境里去预测你可以优化的点。

我讲的位数双胞胎是一个软件系统，它是指企业组织架构对位数的吸收力，包括如何去洞察今天你销售业务的流程？是不是实际看到你运维的结果？在计算机里看到你运维的结果，如何去优化许多不同的场景让计算机先去跑？用位数双胞胎去看，就知道如何用位数完善这个小东西，到底哪里可以优化，子公司的销售业务流程多了多少人，或者多了多少步骤，都可以套到软件里去优化它。

位数双胞胎的挑战是控制技术供应商的牵制，因为一定会有各种不同的控制技术供应商提供不同的控制技术，更重要一点是，子公司内部各种销售业务之间的瓶颈或政治环境，即子公司的生态圈，有些时候各部门之间并非合作的，位数双胞胎是个心态是个文化，你如何借着位数的控制技术去打破这些瓶颈，在各种不同生态圈里边，你是不是连接好的、打破不好的一面？然后是不是借着这个生态圈去把它连接起来？位数双胞胎并并非一个很容易的事，除了控制技术微观要达到，还有生态环境要去打通。而且不仅是子公司内部、企业之间，整个供应链的上下游都需要把它打通。

位数双胞胎不再是生产业上的事，整个销售业务流程和软实力是在一起的。下图就是要告诉大家，每个控制技术都有它的地位，对 CIO/CTO 来说，如何在这四个不同的控制技术微观里面取得平衡点是很重要的，在这平衡点的上面，当你的端越来越智能化，当你的云越来越强大的时候，你要考虑到，你如何在端和边沿计算，以及子公司后台的私有云和公有云之间取得一个很完美的平衡点。

如何来架构你的控制技术？在控制技术微观，你如何考虑子公司跟各方面的控制技术获得完美的结合。也就是说不要再相信所有事情单厢发生在云里头，因为智能化端的处理能力越来越强，你该在端里面处理的小东西就在端里面处理掉，正如上文所说 2020 年，95% 的机器都有物联网的端，数据量会越来越多，那时候数据不可能回到子公司的数据中心去处理，你一定得在某些场景上面直接在当机立断，该处理掉处理掉，该传到后端传到后端去处理。

对企业来说，如何用控制技术去冲破格子，分层冲破之后，区块链对分层如何增进来？Gartner 得出了区块链几个很重要的本质：它是共享性的、分布性的，也是一个地方性的、去中心化的，最重要的是，它的数据资料不能更改，也不能删除，发布了，就收不回来了。

2018 年的区块链，我们相信会是百花齐放的市场，从控制技术周期炒作曲线可以看出，各种行业的区块链都在里面，这代表各行业都在考虑将区块链使用到整个销售业务中，尤其是金融和供应链、政府用得很多，因为政府出来的资料不能随便乱改，还有国外的投票等，Garntner 预测 2018 年将是区块链起投的时间，之后这个控制技术会越来越成熟。

最后我们来谈安全可靠性，安全可靠不能说保证，只能说控制，把它做出来，不能保证绝对安全可靠，但绝对有办法去来控制跟支配，因为就算你不做还是有安全可靠问题。

Gartner 预测 2022 年每家子公司会花 50% 的金钱去修复 IoT 所造成的安全可靠危害。今天你要考虑的小东西是信用风险跟信赖度，并非安全可靠，安全可靠早已是基本盘，因为各种不同的突发事件会出现，我们讲信用风险，因为 IOT 的关系，你如何用 DevSecOps 的理念把安全可靠做进去，目的是持续渐进性的信用风险跟信赖机制，代表你持续在学，然后是 SW Defined Perimeter，因为你持续去学，随时要去改，除了改之外，还有你知道有些安全可靠门户的落点后，要开始去建立诱饵，让黑客去打击，你不可能防备所有的事情，你唯一能做的是转移黑客的注意力，去骗他，而且得持续性地骗它，这是一个持续性、渐进性防卫的过程。

中国有几个很特别的特质：政府大力地投入、法律法规设施，个人隐私权保护的严谨性比国外低，所以每个场景在中国会宣大，为什么？第一地大物博，任何一个小东西到中国来，因为人、物的量会比国外多，所以带入来的销售业务的效果是宣大的程度，如位数双胞胎，北京市如果把市政府的整个操作用位数双胞胎做起来，成果将非常惊人。中国在人工智慧化上的投入比国外多得多，更重要一点是，中国的量子计算在全世界是排在前面的。所以中国的冲破口会比国外要快，但重点项目在于企业是不是去冲破这些商机。

从基本控制技术来说，中国能力也不输国外，中国的二次创新能力强于国外。二次创新有两个点，一个是销售业务模式的创新，另一个是控制技术的创新，现在是外国人来学中国的销售业务模式，在销售业务模式上中国擅长一次创新，但由于法规各方面的限制，外国人跑不出中国的许多销售业务模式。此外，虽然控制技术上的一次创新是外国人做出来的，可是一次创新出来是比较干涩的小东西，二次创新才是很有商务运营效果的小东西。

Michael Kung 龚绍武，Gartner 子公司高管股权投资顾问，目前在 Gartner 担任顾问工作，主要专注在传统产业的转型、智能化工业物联网，以及位数零售行业的战略与转型后持续性的发展。

作为一位 IT 控制技术领导者，龚先生拥有超过 25 年的 IT 行业经验，曾在多家跨国子公司任职。在正式成为 Gartner 高管股权投资顾问之前，他担任文思海辉全球资深副总裁和集团首席信息官。在加入文思海辉之前，他在微软工作了 18 年，期间在 SQL Server、Exchange、Dynamics、MS IT 和 MS Open Technologies 部门担任高级管理和领导角色。任职于甲骨文时，龚先生曾作为 Oracle8 全球化项目集团经理；此外，他还担任过 IBM 的 AIX 操作系统架构师。龚先生不仅具备跨全球化 IT 控制技术产品研发、IT 整合和落地执行的经验，更是一位卓有成效的组织管理者，他曾经领导全球化的跨国团队共同协作，并实现了微软 IT 中国研发中心的成功运行。

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既然所有控制技术媒体、机构乃至国家政策都认为 AI 是未来，那么 AI 落地实践、行业发展趋势又该去哪索求？机器学习、深度学习、强化学习、迁移学习，这些你到底了解多少？各种深度学习框架如 TensorFlow、Caffe、MXNet 等又该如何选择？如何将机器学习整合到正在开发的应用领域中？机器学习的新趋势又是什么？

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