作者David Cearley

“以人為中心的智能空間是用來(lái)組織和評(píng)估Gartner頂級(jí)戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì)對(duì)2020年的主要影響的結(jié)構(gòu)，”Gartner副總裁兼研究員David Cearley說(shuō)。

“把人放在技術(shù)戰(zhàn)略的中心突出了技術(shù)最重要的方面，是因?yàn)檫@將影響客戶、員工、商業(yè)伙伴、社會(huì)或其他關(guān)鍵群體?！?/p>

高度的自動(dòng)化

這個(gè)指的是多機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)、打包軟件和交付工作的自動(dòng)化工具的組合。超自動(dòng)化不僅指工具集的寬度，還指自動(dòng)化本身的所有步驟(發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計(jì)、自動(dòng)化、測(cè)量、監(jiān)視和重新評(píng)估)。

理解自動(dòng)化機(jī)制的范圍、它們之間的關(guān)系以及如何將它們組合和協(xié)調(diào)是主要關(guān)注點(diǎn)。

這一趨勢(shì)始于機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化(RPA)。然而，RPA本身并不是高度自動(dòng)化的。這需要多種工具的組合，以幫助支持復(fù)制人類參與任務(wù)的各個(gè)部分。

交互體驗(yàn)

預(yù)計(jì)到2028年，用戶體驗(yàn)將在用戶感知數(shù)字世界和與數(shù)字世界互動(dòng)的方式上發(fā)生重大轉(zhuǎn)變。會(huì)話平臺(tái)正在改變?nèi)藗兣c數(shù)字世界交互的方式。

虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)和混合現(xiàn)實(shí)(MR)正在改變?nèi)藗兏兄獢?shù)字世界的方式。這種感知和交互模式的聯(lián)合轉(zhuǎn)變導(dǎo)致了未來(lái)的多感官和多模態(tài)體驗(yàn)。

“這種模式將從一個(gè)懂技術(shù)的人轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)懂技術(shù)的人。翻譯意圖的負(fù)擔(dān)將從用戶轉(zhuǎn)移到計(jì)算機(jī)上。“這種跨越多種感官與用戶交流的能力，將為傳遞微妙的信息提供更豐富的環(huán)境。”

人體植入設(shè)備

人類增強(qiáng)探索技術(shù)如何能被用來(lái)傳遞認(rèn)知和身體的改善作為人類經(jīng)驗(yàn)的一個(gè)組成部分。物理增強(qiáng)通過(guò)改變?nèi)梭w固有的物理能力來(lái)增強(qiáng)人體，方法是在人體上植入或承載某種技術(shù)元素，如可穿戴設(shè)備。

認(rèn)知增強(qiáng)可以通過(guò)訪問(wèn)信息和開(kāi)發(fā)傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上的應(yīng)用程序以及智能空間中出現(xiàn)的多體驗(yàn)界面來(lái)實(shí)現(xiàn)。

在未來(lái)10年里，隨著人們尋求自我提升，身體和認(rèn)知能力的增強(qiáng)將變得普遍。這將創(chuàng)造一種新的“消費(fèi)化”效應(yīng)，即員工的個(gè)人擴(kuò)展——目的是來(lái)改善他們的辦公環(huán)境和自我本身。

透明度和可追溯性

消費(fèi)者越來(lái)越意識(shí)到他們的個(gè)人信息是有價(jià)值的，并要求控制。各組織認(rèn)識(shí)到保護(hù)和管理個(gè)人數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)越來(lái)越大，各國(guó)政府正在實(shí)施嚴(yán)格的立法來(lái)確保這一點(diǎn)。透明度和可追溯性是支持這些數(shù)字倫理和隱私需求的關(guān)鍵因素。

透明度和可追溯性是指一系列的態(tài)度、行動(dòng)和支持技術(shù)和實(shí)踐，旨在滿足監(jiān)管要求，維護(hù)使用人工智能(AI)和其他先進(jìn)技術(shù)的道德途徑，并修復(fù)企業(yè)日益缺乏的信任。

隨著組織建立透明和信任的實(shí)踐，他們必須專注于三個(gè)領(lǐng)域:(1)人工智能和多機(jī)器學(xué)習(xí)技能提升；(2)個(gè)人資料私隱、擁有權(quán)及控制權(quán)；(3)符合倫理的設(shè)計(jì)。

授權(quán)的邊緣

邊緣計(jì)算是一種計(jì)算拓?fù)?，在這種拓?fù)渲校畔⑻幚砗蛢?nèi)容收集與交付被放置在更靠近這些信息的源、存儲(chǔ)庫(kù)和使用者的地方。它試圖將流量和處理保持在本地，以減少延遲、利用邊緣的功能并在邊緣實(shí)現(xiàn)更大的自治。

“目前對(duì)邊緣計(jì)算的關(guān)注主要來(lái)自于對(duì)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的需求，將斷開(kāi)連接或分布式的功能交付到特定行業(yè)(如制造業(yè)或零售業(yè))的嵌入式物聯(lián)網(wǎng)世界，”伯克說(shuō)。

“然而，隨著這項(xiàng)技術(shù)擁有越來(lái)越復(fù)雜和專業(yè)的計(jì)算資源和更多的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，它將成為幾乎所有行業(yè)和用例的主導(dǎo)因素。”包括機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛汽車和操作系統(tǒng)在內(nèi)的復(fù)雜邊緣設(shè)備將加速這一轉(zhuǎn)變?！?/p>

分布式云

分布式云是將公共云服務(wù)分發(fā)到不同的位置，而原始的公共云提供商負(fù)責(zé)服務(wù)的操作、治理、更新和演化。這代表著從大多數(shù)公共云服務(wù)的集中化模式的重大轉(zhuǎn)變，并將引領(lǐng)云計(jì)算的新時(shí)代。

自動(dòng)化設(shè)備

自主的東西是物理設(shè)備，使用人工智能來(lái)自動(dòng)完成以前由人類完成的功能。機(jī)器人、無(wú)人機(jī)、自動(dòng)車輛/船只和家用電器是最容易識(shí)別的自主事物。

它們的自動(dòng)化程度超過(guò)了嚴(yán)格的編程模型所提供的自動(dòng)化程度，它們利用人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)更高級(jí)的行為，這些行為更自然地與環(huán)境和人進(jìn)行交互。

隨著技術(shù)能力的提高，監(jiān)管的允許和社會(huì)的接受度的增長(zhǎng)，自主的東西將越來(lái)越多地部署在不受控制的公共空間。

伯克舉例：異構(gòu)機(jī)器人可以在一個(gè)協(xié)調(diào)的裝配過(guò)程中工作。在快遞市場(chǎng)，最有效的解決方案可能是使用自動(dòng)車輛將包裹運(yùn)送到目標(biāo)區(qū)域。隨后，車上的機(jī)器人和無(wú)人機(jī)可能會(huì)影響包裹的最終投遞?！?/strong>

區(qū)塊鏈

區(qū)塊鏈有潛力通過(guò)建立信任、提供透明度和跨業(yè)務(wù)生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值交換來(lái)重塑行業(yè)，潛在地降低成本、減少交易結(jié)算時(shí)間和改善現(xiàn)金流。

資產(chǎn)可以追溯到其來(lái)源，大大減少了假冒產(chǎn)品的替代機(jī)會(huì)。資產(chǎn)跟蹤在其他領(lǐng)域也有價(jià)值，比如在整個(gè)供應(yīng)鏈中跟蹤食品以更容易地確定污染源，或跟蹤個(gè)別部件以協(xié)助產(chǎn)品召回。

區(qū)塊鏈具有潛力的另一個(gè)領(lǐng)域是身份管理。智能契約可以被編程到區(qū)塊鏈中，事件可以觸發(fā)動(dòng)作;例如，付款是在收到貨物時(shí)才發(fā)放的。

由于一系列的技術(shù)問(wèn)題，包括不可預(yù)計(jì)的技術(shù)和安全問(wèn)題，區(qū)塊鏈對(duì)于企業(yè)部署來(lái)說(shuō)仍然是不成熟的。

盡管存在這些挑戰(zhàn)，但潛在的巨大破壞和收入的產(chǎn)生意味著組織應(yīng)該開(kāi)始評(píng)估區(qū)塊鏈，即使他們預(yù)計(jì)短期內(nèi)不會(huì)積極采用這些技術(shù)，”伯克說(shuō)。

人工智能安全

AI和ML將繼續(xù)被應(yīng)用于在廣泛的用例集合中增強(qiáng)人類的決策制定。

雖然這創(chuàng)造了偉大的機(jī)會(huì)使超自動(dòng)化和杠桿自治提供業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型,它創(chuàng)造了新的重大安全團(tuán)隊(duì)面臨的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)導(dǎo)人與大規(guī)模增加潛在的攻擊與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、微型服務(wù)和高度連接系統(tǒng)在智能空間中。

安全和風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)該關(guān)注三個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域——保護(hù)AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，利用AI來(lái)加強(qiáng)安全防御，以及預(yù)測(cè)攻擊者對(duì)AI的惡意使用。

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