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近日，Gartner公佈了各企業機構須在2019年瞭解和關注的十大戰略科技發展趨勢。
Gartner將戰略科技發展趨勢定義為具有巨大顛覆性潛力、脫離初期階段且影響範圍和用途正不斷擴大的戰略科技發展趨勢；這些趨勢預計在未來五年內迅速增長、高度波動、達到臨界點。
Gartner fellow兼副總裁David Cearley認為，無處不在的智能設備提供各種基於大數據的貼心服務，將是科技的未來。Gartner稱之為Intelligent Digital Mesh。
Intelligent：AI將深入所有已有的垂直行業，並創造出新的行業。
Digital：物理世界和數字世界將被摺疊，新的「沉浸」世界將會產生。
Mesh：人、生意、設備、內容、服務將連結成一個不斷擴張的大網。
2019年十大戰略科技發展趨勢具體如下：
1
自主化物件
（Autonomous Things）
機器人、無人機與自動駕駛車輛等自主化物件採用人工智能自動執行此前由人類完成的各種功能。其自動化水平超越了僵硬的編程模型所提供的自動化，且能夠利用人工智能帶來與環境及人類互動得更自然的高級行為。
隨著自主化物件日益普及，我們將會看到單一智能物件向眾多協作型智能物件的轉變，多個設備將在獨立於人類或依靠人類輸入的情況下協同運行。
例如當無人機考察一大片田地並發現可以收割時，它將調度“自主收割機”進行操作。而在物流配送市場，最有效的解決方案可能是運用自動駕駛車輛將包裹運送至目標區域。隨後，車輛上搭載的機器人與無人機可以確保包裹的最終投遞。
2
增強型分析
（Augmented Analytics）
增強型分析（AugmentedAnalytics）側重於增強智能的特定領域，利用機器學習（machine learning）轉變分析內容的開發、使用與共享方式。
增強型分析能力將快速發展至主流應用，成為數據準備、數據管理、現代分析、業務流程管理、流程挖掘與數據科學平臺的主要特性。源自增強型分析的自動洞察（automated insights）也將嵌入企業應用，例如人力資源、財務、銷售、營銷、客戶服務、採購與資產管理部門應用等，以優化各個情景下所有員工的決策與行動，而非只是分析師與數據科學家的決策與行動。增強型分析能自動執行數據準備、洞察生成與洞察可視化過程，在多種情況下無需專業數據科學家參與其中。
這將產生民間數據科學（citizen data science），這是一種能讓統計與分析並非其本職工作領域的用戶從數據中提取預測性與指示性洞察的新興能力及實踐集合。
Gartner預測，到2020年，民間數據科學家數量的增長速度將高出專業數據科學家5倍以上。到2020年，超過40％的數據科學任務將實現自動化。
3
人工智能驅動的開發
（AI-Driven Development）
市場正快速從專業數據科學家必須與應用開發者合作以創建大部分人工智能增強型解決方案，轉變為專業開發者可通過預定人工智能模塊的服務（predefined models delivered as a service）而獨自操作的模式。
這為開發者們提供了人工智能算法與模型的生態系統，以及能夠將人工智能功能與模型整合為解決方案的開發工具。
隨著人工智能被用於開發流程以自動執行各種數據科學、應用開發與測試功能，專業應用開發將迎來新的機遇。到2022年，至少40%的新應用開發項目的團隊中將出現人工智能共同開發者（AI co-developers）。
最終，極為先進的人工智能增強型開發環境將自動執行應用的功能性與非功能性環節，從而開創“非專業應用開發者（citizenapplication developer）”的新時代，屆時，非專業人士能夠利用人工智能驅動工具自動生成新的解決方案。支持非專業人員不用編程就能創造應用的工具並不新鮮，但我們預計人工智能增強型系統將進一步提升這些工具的靈活性。
4
數字孿生
（Digital Twin）
數字孿生（Digital Twin）是指以數字化方式再現真實的實體或系統。
據Gartner預測，到2020年，互聯傳感器與端點將多達超過200億，數字孿生將服務於數十億個物件。各企業機構一開始只是簡單地實施數字孿生，但將隨著時間的推移對其加以演化，提高其收集與可視化正確數據的能力，應用正確的分析與規則，並有效響應企業的業務目標。
5
自主性的邊緣
（Empowered Edge）
邊緣（Edge）是指人們所使用或者嵌入我們周圍世界的端點設備。邊緣計算（Edge computing）是一種計算拓撲，在這種拓撲結構中，信息處理、內容收集與交付更加靠近這些端點。該結構盡力收集流量並在本地處理，以期減少網絡擁擠與延遲。
在短期內，邊緣由物聯網以及靠近終端而不是在中心化雲服務器上的處理需求而驅動。但是，雲計算與邊緣計算並非創建新架構，而是逐漸成為互補模型，其中雲服務作為一種運行於中心化服務器、本地分佈式服務器以及邊緣設備上的集中式服務（centralized service）而受到管理。
未來五年，專業的人工智能芯片以及更強大的處理能力、存儲及其他高級功能將被添加至更廣泛的邊緣設備。該嵌入式物聯網世界的極高異質性（extreme heterogeneity）以及各類資產（例如工業系統）的長壽命週期將帶來大量管理挑戰。長期來看，隨著5G日臻成熟，不斷擴展的邊緣計算環境將為集中式服務帶來更加穩健的通信支持。5G降低了延遲、增加了帶寬、並顯著增加了每平方公里內的節點（邊緣端點）數量，這對邊緣而言非常重要。
6
沉浸式體驗
（Immersive Experience）
會話式平臺正在改變著人們與數字世界交互的方式，而虛擬現實（VR）、增強現實（AR）與混合現實（MR）正在改變著人們感知數字世界的方式。這一感知與交互模式的綜合轉變帶來了未來沉浸式用戶體驗（Immersive Experience）。
久而久之，我們將從考慮單個設備與片段化用戶接口（fragmented user interface）技術轉向多渠道與多模式體驗（multichannel and multimodal experience）。多模式體驗將跨越周圍數以百計的邊緣設備（包括傳統計算設備、可穿戴設備、汽車、環境傳感器與消費設備），將人類與數字世界連接起來。該多渠道體驗將綜合應用所有的人類感覺以及多模式設備中的高級計算機感應（如：熱度、溼度與廣度）。這種複合體驗環境將營造一種情景體驗，在這種情況下將由我們周圍的空間而非某臺設備來定義“計算機”。實際上，環境就等同於計算機。
7
區塊鏈
（Blockchain）
區塊鏈（Blockchain）是一種分佈式分類賬（distributed ledger），其有望通過建立信任、提供透明度以及減少跨業務生態系統的摩擦而降低成本、減少交易結算次數與改善現金流而重塑各個行業。
當前，人們信賴銀行、票據交換所、政府及其他許多機構，並將它們視為在數據庫內安全存放“唯一事實（single version of the truth）”的中央機構（central authorities）。這樣的集中信任模式增加了交易延遲與摩擦成本（例如佣金、手續費和貨幣的時間價值）。區塊鏈提供了另外一種信任模式，讓人們無需再依賴中央機構仲裁交易。
當前的區塊鏈技術與概念尚不成熟，人們對其缺乏瞭解，同時並未經過大規模的、關鍵型業務運營的驗證。對於支持更復雜情景的複雜元素更是如此。儘管存在挑戰，但由於區塊鏈具有巨大的顛覆式潛力，即便首席信息官與IT領導者並不急於在未來幾年內採用該技術，他們也應該開始對區塊鏈作出評估。
8
智能空間
（Smart Spaces）
智能空間（Smart Spaces）是一個物理或數字環境，在這種環境下，人類與受技術支持的系統在更加開放、互聯、協作且智能的生態系統內互動。包括人、流程、服務與物在內的多個要素匯聚到智能空間，為目標人群及行業情景打造更加沉浸式、交互式且自動化的體驗。
一段時間以來，該趨勢已經圍繞智慧城市、數字化工作空間、智能家庭以及互聯工廠等要素而進行合併。無論是作為員工、客戶、消費者、社區成員還是公民，技術都在日漸成為我們日常生活不可分割的一部分。我們認為，市場正在進入加速交付智能空間的時期。
9
數字道德與隱私
（Digital Ethics and Privacy）
個人、企業機構與政府日益關注數字道德與隱私（Digital Ethics and Privacy）問題。
人們越來越關心企業機構將如何在公共及私人領域使用其個人信息，對於未主動處理此類問題的企業機構，人們的這種反應只會增強。
關於隱私的任何討論都必須基於數字道德與客戶、委託人及員工的信任這一更廣泛主題。雖然隱私與安全是構建信任的基礎組成部分，但信任實際上不僅僅與這些組成部分有關。信任是在無證據或調查的情況下接受所陳述的事實。最終，企業機構對於隱私的立場建立必須由其更廣泛的道德與信任立場推動。從隱私到道德的轉變使得對話從“我們合規嗎”轉向“我們做得正確嗎”。
10
量子計算
（Quantum Computing）
量子計算（Quantum Computing）是一類在亞原子粒子（例如電子與離子）量子態上操作的非經典計算，其將信息表述為以量子位（qubits）表示的元素。
量子計算機的並行執行（parallel execution）與指數級可擴展性意味著其擅於處理那些對於傳統方法而言過於複雜、或是傳統算法將花費過長時間才能找到答案的問題。汽車、金融、保險、製藥、軍事等行業以及研究機構從量子計算的發展中受益最多。例如，在製藥行業，量子計算可用於在原子級別上建立分子間相互作用模型，加速新型抗癌藥物的面市，量子計算也可加快並更加精確地預測蛋白質間相互作用，從而發現新的製藥方法。
首席信息官與IT領導者應開始規劃量子計算，加深對其瞭解，並考慮如何將其用於真實的業務問題。他們需要在該技術尚處於新興狀態時進行學習，確定其能夠有潛力解決的真實問題，並考慮其對於安全的潛在影響。但請不要相信“量子計算在未來幾年內就會引領變革”這樣的誇張說法。在2022年之前，大部分企業機構應瞭解並觀察量子計算，或許從2023或2025年開始再進行應用。
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