由 dawei 近日Gartner公司着重介绍了在2017年对多个组织具备战略意义的重大科技发展趋势。分析师在座无虚席的Gartner ITxpo座谈会介绍了他们的发现。这次发布的十大技术趋势报告，可以总结概括为：以智能为中心，通过数字化实现万物互联。
Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势，这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。
“2017年十大战略科技发展趋势为Gartner智能数字网（Intelligent Dgital Mesh）提供了舞台。”Gartner副总裁兼研究员David Cearley说，“这十大趋势中，前三个趋势体现了‘智能无处不在’，数据科学技术和方法如何演化，向先进的机器学习和人工智能发展，以将智能物理和基于软件的系统应用于机器学习和自适应。接下来的三个趋势聚焦数字世界，物理和数字世界日益纠缠。而最后四个趋势则着眼于智能数字网络所需的平台和服务网络。”
让我们逐一看看Gartner预测的十大技术趋势并进行分别简单地分析。
人工智能和高级机器学习
人工智能（AI）和高级机器学习（ML）由许多科技和技术（例如，深度学习、神经网络、自然语言处理（NLP））组成。 更先进的技术超越了传统的基于规则的算法，以创建理解、学习、预测、适应和潜在地自主操作的系统。 这就是智能机器出现“智能化”的原因。
“应用人工智能和高级机器学习带来了一系列智能实现，包括物理设备（机器人，自动车辆，消费电子）以及应用和服务（虚拟个人助理（VPA），智能顾问）”。Cearley说，“这些实现将表现为新一类的智能应用和物件，以及为广泛的网格设备和现有的软件和服务解决方案提供嵌入式智能。”
这个问题的关键在于如何产生嵌入式的AI技术，能够支持业务流程、模型，以及从一开始就被定义为企业中“智能”模块的应用。另外，资金也是个大问题。
智能App
诸如VPA的智能App执行人工助手的一些功能，使日常任务更加容易（例如，优先考虑电子邮件）及其用户效率的提高（突出最重要的内容和交互）。其他智能App（如虚拟客户助理（VCA））更加专注销售和客户服务等领域的任务。因此，这些智能App有可能改变工作的性质和工作场所的结构。
“在未来10年，几乎每个应用程序和服务都将包含一定水平的人工智能。”Cearley说，“这将成为长期趋势，不断发展和扩大人工智能和机器学习应用和服务。”
这对一些企业而言是一个巨大的机遇，目前在应用、基础设施和设备上的智能分量越来越重。运用智能应用的形式是通过新的智能特性嵌入到某一行业的现有应用程序中。麦当劳生产汉堡包运用了智能App，对汉堡包面包生产的监控由人工专为自动化，能够提高并保证质量。智能应用还拥有数据和分析的优势，如，每分钟通过照片分析超过1000个面包来检查颜色、形态和芝麻分布，并根据分析结果不断自动调整烤箱和流程，以保证生产最好的汉堡包面包。其带来的结果显而易见：避免了浪费，每年节省数千万元；加速生产并节约能源；减少人工成本。
智能应用对其他行业也有显著的价值，比如医学顾问。凯特琳癌病中心肿瘤学顾问，应用智能App可带来高价值的用户，并能解决复杂的问题，整理杂乱、非结构性和重复内容，并带给用户高影响力的结果。
智能事物
智能事物指的是超越刚性编程模型的物理实体，利用人工智能和机器学习来实现高级行为，与周围环境和人们交互更加自然。作为智能事务，如无人机，自动车辆和智能家电的不断普及，Gartner预计单独的智能物件将演变为协作的智能物件模型。
智能事物的预测，就是认为在可以预期的未来，任何事物都可以智能化，比如消费者产品、医疗产品、嵌入式产品等等。但这个预测已经滞后了，现在已经有这方面的产品，甚至都具备了可用性。比如Google、Uber研发的应用在通用道路的自动车辆；运用在特定环境的自动驾驶汽车：如无人收割机等；以及各种各样的机器人，比如零售机器人、迎宾机器人等等。
除了上述智能事物的形式外，还有协同智能。
虚拟和增强现实
沉浸式技术，如虚拟现实（VR）和增强现实（AR），改变了人与人和人与软件系统交互的方式。 Cearley说：“到2021年，沉浸式消费、商业内容和应用程序的格局将发生巨变。VR和AR功能将与数字网络合并，形成一个更加无缝的设备系统，能够协调来自用户的信息流作为超个性化的相关应用和服务。融合多个移动、可穿戴设备、物联网和大量传感器的环境将拓展沉浸式应，超越孤立的单人体验。客房和空间将与物体互动，它们通过网络的连接，并与沉浸式虚拟世界一起工作。”
时下，正是VR、AR兴起的时代。有各种各样的产品已经出现并投入使用，比如可以应用于模拟体验；对于科学研究来说，可以用于分子建模；医生也可以用于远程虚拟诊断并开出医疗处方，等等。孩子还可以应用这种技术，进行探索动物园等未知世界。这个趋势的预测已经滞后了，严格讲，不算趋势预测而是实实在在来临了。
数字化双生
数字化双生（Digital Twin）是事物或系统的多元软件模型，它依赖于传感器数据来理解其处境，响应变化，改进操作和增加价值。数字化双生包含元数据（例如，分类、组成和结构），处境或状态（例如，位置和温度），事件数据（例如，时间序列）和分析方法（例如，算法和规则） 。
