Gartner发布了关于未来的十大战略性技术趋势预测。这些趋势↘预计将到2020年之前都会给企业和机构带来深刻的影响。

　　今年的发展趋势有三大主题：The digital mesh(数字网)、smart machines(智能设备)和the new IT reality(新IT现实技术)。

　　报告中列举的数据，预测了2020年前可能发生的变化。

　　20%内容

　　2018 年，20% 的商业内容创作由机器执笔。

　　在内容创作方面，机器逐渐拥有收集信息和〗书写内容的能力，这会促成内容创造者从人转变到机器。在新工具的帮助下，传统的数据和分⌒　析信息会变成我们能够理解的自然语言，像股东报告、法律文件、市场报告、新闻稿、文章和白皮书等，自动书写很可能会替代人工。

　　60亿智能设▓备

　　2018 年，60 亿的智能设备需要连】接支持。

　　在数字业务时代，物理实体和数字之间的界限会越来越模糊。对☆于企业来说，需要把智能设备作为客户ξ服务的一部分，并且对此要有△理所应当的心态。这会催生新的机器需求，它们会专门开发出来，满足机器彼▽此之间的沟通。

　　这和传统非常不同，从针对人的客户服务，转变成针对智能设备的客户服务。这类产业在未来会得到非常大的发展，用创新的方式提高企业效率。

　　5%交易

　　2020 年，自动交易会占到总额的 5%。

　　即便是现在，算法〗驱动的交易已经参与到我们的经济中。然而ㄨ它们并不是全自动的，这些交易依然被束缚在人类控制的机器集群中，在我们的企业、法律、经济和信〓托的规则下。

　　而新的自动交易会自己定义权重，并以♀此作为新经济范式的基础。Gartner 把它称之为 Programmable Economy，这会给现存经济带来巨♂大的变革。我们未来『看到的算法，会以透明和开源代码的方式，在区块链(Block Chain)中自由设定，并且在银行、保险、市场、交】易以及各种类型的金融工具中使用。

　　300万员工

　　2018 年，超过 300 万的员工要向机器人老板汇报。

　　在□很多领域，机器人老板会取代人类做出决定。管理的职责逐渐变成精确计算员工的工作表现，这些表现直接和产出、顾客满意度挂钩。这种测量由机器人来做会更加高效，他们也会逐渐学习做出ぷ人事决策和管理激励。

　　20%智能建筑

　　2018 年，20% 的智能建筑︼可能会遭受数字攻击。

　　智能建筑在安全措施ㄨ方面的不足，让它容易遭到攻击。黑↑客可以改变数字标牌信息，或者把整个建筑物的灯光灭掉。这虽然不是恐怖∮威胁，但也会造成很大的滋扰。数字攻击的后果也因目标不同而有所差异(想象一下】医院被攻击吧)。所以智能建筑不能以》“建筑”来单纯考虑，而必须看作整体安全的一部分。产品必须建立保护措施，并和安全∩监控、管理系统№挂钩。

　　50%快速增长的公司

　　2018 年，在增长最快的公司中，50% 的公司员工数比机器人少。

　　创业公司会最快使用智能机器的技术。相比人力劳动需要招聘、训练等繁琐的付出，智能机◤器在速度、成本、生产率、规模化和特＠ 定任务上都有巨大的优势，例如说自动化超市和无人机监控的安保公司。

　　而现在↓的成熟公司，它们拥有大量的传统技术和工艺，反而不一定是☆先行者。但这些公司中的精明者会选择追随战略，因为它们会很快认识到智能设备←在速度和成本上的竞争力。

　　Last Mile跨屏服务

　　2018 年，客户数字助理会通过脸部和语音识别出个人。

　　客户数字助理的 Last Mile(最后一公里)会是：客户数字助》理能跨频道提供服务，而且能模仿人类的对话。客户数◆字助理能够听，说，感知历史，理解短文本、时间和音调』，并且能够在不同的时间和地点，继续同一个谈话。客户会〒愿意采用这种服务，在大量的信息中进行选择和购买决策。

　　200万可穿戴设备№

　　2018 年，200 万员工的就业条件是：佩戴可穿戴设︻备。

　　在一些对健康和身体有极高要求的工种，雇主会要求员工佩戴可穿戴ω设备。紧急救援人员，例如警察、消防队员和护理∑，有可能是其中的最大群体。对于他们来说▓，佩戴可穿戴设备主要是为了自己的安全，他们的心脏速率、呼吸、压力水平都可以进□　行远程监控，如果需』要帮助也能很快获得。除了紧急救援人员╱外，一些关键人物也会被要求佩戴，例如专业运△动员、政治领袖、飞行员、产业工人和远程现场工作人√员。

　　40%智能坐席

　　2020 年，智能坐席▽能满足 40% 的客服需求。

　　作为虚拟个人助理(VPAs)的一种，智能坐席会监测到用户内容和行为，并且连接到云端神〓经网络，根据上下文和用户♂特性建立数据模型。在这些数据和模型的帮助下，虚拟个人●助理能够预测用户需求，建立信任，并且自动满●足需求。

　　95%云安全≡事故

　　2020 年，95% 的云安全事故，都是客户的原因

　　出于安全的●考虑，很多公司避免使用公有云。然而，在所有使用云计〓算的企业中，只有很小部分的安全事故是云供应商的责任。不过这并不意味着，企业在使用云的时∏候总是安全的。事实上，如果是新手使用云服务，在客户端『经常会有安全漏洞。

　　到 2018 年左右，在超过 1000 个用户的企业中，有 50% 会用到ξ云端访问安全措施，以管理和使用 SaaS 和其◥他公有云。虽然云端一般是安全的，但是安全的使用云端仍然需要开发者努力。

　　总结

　　设备间互▲相通信

　　虽然当今设备日益网络化，但它们大多数还是处于独立工作状态。在Gartner预测的设备网中，情况将会改♀变。不同设备，例如智能◣手机、可穿戴设备和家庭娱乐设备以▂及汽车之间彼此间可以互相沟通交流。

　　物联网(IoT)是Gartner的预测设备网走势的主要驱动力，正如Gartner副总裁、研究员David Cearley所说那样，现在的重点转移到移动用户，这些用↑户被超越传统的移动设备所包围。

　　积累现实(Accumulated reality)

　　数字网将是确保我们的数字≡互动可连续同步的基础，根据Gartner预测，增强和虚拟现实存在着巨大的潜力。然而，这些仅↓代表这用户新体验的一个方面。

　　对用户而〓言，体验应是融合了物理、虚拟和电子的环◥境，尽管公司应该专注于在多个设备上(物联网传感器、汽车甚至工々厂)为用户提供一致的体验。

　　3D打印新材料

　　3D打印现已使用多种材料，例如镍合金、碳纤维或导电墨←水等。这种发展趋势将导致3D打印材料进入全新的领域如航空、医学和军事↘等。

　　Gartner预测，截止到2019，3D打印材料的增＠ 加将会使得公司3D打印机销售量增加64%。

　　数据变得有序

　　在数字网络中我们周围的一▓切都与无限的信息相关，我们产●生它、利用它并与之沟通。这种信息超越了纯文本信息、音频与视频信息--也包括传感器和上下文提到的信息。这些趋势将会发展╲为尝试连接不同数据源的工作。语义工具》的发展，如图形数据库分类和数据分析将会给数据混乱带来秩序。

　　机器学习◆和深度学习

　　通过对现有概念的理解和具有学习能力，智能设备被认为是利用深度神经网络的来改变未◇来行为的设备。我们将会看到它们取代经典的计算机和〒信息管理设备。通过独立学习建立的自治系统，并将←能够感知外面的世界。

　　应用程序对话

　　不管︻是机器人还是无人驾驶车辆，机器学习使得更多事情变得更为智能。但是，基于软件的智能★应用已经具有更大的影响了。例如谷歌 Now，微软的Cortana和苹果的Siri等虚拟个人助理(VPA)，正在变⌒得越来越聪明并且是具有技术ξ　优势的自主主体。告别烦人的菜单和表格，让我们向应用程序对话和⊙语音控制问好吧。

　　自适应安全系统

　　数字化程度的增加给企业带来更多的风险，安全性与以往相比提出了更高的需求。传统ζ的保护方法不再能够满足现在的要求。

　　在公司监控用户及其设备行为的情况下，应√用程序需要自我防护，应创建一个能自适应调节的安全系统。

　　先进的系统架构

　　Gartner预测：部署智能设备的数字网将需要强大的Ψ 神经形态结构。Cearley解释道：依赖于GPU和FPGA的系统更像人类的◆大脑，这将使得他们能够更好地应付深度学习等模式识别♂算法。

　　灵活架构：微服务和容器

　　整体架构(Monolithic structures)被认为是松耦合系统的◢罪魁祸首。微服务和容器将会满足灵活和可扩展性架构的需求，微ζ　服务和容器一般用于(但不限于)灵活和可扩展的体系结构中，同时也可以用于云的↘解决方案中。

　　在这里的应用程序和服务的交付是最为☆重要的，因此需要“扩⊙展到多个端点设备并相互产生连续的数字体验”。再者，在数字网中预测本身就是一个很强的趋势。

　　物联网核心：物联网平台

　　物联网平台的附加应用和服务架构组织可以支配起的∞庞大网络。物联网平台的管理，安全和集成标准是将物联网建立为一个整体的核∞心元素。

　　物联网平台标准还有助于设置物联网中通信和Ψ 控制端点的功能，以及其安全性和整体管理的功能。