超級自動化、區(qū)塊鏈、AI安全、分布式云和自主設(shè)備在加快顛覆，并為今年的戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢創(chuàng)造了機會。

現(xiàn)在技術(shù)正處于風(fēng)口，正從取代人類能力的增強向創(chuàng)造超人能力的增強轉(zhuǎn)變。

這些變化將如何影響世界和企業(yè)使人類增強成為Gartner的十大戰(zhàn)略性技術(shù)趨勢之一，這些趨勢將在未來五到十年內(nèi)帶來重大的顛覆和機會。

這些趨勢立足于“以人為本的智能空間”這個概念，這意味著要考慮這些技術(shù)將如何影響人們（即客戶和員工）以及人們居住的空間（比如住房、辦公室和汽車）。

可以將機器學(xué)習(xí)這種形式的AI與超級自動化和邊緣計算結(jié)合起來，打造高度集成的智能建筑和城市空間。反過來，這些技術(shù)組合又能夠支持技術(shù)的進一步大眾化。

超級自動化

自動化利用技術(shù)使曾經(jīng)需要人員完成的任務(wù)實現(xiàn)自動化。

超級自動化是指運用包括AI和機器學(xué)習(xí)在內(nèi)的先進技術(shù)，以便日益使流程實現(xiàn)自動化，并增強人類。超級自動化不僅涵蓋可以實現(xiàn)自動化的一系列工具，還涉及自動化的精密復(fù)雜性（即發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計、自動化、測量、監(jiān)控和重新評估）。

由于沒有任何一種工具可以代替人類，如今超級自動化涉及多種工具，包括機器人流程自動化（RPA）、智能業(yè)務(wù)管理軟件（iBPMS）和AI，旨在日益借助AI來制定決策。

超級自動化雖然不是主要目標，但常常會導(dǎo)致組織數(shù)字孿生（DTO）的形成，讓企業(yè)組織可以直觀地顯示職能部門、流程和關(guān)鍵績效指標在如何交互、共同驅(qū)動價值。

然后，DTO成為超級自動化過程的一個有機組成部分，提供關(guān)于企業(yè)組織的實時持續(xù)智能信息，并帶來重要的商機。

多重體驗

多重體驗用以人為本的技術(shù)代替了以技術(shù)為本的人。在這種趨勢下，計算機的傳統(tǒng)概念已從單一交互點演變成為包括可穿戴設(shè)備和高級計算機傳感器之類的多感覺多接觸點界面。

將來，這種趨勢將成為所謂的環(huán)境體驗，而目前，多重體驗專注于使用增強現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實（VR）、混合現(xiàn)實、多渠道人機界面和感知技術(shù)的沉浸式體驗。

這些技術(shù)的結(jié)合可用于簡單的AR疊加或完全身臨其境的VR體驗。

技術(shù)普惠化

技術(shù)普惠化意味著讓人們可以輕松獲得技術(shù)或業(yè)務(wù)專長，無需深入（且費錢）的培訓(xùn)。

它著重于四個關(guān)鍵領(lǐng)域：應(yīng)用軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)及分析、設(shè)計以及知識——常常被稱為“平民享用”（citizen access），這導(dǎo)致了平民數(shù)據(jù)科學(xué)家和平民程序員等群體大批涌現(xiàn)。

比如說，普惠化將使開發(fā)人員無需具備數(shù)據(jù)科學(xué)家的技能，就能夠生成數(shù)據(jù)模型，他們而是依賴AI驅(qū)動的開發(fā)方法來生成代碼、使測試實現(xiàn)自動化。

人類增強

人類增強是指利用技術(shù)增強人的認知和身體體驗。

身體增強通過在人體內(nèi)或體表植入或放置某項技術(shù)來改變天生的身體能力。

比如說，汽車業(yè)或采礦業(yè)使用可穿戴設(shè)備來提高工人的安全性。在零售業(yè)和旅行業(yè)等其他行業(yè)，可穿戴設(shè)備用于提高員工的工作效率。

身體增強分為四大類別：

感覺增強（聽覺、視覺和知覺）

附肢及生物機能增強（外骨骼和假肢）

大腦增強（治療癲癇的植入體）

基因增強（體細胞基因和細胞療法）

認知增強增強了人類思考和做出更好決策的能力，比如說利用信息和應(yīng)用軟件改善學(xué)習(xí)或新體驗。認知增強還包括大腦增強類別的某些技術(shù)，因為它們是處理認知推理的實際植入體。

人類增強帶來了一系列文化和倫理方面的影響。比如說，使用CRISPR技術(shù)來增強基因具有重大的倫理影響。

透明度和可追溯性

技術(shù)的發(fā)展正在帶來一場信任危機。就在消費者越來越意識到自己的數(shù)據(jù)被如何收集和使用之際，企業(yè)組織也認識到存儲和收集數(shù)據(jù)的責(zé)任越來越大。

此外，AI和機器學(xué)習(xí)日益用于代替人類做出決策，從而帶來了信任危機，并需要諸如可解釋型AI和AI治理之類的概念。

這個趨勢需要專注于信任的六大要素：道德、誠信、開放、責(zé)任心、能力和一致性。

像歐盟的《數(shù)據(jù)保護通用條例》（GDPR）這樣的法規(guī)正在全球各地出臺，推動發(fā)展，并為企業(yè)組織奠定基礎(chǔ)。

賦能型邊緣

邊緣計算是一種拓撲結(jié)構(gòu)，信息處理以及內(nèi)容收集和交付放置在更靠近信息源的地方，其想法是確保流量在本地且分布式有望縮短延遲。這包括物聯(lián)網(wǎng)（IoT）方面的所有技術(shù)。

賦能型邊緣著眼于這些設(shè)備如何為智能空間增加和構(gòu)成基礎(chǔ)，并使關(guān)鍵應(yīng)用軟件和服務(wù)更靠近使用它們的人員和設(shè)備。

到2023年，網(wǎng)絡(luò)邊緣處的智能設(shè)備其數(shù)量可能比傳統(tǒng)IT設(shè)備多20倍。

分布式云

分布式云是指將公共云服務(wù)分發(fā)到云提供商的物理數(shù)據(jù)中心之外但仍由該提供商控制的地方。

在分布式云中，云提供商負責(zé)云服務(wù)架構(gòu)、交付、運營、治理和更新的方方面面。從集中式公共云向分布式公共云演進開辟了云計算新時代。

分布式云讓數(shù)據(jù)中心可以位于任何地方。這不僅解決了延遲之類的技術(shù)問題，還解決了數(shù)據(jù)主權(quán)之類的監(jiān)管難題。它還集公共云服務(wù)和本地私有云兩者的優(yōu)點于一身。

自主化設(shè)備

包括無人機、機器人、輪船和設(shè)備在內(nèi)的自主設(shè)備利用AI來執(zhí)行通常由人類完成的任務(wù)。這項技術(shù)的智能化程度不一，有半自主，也有全自主，適用于包括空海陸在內(nèi)的諸多環(huán)境。

雖然目前自主設(shè)備主要存在于受控環(huán)境中，比如在礦山或倉庫，但它們的應(yīng)用范圍最終會擴大到開放的公共場所。自主設(shè)備還將從獨立單機變成協(xié)作機群，比如2018年冬奧會期間使用的無人機機群。

然而，自主設(shè)備無法代替人類大腦，在狹窄定義、范圍明確的用途下用起來最有效。

實用區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈是一種分布式賬本，這個按時間順序排列的日益龐大的系統(tǒng)含有加密簽名、不可撤銷的交易記錄，網(wǎng)絡(luò)中的所有參與者共享這些交易記錄。

區(qū)塊鏈還允許參與方往回追溯資產(chǎn)的來源，這對傳統(tǒng)資產(chǎn)來說很有利，還為其他應(yīng)用鋪平了道路，比如針對食源性疾病往回追溯原始供應(yīng)商。它還讓兩個或多個彼此不認識的參與方可以在數(shù)字環(huán)境中安全地聯(lián)系并交換價值，不需要集中式機構(gòu)。

完整的區(qū)塊鏈模型包含五個要素：共享分布式賬本、不可變可追溯的賬本、加密、代幣化和分布式公共共識機制。然而，由于一系列技術(shù)問題（包括糟糕的可擴展性和互操作性），區(qū)塊鏈仍然不成熟，不適合部署在企業(yè)環(huán)境。

當今的企業(yè)區(qū)塊鏈采用一種實用方法，通過使賬本獨立于各個應(yīng)用軟件和參與者，并且跨分布式網(wǎng)絡(luò)復(fù)制賬本來創(chuàng)建重大事件的權(quán)威記錄，只實現(xiàn)完整區(qū)塊鏈的某些要素。擁有訪問權(quán)限的每個人都看到同樣的信息，使用單一的共享區(qū)塊鏈可以簡化集成。共識通過更傳統(tǒng)的私有模型來加以處理。

將來，隨著AI和物聯(lián)網(wǎng)等互補技術(shù)開始與區(qū)塊鏈整合起來，真正的區(qū)塊鏈或“完整型區(qū)塊鏈”將有潛力徹底改變諸多行業(yè)，最終徹底改變經(jīng)濟。這將參與者的類型擴大到了機器，到時機器能夠交換從金錢到房地產(chǎn)的各種資產(chǎn)。比如說，一輛汽車能夠根據(jù)車載傳感器收集的數(shù)據(jù)，直接與保險公司協(xié)商保險價格。

區(qū)塊鏈已經(jīng)出現(xiàn)在小范圍的實驗項目中，到2023年將完全可以擴展。

AI安全

超級自動化和自主物件等不斷發(fā)展的技術(shù)為商業(yè)界帶來了轉(zhuǎn)型機會。然而，它們也在新的潛在攻擊點方面帶來了安全漏洞。安全團隊必須應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，并意識到AI將如何影響安全領(lǐng)域。

AI安全有三個關(guān)鍵視角：

保護AI驅(qū)動的系統(tǒng)：為AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)、訓(xùn)練管道和機器學(xué)習(xí)模型確保安全。

利用AI加強安全防御：使用機器學(xué)習(xí)來解讀模式、發(fā)現(xiàn)攻擊，并使網(wǎng)絡(luò)安全流程的某些部分實現(xiàn)自動化。

預(yù)料攻擊者惡意使用AI的情形：識別攻擊并防御攻擊。