Gartner公布十大科技趨勢:量子電腦、區塊鏈將帶來革命性改變!

2018.10.19 by
陳君毅
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Gartner提出的2019年十大策略性趨勢,也許不會在短時間內發生革命,但只要出現殺手級應用,將會瞬間引起全世界顛覆轉變。身為企業管理者與技術主管,最好提前做好準備,至少進行初步的理解。

國際研究暨顧問機構 Gartner 提出了 2019 年,企業必須了解的十大策略性科技趨勢。根據 Gartner 的定義,策略性科技是處於「有所突破」或「崛起」的狀態,未來可能帶來廣泛的顛覆性影響與更多的應用趨勢,將有可能在五年內達到引爆點。

若身為企業的管理者或是技術主管,以下十種科技也許不用馬上導入,但最好能夠先行理解,因為只要出現殺手級的應用,將鋪天蓋地深入每個人的生活中。

而這十大科技趨勢,可以用特性分為智慧、數位、網格(digital mesh)三類,以及各項領域都將受惠的量子電腦技術與日漸受到關注的數位倫理和隱私。

網格:簡單來說,可以想像為數以億計的物聯網設備(手機、穿戴式設備、語音助理等)連結起來的網路基礎。

智慧:更自動、更聰明的技術

自動化物件

自動化物件包含機器人、無人機與自駕車等。值得注意的是,「自動化」的定義超越了僵化的程式設計模組,利用人工智慧讓物件與四周環境、人類能夠更自然的互動。

此外,智慧物件也將從獨立的產品轉變為成群的協作型產品。舉例來說,自駕車將包裹送往目的地,再藉由車上的機器人和無人機完成配送。

增強分析(Augmented Analytics)

增強分析能讓資料到生成洞察結果的流程自動化,也許將取代部分企業內的資料科學家。

增強分析可視為注重在特定領域的增強智慧,利用機器學習改變內容開發、使用與分享的方式。將作為未來資料準備、資料管理、商業流程管理的關鍵功能。影響到的領域也不只是資料科學家,包含企業的人資、財務、銷售、行銷、客服等部門。

由人工智慧驅動開發

現在人工智慧的發展,已經讓開發人員能夠透過第三方服務所提供的人工智慧模型來進行開發作業。到了2022年,在新推出的應用程式開發專案當中,至少有40%的團隊會有「人工智慧共同開發人員」參與其中。

根據 Gartner 的分析師預測,未來非專業的人員也能利用人工智慧驅動的工具,自動產生新的解決方案,提高開發彈性。

數位:超越實體的虛擬想像

數位分身

數位分身指真實世界中某個實體或系統的數位表徵。

Gartner 預估, 到了 2020 年全球將有超過 200 億個連網感測器和端點 ,並可能會有數十億個物件擁有數位分身。而從數位身分的崛起,也能預想到相關的資安、區塊鏈技術將獲得更高的關注。

更強大的邊緣運算

邊緣運算指的是我們四周環境的端點裝置,能將資訊的處理、內容的收集與傳送保留在靠近該資訊來源處,嘗試讓流量和處理工作都在本機進行,目的是減少流量和縮短延遲時間。

現在,邊緣概念由物聯網推動。未來五年,各式各樣的邊緣裝置都將新增特製的人工智慧晶片,並配有更強大的運算處理、儲存和其他先進功能,並隨著 5G 逐漸成熟,將讓邊緣運算環境變得更強,將更有能力向集中式服務回報訊息。

沉浸式體驗

虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)與混合實境(MR)改變了人們對數位世界的認知。這種認知與互動模式的轉變,結合起來就產生未來的沉浸式使用者體驗。

沉浸式體驗將運用「人類感官」和「先進的電腦感官」合作,例如溫度、溼度和雷達,搭配打造出新的氛圍體驗,屆時定義電腦的將不再是個別裝置,而是我們四周環繞的空間。

Gartner 分析師說:「事實上,整個環境就是電腦。」

網格:萬物聯網的關鍵技術

區塊鏈

目前區塊鏈技術跟概念尚未相當成熟。在大規模的商業營運上,區塊鏈也未帶來重大的成效,儘管它具有強大的顛覆潛力,意味著就算未來幾年內相關技術仍不會被大規模採用,企業還是應該從現在開始評估其價值。

智慧空間

像是智慧城市、數位辦公室、智慧家庭和連網工廠等空間,未來科技不只成為日常生活中的一部分,甚至能夠無縫地融入生活的每一個角落。

其他

數位倫理和隱私

從上述越來越多的連網科技,不難理解數位倫理與隱私的崛起。

對個人、企業組織和政府來說,數位倫理和隱私都逐漸成為隱憂。人們越來越關心公家單位和私人企業組織如何利用他們的個資。未來討論的主題將從「企業是否合乎規範」拓展到「企業是否在做正確的事」。

量子運算

由於量子電腦具有指數級的運算速度 ,一般對於傳統電腦或傳統運算法來說過於複雜難解的問題,對量子電腦來說都不是問題。

汽車、金融、保險、製藥、軍事和研究機構 等產業,將是量子運算技術進展的最大受益者。Gartner 分析師指出,企業應該開始針對量子運算進行規畫,增加對此技術的了解,並思考它能如何被應用在實際商業問題上。

不過,近期也許不會馬上掀起量子運算革命,或許到 2023 到 2025 年才能開始應用。

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