“IT領(lǐng)導(dǎo)者必須考慮未來這十大戰(zhàn)略科技趨勢，否則將面臨節(jié)節(jié)敗退的風險。”近期，全球權(quán)威市場研究機構(gòu)Gartner公布了2018年十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢，Gartner副總裁兼院士級分析師David Cearley對此表示。 
　　對于戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢的定義，Gartner認為是具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響范圍和用途正不斷擴大的戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢；并將在未來五年內(nèi)迅速增長、高度波動、預(yù)計達到臨界點。Gartner公布的最新十大戰(zhàn)略科技發(fā)展趨勢為人工智能基礎(chǔ)、智能應(yīng)用與分析、智能硬件、數(shù)字化再現(xiàn)系統(tǒng)、云計算、會話式平臺、沉浸式體驗、區(qū)塊鏈、事件驅(qū)動和持續(xù)自適應(yīng)風險和信任。 
　　日前，Gartner公司高管合伙人龔培元說，十大趨勢涵蓋三個層面：首先，探討了人工智能(AI)與機器學習(machine learning)將如何滲透至幾乎所有領(lǐng)域，并代表著未來五年內(nèi)技術(shù)提供商的一個主戰(zhàn)場。其次，集中在混合數(shù)字與物理世界，以打造一個沉浸式、數(shù)字增強型環(huán)境。最后，是信息世界的壁壘，是指利用不斷擴大的人員與設(shè)備、內(nèi)容、服務(wù)之間的連接，實現(xiàn)數(shù)字化業(yè)務(wù)成果。重點在于怎么突破公司發(fā)展的瓶頸和之間的壁壘。 
　　戰(zhàn)略趨勢的評判依據(jù)
　　從Gartner提供的資料中得出，該預(yù)測的評判標準來源于近兩年來Gartner平臺本身的咨詢信息分析和自主發(fā)起的關(guān)于AI、數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)安全等方面展開的調(diào)查結(jié)果，另外，還參照了行業(yè)內(nèi)的其他權(quán)威機構(gòu)和媒體的調(diào)查報告內(nèi)容。 
　　在2016年6月至2017年6月期間，Gartner分析師共收到4，353份與人工智能相關(guān)的查詢。這比去年同期增長了523%。2017年4月5日至21日，Gartner研究小組對AI發(fā)展戰(zhàn)略進行了在線調(diào)查。在83位受訪者中，發(fā)現(xiàn)59%還在收集知識來開發(fā)他們的人工智能策略，25%正在試點人工智能解決方案，6%正在實施人工智能解決方案，6%部署了AI解決方案。 
　　TechSci Research研究項目在2016年6月的報告中指出，2016年至2021年間，AI市場的年復(fù)合增長率將達到75%。
　　2018年AI成敗將見分曉

“但我要提醒企業(yè)高管，對AI要有一個現(xiàn)實的認識。對于企業(yè)來講，要知道怎么去掌控AI，而不是開發(fā)，尤其是對于首席信息官(CIO)和熟悉技術(shù)官(CTO)來講。”龔培元一再強調(diào)并解釋道，AI在2018年不再遙不可及，不僅是尖端企業(yè)才可以做的，每家公司都要考慮，這是最重要的。 
　　Gartner預(yù)測顯示，2020年30%的首席信息官會把AI作為前5個優(yōu)先考慮投資的對象；30%新開發(fā)的項目都與AI有關(guān)。在龔培元看來，一個企業(yè)如果不提早布局AI產(chǎn)品，就很難估計該企業(yè)內(nèi)的AI業(yè)務(wù)成本、人才需求和數(shù)據(jù)的充分性等。“還在觀望的企業(yè)到2018年就不能再觀望，尤其對于首席信息官和熟悉技術(shù)官來講，越晚越被動。”他表示。 
　　然而，俗話說“大樹底下難長草”，與互聯(lián)網(wǎng)巨頭相比，小企業(yè)或者初創(chuàng)企業(yè)如何自居甚至突圍？ 
　　“今天的巨頭有他們自己的生態(tài)圈，后來者很難與其對抗。但他們不是什么都做、什么都成功。那么，初創(chuàng)企業(yè)就可以利用巨頭的生態(tài)圈，找到新的需求點，按照自己的角度去做出一些新產(chǎn)品，建立新的客戶群。達到一個共贏的結(jié)果。”龔培元給出建議。
　　我們關(guān)心的丟工作和無人駕駛 
　　2018年，隨著AI應(yīng)用需求的門檻往越來越低，人們對于“人工智能代替人類工作”的擔心會更加嚴重。龔培元糾正道，“不是代替，AI是增強人能做的事情。如何結(jié)合AI，來增強人所能達到的業(yè)務(wù)結(jié)果，生產(chǎn)率或者公司內(nèi)部的優(yōu)化，這個很重要。” 
　　他用醫(yī)療的案例來說明：如果手機可以測心跳、血壓等數(shù)據(jù)，醫(yī)院的智能設(shè)備就可以將這些數(shù)據(jù)收集起來，以便在患者進醫(yī)院之前把病歷整理出來，從而節(jié)省了人力、提升了效率，醫(yī)務(wù)人員做更加有價值的事情。“很簡單的道理，不想讓自己有價值的人自然被取代。但若你想變得有價值，智能就會來幫你。”龔培元表示。 
　　“隨著大數(shù)據(jù)芯片化的實現(xiàn)，無人駕駛會有更大、更廣的突破。從技術(shù)層面講，目前無人駕駛已經(jīng)完全可以實現(xiàn)；但難點在于如何控制風險以及法律責任的問題。”他指出。 
　　提到網(wǎng)絡(luò)安全，龔培元表示：“今天的安全問題最重要的不在于安全漏洞，今天要考慮的是‘風險’跟‘信任度’。平臺需要通過不斷地學習和改正來抵御風險，比如，當你知道攻擊者的弱點了可以去建立誘餌，把黑客的攻擊誘導(dǎo)到你設(shè)陷的地方，來避免攻擊你的平臺。但對于公司來講，這需要持續(xù)性的防衛(wèi)策略。” 
　　中國優(yōu)勢造就智能領(lǐng)域的領(lǐng)先突破
　　龔培元指出，由于中國“人、物”量之大和投入之多遠高國外，每個場景到中國都會在一定程度上被“放大”。
　　他進一步解釋，從基礎(chǔ)來講，中國的能力真的不輸給國外，我們不要小看。中國一次創(chuàng)新能力可能沒有國外好，可是中國二次創(chuàng)新絕對比國外好，包括業(yè)務(wù)模式的創(chuàng)新。 
　　首先，中國“業(yè)務(wù)模式”就是一次創(chuàng)新，現(xiàn)在很多外國人來學中國的業(yè)務(wù)模式。其次，雖然技術(shù)上(一次創(chuàng)新)外國強，可是中國的二次創(chuàng)新速度快。再次，一次創(chuàng)新出來的東西一定是比較干澀的，二次創(chuàng)新出來的很有商務(wù)運營效果。 
　　加上中國更容易拿到數(shù)據(jù)，就可以實現(xiàn)很多業(yè)務(wù)場景的突破。所以，人工智能的應(yīng)用，中國的突破點值得期待。