2018年IT领导者必须考虑的十大战略科技发展趋势

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近日，Gartner全球研究总监陈勇在做了题为《Gartner：2018年十大战略科技发展趋势》的主题报告。技术的发展趋势是怎样的?一起来看看Gartner是如何解读的。

Gartner指出的2018年十大战略科技发展趋势：

●人工智能基础(AI Foundation)

●智能应用与分析(Intelligent Apps and Analytics)

●智能物件(Intelligent Things)

●数字孪生(Digital Twin)

●从云到边缘(Cloud to the Edge)

●会话式平台(Conversational Platforms)

●沉浸式体验(Immersive Experience)

●区块链(Blockchain)

●事件驱动(Event Driven)

●持续自适应风险和信任(Continuous Adaptive Risk and Trust)

以下为演讲内容

Gartner每年都会发布下一年的十大战略科技，我们现在十大战略科技有两个标准：

·第一个标准：它必须是一些颠覆性的科技，这些颠覆性的科技会对所有的行业，所有的企业，包括我们个人的生活产生深远的影响，这是我们选择科技的第一个标准。

·第二个标准：这些技术可能现在还没有完全成熟，已经成熟的技术不选进来，比如像云计算这些都是已经成熟的技术，今天我们不会讨论这些技术。

我们会讨论三年以后，或者五年以后成熟的技术，但是即使三年以后、五年以后成熟，在今天这个时段已经有一些领先的，想要第一个吃螃蟹的那些企业也好，政府组织也好，已经采纳了这些技术。

我们把这十大科技分成三个主题探讨。

第一个主题叫做智能，在智能主题里面我们会有三个技术：

一个是人工智能的基础

二是我们把人工智能运用到软件和分析上面，我们把它叫做智能应用和分析

三我们把人工智能的技术运用到硬件上，叫智能物件

第二个主题叫数字化，数字化就是把物理的世界和虚拟的世界连接在一起了，在数字化主题里面我们有四个技术：

前面两个技术是因为有物联网的兴起而形成的技术，包括数字孪生，包括云到边缘这两个技术;后面两个技术是和我们用户的体验相关的技术，包括会话型平台、沉浸式体验。

第三个主题是中文翻译成格网。我们沉浸在数字化的天罗地网。人与人之间、人与企业、人与物之间都连在一起了，这里面放了三个技术：

第一是区块链技术

第二是事件驱动模式

最后一个是连续自适应风险和信任，它的意思就是在数字化时代安全和风险管理相关的技术。

第一个主题：智能化

我们有一个预测，到2020年30%的首席信息官会把人工智能作为他的五大投资重点之一。在一个企业里面，或者政府机关里面有一个首席信息官的岗位，每年要花大量的IT支出，今天来讲会花在前五名的云计算、大数据、传统网络、移动、数字化营销等等，而人工智能在今天这个时段还没有排到前十名，但是三年以后我们预计它会排到前五名。

第二，我们预计2020年不管是一个企业新开发的软件项目或者硬件项目，里面都会嵌入到人工智能的元素在里面，今天这个时段还不到5%。正是因为人工智能未来有这么大的前景，很多厂商都把人工智能作为他们未来竞争的主战场。

正是因为把人工智能看到了未来的方向，很多厂商也提供了各种各样人工智能的服务，像IBM提供了watson这样优秀的产品，亚马逊也提供基于云的人工智能的服务等。

人工智能的基础理论发展非常悠久，从上个世纪的60年代，甚至更早期就已经开始发展，那个时候的人工智能讲的是什么?决策搜索这一类的算法。而我们今天讲的人工智能绝大多数讲的是里面的子级，叫做机器学习。

机器学习按照学习的模式基本上分成三大类型：

监督学习

无监督学习

强化学习

监督学习就是你给他一堆打标签的数据，然后他学完以后你再给他一个新的数据他就知道了。

无监督学习是你给他一堆数据是没有标签的，给他了以后，你再给他一个新的数据以后，他知道在一堆数据里面，哪个数据跟我新的数据最相象，可以用在推荐系统上面。

强化学习是给他一个强化的机制，你做这件事情是好的，做那件事情是不好的，通过不断的学习就知道，一定要做这件事情。下围棋就是强化学习，经常下这步棋经常会赢，经常下那步会输，时间长了他就知道我要下这步棋。

今天大家会看到另外一个词叫深度学习，另外说法是神经元网络的学习。学习不是给他原始的数据就学会了，而是给他原始数据，中间有很多隐藏层，最后才学会，每个隐藏层里面有一个个节点，这个节点就是神经元。

今天讲为什么机器学习会突然之间爆发了，而不是十年前爆发，或者不是20年以后爆发，这些有三个方面的原因。

第一个原因是数据，因为机器学习你要给他大量的数据，而在今天获得数据的能力越来越强，越来越方便。