Gartner2020年Top10战略技术趋势：超自动化、分布式云、AI安全等。趋势创造机会。人类增强技术让人联想到未来的机器人形象，但几个世纪以来，人类一直在增强人体的各个部位。眼镜、助听器和假肢演变成人工耳蜗和可穿戴设备。甚至激光眼科手术也变得司空见惯。但是，如果科学家可以增强大脑以增强记忆存储或植入芯片来解码神经模式呢？如果外骨骼成为汽车工人的标准制服，使他们能够举起超出人类能力的重量会怎样？如果医生可以植入传感器来跟踪药物在体内的输送情况会怎样？技术现在正处于从取代人类能力的增强转变为创造超人能力的增强的风口浪尖。这些变化将如何影响世界和企业，使人类增强成为Gartner的十大战略技术趋势之一，将在未来五到十年内带来重大颠覆和机遇。这些趋势基于“以人为本的智能空间”概念，这意味着要考虑这些技术将如何影响人（即客户和员工）和人们居住的空间（如家庭、办公室和汽车）。Gartner研究副总裁布赖恩·伯克(BrianBurke)在佛罗里达州奥兰多举行的Gartner2019IT研讨会暨博览会上表示：“这些趋势正在对人们及其居住的空间产生深远影响。”构建一套技术，然后探索潜在的应用。”这些趋势不是孤立存在的；IT领导者需要确定哪些趋势组合将带来最高效的创新和战略。例如，机器学习形式的人工智能可以与超自动化和边缘计算相结合，创建高度集成的智能建筑和城市空间。反过来，这些技术组合可以支持技术的进一步民主化。超级自动化自动化使用技术来自动化曾经需要人工完成的任务。超级自动化是指使用先进技术（包括人工智能和机器学习）来提高流程自动化并增强人类能力。超级自动化不仅涵盖可以自动化的工具范围，还涵盖自动化的复杂性（即发现、分析、设计、自动化、测量、监控和重新评估）。由于没有任何一种工具可以取代人类，今天的超级自动化涉及多种工具，包括机器人流程自动化(RPA)、智能业务管理软件(iBPMS)和AI，旨在越来越多地利用AI进行决策。超自动化虽然不是主要目标，但通常会导致组织数字孪生体(DTO)的形成，使组织能够可视化功能、流程和关键绩效指标如何相互作用以推动价值。然后，DTO成为超自动化过程不可或缺的一部分，提供有关企业组织的实时连续智能信息，并带来重要的商机。多重体验（Multiexperience）多重体验用以人为中心的技术取代了以技术为中心的人类。在这种趋势下，计算机的传统概念已经从单点交互演变为多感官、多点触控界面，包括可穿戴设备和高级计算机传感器等。例如，达美乐比萨创造的体验超越了基于应用程序的订购，包括自动驾驶汽车、比萨跟踪器和智能扬声器通信。未来，这种趋势将是所谓的环境体验，而目前，多重体验侧重于使用增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、混合现实、多通道人机界面和感知技术的沉浸式体验.这些技术的组合可用于简单的AR叠加或完全身临其境的VR体验。民主化民主化意味着让人们无需深入（且昂贵）的培训即可轻松获得技术或业务专业知识。它专注于四个关键领域：应用程序开发、数据和分析、设计和知识——通常被称为“公民访问”——导致了公民数据科学家和公民程序员等群体的出现。例如，包容性将允许开发人员在没有数据科学家技能的情况下生成数据模型，而是依靠人工智能驱动的开发方法来生成代码和自动化测试。人类增强是指使用技术来增强一个人的认知和身体体验。身体增强是通过将技术植入或放置在人体内或身体上来改变先天身体能力。例如，汽车或采矿业使用可穿戴设备来提高工人的安全性。在零售和旅游等其他行业，可穿戴设备被用来提高员工的工作效率。身体增强分为四大类：感官增强（听觉、视觉和知觉）四肢和生物增强（外骨骼和假肢）大脑增强（癫痫植入）基因增强（体细胞基因和细胞疗法）认知知识增强增强人类能力思考并做出更好的决定，例如使用信息和应用程序来改善学习或新体验。认知增强还包括大脑增强类别中的某些技术，因为它们是处理认知推理的实际植入物。人体增强具有一系列文化和伦理意义。例如，使用CRISPR增强基因具有重要的伦理意义。透明度和可追溯性技术的发展正在造成信任危机。正如消费者越来越了解他们的数据是如何被收集和使用的一样，组织也认识到存储和收集数据的责任越来越大。此外，人工智能和机器学习越来越多地被用于代替人类做出决策，这造成了信任危机并需要可解释的人工智能和人工智能治理等概念。这一趋势需要关注信任的六个要素：道德、正直、开放、问责制、能力和一致性。欧盟《数据保护通用条例》(GDPR)等法规正在全球范围内推出，推动发展并为商业组织奠定基础。赋权边缘（Theempowerededge）边缘计算是一种拓扑结构，其中信息处理和内容收集和交付更靠近信息源，其想法是确保流量是本地和分布式的，这将有望减少延迟。这包括涉及物联网(IoT)的所有技术。使能优势着眼于这些设备如何增强和形成智能空间的基础，以及如何使关键应用程序和服务更接近使用它们的人和设备。到2023年，网络边缘的智能设备可能是传统IT设备的20倍。分布式云是在云提供商的物理数据中心之外但仍处于提供商控制之下的公共云服务的分布。在分布式云中，云提供商负责云服务架构、交付、运营、治理和更新的所有方面。从集中式公有云到分布式公有云的演进，开启了云计算的新时代。分布式云允许数据中心位于任何地方。这不仅解决了延迟等技术问题，还解决了数据主权等令人头疼的监管问题。它还结合了公共云服务和本地私有云的优点。自主事物，包括无人机、机器人、船舶和设备，使用人工智能来执行通常由人类执行的任务。该技术的智能程度从半自主到完全自主不等，适用于包括空中、海洋和陆地在内的多种环境。虽然自主设备目前主要存在于受控环境中，例如矿井或仓库，但它们的使用最终将扩展到开放的公共场所。自主设备也将从独立的飞机转向协作蜂群，例如2018年冬季奥运会期间使用的无人机群。然而，自主设备不能取代人脑，并且在用于狭义定义的、明确定义的目的时最有效。实用区块链区块链是一个分布式账本，一个越来越大的按时间顺序排列的系统，包含网络中所有参与者共享的加密签名、不可撤销的交易记录。区块链还允许各方追溯资产的来源，这对传统资产有好处，也为其他应用铺平了道路，例如为食源性疾病追溯原始供应商。它还使彼此不认识的两个或更多方能够在数字环境中安全地连接和交换价值，而无需集中授权。一个完整的区块链模型由五个要素组成：共享的分布式账本、不可变可追溯的账本、加密、令牌化和分布式公共共识机制。然而，由于一些技术问题，包括较差的可扩展性和互操作性，区块链在企业环境中的部署仍然不成熟。今天的企业区块链采用务实的方法，通过使账本独立于单个应用程序和参与者，并在分布式网络中复制账本以创建重要事件的权威记录，仅实现完整区块链的某些元素。每个有权访问的人都会看到相同的信息，并且使用单个共享区块链可以简化集成。共识是通过更传统的私有模型处理的。未来，随着人工智能和物联网等互补技术开始与区块链相结合，真正的区块链或“全区块链”将有可能彻底改变行业，并最终改变经济。这将参与者的类型扩展为机器，然后机器可以交换从金钱到房地产的各种资产。例如，汽车可以根据车载传感器收集的数据直接与保险公司协商保险价格。区块链已经出现在小规模实验项目中，到2023年将完全可扩展。人工智能安全(AIsecurity)、超级自动化和自主事物等不断发展的技术为商业世界带来了转型机遇。然而，它们也在新的潜在攻击点方面引入了安全漏洞。安全团队必须应对这些挑战，并了解人工智能将如何影响安全格局。AI安全有三个关键观点：保护AI驱动系统：保护AI训练数据、训练管道和机器学习模型。使用AI加强安全防御：使用机器学习来解释模式、发现攻击并自动化部分网络安全流程。预测攻击者对AI的恶意使用：识别攻击并防御它们。
