近日，Gartner公布了2018年十大战略科技发展趋势，并称这些将在2018年对大部分企业机构产生显著影响。Gartner副总裁David Cearley表示：“2018年十大战略科技发展趋势与智能数字格网息息相关。智能数字格网是未来数字化业务与生态系统的基础。在制定创新战略时，IT领导者必须考虑这些技术趋势，否则将面临节节败退的风险。”

| AI基础

创建能够学习，适应和具备自主行动潜力的系统，将成为技术供应商在2020年之前的主要战场。使用AI来增强决策制定，重塑商业模式和生态系统，重塑客户体验的能力将推动数字化。

Cearley先生说：“人工智能技术正在迅速发展，企业需要在技能，流程和工具方面进行大量投资，从而成功利用这些技术，建立AI增强系统。“投资领域包括数据准备，集成，算法和训练方法以及模型。数据科学家，开发人员和业务流程所有者在内的多方需要共同协作。

| 沉浸式体验

虽然对话界面正在改变人们如何控制数字世界，但VR、AR和MR正在改变人们对数字世界的感知和互动方式。虚拟现实(VR)和增强现实(AR)市场目前是处于早期阶段，是零散的。市场的兴趣是很高的，导致许多新颖VR应用的出现，但除了高级娱乐，如视频游戏和360度视频之外，没有提供真正的商业价值。为了推动实际商业利益，企业必须研究可以应用VR和AR的具体实际情景，以提高员工的工作效率，并加强设计，培训和可视化流程。

MR(混合现实)是融合和扩展AR、VR技术功能的一种沉浸式体验，它正在形成一种身临其境的体验，提供了一种引人注目的技术，可以优化界面，更好地匹配人们如何看待和与世界互动。混合现实包括用于AR或VR的头戴式显示器(HMD)，以及基于智能手机和平板电脑的AR及环境传感器的使用。MR代表了人们如何看待数字世界并与之互动的跨度。

| 智能应用和智能分析

在接下来的几年里，几乎每个应用和服务都将包含一定程度的AI。其中一些应用是明显的智能应用程序，没有AI和机器学习就不可能存在。其他则将是不显眼AI，在幕后提供智能。智能应用在人与系统之间创建了一个新的智能中介层，有可能改变工作的性质和工作场所的结构。

“探索智能应用是增强人类活动的一种方式，而不是简单地作为替代人的方式。“增强型分析是一个特别具有战略意义的增长领域，它利用机器学习为广泛的业务用户，运营人员和数据科学家提供自动化数据，洞察发现和洞察共享。”

人工智能已成为软件和服务市场的下一个主要战场，包括企业资源计划(ERP)的各个方面。通用软件和服务提供商应该了解他们将如何使用AI运用在高级分析，智能流程和高级用户体验，在新版本中增加业务价值。

| 智能对象

智能对象( Intelligent things )指的是对象不仅能按照固定的程序模型执行任务，还能利用弱人工智能及机器学习做出更进阶的行为，同时以更自然的方式与环境进行交互。人工智能正在推动新型智能对象(如自动驾驶车辆，机器人和无人机)的发展，并为许多现有的事物(如物联网消费级和工业系统)提供增强的能力。

目前，在受控环境(例如农业和矿业)中使用自动驾驶汽车是智能对象快速增长的领域，到2022年我们可能会看到自动驾驶汽车在有限的、受控制的道路上行驶，但一般使用自动驾驶汽车可能需要驾驶人员在座，以防技术意外失效。至少在未来五年内，我们预计有驾驶员的半自动驾驶场景将占主导地位，在此期间，制造商将更加严格地测试技术，解决法规、法律问题和文化接受等非技术问题。

| 数字孪生

数字孪生是指数字化代表的真实世界的实体或系统，例如，在数字空间建立真实飞机的模型，并通过传感器实现与飞机真实状态完全同步，这样每次飞行后，根据结构现有情况和过往载荷，及时分析评估是否需要维修，能否承受下次的任务载荷等。在物联网项目背景下的数字孪生在未来三到五年内充满前景。精心设计的数字孪生资产有可能显着改善企业决策。这些数字孪生与他们的真实世界的匹配物联系在一起，用于了解事物或系统的状态，以应对变化，改进操作和增加价值。企业将首先简单地实施数字孪生，然后随着时间的推移发展，提高收集和可视化数据的能力，应用正确的分析和规则，并有效地响应业务目标。

随着时间的推移，我们世界几乎所有方面的数字化都将与其现实世界的动态数据库动相互连接，并融入基于AI的功能，以实现先进的仿真，操作和分析。城市规划者，数字营销人员，医疗保健专业人士和行业规划者将从中受益。

| 边缘计算

边缘计算指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。企业应该在其基础设施架构中开始使用边缘设计模式，特别是对于IoT的企业。

虽然许多人认为云计算和边缘计算是竞争关系，但云是一种计算方式，其中可弹性扩展的技术能力可以作为服务提供，并不固有在集中式模型。

当作为补充概念使用时，云可以是用于创建服务导向模式的计算风格，而边缘被用作交付方式集中控制和协调的结构，允许云服务断开或分布式执行。

| 对话平台

对话平台将推动人类与数字世界交互的下一个大转变。解释意图的负担从用户转移到计算机。平台接受来自用户的问题或命令，然后通过执行功能来回应，呈现一些内容或要求额外的输入。在接下来的几年中，对话界面将成为用户交互的主要设计目标，并将在硬件，核心操作系统功能，平台和应用程序中交付。

对话平台在理解语言和基本用户意图方面已经达到了一个临界点，但仍然不足。对平台所面临的挑战是用户必须以非常有条理的方式进行交流，这往往是令人沮丧的体验。对话平台的主要区别在于其对话模型，应用程序编程接口(API)和用于访问，调用和协调第三方服务，以提供复杂结果的模型。

| 区块链

区块链正在从数字货币基础设施演变为数字转型平台。区块链技术与当前的集中式交易记录机制大不相同，可以为既有企业和创业公司提供颠覆性数字业务的基础。虽然围绕区块链的炒作最初集中在金融服务行业，但区块链在政府，医疗保健，制造业，媒体发行，身份验证，所有权登记和供应链等方面都有很多潜在的应用。虽然它具有长期的前景，并且无疑会造成颠覆，但区块链许多相关技术在未来两三年内还不成熟。

| 事件驱动

数字化业务的核心是业务能够感知并准备好利用新的数字业务机会。商业事件可以是数字化的任何事情，反映状态变化的发现，例如完成采购订单或飞机着陆。通过使用事件代理，物联网，云计算，区块链，内存数据管理和人工智能，可以更快速地检测业务事件并进行更详细的分析。但是没有文化和领导力变革的技术并不能提供事件驱动模型的全部价值。数字业务促使IT领导者，规划师和架构师需要接受事件型思考。

| 持续的自适应风险和信任

在充满各种有针对性的安全攻击的世界中，为了安全地使数字业务活动，安全和风险管理者必须采用持续的自适应风险和信任评估(CARTA)方法，以响应实现的风险和基于信任的决策。安全基础架构必须具备适应性，能够抓住机会并管理风险，从而提供以数字业务为中心的安全性。

作为CARTA方法的一部分，企业必须克服安全团队和应用程序团队之间的障碍，就像DevOps工具和流程克服了开发与运营之间的鸿沟一样。信息安全架构师必须以协作的方式将多个安全测试集成到DevOps工作流程中，这对开发人员来说基本上是透明的，并保留了DevOps和敏捷开发环境的团队精神，灵活性和速度。CARTA也可以在运行时应用欺骗技术等方法。虚拟化和软件定义网络等技术的发展使得部署，管理和监控“自适应蜜罐技术”(一种对攻击方进行欺骗的技术)变得更加容易。

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