一、 企业的核心：战略工程化、激活核心系统、解放供应链，从而确保组织战略和技术战略协同、一致，方可成功。

二、 内外兼顾的最佳体验：为数十亿人量身定制、整合数字与现实、重启数字化工作环境，为客户、员工和利益相关者提供了正反两个方面视角：如何更好地融合线上与线下体验，从而创造更多价值？公平性与包容性（DEI）技术介绍了日益复杂的公平工具如何在人才生命周期中确保组织的公平与包容，并持续推动创新。

三、 数据：无所不能的艺术：当企业进一步迈向自动化和机器主导决策，人的能力将显著倍增。MLOps：产业化人工智能 ；机器数据革命：专供机器的数据，以及零信任：从不相信，永远验证，介绍了企业通过工业化和自动化实现更多价值的三个机会。

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对6,200多位商业和技术领导者进行了调查发现，92%的受访者表示，他们的企业正在紧锣密鼓地进行创新，并于今年采取行动。 91%的高管认为占领明天的市场需要其组织的重新定义。

报告确定了公司在未来三年中需要解决的五个关键趋势，以加速和掌握其业务的各个方面的变化：

• 战略性堆叠：构建更美好的未来。行业竞争的新纪元即将到来，但是构建和运用最具竞争力的技术栈意味着对技术的不同思考，从而导致业务和技术战略难以区分。89%的高管认为，他们组织创造业务价值的能力将越来越多地基于技术架构。
• 镜像世界：大规模、智能、数字孪生的力量。领导者正在构建智能数字孪生，以创建工厂、供应链、产品生命周期等模型。65%的高管预计，他们的组织在智能孪生方面的投资将在未来三年内有所增加。
• 我，技术专家：技术的民主化。跨业务部门的人们都可以使用强大的功能，这为企业的创新战略增添了催化剂。现在，每个员工都可以成为创新者，优化他们的工作，解决痛点，并使企业与新的和不断变化的需求保持同步。88%的高管认为，技术民主化对于激发整个组织的创新能力至关重要。
• 任何地方：塑造属于自己的环境。最大的劳动力转移就是实时存储，这使企业能够扩展企业的边界。81%的高管同意，行业内的领先企业将开始从“自带设备”转变为“自带环境”的劳动力方法。
• 从我到我们：多方系统之路。90%的高管表示，多方系统将为他们的生态系统带来更多弹性和适应性，从而与合作伙伴一起创造新的价值。

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我体验我做主

在我体验我做主中, 我们探讨了数字体验的演变：许多企业提供的个性化如“黑匣子”一般，让客户觉得失去控制，自己只是个局外人。为此，企业需要关注客户权力及参与度，重新设计个性化模式。新冠疫情改变了数字体验在人们生活中的作用和重要性。企业若要在当下和未来获得蓬勃发展则需要打造更加敏捷的战略。

短期来看，人们的需求将不断发生改变，为此，企业应与时俱进，实施新的个性化战略。企业需要快速了解用户的新需求，同时快速摒弃无效信息。企业唯有授予客户权力，让客户能够引导个人的数字体验，方能最先了解用户的新需求。

长期来看，数字体验的目的将会改变。如今，对真正共享的数字体验和数字社区的需求不断激增，领军企业纷纷开始响应。随着线下活动逐步恢复，过去几个月间快速发展的在线教育、在线医疗和在线健身平台想要有效留住用户，必须提升线上体验的便利性和互动性，持续为用户创造价值。

人工智能与我

人工智能与我探讨了领先企业如何促进人类与人工智能的协作，一方面利用人工智能来发现新的可能性，同时依靠人类员工对人工智能生成的创意进行指导和完善。疫情之前，这已经是许多行业的首要任务。但如今，人工智能的优先级应进一步提升。

短期来看，企业迫切需要强化员工团队。人类和人工智能的协作在研发新冠病毒疫苗过程中扮演了重要的角色。在医疗以外的其他领域，此次疫情同样带来了更多新限制和新挑战，而人工智能系统有助于克服这些限制和挑战。

长期来看，新冠疫情将向我们展示人类和人工智能协作的最佳状态，并因此而可能减轻人们对该技术的担忧。埃森哲于2019年开展的一项有关人工智能的全球研究发现，扩展该技术的一大主要障碍在于缺乏员工参与。但此次疫情有可能使我们突破这一障碍。如果企业把握良机，投资可解释的人工智能和其他支持并实现真正的人工智能伙伴关系的工具，员工和政府就有机会看到人工智能技术的最佳状态。今天的成功有可能永久改变那些限制人工智能部署的条条框框，并为企业建设未来员工团队打开了新的可能性。

机器人总动员

在各大趋势之中，机器人总动员的增长势头最为强劲。随着社交隔离成为新常态，机器人从受控环境到不受控制的环境以及从部分行业到各个行业的迁移速度超出了我们的预期。在企业和政府寻求全新“零接触”解决方案的同时，机器人在商业和社会中已经变得空前重要。

短期来看，机器人在此次疫情期间承担了更多责任。机器人正加入我们抗击新冠的一线。机器人可以帮助企业做更多的工作，同时也在向监管机构、员工和公众展示更多用途。正如人类与人工智能协作一样，此次疫情同样展示出了机器人的最佳状态，其影响力将会让人们永远铭记。

长期来看，整个机器人行业生态将会加速发展。此次疫情强化了部署机器人和自动化技术的理由。日益增长的自动化需求不仅会推动机器人技术的应用，同时也会推动整个生态系统加速发展，就像4G网络随着智能手机的普及而同步发展一样。由于许多机器人的应用场景需要相当高的数据传输速率以及低延迟，物联网设备和5G也会同步发展。如今，机器人技术领导者正在努力承担与疫情相关的新角色，同时，前瞻性的企业也在为打造更加自动化的未来奠定基础。

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随着企业需要适应不断变化的技术带来的颠覆并对其迅速做出响应，德勤期望更多的IT和财务领导者更紧密的合作为创新融资寻找灵活的途径。

2020年五大重点趋势为：

• 数字孪生：连结现实与数字世界
• 架构觉醒
• 技术道德与信任
• 人感体验平台
• 财务与IT的未来

为了帮助大家更好的理解各类前沿技术动态，基于宏观科技力量及其可被预期的时间范围，报告归纳整理了一张完整的统一化视图。这张试图的结构不敢说详尽也谈不上精确，但它确实传达了我们的信心，即今日之光的确可以帮助我们窥见未来。

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2019 年，还是有很多人会对“云原生”充满了疑惑甚至误解。这想必也是为何我们一直能够在不同场合听到关于云原生的各种不同定义的原因所在。有人说，云原生就是 Kubernetes 和容器；也有人说，云原生就是“弹性可扩展”；还有人说，云原生就是 Serverless；而后来，有人干脆做出判断：云原生本身就是“哈姆雷特”，因为每个人的理解都不一样。

实际上，自从这个关键词被 CNCF 和 Kubernetes 技术生态“借用”之初，云原生的意义和内涵就是非常确定的。在这个生态当中，云原生的本质是一系列最佳实践的结合；更详细的说，云原生为实践者指定了一条低心智负担的，能够以可扩展、可复制的方式最大化地利用云的能力、发挥云的价值的最佳路径。所以说，云原生并不指代某个开源项目或者某种技术，它是一套指导软件与基础设施架构设计的思想。这种思想，以一言以蔽之，就是“以应用为中心”。

正是因为以应用为中心，云原生技术体系才会无限强调让基础设施能更好的配合应用，以更高效的方式为应用“输送”基础设施能力，而不是反其道而行之。而相应的， Kubernetes 、Docker、Operator 等在云原生生态中起到关键作用的开源项目，就是让这种思想落地的技术手段。以应用为中心，是指导整个云原生生态和 Kubernetes 项目蓬勃发展至今的重要主线。

2020 年，随着容器、尤其是 Kubernetes 的迅猛发展，CNCF 基于 Kubernetes 这样一个“种子”迅速构建起来一个以数百个开源项目组成的庞大生态，使得云原生的落地趋势越来越清晰：以容器的形态落地，把“以应用为中心”进行到底。

DDD（领域驱动设计）的思想发端于 2004 年，在过去的十余年时间中一直不温不火，直到最近两年才得到越来越多的关注度。有人说，正是托微服务的福，DDD 才有了流行的土壤。实际上，目前微服务的划分方法里全球共识的就是 DDD，但 DDD 的核心思想并不仅仅局限于微服务本身。因为微服务是一种架构风格，而 DDD 是一种思想。微服务定义的九大核心特质，跟 DDD 的原则是完全一致的，这在某种程度上也是业界愿意在微服务上下文中采用 DDD 方法和实践的原因。

虽然 DDD 的关注度日渐提升，但在实践过程中，也遇到了敏捷开发式的尴尬：如何调整组织架构以适配 DDD？

过去业界提到敏捷开发，都说对个体的要求太高，但实际上并不是。表面上看敏捷对开发人员的技能要求高，实际上是因为敏捷开发要求调整组织架构，很多人不愿意动，因此业务和技术协作上的问题很难解决。

DDD 面临的困境同样如此。在过去，技术这条线的划分可能是开发一部、开发二部，业务这条线的划分可能是业务一线、业务二线。但 DDD 的划分理念是从业务角度划分成领域，领域再划成服务，落地的时候采用微服务架构，以前的划分方式完全适配不了。所以直接造成 DDD 落地难的阻碍也是组织结构。具体表现就是协作不起来，各条线相互甩锅，领导抱怨团队人员能力不够。

可以预见，随着微服务和中台思想的持续升温，2020 年 DDD 将会变得更加流行，但由此带来的问题也会愈加凸显。

2018 年至今，Service Mesh 的热度直线上升，而随着 Kubernetes 生态体系的逐渐建立和完善，基于 Kubernetes 应用程序的规模和复杂性将增加，Service Mesh 将成为有效管理那些应用程序所必需的一切。企业对其的需求将会快速增长。

我们认为，2020 年 Istio 作为控制平面的一种技术实现仍将在 Service Mesh 领域扮演核心角色。Istio 获得业界广泛关注的原因，在于背靠 Google 公司的内部工程实践，以及对工程实践的再思考和重新提炼。而在国内也有阿里巴巴等大玩家在参与其中。未来市场上可能还有其他竞争者的空间，但市场的整合将于 2020 年开始。

从长远来看，我们很可能会看到类似 Kubernetes 的情况，其中出现了赢家，公司开始标准化那个赢家。目前来看，业界正在围绕 Istio 建立生态，Istio 似乎最有可能成为事实上的 Service Mesh。

2019 年 Service Mesh 的解决方案用例较为单一，展望 2020 年，相信会有更多的公司通过实践而对 Service Mesh 的价值更有体感，通过创造更多的成功用户故事、案例而加速 Service Mesh 的普及。也许，2020 年将成为 Service Mesh 技术的普及年。

Gartner 最近的一份报告表明，到 2020 年，全球将有 20% 的企业部署无服务器架构。这说明无服务器架构不只是一个流行语，更是一种众所周知的云计算趋势，并且已经在软件世界掀起一场革命。大型厂商（如亚马逊、微软和谷歌）已经在无服务器架构领域重资投入，追赶革命的浪潮。

Serverless 已经从观望期走向了落地进程，O’Reilly 近期的一份千人样本的调查显示：超过 40% 受访者已在使用，50% 开发者想要尝试。2020 年 Serverless 的发展将在以下几个方面取得更多进展：

虽然前端一直是推陈出新速度最快、开发者最爱抱怨“学不动”的技术领域，但是回顾刚刚过去的 2019 年，多位专家都会这样告诉我们：2019 年大前端领域增速放缓，并没有出现很多颠覆性技术。

仔细想想这个说法确实也站得住脚，无论框架、语言还是前后端分工，2019 年并未出现重磅新闻，主要的“厮杀”都在细分领域展开。这未尝不是好事，可能意味着前端正在走向成熟。

不过如果非要在 2019 年看似平淡的前端圈选择一个超过预期、2020 年值得关注的技术趋势，我们可能会选择 WebAssembly（Wasm）。

WebAssembly 至今已经发展了三四年时间，2019 年发展速度之快超乎我们想象。3 月份 Mozilla 提出 WASI ；Mozilla、Fastly、英特尔与红帽宣布成立 Bytecode Alliance（字节码联盟）；2019 年末的大事件则是 WebAssembly 进入 W3C 成为正式推荐标准。

Docker 联合创始人在 Twitter 上说的一句话更是给 WebAssembly 添了一把火：

“如果 WASM+WASI 在 2008 年就已诞生，那么我们就用不着创建 Docker 了。”

但是如果你认为 WebAssembly“真香”，可能又错了。最近对 JavaScript 开发人员进行的一项调查显示，只有一小部分人在使用 WebAssembly，因为目前大家还找不到放弃 JavaScript 的理由。

不过进入 2020 年，WebAssembly 在商业化上的进程可能会加快，如果你还没有关注和学习 WebAssembly，建议你补上这个功课。

Wasm 现阶段的应用场景还比较少，主要的几个应用场景都集中在前端密集计算业务的优化上，除此之外也有 AI、庄闲网络娱乐平台进入 上的尝试。我们预测 2020 年 WebAssembly 应该主要还是以标准制定及基础设施（浏览器、编译器等）实现发展为主，在 Post-MVP 没有被完全落地的情况下，Wasm 很难跳出目前的几个应用场景来进行能够放到生产环境上的试验，这也是 2020 年 Wasm 将会面临的一个比较大的挑战。

当然现阶段对于 JavaScript 开发者而言，由于现阶段 Wasm 标准的落地进度并没有达到可以为 JavaScript 开发者或者前端开发者提供很多的、能够解决前端实际问题的 Wasm 落地场景，因此导致更多的小伙伴只是采取观望态度。2020 年这样的情况是否会有所改善？可能还要看 Wasm 标准在工具链和浏览器层面的落地实现程度。

除了 WebAssembly，2020 年值得关注的前端趋势还有很多，比如 Serverless，比如前端智能化。

前十多年，大数据的发展主要集中在技术框架上，社区出现了一系列优秀作品，比如引领大数据风潮的 Hadoop，比如计算引擎 Spark、Flink ，比如消息中间件 Kafka 等等，可以说，大数据领域的技术框架已经比较成熟。我们认为新的一年中，大数据领域将迎来大数据的容器化浪潮。

IT 基础设施往云上迁移是大势所趋，由于来自云平台的竞争，Hadoop 正面临越来越大的阻力。去年 6 月 Cloudera 和 Hortonworks 合并，股价暴跌 40%。虽然 Hadoop 不太可能很快就会消失，但它的采用可能会减缓。

同时出于对成本以及对厂商锁定的担忧，促成了向混合方法的演变，包括公用云、私有云和本地部署的组合。在混合云时代，容器依靠其自身标准化、一次构建随处运行的能力，非常适合用于大数据系统的构建和管理。目前已经有大量的大数据系统原生支持 on Kubernetes，例如 Spark 官方版本从 2.3 开始就可以无需任何修改直接跑在 Kubernetes 上，而且“更好地在 K8s 上运行”已成为后续版本演进的的重大策略。行业也已涌现出多个案例。数据基础架构正在从 Hadoop 到云服务再到混合云 / Kubernetes 环境的三个阶段过渡，目前这一过程正在加速。

当然除了容器化浪潮外，2020 年大数据领域还会迎来数据实时以及全链路整合的趋势。数据本身的价值是随着时间推移而快速降低的，以 Kafka、Flink 为代表的流处理计算引擎已经为实时计算提供了坚实的底层技术支持，实时数据计算已融入各种企业场景。大数据的实时性包括快速获取和传输数据、快速计算处理数据、实时可视化数据、在线机器学习和模型实时更新等各个环节，每个环节都会影响整体实时性。

传统的机器学习和大数据两套技术也逐渐在融合，从原始数据导入到数据准备、数据训练到模型部署，整个是一套闭环，大数据和 AI 平台的集成与协同将是未来发展的一个趋势。比如在 Spark 社区里也提出了 Hydrogen 计划，在应用层把大数据和 AI 开源的框架全部串联在一起，通过分布式的调度方式，把这些框架调度到分布式数据与 AI 平台之上。

除此以外，2019 年”数据中台“的概念可谓火了一把。2020 年依然是大数据发展的一个值得关注的趋势。

2019 年，由于预训练模型 BERT 以及 GPT 2.0 的发展，深度迁移学习成为 AI 领域的热门词汇。准确地说，预训练模型是自然语言处理领域新的 baseline，如果要在完全不依赖 BERT 的基础上，提出一个与 BERT 效果相当或者更好的新模型，目前来看可能性非常低。业界大部分 NLP 成果均是基于 BERT 的各种改进或者在对应业务场景上进行应用的，而且 BERT 的改进方向比较多，已经出现各种可用的变种 。

目前，XLNet、RoBERTa 等各种 BERT 的改进预训练模型，虽然是通过增加预训练的数据进一步提升效果，但除了增加数据，还做了许多模型方面的优化，这些突破都不是仅仅依靠堆数据就能带来的成果。

我们认为：2020 年，深度迁移学习将基于预训练模型有更多改进，比如对性能要求较高的场景需要对模型做一些改进和方案上的优化，双向语言模型有可能出现训练和预测不一致的现象，以及在长文本处理、文本生成任务上的不足。同样值得期待的是，该领域未来可能会出现更加轻量级的在线服务模型。拓展到自然语言处理领域，除了不断提升预训练模型的效果，未来如何更好地与领域的知识图谱融合，弥补预训练模型中知识的不足，也是新的技术突破方向。

图神经网络（GNN，Graph Neural Networks）是 2019 年 AI 领域最热门的话题之一。虽然深度学习目前已经在诸多领域拥有了显著的应用成果，但因果推理和可解释性仍是短板，这几年学术界和工业界都在探索新的方向。图神经网络是用于图结构数据的深度学习架构，将端到端学习与归纳推理相结合，业界普遍认为其有望解决深度学习无法处理的因果推理、可解释性等一系列瓶颈问题，是未来 3 到 5 年的值得关注的重点方向。

展望 2020 年，最可以确定的一点是：GNN 依然会保持如今快速发展的态势。从理论研究上看，不断解构 GNN 相关的原理、特色与不足，进而提出相应改进与拓展，是非常值得关注的部分，如动态图、时序图、异构图等。另外，一直以来研究 GNN 所用的标准数据集，如 Cora、PubMed，相对来说场景单一、异构性不足，难以对复杂的 GNN 模型进行准确评价。针对这一问题，近期斯坦福大学等开源的 OGB 标准数据集有望大大改善这个现状。在新的评价体系下，哪些工作能够脱颖而出？值得期待。

从应用上看，除了在视觉推理、点云学习、关系推理、科研、知识图谱、推荐、反欺诈等领域有广泛应用外，在其他诸如交通流量预测、医疗影像、组合优化等场景下，也出现了一些 GNN 相关工作。在这其中，如何准确有效地将图数据与 GNN 二者有机结合到相关场景，是应用上需要着重考虑的。相信 2020 年，会出现更多这样的工作来拓展 GNN 的应用边界。此外，GNN 要真正在工业界大规模落地，底层系统架构方面仍需做大量工作。业界期待着一个更为开放、高性能，且支持超大规模分布式图网络计算的主流平台的出现。

作为认知智能领域核心技术之一，目前知识图谱已运用到语音助手、聊天机器人、智能问答等热门的人工智能应用场景中，并覆盖泛互联网、金融、政务、医疗等众多领域。尽管发展火爆，但现在知识图谱在构建和落地过程中还面临着诸多挑战：首先，对人工构建的依赖度还较高，仍然缺乏从大规模数据里获取的手段；其次，知识图谱的构建技术成本很高。为解决上述问题，目前有很多公司都在做一些自动化构建知识图谱的探索工作，如明略科技开发了自动图谱构建工具，将一些中间构建过程自动化；腾讯正在基于聚类算法和强化学习结合的模式开发 schema 自动构建和根据反馈调整知识图谱的能力….

2019 年知识图谱构建技术已经从过去的完全人工编辑，进化到了场景化定制 NLP 知识抽取配合人工模板和审核的模式，正在经历人工构建 – 群体构建 – 自动构建这样的技术路线。自动化构建知识图谱的特点是面向互联网的大规模、开放、异构环境，利用机器学习技术和信息抽取技术自动获取互联网信息。

2020 年，我们可以预见的是：大规模知识图谱的自动化、高质量构建将成为重要的发展趋势。具体来看，首先，知识图谱的 schema 自动构建和图表示推理将成为关注的重点；其次，随着知识图谱在各个行业的深入落地，会有更多面向领域知识图谱的自动化构建方案涌现出来，比如智能医疗、智能金融等相关知识图谱及推理应用建设；此外，随着 5G 的到来，5G 知识图谱的构建也值得我们期待。

2019 年，庄闲网络娱乐平台进入 技术迎来了两支“强心剂”，一支是以 Facebook Libra 为代表的稳定币技术，另一支是中共中央政治局集体学习庄闲网络娱乐平台进入 技术，国家最高领导人对庄闲网络娱乐平台进入 技术给予高度肯定。

在过去一年中，各大主要分布式账本技术（DLT）、各大公司的联盟链技术团队都做出了不少改进，已经显著增加了相关方案解决实际问题的潜力。技术的相对成熟，让庄闲网络娱乐平台进入 能在未来的一年里结合企业业务得到落地发展。

我们认为，庄闲网络娱乐平台进入 未来主要有两点值得关注：一是庄闲网络娱乐平台进入 之间的互操作性，2020 年我们很可能会看到更多庄闲网络娱乐平台进入 系统的相互融合，跨链技术也有望进一步突破；二是稳定币支付技术。支付是庄闲网络娱乐平台进入 的看家本领，稳定币避免了其他类型数字货币币值不稳、剧烈波动的弊端，从而使数字货币能够真正应用于日常支付等业务场景中。

同时，在 Facebook Libra 的影响下，各国央行数字货币之间的竞争加剧，尤其我国的央行数字货币已是“呼之欲出”，未来国际金融体系势必会发生大变革。全球各国政府都比较重视这块儿的发展，相信在未来会掀起稳定币的热潮。

本文转自：InfoQ

这十项技术分别是：

1.人工智能（AI）

2.6G移动网络

3.自动驾驶汽车

4.工业机器人

5.服务机器人

6.庄闲网络娱乐平台进入

7.新能源载运工具（NEV）

8.可再生和可生物降解的塑料材料

9.固态电池

10.纳米材料

为了识别出这十大技术，位于台湾新竹的工研院产业科技国际策略发展所选择了10个重要市场进行了调查和数据采集。受访者在影响、渗透率和投资优先级等方面回答了与先进技术相关的问题。

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在公司申请方面，美国国际商业机器公司（IBM）的人工智能专利申请数量最多，截至2016年底拥有8290项发明，其次为美国微软公司（Microsoft），拥有5930项发明；前五大申请方还有日本东芝公司（TOSHIBA）、韩国三星集团（Samsung）、日本电气集团（NEC）。

许多与AI相关的技术可以在不同行业中得到应用，涉及诸多领域。其中交通运输领域是人工智能专利近年来增长最多的领域，2013年至2016年间专利申请年增长率为33％，与2013年的3738件专利申请相比，2016年达到8764件申请，增长134％。在运输类别中迅速崛起的是航空航天/航空电子设备（年增长率为67％，2016年提交1,813件）和自动驾驶汽车（年增长率为42％，2016年提交了5,569件）。

如果回看更长的时间区间，从2006-2016年期间，交通运输领域的迅速发展则变得更加明显：2006年仅占AI领域总申请量的20％，到2016年它已经占据了申请量的三分之一（超过8,700件申请）。

在交通运输领域，最大量的专利申请来自于汽车制造商或供应商，包括日本丰田、德国博士和韩国现代，在与交通运输领域的相关应用方面，美国谷歌公司和IBM公司也有非常大量的专利储备。其中在交通领域中的细分技术领域中，自动驾驶领域的专利申请量则最大。

可以预见，未来若干年人工智能会在细分领域发挥更大的作用。笔者以近年来增长最为明显的交通运输领域下的自动驾驶领域为例，其涉及的技术类别的种类范围包括整车制造、传感器、地图导航、网络传输、数据分析、人工智能等，其中人工智能的研究在汽车的智能网联（车联网）方面的现阶段可以涵盖诸如智能座舱、多屏互动、抬头显示等以与其他平台可以进行无缝对接。在细分应用场景方面，大众汽车公司称其将数千张图像加入了图像识别算法，因此系统能够学会区分道路使用者；从麻省理工学院衍生的一家初创公司正在研究一个基于了解人类如何以及为何做出影响他们驾驶方式的决策的解决方案，都是很好的应用实例，对应的专利申请也必然会呈现持续性增长。

2018年，爱立信公司创建了一个生态系统来支持在瑞典斯德哥尔摩的自动驾驶公交车试验，而如果想扩展更多的线路，需要具有更多具有强大计算能力的传感器。但除了技术挑战外，AI开发人员面临的挑战之一是必须清除测试的监管障碍。在2018年初开始试验时, 爱立信公司表示，最难的环节就是获得许可，因为监管当局不会将没有方向盘和后视镜的自动驾驶公交车视为车辆。

关于技术趋势（AI）对政策的影响方面，WIPO报告也指出了两者之间的互相影响，在政策制定、数据控制、研究支持、IP保护等方面，AI的发展也引起了政府政策制定方面的很多问题。

对此，在WIPO报告中，位于硅谷的知名投资公司Andreessen Horowitz的合伙人Frank Chen以自动驾驶为例，表示: “监管部门打算制定完善、周全的政策本身，必然会阻止相关技术的发展。只有减少对技术的监管，才能真正吸引想发展对应技术的公司投入进来。在自动驾驶方面，这样例子在美国很多，特别是亚利桑那州和佛罗里达州，它们在允许无人驾驶汽车上路方面，走在了前面，而其他城市地区则在等待与观察”。

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德勤2018年技术趋势共揭示了八个可能影响业务战略和结果的关键趋势。今年的主题是“交响乐团式的企业”，是一个描述战略、技术和运营跨越边界进行协作的概念。

“技术趋势不再仅仅是首席信息官或首席技术官的责任。它已经成为任何高管、首席执行官甚至董事级别的人都需要谈论的东西，”德勤咨询首席技术官和负责人比尔•布里奇（Bill Briggs）说。“我们现在看到许多前瞻性组织在更具战略性地进行颠覆性变革。他们不是采取单独的、特定领域的变革举措，而是在更加全面地思考探索、使用情况和部署事宜。他们越来越多地关注多个颠覆性技术如何协同工作，从而在整个企业中产生有意义的、可衡量的影响。”

以下是未来18到24个月内可能给各行业带来机遇和挑战的一些具体趋势：

“无领劳动力”：自动化、人工智能和认知技术的兴起将影响就业和岗位的构成。未来的组织为应对新的人机混合式劳动力，必须改变人才管理的方式，同时培训并增强员工能力、开拓新的人力资源管理流程来管理虚拟员工。

从区块到庄闲网络娱乐平台进入 ：区块正从探索期快速发展为对关键任务打造的生产方案。优先使用和增加采纳驱动了在大组织中协调、整合、统筹多个区块的举措，这可能要在整个价值链中跨越多个庄闲网络娱乐平台进入 。

数字现实：在下一阶段的增强现实和虚拟现实的发展中，公司将减少对设备新颖性的关注，而是专注于开发策略和高影响力企业的实践案例。随着这一趋势的展开，IT领导者将致力于解决核心集成、云部署、连接和访问方面的持久挑战。

“旧有界限变得模糊不清，” 布里奇继续说。“不是在行业和垂直业务线、业务流程或水平技术平台中进行思考，我们正在进入一个对角线式的世界——超越技术范围和传统组织边界的世界。这些技术趋势正在为解决问题和发现商机提供一种全新的方法。交响乐团式企业是协调统一的，它是趋势的可控性碰撞，与战略、技术和运营和谐地结合在一起，可以从如今的现状中想象未来。”

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IHS Markit白皮书中阐述的2018年全球市场八大变革性技术，概要如下：

趋势一：人工智能（AI）

人工智能已经发展成熟到一定程度，在若干行业已经成为一种竞争优势，特别是智能手机、汽车和医疗市场。此外，移动设备的优化与基于云计算的解决方案正日渐成为焦点。基于云计算的人工智能采用深度学习算法，能拥有更强的计算能力进行数据分析，但存在隐私权、延时和稳定性等方面的问题。移动设备的人工智能在某种程度上有助于抵销这些危险。比如，智能手机用户若在其手机上部署内置的人工智能，则能够在本地存储数据，从而保护其隐私。

趋势二：物联网（IoT）

IHS Markit预测，全球物联网设备的安装基数在2025年将增长至730亿。强化的连通性选项与边缘计算和云分析功能的汇集协作，将会带来2018年物联网的加速发展以及“连接、收集、计算与创造”的四阶段进化。

物联网连通性增强，比如低功耗无线访问（LPWA），将会推动增长。此外，与物联网相关的技术也将会越来越成熟。机器视频和无处不在的视频将会支持新的视觉分析类型。人工智能、云计算和虚拟化将会有助于产生源自所谓计算机网络“边缘”数据的关键性判断。人工智能应用于数据，将会以节约成本、提高效率和服务模式从以产品为中心转型为以服务为中心等形式，推动收益化。

趋势三：云计算和虚拟化

云服务将为技术上欠成熟的企业应用机器学习（ML）和人工智能铺平道路，从根本上改变其对数据的使用和理解。

趋势四：连通性

随着首批5G商用部署出现，连通性将会成为焦点。不过，通往5G全面应用与部署的路径比较复杂，对于移动网络运营商、技术设施提供商、设备制造商和终端用户而言，新的机会与挑战并存。5G代表着从传统蜂窝技术的急剧扩展，除了移动语音和宽带以外，还有包括大批物联网与各种关键应用系统的整合。

趋势五：无处不在的视频

屏幕和摄像头广泛应用到消费者和企业的各种设备，加上日益先进的广播、固定和移动数据网络，正在引发视频消费、创作、发布和数据流量大爆炸。更重要的是，视频内容正逐渐从娱乐扩展至医疗、教育、安全、远程控制及数字标牌等应用中。

趋势六：计算机视觉

计算机视觉的重要性与日俱增，这与工业、企业和消费部门的数字化大趋势息息相关。图像传感器的多种化，加上图像处理与分析的改进，正在为更广泛的、包括产业机器人、无人机、智能交通系统、高质量检测、医疗和汽车等方面的应用推波助澜。

趋势七：机器人和无人机

2018年，全球机器人和无人机市场将增长至39亿美元。不过，更深层的意义在于，机器人和无人机有可能颠覆制造业与工业长期以来的商业模式，影响到物流、仓储分拣、自主导航和配送等关键领域。

趋势八：庄闲网络娱乐平台进入

庄闲网络娱乐平台进入 推动分散交易，是比特币和以太币等数字货币的基础技术。金融服务以外的庄闲网络娱乐平台进入 应用已经得到发展和部署，2018年将继续扩展，包括：使用庄闲网络娱乐平台进入 来改善广告测评和打击广告欺诈；基于庄闲网络娱乐平台进入 的音乐版权保护平台以及旨在更好跟踪与管理电子产品供应链的解决方案。

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2016年是比特币、数字货币和庄闲网络娱乐平台进入 技术迅猛发展的一年。比特币的价格在这一年达到了历史最高市值，一些新的数字货币也开始出现在聚光灯下，庄闲网络娱乐平台进入 技术可以说已经发展到了顶峰。

《Bitcoin Magazine（比特币杂志）》自然对这些进行了全程记录。通过回顾整个2016年，我们从科技、商业和新闻三大类的最佳阅读主题中整理编辑了三个“前排名前六”列表。

以下就是2016年排名前六的科技类故事，排名标准为故事的受欢迎程度。

第6位  BIP 151的端到端加密法（BIP 151’s End-to-End Encryption）

比特币节点之间以及节点和特殊目的实体（SPV）用户之间的交流目前并不是默认加密的。除非采取预防措施，否则通过比特币网络传输的数据都能被互联网服务提供商、免费WiFi提供商和任何监视比特币网络的人追踪到。

但情况很快就会出现变化了。Bitcoin Core的开发者Jonas Schnelli起草的比特币改进建议151（Bitcoin Improvement Proposal（BIP）151）是专为比特币节点标准之间的加密而设计的。如果这一建议得到广泛采用（另一种比特币Bcoin已经采用了该方案），特殊交易或块的审查将变得更难，与此同时，还可能提供给比特币用户程度更高的隐私。

尽管并不是所有人都认为BIP151有优于Tor或VPNs等传统方式的地方，该提议还是从《Bitcoin Magazine》的读者中收获了很多关注，位列榜单的第六位。

第5位 闪电网络（The Lightning Network）

纵观整个2016年，比特币社区的讨论焦点非可扩展性莫属。几乎所有人都在想如何最好地在比特币网络上增加交易量这个问题，尽管每个人的首选方案各不相同。

作为最受期待的建议之一，闪电网络可能只是一个游戏改变者。尤其适合小额支付的创新型方案应减少所需“链上”交易的数量，同时认识到及时确认和高隐私性的必要。

闪电网络和Amiko Pay、Thunder等类似的兼容项目都是在2015年首次提出的，至今已经经过了至少6家公司的开发。最好的情况是产品级软件将于今年冬天启动，但这在很大程度上取决于Bitcoin Core开发团队提出的一次隔离见证（Segregated Witness）软分叉的活化作用。

闪电网络是否会如愿获得成功仍需时间的检验，但它无疑是《Bitcoin Magazine》中最受欢迎的主题之一，位列榜单第五位。

第4位 多重签名技术（Multisig）

列表的第四位虽有些过时但仍是极好的，即多重签名交易。

多重签名交易指交易需要多个签名才有效。使用多重签名的几个人可以共享一个钱包，且任何人都无法独自转移资金。目前，多重签名技术已经成为更多复杂方案的基础，其中就包括闪电网络。

从技术上来讲，尽管多重签名技术在其出现的最初几年并没有什么标准可言，但自从中本聪在2009年公布比特币这一代码后，该技术就成了比特币协议的一部分。2012年，该技术成为比特币协议的标准部分。自此之后的四年多时间里，多重签名技术变得更加普遍，几个钱包都默认提供了该选项。

多重签名技术或许至今仍是最基本、使用最多的智能合约应用，这也就是为什么这一主题仍在《Bitcoin Magazine》中排名靠前的原因。

第3位 以太坊和图灵完备（Ethereum and Turing Completeness）

从很多意义上来讲，2016年都是以太坊的一年。这一智能合约平台（以太坊）及其原始代币（以太币）在2016年上半年经历了繁荣发展：以太币的价格从不足1美元涨到了超过20美元。尽管之后汇率降到了8美元左右，但它仍是2016年表现最佳的数字货币之一。

此外，以太坊智能合约平台还被一些人认为不仅是数字货币的未来，更可能是运算本身的未来。尽管比特币的范围有限，以太坊的图灵完备却允许其他庄闲网络娱乐平台进入 软件应用的创新。

但以太坊在2016年下半年经历了一段艰难的时光。首先是，广受关注、拥有数百万融资的The DAO平台遭受重创，之后以太坊基金会选择了备受争议的紧急硬分叉来恢复损失的资金，造成了庄闲网络娱乐平台进入 的分裂。其次是，以太坊不断受到攻击，不得不通过更多的硬分叉来解决问题。

尽管有些人认为这一系列的硬分叉有助于强化以太坊，使其免受未来的攻击，但有些人却对图灵完备是否真的是数字货币的理想功能提出了质疑。

但不管怎样，以太坊及其图灵完备都成了2016年的关注焦点，位列榜单的第三位。

第2位 一次隔离见证（Segregated Witness）

一次隔离见证的首次亮相是在2015年快结束的前两周，经过几乎整整一年的发展和测试，最终在今年10月末正式公布了。

一次隔离见证软分叉居于Bitcoin Core的可扩展性路线图的中心位置，可带来很多好处。其中最重要的或许就是一次隔离见证能修复延展性，为上文提到的闪电网络的最优化提供基础工作。提议的协议更新也将通过脚本版本控制拓展比特币的灵活性，同时包括了一个有效的块大小的限制增加等等。

然而，到2016年的最后一个季度，对软分叉的活化并不是一个已知事实的认识越来越明确。至少一个比特币中国挖矿团体极力反对一次隔离见证软分叉的活化作用。一次隔离见证能否得到应用将成为2017年最重要的故事之一。

2016年，一次隔离见证稳居榜单第二位。

第1位  Zcash和zkSNARKs

以太坊并不是霸占2016年新闻头条的唯一一种比特币替代币。

Zcash在2013年作为比特币的匿名层出现，今年10月已经正式成为一种替代货币了。

这一数字货币的创始人是Zooko Wilcox-O’Hearn及其开发团队。一出现该数字货币就引发了大规模的宣传报道，部分原因在于其备受争议却大肆宣传的“可信任的设置”；部分原因在于其在发布后不久作出的疯狂的市场行为；当然还有部分原因在于其背后的技术——zkSNARKs。

zkSNARK的“zk”代表“zero-knowledge（零知识）”，“SNARK”代表“Succinct

Non-interactive Argument of Knowledge（知识的简洁非互动论证）”。zkSNARK是一项新颖的加密技术，确保交易有效性的同时隐藏交易的所有数据。在Zcash中，该技术被用来隐藏交易地址和交易金额。Zcash在数字货币领域实现了前所未有的匿名程度。

《Bitcoin Magazine》参与了Zcash的建立过程，同样也关注数字货币领域其他货币的发展，总结出了2016年排名前六的新货币及其基础技术。

  

来源：网易科技

2016年，数字化技术变革将主导各个经济领域。要适应这场数字化冲击，企业必须从文化和管理思路上做出改变。《2016埃森哲技术趋势与展望》提出企业数字化成功转型的 4 大关键和 5 个正在定义新格局的技术趋势，结合维珍航空、三星、松下、西门子以及电商 Zappos 等公司成功转型案例，探索了未来企业发展之路。

世界正处于重大的技术变革之中，特别是一场数字变革。我们的研究模型和分析显示，数字化正在主导经济的各个领域。

2015年，全球数字经济占全球经济总量的22%，并且在继续迅速增长。我们预计，这一比例将从2005年的15%，增长到2020年的25%。

数字化渗透到了万事万物中，也带来了无处不在的、前所未有的改变：新的技术、新的解决方案、前所未有的数据量、传统与新系统交织、（企业内外）协作的崛起、新的同盟、新的初创企业……新的一切。同时在市场上，数字消费者也日渐成熟。他们对于服务、速度和个性化的期待有了巨大转变，而这仅仅是个开始。

千禧一代不仅是新的一类消费者，同时是新的一类员工，他们有非常不同的期望和愿景。这是“生来就数字化”的一代，要求世界根据其需求而运转，对工作的组织方式也有新的期待。深层协作技术正在重新定义长久以来的雇佣规则。越来越多的自由职业和能力资产组合式的职业生涯正在重新架构劳动力市场，改变工作的方式、时间和地点。

这些改变并非分阶段逐步发生。事实上，变革已经成为新常态。我们对超过3100位IT公司和商业公司高管进行的全球技术调查显示，86%的高管预计，未来3年内，技术变革的速度会迅速加快，或者超过其行业的历史水平。许多企业已经对技术的影响和其自身所必需作出的应对感到措手不及，有些甚至对所需要实施的工作强度毫无招架之力。这些也都是可以理解的。

当被问及在接下来的3年中，你预计你所在的行业技术变革速度如何时，有86%的IT公司和商业公司高管认为，技术变革的速度会迅速加快或者超过其行业历史水平。来源：Technology-Trends-Technology-Vision-2016，Accenture.

但当企业喘口气之后，就需要开始变革其产品、商业模式以及所有支持流程。企业需要开发新的技能，学习其他更敏捷的基于更松散伙伴协作的跨系统工作方式。这就需要一种新的思路来考察企业各个运作部门——特别是员工。用新的方法投资于员工发展、管理员工、帮助员工适应和拥抱变革都至关重要。业务数字化，而企业及其员工和文化也必须要数字化。

要克服诸多企业面临的数字化文化冲击，这听起来令人心悸。所幸已经有一些典范能带来启发。不仅有许多大型科技企业建立了生机勃勃的数字文化，还有其他领域的先行者在探索未来发展之路。

例如，维珍航空作为唯一总部位于硅谷的航空公司，已经学会像其周围的颠覆性科技企业一样思考。维珍航空进行了各种尝试，包括颠覆机票购买方式的机上社交网络。维珍航空甚至尝试和常旅客协作：有3万人在 change.org 上签名请愿，使得维珍在达拉斯爱田机场获得两个登机口。维珍用现金回报了请愿者，在企业上市前给常旅客提供了股权。最让人印象深刻的是，这些回报确实实现了：2014年维珍营收近15亿美元，IPO 募得3.06亿美元。

充满活力而成功的数字化文化基于什么？有4个关键基础：企业需要努力为变革而生、由数据驱动、拥抱颠覆性变革、了解数字化风险。

1）为变革而生

4个方面中或许最重要的是，企业必须为变革而生, 这可能意味着改变企业运作的方式。以数字化企业需要的速度推进，意味着企业需要开发新技能、新流程、新产品以及全新的工作方式。敏捷化方法必须首先推行。“新IT”必不可少，包括驱动持续交付的DevOps运维模型和实践、面向服务的架构（SOA）、可规模化云部署、提高效率的软件及服务（Saas）、敏捷架构和协作平台。

这一切的结果是整个企业内所有人对变革的接受。不管员工职位如何，都需要对变革有预期、理解其影响，并通过增强和添加技能，来与时俱进。我们调查的企业与IT高管中，已有31%称员工培训的需求比三年前显著提高。最先进的企业将是变革的赢家，将运用最新的技术进展来增长和改善业务。

2）由数据驱动

同样重要（但未充分发展）的方面，是企业逐渐成为完全由数据驱动的组织。过去几年对企业内部提高数据和分析运用能力的讨论无数，但真正由数据驱动不仅意味着拥有更好的工具或技能，而是意味着改变企业各层级的决策基础。真正需要的并非依赖于直觉、过往经验或HiPPO原则（谁拿的钱多，谁的观点最重要），而是让数据无处不在、随时可及，并用于支持在整个企业内利用洞察来进行决策。

这不仅意味着让人使用数据——机器也必须要能采集信息并据其行动。对鞋类和服饰电商Zappos而言，数据贯穿了广告投放和网站个性化流程，因为企业用数据来对客户作出关键性决策——最明显的就是用数据来决定客户最关心的是什么。Zappos市场分析团队结合内部和第三方数据，挖掘了两类有待发现和培育的客户细分群体。分析结果仍为广告，但是是有准确目标人群的广告。为了真正落实数据和客户文化，Zappos为4周内离职的新员工提供3000美金报酬，有效地辞去任何不认可企业对客户高度重视的员工。

3）拥抱颠覆性变革

企业领导人将扮演关键的角色，和每个层级的员工利用新工具、新技能和新机器，共同驱动变革。真正的先驱不会将注意力主要集中在数字化带来的效能回报，而是会拥抱颠覆性变革并使其成为企业基因的一部分，激发员工一同畅想技术将如何改变和改进流程，使得企业能朝着全新的方向前进。其中关键在于，领导人需要仔细聆听客户、合作伙伴和员工的意见，让技术作为一种渠道，帮助他们更深地理解驱动颠覆性变革的需求、要求和态度。

企业将创造和融入新的策略，确保其在变化的世界中拥有不败之地。企业将作为先驱，改写其所处行业以及其他行业的边界，领导现存系统与未来生态的形成和协调。

拿三星为例子。三星正在努力推进一系列下一代可穿戴设备和智能设备：会发短信提示门未关好的冰箱、根据分时电价决定何时启动的洗衣机、由智能手表或手机控制的清洁机器人等。“想象这样一个世界，其中所有设备都实现互连”，三星执行副总裁大卫·尤恩说道，“你将拥有的，是最大的一个内容、服务、软件甚至广告传播平台。”三星的颠覆性变革不仅限于产品, 在人的方面，三星发布了C-Lab项目，让员工在比赛中展示自己的创意。获胜者能带薪离职至少一年，去研发自己的想法。

4）了解数字化风险

可惜，我们在数字化经济中看到的高速发展也带来了新的风险。雪上加霜的是，软件所蕴含的大量机会也增加了潜在问题的可能性。数字化企业也可能面临或制造传统企业从未面对过的风险：新的安全漏洞、消费者隐私的权责、对数据透明的需求，以及使用新技术的道德问题。对此，企业领导人需要在所有事情中考虑数字信用。安全、隐私和数字道德不可以根据技术来反向构建；相反，必须从一开始就作为技术开发流程的一部分。

人类在短时间内取得了突飞猛进。企业不再仅仅服务于消费者，而是与其合作。企业不再仅仅与对手竞争，而是与其联合。企业也不再受行业所限，而是忽略了疆界。

数字化也意味着人的变革

所有这些变化或许都由数字化所连接，但关键因素是人。这其中的意义，远远超过对现今商业的改变。数字化的威力在于对现状产生根本性变革——不论是企业所处的行业、所服务的市场还是所雇佣的人才。

而越来越明确的是，技术本身并不足以驱动组织实现新的战略目标。最后的赢家是那些创造了新文化的企业，在这些企业中，技术赋能于人，让人能进步、适应和驱动变革。换言之，成功的秘诀在于“以人为本”。

建立公司文化，使技术帮助人进步并适应和驱动变革的企业将成为赢家

数字化已经深深地嵌入了所有企业。但即使技术已经成为组织及其战略的重要组成部分，只有人本身，才能确保企业在一个以前所未有的速度脱胎换骨的世界中，立于不败之地。

本年度埃森哲技术展望重点关注了5个正在定义新格局的技术趋势。尽管每个趋势都基于技术，在您阅读时，就会看到我们贯穿始终的“以人为本”的主题。未来企业领导者正在吸纳这些趋势，并制定和实施确保其拥有明显数字化优势的策略。

趋势1: 智能自动化

智能自动化是新增长和创新的跳板。由人工智能驱动的下一代解决方案，能从完全不同的系统中收集前所未有的巨量数据，通过将系统、数据和人交织到一起，来根本性地改变组织的形态、功能和运作方式。

趋势2: 流动的员工

企业大力地投资于所需的工具和技术，以确保不断适应数字时代持续的变化。但有一个关键因素通常被忽略：员工。企业需要的不仅是合适的技术；更需要利用技术，让合适的人来做合适的事，构成一个适应性强、随时准备应对改变、响应式的流动员工群。

趋势3: 平台经济

下一个颠覆性变革的浪潮将来自各个行业中逐渐崛起的以技术为基础、平台为驱动的生态系统。通过战略性地利用技术来搭建数字化业务，企业领导人正在创造适应性强、可规模化、内部互连的平台经济，确保在数字化经济的生态系统中取得成功。

趋势4: 可预见的颠覆

如今，所有企业能认识到数字化的变革型力量。但只有少数理解那些从平台经济的生态系统中崛起的变革，将带来如何巨大和持续的影响。被颠覆的不仅是商业模式。当这些生态系统创造出强大而可预见的颠覆性变革时，整个行业和经济部门都将被彻底重新定义和创造。

趋势5: 数字信用

无处不在的新技术也带来潜在的数字化风险问题。如果没有信用，企业就无法分享和使用其运营所需的数据。正因如此，如今最先进的安全系统早已远不仅仅是边界的安全，而是整合了强大的投入，确保数据符合最高的伦理标准。

在以上5大趋势中，最主要并且与当前中国产业关系最密切，因而也是中国企业最有必要了解的趋势是第1个“智能自动化”。正如埃森哲预测在最后点评中所说：“智能自动化不是可有可无的选择，而是必须要做出的改变。关键就在你是否有能力不仅运用智能自动化技术，还要将其应用到组织的各个方面，使其效用最大化。”

以下是《埃森哲2016技术趋势与展望》关于这部分的详细内容。

领导者将欢迎自动化，不仅为了利用数字时代的极速变化，同时也为了创造一个全新的数字世界，并在其中保有竞争优势。机器和人工智能将成为新的工作团队，带来新的技能以帮助人们完成新的工作，并创造出更多可能性。

机器和人工智能将成为新的工作团队，带来新的技能以帮助人们完成新的工作，并创造出更多可能。

在新加坡 Timbre 餐厅就餐的顾客可能会发现有些不同寻常的地方：不再有服务员进出厨房端盘子，而是由无人机从顾客的餐桌上将脏盘子收走。造访西门子所谓“熄灯”制造厂的客人也会注意到一些变化，因为西门子已经将部分生产线自动化，使其可以几周不受监管地进行生产。

这是今天已投入使用的人工智能。表面上看，也许只不过是将人的工作转移给机器。但仔细研究就会发现，人工智能的真正强大之处在于从根本上改变商业和个人的传统运作方式。这些机器提供的力量、能力（规模、速度和化繁为简的能力）和人类的技能不同，而是对其关键的补充。机器的不断成熟使工作场所充满生机，改变着关于可能性的规定，使得人类和其新的数字工作伙伴可以一起以不同的方式工作，以及完成不同的工作。

再来看看西门子的“熄灯制造厂”（Lights Out Manufacturing）。看似只是将工作由人工转移到机器上，但对西门子来说，是其向着创造一个全自主化工厂（即工业4.0）的更大目标迈进的一步。届时，机器将在很大程度上自主运行，供应链将自动进行连接，订单将自动转化成生产信息并整合入生产流程。这将使得这家工业化制造商生产高度定制化的产品成为可能。不要假设人类从整个环节被剔除在外了，而是应该认识到，哪怕是西门子的熄灯制造厂，也还需要1150名员工来支持。只是这些员工现在扮演着和之前不同的角色，因为很多人现在侧重于编程、监控和机器维护。

所谓的“熄灯制造厂”，就是指没有人操作、全部由机器运营的工厂。图为Lorentson Manufacturing“熄灯制造厂”内景。图片来源：mfgnewsweb.com

智能自动化目前运用于多个行业，为商业和社会创造新价值

• 自然语言处理：金融公司通过监控金融机构的电子沟通记录以识别关系和实体，从而将自然语言处理运用于合规和欺诈防范；
• 计算机视觉：执法过程将计算机视觉运用于面部识别系统，根据数字图像或视频资源中的视频画面识别或确认人物；
• 知识表达：健康医疗提供商使用一种系统用于分析大量数据以提取有用部分，例如医生姓名、成本和投诉数量，从而创造出一种简单便捷的方式来找出临床表现下滑的根本原因；
• 理据和规划：自动化规划和日程安排，通常用于自动机器人执行及无人驾驶车辆，适用范围从仓库、零售店到家用。

类似的例子正在各处涌现，因为领军企业正将其越来越多的工艺流程交给智能机器。他们的目标不仅限于更快、更有效地完成相同的工作。他们已经认识到智能自动化正以之前无法企及的规模在创造新的产品和服务，从而改变着规则。同时，他们正在重新思考企业在各个领域的业务——从业务流程到其所提供的客户体验。

与减少就业岗位和创造一个反人类的未来截然不同，先锋企业正通过利用智能自动化来创造一种全新的——同时也更高效的——人机关系。领军企业正在探索这方面的潜能。例如，奢侈品零售商 Moda Operandi 得以规模化并提升其高体验的客户服务，造型师为客户提供个性化建议和一对一沟通。通过建造一种新的个性化引擎，可使一位造型师同时服务于最多300位客户（对比之前50~75位），该公司得以为其优质客户提供和对其顶尖客户一样的奢华服务。

关于智能自动化和人工智能可能性的讨论和预测已经持续好几十年了。那为何这类变化到目前才开始出现呢？答案一部分是因为数字技术增加的足迹。随着越来越多的业务流程甚至是产品都经由软件接触，可能被自动化的范围被成倍地扩大了。答案的另一部分在于人工智能技术应用的进步。

人工智能现在不仅仅被当做附加品看待，而代表着信息技术系统建立的根本性改变。作为信息技术建筑新的基本面，越来越多的工具正被创造出来，使得机器在学习和决策方面更加成熟。这意味着这些任务的实际自动化流程变得更为容易。例子不胜枚举：从谷歌目前的开源图像识别软件到IPsoft的人工智能平台Amelia，该平台可将知识工作自动化，并能与客户使用20多种语言对话。

这些工具，以及其他很多类似的工具，正在使人工智能重获投资人和全球2000机构的关注。仅在美国，风投注资的人工智能初创企业在过去4年就增长了20倍。我们的 Technology Vision 问卷调查显示，70%的企业高管表示他们对人工智能相关技术的投资比两年前有显著增加，55%表示他们计划广泛使用机器学习和类似Amelia的内嵌人工智能解决方案。

在所有的侧重点中，很重要的是要认识到，将人工智能整合入业务不是一项能轻而易举完成的工作。首先，企业必须得重新定义其业务和信息技术架构。在各个层面使用人工智能，就意味着公司将从根本上以不同的方式运作，这也包括将人工智能作为新的而且重要的一层整合入整个架构中。

技术领导者已经认识到智能自动化拥有巨大潜能，并能预见它将如何最终遍及到业务的各个方面，但所有的企业领导者都必须认识到自动化除了降低成本之外的潜力。能够增长且占据其行业主导地位的，将是系统性地在企业各方面迎接自动化的企业，这些企业利用自动化来促成产品、服务甚至商业模式的变革，并持续地改变自身和所处行业。

技术的迅速进步正为创新、智能和自动化开启新的可能

• 前所未有的数据量：到2020年，将有超过44ZB的数据，其中35%能够用于分析；
• 存储成本降低：过去30年终，硬盘每GB数据存储的成本每14个月就能减半，从1980年的3,488,630美元降至2015年的0.03美元；
• 几乎无限强大的计算能力：公共云计算规模预计在2015年接近700亿美元；
• 人工智能进步：仅美国的人工智能初创企业数就在过去4年中增长了20倍；
• 信息技术范围扩大：88%的企业高管认为IT组织需要开拓业务范围，以适应日渐增长的IT需求。

FURo-S智能服务机器人能够与FURo-S通讯，替人买票、问路乃至观看无聊的广告。图片来源：wikups.fr

这在实际中意味着什么？智能自动化将使得企业能够通过增加灵敏度、减少系统复杂性、加快产品上市速度和建设持续尝试新产品与新服务的能力，实现创新和进步。

• 机器化手术：da Vinci 能提高外科医生手术的视觉、精度和控制度
• 零售服务机器人：OSHbot 能回答顾客的简单问题、识别物品、搜索库存、提供导引，甚至呼叫硬件专家来进行视频沟通
• 人工智能柜台：FURo-S智能服务机器人能够与FURo-S通讯，替人买票、问路乃至观看无聊的广告
• 机器人门童：Aloft 酒店的机器人能将物品送达客人房间

例如，许多先锋企业正在利用智能自动化来改变数据的使用方式。Paxata通过在大量数据中自动寻找有意义的数据关系，告诉数据科学家该关注什么。Adobe Target不仅实现了广告个性体验的自动化，还创造了自动的体验测试，用于了解顾客最青睐的功能是什么，从而使营销人员不用依靠IT就能测试营销方案。伦敦的初创企业Bloomsbury.ai着眼于未来，宣布计划发布一项测试服务，让没有编程技能的人能进行复杂的数据分析。Bloomsbury.ai称，其技术经过培训后能用于各种事情，不管是艺术创作品还是消费者产品。

自动化驱动的改变不仅限于IT系统，也发生在现实世界：自动化能让人机协作，把最危险的任务从人身上释放出来（比如智能“机器虫”能监测高风险的挖掘动作），从而提高矿井安全；自动化让物流越来越接近当日送达（比如3万个Kiva机器人正在帮助亚马逊应对增长的客户需求），从而改变电子商务的规则；智能路灯和预测性交通管制能改善城市生活，而精细化农业（比如利用智能自动化支持“数字”耕作的AquaSpy和AGCO等公司）则能大幅提高作物产量。

当智能自动化与人配合，产出更好的功能时，它就能蓬勃发展

松下“Laundroid”演示会。Laundroid能帮你清洗、烘干甚至叠好衣服。图片来源：YouTube.com

各方面的消费者体验同样是为自动化而生的。Coles超市正在试点柜台条形码读取器Hiku，使得消费者能在家中自动订购商品。家用自动化企业Control4推出了一套解决方案，让房主通过家居自动化功能，实现前所未有的控制——从全屋声音系统到监视器安全网络，再到锁门系统和光温控制。如果我们展望未来，则会看到更多可能性。比如，松下正在打造“Laundroid”——能够清洗、烘干和叠好衣服的洗衣机器人。

这些例子不仅说明了变革速度何等之快，也揭示了企业要调整自己所面临的压力。事实上，我们方案的企业高管中，有82%认为企业面临着越来越大的压力，需要改变自己、扩大业务，避免被竞争者打败。智能自动化已经成为企业变革的关键推动力。

企业只有无缝地利用和整合所有新生事物——新产品、新服务、新技术、新模式、新同盟、新生态等等——才能应对无处不在的数字化变革所产生的各种复杂情况。要应对这一挑战，需要新的技能，以及一支非常不同的员工队伍，而分布在各处的智能自动化——数字化时代的全新核心员工团队——才能真正应对上述挑战。

用户自主制作软件：通过语音指令和手势等，消费者将能够为自己的设备制作简单的个性化App。很快，每个人都会成为程序员。

替身时代：替身和机器人将更广泛地得以使用，去人们不能去的地方，完成人们无法做、或不愿意做的事情。

关键点

• 智能自动化将为你带来变革的新动力
• 人工智能将成为核心竞争力，是渗透到企业各个方面的一种能力
• 利用人工智能时，要改变企业的组织、文化、技能和经验，做到“以人为本”

智能自动化不是可有可无的选择，而是必须要做出的改变。关键就在你是否有能力不仅运用智能自动化技术，还要将其应用到组织的各个方面，使其效用最大化。

世界正处于重大的技术变革之中，特别是一场数字变革。我们的研究模型和分析显示，数字化正在主导经济的各个领域。

2015年，全球数字经济占全球经济总量的22%，并且在继续迅速增长。我们预计，这一比例将从2005年的15%，增长到2020年的25%。

数字化渗透到了万事万物中，也带来了无处不在的、前所未有的改变：新的技术、新的解决方案、前所未有的数据量、传统与新系统交织、（企业内外）协作的崛起、新的同盟、新的初创企业……新的一切。同时在市场上，数字消费者也日渐成熟。他们对于服务、速度和个性化的期待有了巨大转变，而这仅仅是个开始。

千禧一代不仅是新的一类消费者，同时是新的一类员工，他们有非常不同的期望和愿景。这是“生来就数字化”的一代，要求世界根据其需求而运转，对工作的组织方式也有新的期待。深层协作技术正在重新定义长久以来的雇佣规则。越来越多的自由职业和能力资产组合式的职业生涯正在重新架构劳动力市场，改变工作的方式、时间和地点。

这些改变并非分阶段逐步发生。事实上，变革已经成为新常态。我们对超过3100位IT公司和商业公司高管进行的全球技术调查显示，86%的高管预计，未来3年内，技术变革的速度会迅速加快，或者超过其行业的历史水平。许多企业已经对技术的影响和其自身所必需作出的应对感到措手不及，有些甚至对所需要实施的工作强度毫无招架之力。这些也都是可以理解的。

当被问及在接下来的3年中，你预计你所在的行业技术变革速度如何时，有86%的IT公司和商业公司高管认为，技术变革的速度会迅速加快或者超过其行业历史水平。来源：Technology-Trends-Technology-Vision-2016，Accenture.

但当企业喘口气之后，就需要开始变革其产品、商业模式以及所有支持流程。企业需要开发新的技能，学习其他更敏捷的基于更松散伙伴协作的跨系统工作方式。这就需要一种新的思路来考察企业各个运作部门——特别是员工。用新的方法投资于员工发展、管理员工、帮助员工适应和拥抱变革都至关重要。业务数字化，而企业及其员工和文化也必须要数字化。

要克服诸多企业面临的数字化文化冲击，这听起来令人心悸。所幸已经有一些典范能带来启发。不仅有许多大型科技企业建立了生机勃勃的数字文化，还有其他领域的先行者在探索未来发展之路。

例如，维珍航空作为唯一总部位于硅谷的航空公司，已经学会像其周围的颠覆性科技企业一样思考。维珍航空进行了各种尝试，包括颠覆机票购买方式的机上社交网络。维珍航空甚至尝试和常旅客协作：有3万人在 change.org 上签名请愿，使得维珍在达拉斯爱田机场获得两个登机口。维珍用现金回报了请愿者，在企业上市前给常旅客提供了股权。最让人印象深刻的是，这些回报确实实现了：2014年维珍营收近15亿美元，IPO 募得3.06亿美元。

充满活力而成功的数字化文化基于什么？有4个关键基础：企业需要努力为变革而生、由数据驱动、拥抱颠覆性变革、了解数字化风险。

1）为变革而生

4个方面中或许最重要的是，企业必须为变革而生, 这可能意味着改变企业运作的方式。以数字化企业需要的速度推进，意味着企业需要开发新技能、新流程、新产品以及全新的工作方式。敏捷化方法必须首先推行。“新IT”必不可少，包括驱动持续交付的DevOps运维模型和实践、面向服务的架构（SOA）、可规模化云部署、提高效率的软件及服务（Saas）、敏捷架构和协作平台。

这一切的结果是整个企业内所有人对变革的接受。不管员工职位如何，都需要对变革有预期、理解其影响，并通过增强和添加技能，来与时俱进。我们调查的企业与IT高管中，已有31%称员工培训的需求比三年前显著提高。最先进的企业将是变革的赢家，将运用最新的技术进展来增长和改善业务。

2）由数据驱动

同样重要（但未充分发展）的方面，是企业逐渐成为完全由数据驱动的组织。过去几年对企业内部提高数据和分析运用能力的讨论无数，但真正由数据驱动不仅意味着拥有更好的工具或技能，而是意味着改变企业各层级的决策基础。真正需要的并非依赖于直觉、过往经验或HiPPO原则（谁拿的钱多，谁的观点最重要），而是让数据无处不在、随时可及，并用于支持在整个企业内利用洞察来进行决策。

这不仅意味着让人使用数据——机器也必须要能采集信息并据其行动。对鞋类和服饰电商Zappos而言，数据贯穿了广告投放和网站个性化流程，因为企业用数据来对客户作出关键性决策——最明显的就是用数据来决定客户最关心的是什么。Zappos市场分析团队结合内部和第三方数据，挖掘了两类有待发现和培育的客户细分群体。分析结果仍为广告，但是是有准确目标人群的广告。为了真正落实数据和客户文化，Zappos为4周内离职的新员工提供3000美金报酬，有效地辞去任何不认可企业对客户高度重视的员工。

3）拥抱颠覆性变革

企业领导人将扮演关键的角色，和每个层级的员工利用新工具、新技能和新机器，共同驱动变革。真正的先驱不会将注意力主要集中在数字化带来的效能回报，而是会拥抱颠覆性变革并使其成为企业基因的一部分，激发员工一同畅想技术将如何改变和改进流程，使得企业能朝着全新的方向前进。其中关键在于，领导人需要仔细聆听客户、合作伙伴和员工的意见，让技术作为一种渠道，帮助他们更深地理解驱动颠覆性变革的需求、要求和态度。

企业将创造和融入新的策略，确保其在变化的世界中拥有不败之地。企业将作为先驱，改写其所处行业以及其他行业的边界，领导现存系统与未来生态的形成和协调。

拿三星为例子。三星正在努力推进一系列下一代可穿戴设备和智能设备：会发短信提示门未关好的冰箱、根据分时电价决定何时启动的洗衣机、由智能手表或手机控制的清洁机器人等。“想象这样一个世界，其中所有设备都实现互连”，三星执行副总裁大卫·尤恩说道，“你将拥有的，是最大的一个内容、服务、软件甚至广告传播平台。”三星的颠覆性变革不仅限于产品, 在人的方面，三星发布了C-Lab项目，让员工在比赛中展示自己的创意。获胜者能带薪离职至少一年，去研发自己的想法。

4）了解数字化风险

可惜，我们在数字化经济中看到的高速发展也带来了新的风险。雪上加霜的是，软件所蕴含的大量机会也增加了潜在问题的可能性。数字化企业也可能面临或制造传统企业从未面对过的风险：新的安全漏洞、消费者隐私的权责、对数据透明的需求，以及使用新技术的道德问题。对此，企业领导人需要在所有事情中考虑数字信用。安全、隐私和数字道德不可以根据技术来反向构建；相反，必须从一开始就作为技术开发流程的一部分。

人类在短时间内取得了突飞猛进。企业不再仅仅服务于消费者，而是与其合作。企业不再仅仅与对手竞争，而是与其联合。企业也不再受行业所限，而是忽略了疆界。

数字化也意味着人的变革

所有这些变化或许都由数字化所连接，但关键因素是人。这其中的意义，远远超过对现今商业的改变。数字化的威力在于对现状产生根本性变革——不论是企业所处的行业、所服务的市场还是所雇佣的人才。

而越来越明确的是，技术本身并不足以驱动组织实现新的战略目标。最后的赢家是那些创造了新文化的企业，在这些企业中，技术赋能于人，让人能进步、适应和驱动变革。换言之，成功的秘诀在于“以人为本”。

建立公司文化，使技术帮助人进步并适应和驱动变革的企业将成为赢家

数字化已经深深地嵌入了所有企业。但即使技术已经成为组织及其战略的重要组成部分，只有人本身，才能确保企业在一个以前所未有的速度脱胎换骨的世界中，立于不败之地。

本年度埃森哲技术展望重点关注了5个正在定义新格局的技术趋势。尽管每个趋势都基于技术，在您阅读时，就会看到我们贯穿始终的“以人为本”的主题。未来企业领导者正在吸纳这些趋势，并制定和实施确保其拥有明显数字化优势的策略。

趋势1: 智能自动化

智能自动化是新增长和创新的跳板。由人工智能驱动的下一代解决方案，能从完全不同的系统中收集前所未有的巨量数据，通过将系统、数据和人交织到一起，来根本性地改变组织的形态、功能和运作方式。

趋势2: 流动的员工

企业大力地投资于所需的工具和技术，以确保不断适应数字时代持续的变化。但有一个关键因素通常被忽略：员工。企业需要的不仅是合适的技术；更需要利用技术，让合适的人来做合适的事，构成一个适应性强、随时准备应对改变、响应式的流动员工群。

趋势3: 平台经济

下一个颠覆性变革的浪潮将来自各个行业中逐渐崛起的以技术为基础、平台为驱动的生态系统。通过战略性地利用技术来搭建数字化业务，企业领导人正在创造适应性强、可规模化、内部互连的平台经济，确保在数字化经济的生态系统中取得成功。

趋势4: 可预见的颠覆

如今，所有企业能认识到数字化的变革型力量。但只有少数理解那些从平台经济的生态系统中崛起的变革，将带来如何巨大和持续的影响。被颠覆的不仅是商业模式。当这些生态系统创造出强大而可预见的颠覆性变革时，整个行业和经济部门都将被彻底重新定义和创造。

趋势5: 数字信用

无处不在的新技术也带来潜在的数字化风险问题。如果没有信用，企业就无法分享和使用其运营所需的数据。正因如此，如今最先进的安全系统早已远不仅仅是边界的安全，而是整合了强大的投入，确保数据符合最高的伦理标准。

【新智元评析】在以上5大趋势中，最主要并且与当前中国产业关系最密切，因而也是中国企业最有必要了解的趋势是第1个“智能自动化”。正如埃森哲预测在最后点评中所说：“智能自动化不是可有可无的选择，而是必须要做出的改变。关键就在你是否有能力不仅运用智能自动化技术，还要将其应用到组织的各个方面，使其效用最大化。”

以下是《埃森哲2016技术趋势与展望》关于这部分的详细内容。

领导者将欢迎自动化，不仅为了利用数字时代的极速变化，同时也为了创造一个全新的数字世界，并在其中保有竞争优势。机器和人工智能将成为新的工作团队，带来新的技能以帮助人们完成新的工作，并创造出更多可能性。

机器和人工智能将成为新的工作团队，带来新的技能以帮助人们完成新的工作，并创造出更多可能。

在新加坡 Timbre 餐厅就餐的顾客可能会发现有些不同寻常的地方：不再有服务员进出厨房端盘子，而是由无人机从顾客的餐桌上将脏盘子收走。造访西门子所谓“熄灯”制造厂的客人也会注意到一些变化，因为西门子已经将部分生产线自动化，使其可以几周不受监管地进行生产。

这是今天已投入使用的人工智能。表面上看，也许只不过是将人的工作转移给机器。但仔细研究就会发现，人工智能的真正强大之处在于从根本上改变商业和个人的传统运作方式。这些机器提供的力量、能力（规模、速度和化繁为简的能力）和人类的技能不同，而是对其关键的补充。机器的不断成熟使工作场所充满生机，改变着关于可能性的规定，使得人类和其新的数字工作伙伴可以一起以不同的方式工作，以及完成不同的工作。

再来看看西门子的“熄灯制造厂”（Lights Out Manufacturing）。看似只是将工作由人工转移到机器上，但对西门子来说，是其向着创造一个全自主化工厂（即工业4.0）的更大目标迈进的一步。届时，机器将在很大程度上自主运行，供应链将自动进行连接，订单将自动转化成生产信息并整合入生产流程。这将使得这家工业化制造商生产高度定制化的产品成为可能。不要假设人类从整个环节被剔除在外了，而是应该认识到，哪怕是西门子的熄灯制造厂，也还需要1150名员工来支持。只是这些员工现在扮演着和之前不同的角色，因为很多人现在侧重于编程、监控和机器维护。

所谓的“熄灯制造厂”，就是指没有人操作、全部由机器运营的工厂。图为Lorentson Manufacturing“熄灯制造厂”内景。图片来源：mfgnewsweb.com

智能自动化目前运用于多个行业，为商业和社会创造新价值

• 自然语言处理：金融公司通过监控金融机构的电子沟通记录以识别关系和实体，从而将自然语言处理运用于合规和欺诈防范；
• 计算机视觉：执法过程将计算机视觉运用于面部识别系统，根据数字图像或视频资源中的视频画面识别或确认人物；
• 知识表达：健康医疗提供商使用一种系统用于分析大量数据以提取有用部分，例如医生姓名、成本和投诉数量，从而创造出一种简单便捷的方式来找出临床表现下滑的根本原因；
• 理据和规划：自动化规划和日程安排，通常用于自动机器人执行及无人驾驶车辆，适用范围从仓库、零售店到家用。

类似的例子正在各处涌现，因为领军企业正将其越来越多的工艺流程交给智能机器。他们的目标不仅限于更快、更有效地完成相同的工作。他们已经认识到智能自动化正以之前无法企及的规模在创造新的产品和服务，从而改变着规则。同时，他们正在重新思考企业在各个领域的业务——从业务流程到其所提供的客户体验。

与减少就业岗位和创造一个反人类的未来截然不同，先锋企业正通过利用智能自动化来创造一种全新的——同时也更高效的——人机关系。领军企业正在探索这方面的潜能。例如，奢侈品零售商 Moda Operandi 得以规模化并提升其高体验的客户服务，造型师为客户提供个性化建议和一对一沟通。通过建造一种新的个性化引擎，可使一位造型师同时服务于最多300位客户（对比之前50~75位），该公司得以为其优质客户提供和对其顶尖客户一样的奢华服务。

关于智能自动化和人工智能可能性的讨论和预测已经持续好几十年了。那为何这类变化到目前才开始出现呢？答案一部分是因为数字技术增加的足迹。随着越来越多的业务流程甚至是产品都经由软件接触，可能被自动化的范围被成倍地扩大了。答案的另一部分在于人工智能技术应用的进步。

人工智能现在不仅仅被当做附加品看待，而代表着信息技术系统建立的根本性改变。作为信息技术建筑新的基本面，越来越多的工具正被创造出来，使得机器在学习和决策方面更加成熟。这意味着这些任务的实际自动化流程变得更为容易。例子不胜枚举：从谷歌目前的开源图像识别软件到IPsoft的人工智能平台Amelia，该平台可将知识工作自动化，并能与客户使用20多种语言对话。

这些工具，以及其他很多类似的工具，正在使人工智能重获投资人和全球2000机构的关注。仅在美国，风投注资的人工智能初创企业在过去4年就增长了20倍。我们的 Technology Vision 问卷调查显示，70%的企业高管表示他们对人工智能相关技术的投资比两年前有显著增加，55%表示他们计划广泛使用机器学习和类似Amelia的内嵌人工智能解决方案。

在所有的侧重点中，很重要的是要认识到，将人工智能整合入业务不是一项能轻而易举完成的工作。首先，企业必须得重新定义其业务和信息技术架构。在各个层面使用人工智能，就意味着公司将从根本上以不同的方式运作，这也包括将人工智能作为新的而且重要的一层整合入整个架构中。

技术领导者已经认识到智能自动化拥有巨大潜能，并能预见它将如何最终遍及到业务的各个方面，但所有的企业领导者都必须认识到自动化除了降低成本之外的潜力。能够增长且占据其行业主导地位的，将是系统性地在企业各方面迎接自动化的企业，这些企业利用自动化来促成产品、服务甚至商业模式的变革，并持续地改变自身和所处行业。

技术的迅速进步正为创新、智能和自动化开启新的可能

• 前所未有的数据量：到2020年，将有超过44ZB的数据，其中35%能够用于分析；
• 存储成本降低：过去30年终，硬盘每GB数据存储的成本每14个月就能减半，从1980年的3,488,630美元降至2015年的0.03美元；
• 几乎无限强大的计算能力：公共云计算规模预计在2015年接近700亿美元；
• 人工智能进步：仅美国的人工智能初创企业数就在过去4年中增长了20倍；
• 信息技术范围扩大：88%的企业高管认为IT组织需要开拓业务范围，以适应日渐增长的IT需求。

FURo-S智能服务机器人能够与FURo-S通讯，替人买票、问路乃至观看无聊的广告。图片来源：wikups.fr

这在实际中意味着什么？智能自动化将使得企业能够通过增加灵敏度、减少系统复杂性、加快产品上市速度和建设持续尝试新产品与新服务的能力，实现创新和进步。

• 机器化手术：da Vinci 能提高外科医生手术的视觉、精度和控制度
• 零售服务机器人：OSHbot 能回答顾客的简单问题、识别物品、搜索库存、提供导引，甚至呼叫硬件专家来进行视频沟通
• 人工智能柜台：FURo-S智能服务机器人能够与FURo-S通讯，替人买票、问路乃至观看无聊的广告
• 机器人门童：Aloft 酒店的机器人能将物品送达客人房间

例如，许多先锋企业正在利用智能自动化来改变数据的使用方式。Paxata通过在大量数据中自动寻找有意义的数据关系，告诉数据科学家该关注什么。Adobe Target不仅实现了广告个性体验的自动化，还创造了自动的体验测试，用于了解顾客最青睐的功能是什么，从而使营销人员不用依靠IT就能测试营销方案。伦敦的初创企业Bloomsbury.ai着眼于未来，宣布计划发布一项测试服务，让没有编程技能的人能进行复杂的数据分析。Bloomsbury.ai称，其技术经过培训后能用于各种事情，不管是艺术创作品还是消费者产品。

自动化驱动的改变不仅限于IT系统，也发生在现实世界：自动化能让人机协作，把最危险的任务从人身上释放出来（比如智能“机器虫”能监测高风险的挖掘动作），从而提高矿井安全；自动化让物流越来越接近当日送达（比如3万个Kiva机器人正在帮助亚马逊应对增长的客户需求），从而改变电子商务的规则；智能路灯和预测性交通管制能改善城市生活，而精细化农业（比如利用智能自动化支持“数字”耕作的AquaSpy和AGCO等公司）则能大幅提高作物产量。

当智能自动化与人配合，产出更好的功能时，它就能蓬勃发展

松下“Laundroid”演示会。Laundroid能帮你清洗、烘干甚至叠好衣服。图片来源：YouTube.com

各方面的消费者体验同样是为自动化而生的。Coles超市正在试点柜台条形码读取器Hiku，使得消费者能在家中自动订购商品。家用自动化企业Control4推出了一套解决方案，让房主通过家居自动化功能，实现前所未有的控制——从全屋声音系统到监视器安全网络，再到锁门系统和光温控制。如果我们展望未来，则会看到更多可能性。比如，松下正在打造“Laundroid”——能够清洗、烘干和叠好衣服的洗衣机器人。

这些例子不仅说明了变革速度何等之快，也揭示了企业要调整自己所面临的压力。事实上，我们方案的企业高管中，有82%认为企业面临着越来越大的压力，需要改变自己、扩大业务，避免被竞争者打败。智能自动化已经成为企业变革的关键推动力。

企业只有无缝地利用和整合所有新生事物——新产品、新服务、新技术、新模式、新同盟、新生态等等——才能应对无处不在的数字化变革所产生的各种复杂情况。要应对这一挑战，需要新的技能，以及一支非常不同的员工队伍，而分布在各处的智能自动化——数字化时代的全新核心员工团队——才能真正应对上述挑战。

用户自主制作软件：通过语音指令和手势等，消费者将能够为自己的设备制作简单的个性化App。很快，每个人都会成为程序员。

替身时代：替身和机器人将更广泛地得以使用，去人们不能去的地方，完成人们无法做、或不愿意做的事情。

关键点

• 智能自动化将为你带来变革的新动力
• 人工智能将成为核心竞争力，是渗透到企业各个方面的一种能力
• 利用人工智能时，要改变企业的组织、文化、技能和经验，做到“以人为本”

智能自动化不是可有可无的选择，而是必须要做出的改变。关键就在你是否有能力不仅运用智能自动化技术，还要将其应用到组织的各个方面，使其效用最大化。

via：新智元

• 端到端服务的颠覆全面开花（不仅仅是 Uber、Airbnb）
• 物联网变得更加智能
• 支付世界版图发生重大变化
• 3D 打印产品化
• 新媒体业务发展迅速
• 一站式广告技术不断出现
• 重新聚焦移动游戏客户的长期价值
• SaaS 向企业端渗透
• 全面网络安全保护成常态
• 技术及产品退出表现强劲

其自评是除了 3D 打印产品化和 SaaS 向企业端渗透略有失误外，其他预测都是准确的。

下面是2016年的十大技术趋势预测：

1、虚拟现实变成现实

2016年是虚拟现实粉丝翘首以盼的年份。很多虚拟现实产品都将上市（Facebook Oculus Rift、索尼 Playstation VR、HTC Vive/Steam VR 上半年将发行），但是要想成为普通消费者 “必备” 的电子产品尚有待时日。不过产品的上市本身可以把对这个市场的感知从 “很酷” 提升到 “游戏改变者” 的地位。

虚拟现实预计会变革媒体、体育、游戏、娱乐及教育等多个行业，预计到 2020年，光游戏和媒体业就能够产生 1600 亿美元的收入。

在这种乐观的预期下，2016年将成为虚拟现实的大年，各种头条、投资、产品会不断涌现。但是在体验、内容、价格都做好之前，虚拟现实还只能吸引早期采用者。

2、“量化自我” 从小众进入主流

以数字化健身与可穿戴技术为表现的 “量化自我”，在移动设备、大数据、社会化媒体的催化下，在公众对自身健康的日益重视背景下，今年将会从小众进入主流。

据 IDC 测算，2015年可穿戴设备的发货量达到了 7600 万，比2014年增长了164%。预计到2019年将达 1.73 亿（复合年增长率23%）。

3、汽车准备迎接创新

随着苹果 CarPlay、Google Android Auto 等闯入驾驶室，软件开始蚕食汽车。而无人车的一举一动都在抓住媒体的眼球和公众的想象，但是商用化还需要时日。车载技术开始突飞猛进，一些信息娱乐中间件的出现使得它几乎可以运行在任何车载系统上，为车载娱乐应用的第三方市场打开了大门。

相比之下，有的传统车商仍然抗拒技术公司的入侵。而那些主动拥抱的则正在收到回报。比如 GM 把苹果的 CarPlay 集成到了自己的 27 款车型，还对 Lyft 进行了 5 亿美元的投资，老牌汽车巨头则表示不惧苹果竞争，自己也可以成为造车的软件服务公司。

不过汽车业的技术变革还需要突破隐私和安全问题才能迎来最终的繁荣。

4、金融创新继续繁荣

尽管最近金融技术创新主要集中在移动支付和加密货币上，但替代性借贷方案，尤其是 P2P 借贷平台已经成为领先的金融创新趋势之一。跟传统方式相比，P2P 的灵活快速、低成本、客户方便可达等优势显露无疑，必将驱动着 P2P 继续向各类垂直市场拓展。但是缺乏监管也导致乱象丛生，需要行业整顿来引导有序发展。

5、游戏巨头强者愈强

游戏一直是最有利可图的数字内容形式。一直霸占着移动 app 收入排行榜的大部分榜单（美国前10有8个是游戏，中国前10都是游戏，日本、德国、英国前10至少也有 8 个是游戏）。

所以巨头都抓紧了并购的节奏（2015年暴雪 59 亿美元收购 King Digital，任天堂与 DeNA 合作）。最近3年最赚钱的游戏基本上已经被 Supercell、King Digital、MachineZone、EA 等少数游戏商持有。

合并后的主要游戏商已经拿下了收入前30的93%游戏，以及前100的70%，强者恒强、富者愈富成为越来越明显的趋势。

6、数字视频不断壮大

数字视频是主要的媒体形式之一，占据了 64%的全球互联网流量。Hulu、Netflix 及 Amazon 等 OTP 平台因订阅人数不断增长和内容创新而繁荣。UGC（用户生成内容）也不断热络，甚至诞生了不少网红。社交网络也开始利用这一势头推出自己的视频产品。2015年，美国成人日均消费数字视频的时间（115 分钟）甚至开始超过了社交网络（104 分钟）。

但是跟这种繁荣不相称的是数字视频的广告收入并未相应爆发。预计2016年美国的数字视频广告收入将达 96 亿美元，虽然数字不小，但在整个美国数字广告支出（671 亿美元）的占比仍不算大。

其主要障碍之一是观看效果的可测性。有调查显示，如果效果测量手段得到改进，70%的营销主管愿意增加这方面的广告支出。因此，这可能会驱动数字视频观看效果的分析和衡量技术的发展。

7、移动办公、远程办公走上前沿

技术还改变了企业的工作方式。云计算让企业日益接受了 SaaS 服务，BYOD（自带设备）和消费化的现象迫使企业重新思考协作和改进生产力的方式。娴熟掌握新技术的新生代员工要求能够即时访问到关键信息，而对有没有位置坐和办公桌并不怎么感冒。

因此企业移动化日益成为趋势。据 Gartner 预计，到2017年以前，企业移动 app 的需求增长速度将至少为供给速度的 5 倍。所以移动优先的技术公司（如 Slack）会享受到这一红利。

此外移动技术还可以在无桌化办公的行业（医疗、建筑、零售、交通、外勤等）中寻找到更大的机会。据 Google 估计，全球有80%的劳动力（约 30 亿）每天要从事无桌化工作。人人手持智能手机为这些行业的企业 app 提供了广阔的市场空间。

8、信息安全矛盾之争继续上演

技术本无善恶，只是放大了人性。在软件蚕食一切连接无所不在的背景下，恶的势力也在抓紧利用技术（实际上往往是最先利用先进技术的人）。所以最近几年，网络安全事件呈现出爆发的趋势。据估计网络犯罪给企业每年造成的损失约达 4000 亿美元，信息安全解决方案已成企业的必备选项。

但是道高一尺魔高一丈，安全问题一直都是个未解之难题。从来都没有一劳永逸的安全解决方案。随着网络犯罪手段的加强，信息安全防护不仅需要能够对抗网络威胁，而且日益要求具备前瞻性、反应性以及引入人的参与。

为此，在过去2年，投资者已经往安全领域注入了 46 亿美元的资金，使得安全领域成为最热门的创投趋势之一。不过在过热的情况下，较少的公司今年也将面临巨大挑战。

9、无人机逆风飞翔

今年的 CES 最大的亮点之一无疑是无人机，有 30 多家参展商带来了自己的产品无人机已经引起了消费者市场和企业市场的同时兴趣。据估计，2015年消费者无人机的发货量达到了 430 万，比上年增长了167%。

无人机应用的焦点目前主要集中在物流、拍摄方面。但是在农业、能源房地产、新闻、科研、执法等领域也有着广阔的应用前景。各种初创企业和巨头都纷纷在这个领域展开努力。

但是2016年无人机可能会遭遇逆风。主要障碍包括法律和监管问题。此外无人机技术尚未成熟，还有许多技术问题需要突破。比方说载荷有限、电池续航能力不足、机身不够耐久、网络连接不稳定等仍制约着该技术的实用性。

10、独角兽不再桀骜不驯

估值超 10 亿美元初创企业一度被视为稀缺的独角兽，但是全球的独角兽已经达 140 多头（90%为技术公司），光2015年就新增了 54 家。但由于增长放缓、基础不牢、烧钱太快以及不切实际的预期，2016年可能会有很多独角兽失去光环和脾气。此外，资本市场低迷也拖累了独角兽 IPO 的预期。因此，今年一批独角兽有可能成为猎人的目标，被技术巨头并购。

来源：游资网

技术继续为各种规模的企业提供公平竞争的环境。现如今，曾经只能为那些规模较大的企业提供服务的某些工具，也可以应用在中小企业中。尽管这些工具的可用性在逐渐提升，然而在面对终端市场业务时依旧存在很多挑战和考量。

在德勤近期的一份题为《颠覆中端市场：技术是如何推动发展的》的报告中，解析影响中等规模企业发展的主要IT技术。该报告囊括了500名被调查者，其中大约有一半的企业的高层，另一半为企业普通管理人员，75%的私营企业以及25%的上市公司。

首先，让我们来看看这些被调查对象认为他们公司是如何看待技术的。大约有一半（48%）的被调查对象认为技术是发展的重要优势性差异。有36%的人认为技术发挥战略性作用，更多的是投资而非费用支出。剩下的被调查对象，有15.2%的人表示技术是必要的，只有1.2%的人觉得技术无关紧要。

相较去年，有67%的人表示2015年在IT上的投入比以往更多，其中主要面临的挑战是如何跟上新技术的脚步以及制定实施新技术所需要的预算。总之，可以清楚的看出企业的战略决策已经和技术紧密相连。

“事实上，颠覆现有的业务和运营模式，企业未来的业务必然会与技术相连。”德勤成长型企业服务部的全国技术负责人Sephen Keathley说道。

因此，钱将投向何处呢？

当被问及在过去几年中怎样的趋势影响了企业，被调查者认为是信息安全、数据分析和云基础设施。预想未来一年内什么趋势将会影响到他们，排在前两名的依旧没变，而排在第三位置的却变成了云应用程序。

该报告分析的十分详尽，下面就让我们一起来看看这三大趋势：

安全

作为被排在第一位置的信息安全，无论是在过去一年或是对未来一年的预测中都扮演了最重要的角色，分别有17.2%和17.4%的被调查者提到了它。

被调查对象所列出的最大的安全和隐私风险如下：

·钓鱼网站和有针对性的攻击——60.1%

·与外部系统集成——52.5%

·迁移上云——47.5%

·内部访问控制——46.2%

·移动化——38.6%

“尽管网络安全仍然是一个最重要的话题，但多数中型企业的高管承认自身对安全漏洞准备不足。”Keathley 谈到。

大约只有一半的被调查者表示他们拥有最新和最可靠的安全保护措施。

不过尽管约32%的人承认安全十分重要，但他们却表示没有合适的基础设施或资源。此外，有11.2%的人指出难以跟上不断发展的安全威胁，其余的人表示没有充足的准备和意识或者认为安全并不是优先级事项。

尽管很多人认为他们没有合适的资源，但很多的被调查者至少部署了应对重大安全威胁的战略计划。

·我们部署了管理外部信息安全威胁的计划——66.6%

·我们部署了管理内部信息安全威胁的计划——60.8%

·我们部署了针对信息安全威胁的治理架构和程序——47.4%

·我们对敏感信息进行了加密——44.0%

·我们提供了对信息安全问题方面的教育和培训——29.6%

·其余的为不确定/不清楚——4.0%

数据分析

最近大数据蔚然成风，同时带动了数据分析工具和服务的发展。在德勤的这份调查报告中超过80%的人提出所在企业正在使用大数据分析技术。

虽然有80%的受调查对象使用了大数据分析，而只有10%的人所在企业部署了数据分析工具。大多数人还只是试用分析工具或者处于分析工具的早期阶段。稀松平常的是，部署这类工具所面临的最大障碍则是与数据收集和标准化工作有关。

对于不适用数据分析的原因，13.2%的被调查对象指出是因为“以我们公司的规模和成熟度来看，数据分析无法使我们从中收益”以及“不确定从那里入手才能获得最大价值。”

下面是调查对象对分析工具提出的具体业务需求：

·影响业务战略和运营的优先事项——34.4%

·为合理的商业决策提供所需的度量指标、信息和工具——34.0%

·预测和报告业务结果——20.6%

·针对客户、用户和业务行为的预测分析——8.4%

·其余的为“其他”或者“不知道”

数据分析可以以多种形式呈现。约有一半的被调查对象表示，他们使用基本的报告分析、预测模型和实施集成的企业解决方案。大约有30%的调查对象指出使用外包的分析工具或基于订购模式的分析工具。

云计算

作为时下最热门的趋势，云没有被列入企业三大技术问题之一这的确令人感到颇为奇怪。在调查中，几乎至少86%的人在“拥抱”云，11.6%的人在研究、观望中，而余下的则没有采取任何行动。

对于企业采用云计算技术的速度如此之快，境况则不同。隐私和安全被列为是制约云计算战略部署的关键因素，而如何利用云与现有产品和服务相融合则紧随其次。云部署过程中面临最大的挑战，35.3%的人选择了“确保数据的完整和可靠性。”

被调查对象随后被要求列出所在企业哪些业务已经基于云计算技术，以及哪些业务是将准备或正在迁移入云。以下列出了五个已经上云的业务职能。

·财务和会计——37.8%

·客户关系管理（CRM）——33.8%

·销售能力自动化（SFA）——31.9%

·数据仓库/数据仓库——29.5%

·供应链管理（SCM）——27.0%

via：至顶网

过去13年来，丘吉尔俱乐部每年都会举办一次研讨会，邀请技术及技术金融界的智囊讨论未来几年的十大技术趋势。今年他们请到的也是创投界的风云人物：

Accel Partners的Kevin Efrusy

凯鹏华盈的Bing Gordon

Greylock 的Reid Hoffman，也是LinkedIn创始人之一

Draper Fisher Jurvetson 的Steve Jurvetson

Clarium Capital 的Peter Thiel，技术创业家、投资者

从左至右：Efrusy、Gordon、Hoffman、Jurvetson、Thiel

以下是他们选出的十大技术趋势：

1）社会化商务的彻底全球化

正方：Efrusy认为今天的企业将会尽快实现全球化，否则会被抛在身后。对于上一代Web来说，国际化显得并不重要。他以去年上市时的Groupon仍是半国际化为例说明这一点。要想成为全球领袖，光在美国领先是不够的。Jurvetson也同意，但认为这件事已经做了12年了。

反方：Gordon认为该趋势成形尚待时日。Hoffman认为美国仍是最重要市场。Thiel可能也如此认为，但其理由也许是认为这件事不是很有趣，但他认为尽早国际化可以避免被人山寨（囧，是说中国吗？）

该趋势在TwitPolls调查上获得70%的支持率。

2) 教育边际成本为零

智囊团全体成员均认可该趋势。

Gordon认为公共教育面临巨大颠覆，公立学校生产力不高。摩尔定律的表现要比我们对好老师的培养成绩好。他认为，任何产业一旦被垄断者联盟（常青藤？211？）所占据，只要看到投资被拖延，你就知道它已经疲倦不堪了。在斯坦福大学，一位好教授能吸引15万个学生，这个不是现场授课所能办到的。而在数字化时代出生的人对于坐在教室里听课不感兴趣。Gordon想表达的是“技术能够改善教育。”

Hoffman的看法是技术能够放大人的作为。他举了Khan Academy这个例子。能够促进沟通（EdModo，K-12社交网络），技术不仅降低成本，同时也让受众面更广、令人的力量更加强大。

有三个孩子在读书的Efrusy认为应该尽快重塑教育。

Thiel同意趋势但质疑是否会很快到来，他说现在的中产阶级不知道该干什么，所以都跑去教书了（呵呵，此人现在正在斯坦福大学教书）。还说学校的功能是帮照看孩子。

Jurvetson则说他12岁的孩子在网上自学编程。

Twitpolls的调查结果也显示大都同意此趋势。

对教育产业革命感兴趣的还可参见：在线教育的产业化：“应用商店”模式，Paul Graham：最伟大的创意都是令人恐惧的：（三）取代大学

3)大数据、传感器遍地开花

智囊团全体成员均认可该趋势。

近乎免费的传感器意味着其无所不在，可收集到海量数据。

Hoffman认为这一趋势加上移动计算设备、社交媒体和云可以创造出一种连接并利用所有数据的新应用，在娱乐、医疗、交通控制等方面发挥作用。

Gordon认为这个首先需要有算法家（algorithmicists，也许就是指数据分析人员），这些人必须离开广告业投入到大数据领域。

Thiel的兴趣在于该趋势所带来的一个更加透明的世界究竟是福还是祸？政府监视和家庭安防系统将会无所不在。

Efrusy则说数据不见得越多越好，很多数据都是无用的数据。（参见大数据还是太多信息）

Jurvetson说近期的挑战是数据的解析。他还暗示说所有数据的皮层（神经感知层）仅为少数几个人（苹果是其中之一？）把控，结局也许会很糟糕。

该趋势在TwitPolls上有84%的支持率。

4）汽车全面电动化

全否。

Jurvetson认为汽车会全面电动化，但认为5年之内不会发生。此事的催化剂是5年之内烧煤或油转化为电的效率要比做车要高（混合动力）。未来两年会有十几款电动车的TCO（总拥有成本）要比福特金牛座的还低（2.4万美元左右）。他还举了中国的电动车作为例子。说中国有2亿电动车（囧，大部分是电驴）。10亿辆电动车未必改变趋势，但10亿人的思想则可以推动转变。

Efrusy认为会先以天然气替代，但同样认为5年内不会发生。

Thiel认为基于化学作用的电池已彻底过时，电动车不得不经常充电和更换。而现在的油价还太低。

Hoffman主要对趋势发生的时间窗口不认同，也认为混合动力车会持续一段时间。

Gordon认为美国尚未准备好，除非输掉跟中国的贸易战，或者二十几岁的人开始投票。

TwitPolls的反对率为65%。

5）管理技术化

智囊团的观点出现分化。

Thiel认为技术可以帮助政府服务提高效率，做到事半功倍，且认为应该会在5年内发生，因此对于企业家来说存在机会。

Jurvetson是中立者。

Hoffman说纽约正在这么做，但认为这一进程会很慢。

Gordon则认为Thiel的想法更像是喊口号。

Efrusy认为这更多的是政府的事情。让某样东西的成本更低意味着要你在其使能的事情上做得更多—这个东西也包括政府，这会令政府更加强大。大家都在想办法让这头野兽饿肚子，但是政府可以印钱。

6）这只是风投的周期而已

与宏观经济的走向不同，硅谷的发展以14-16年为一个周期。Efrusy说目前表面上的泡沫实际上是典型的VC投资周期—从PC及相关应用转向Web。他指出下个周期的领袖将会是是现在7-12岁的这帮孩子，所以大家一定要善待自己的孩子和孙子。这个周期为什么是14-16年？因为这就是一代人的差距。新的平台得由孩子创造。

其他人三票反对、一票赞成。

反方：

Thiel说不能依赖于标准的周期，而应该为此努力。Hoffman则说这个周期正在加速（参见创业园区的演进模式），由于摩尔定律也影响到了其他产业，颠覆性趋势会来得越来越快。Gordon则指出，16年相当于摩尔定律的二个数量级了，因此肯定别的更大的原因主导周期形成。

正方：

Jurvetson出示了一个图表说明了VC和私募股权投资各有8年的周期，合起来就是16年左右。

 7）游戏化一切

长期在EA和Kleiner 从事游戏产业的Gordon说，吸引力之争必然会推动游戏化机制。一旦购入带有虚拟激励机制的系统，该系统就能够实现自保持了。得分最高者获胜。Hoffman则怀疑这个说法过于极端，虽然他认为很多东西可以游戏化：但是难道连马桶也要游戏化吗？Gordon说一切需要争夺消费者注意力的事情皆可游戏化。他甚至打赌说5年之内必会出现一种游戏化的马桶（用马桶最多者获胜？！），有可能会在日本出现。“人人方便”即将成为一个游戏。不过Jurvetson的看法跟Hoffman类似，他认为日常工作大部分适合游戏化。Thiel则认为游戏化的概念含糊不清。Efrusy也认为游戏化过于浅薄，无法产生持续影响。与其游戏化，不如开发出好应用。

60%的在座观众对这一趋势不认同。但Gordon认为那是因为他们年龄过大，他认为在高中的认同度会达到90%。

8）新硬件引发产品设计革命

开源硬件、共同设计、灵活的限量制造、3D打印。Hoffman认为我们即将看到产品设计的革命出现—最终我们将看到一颗崭新的心脏由打印生成，尽管未必会在5年内发生。同时我们还将目睹个性化的基因药物。

其他人的意见是两人同意，一人反对。Gordon观点中立，他认为人们尚未能与软硬件和谐共处，因此此进程会比我们期望的更困难。Jurvetson认为此趋势确立，但不会在5年内发生。3-D制造的成本和粗陋会是个障碍。Thiel认可该趋势，因为一开始软件侧就能做很多事情，因而以定制化的方式制造实体产品会更容易。

观众中三分之二的人认同该趋势。

9）突破硅晶体，摩尔定律加速

随着技术超越硅晶体，计算成本下跌将会加速。该趋势的提出者为Jurvetson，他演示了一张图表，证明持续110年（原文如此）历史的摩尔定律仍在加速。差不多所有的颠覆性创新均基于此。许多人预测该定律将会在硅晶体这里被终结。但是我们还会有其他类型的改进，会有新的计算系统和架构，建造计算机的新方式，比方说分子计算。

其他人意见：三票反对，一票赞成。Thiel的反对理由是现在没人在讨论这个，也没有创造出根本性的速度更快的计算机。Efrusy不同意的理由则是他不知道超越硅晶体的标准是什么，而整个生态体系也尚未建立。Hoffman则认为摩尔定律和现有围绕着硅晶体的生态体系仍运行良好。

观众都是很乐观，支持率达到了60%（但是英特尔那边全部都是反对，呵呵。）

10）随机药物测试终结，生物信息学开启：智能设计取代瞎猫捉死耗子

Thiel提出这一趋势，他认为数百万药物多多少少有点随机性质的测试办法应该终结了。需要有一种全新的模式。生物科技的未来将更多由信息化来驱动。他认为基因组学有炒作的成分，但的确有若干公司在以有趣的方式应用。药物作用可以进行更好地建模。

其他人均同意。Jurvetson认为我们正处在生物系统再造的前沿。Hoffman则说这是摩尔定律的延续。至于何时会出现商品化，Thiel说这取决于效果。效果好的话FDA会加快进程，我们将会在5年内看到药物以这种方式设计。

令人吃惊的是观众也差不多100%同意。也许这是大家的美好愿望吧。

via:36氪

关键技术之一：大数据
在上一个五年，商业智能得到了大范围的部署，其对于商业运营和决策的价值也得到了企业决策层的认可。然而，在现有的系统平台下，大部分企业的商业智能平台似乎都遇到了瓶颈——商业智能确实可以帮助企业很好地了解现状，但是在洞察商业未来方面却颇为乏力。
造成这一瓶颈的重要原因就是传统的商业智能系统中用以分析的数据，大都是企业自身信息系统中产生的运营数据，这些数据大都是标准化、结构化的。事实上，这些数据只占到了企业所能获取的数据中很小的一部分——不到15%！
通常情况下，企业的数据可以分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，其中85%的数据属于广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据的产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。
企业的用以分析的数据越全面，分析的结果就越接近于真实。于是，大数据分析被越来越多的CIO提上日程，他们希望利用大数据相关的技术和系统从这些新的数据中获取新的洞察力，并将其与已知业务的各个细节相融合。

过去三年里产生的数据量比以往四万年的数据量还要多，大数据时代的来临已经毋庸置疑。我们即将面临一场变革，新兴大数据将成为企业发展的当务之急，而常规技术已经难以应对PB（1024TB）级的大规模数据量。这一变化所带来的挑战是成功的企业在未来发展过程中必须要面对的。只有那些能够运用这些新数据形态的企业，方能打造可持续的重要竞争优势。
IBM发布的“全球CIO调查之CIO重要启示”也指出，已经有83%的CIO拥有涵盖商业智能和分析的远期计划，并且CIO们开始更多地关注数据，而非应用。
在未来五年，大数据将逐渐成为越来越多CIO工作中的一部分。一方面，商业智能的普及，让企业对数据的重要性已经有了充分认识；另一方面，社交媒体、电子商务、物联网等新应用的兴起，打破了企业原有价值链的围墙，仅对原有价值链各个环节的数据进行分析，已经不能满足需求，他们需要借助大数据战略打破数据边界，了解更为全面的运营及运营环境的全景图。
既然大数据关乎企业智商，那么，驾驭大数据的能力也自然成为了企业的核心能力，这种能力将帮助企业寻找最优的模式支持商业决策，并确保做出的商业决策最接近于最优。
或许，领军企业与其他企业之间最大的显著差别在于新数据类型的引入，那些没有引入新的分析技术和新的数据类型的企业不太可能成为其行业的领军者。

关键技术之二：移动化
来自ITValue的调查数据显示，未来将有73%的企业CIO看好移动化应用（包括移动互联网和在线服务的应用）。这一比例远高于排在第二、第三位的云计算/SaaS解决方案（55%）、消费IT与企业IT的融合（55%）。由此可见，企业正在进入移动化时代，智能终端将逐渐取代PC成为个人应用和信息收集的终端，企业变革也由此开始。
消费类电子产品也正在迅速成为一种商务工具。越来越多的企业高管在使用智能手机或者平板电脑，他们需要IT部门提供更多的支持。与此同时，随着Iphone/iPad和androidphone/tablet的热门，企业里越来越多的员工会带着自己的智能移动终端上班，并希望接入公司的网络。ZogbyInternational最近进行的一次民意调查显示，美国消费者使用苹果iPad的首要理由就是他们可以在路途中工作。而来自Gartner的研究报告则表明，目前已经有43%的企业员工在使用无线网络，而且该数字预计到2014年将上升到58%。
CIO们也已经认识到，需要将移动平台作为拓展公司业务的新渠道。“移动办公的确能提升企业的运行效率。”国信证券股份有限公司CTO廖亚滨说道。移动化的趋势代表着智能终端将会逐步替代PC成为个人计算中心，同时，IT系统的应用终端也将逐渐从PC过渡到智能终端上。
尽管企业CIO们对移动化深信不疑，但这并不意味着企业级移动部署和应用将会一帆风顺。福州总医院从2002年开始推行移动应用，一开始主要是医生查房，后来逐步扩展到移动护理、物资条形码管理，正在开发全流程的药品管理和固定资产管理等应用。“移动应用对优化流程、提高效率和质量都非常有意义，但做好不容易。”福州总医院计算机应用与管理科主任、高工陈金雄说道。
来自ITValue的调查显示，50%的CIO在企业级移动终端和服务部署方面的主要困惑在于成本和管理两个方面。即参与调查的CIO中，有25%的人认为“移动终端不断增多，资费昂贵、成本压力大”，另有25%的困惑在于“多终端管理接入和管理问题”。
在实现移动化的过程中，企业将面临额外的压力，这也触动了企业向云基础设施的投资，CIO也必须为此而做好准备。事实上，IT部门扮演着两个角色：一是确保这些移动终端的部署不会引发安全问题；二是充分释放移动终端的部署为业务带来的创新能量。前者体现的是CIO作为“业务赋能者”的传统角色，后者则充分体现了CIO逐渐成为企业“创新赋能者”的新角色。

关键技术之三：云计算
“云计算”已经不再是一个新鲜词。在2011年初Gartner预测的2011年10大技术趋势中，云计算技术位列三甲。在2011年8月ITValue以近百位中国优秀企业的CIO作为样本调查，对未来10年的技术趋势进行预测，其中有55%的CIO看好云计算/SaaS解决方案。
尽管云计算曾被广泛诟病为“IT厂商‘旧瓶装新酒’的集体概念炒作”，但云计算的发展的确风生水起。在国家政策和投资的共同拉动下，中国的云计算产业园区和数据中心遍地开花，仅发改委设立的云计算专项基金在2011年就已经投入约8亿元人民币，用于支持北京、上海等大型云计算示范城市的示范项目。重庆市政府也在打造“云端重庆”，在城市的方方面面应用云服务的同时，发展“在岸云”和“离岸云”服务，把重庆规划为国际数据交换枢纽和基地。
在2011年初，美国联邦政府也发布了《联邦云计算战略》，宣布将2012年的800亿美元的联邦IT预算的25%放在云计算领域，用于把政府的IT应用方式转移至云计算的方式。
事实上，在过去一年中，全球只有3%的CIO将企业的IT系统主要应用在云端。在中国，将IT系统放入云端的企业也渐渐多起来。而随着IT消费化和以客户为中心时代的到来，以及云计算标准的健全和云计算整个生态环境的完善，未来云计算将无处不在，将会有更多的企业将IT系统放入云端。

关键技术四：电子商务
随着电子商务时代的到来，未来5年，电子商务已成为企业和CIO不可忽视的一种关键技术，它不仅帮助各行各业的企业变革渠道，还催生了不少创新的商业模式。
2011年，传统企业进入电子商务的步伐明显加快，甚至连房地产这种大宗商品都开始进行网上销售，电子商务成为传统企业开始新一轮竞争的庞大战场。有CIO提出，“传统企业的未来在电子商务，电子商务的未来在传统企业”的观点。但与2010年的积极态度相比，2011年涉及电商的企业开始处于观望学习状态，李宁公司电子商务部总经理离职，美特斯邦威停止电商业务等事件的发生，以及其他一些企业在电子商务渠道做大后对传统渠道产生很大冲击的情况的发生，都使得中国企业在2011年对电子商务的发展采取更谨慎务实的态度。
从电子商务这种商业技术和业务模式本身的发展来讲，2011年电子商务也已进入系统化运营的阶段，无论是垂直电商还是传统企业电子商务，都需要更多专业化的人才来运营，解决因这种特殊技术带来的新商业模式和物流供应链管理问题。尤其淘宝商城在“双11”促销活动时一天销售额达33.6亿元，同时也带动淘宝网的销售过50亿元，但也引发了淘宝物流体系供应不足的问题，有些商家甚至动用了像联邦快递等高成本快递商来应急，这些现象都值得电商运营者思考。
未来5年，电子商务的发展趋势仍然继续，CIO需要在这股浪潮和变革趋势中重新定位自己的价值。“IT总监能做电子商务总监吗？”这也成为2011年ITValue社区中CIO们热烈讨论的话题，这是电子商务时代很多CIO面临的转型困惑。有CIO说IT与电子商务，“一个来自于金星，一个来自于火星”，也有CIO将两者的管理融合都做得风生水起。也有人认为CIO在电商领域的发展因阶段而异，比如在春秋航空，最终便由CIO来发展电子商务，而当电子商务的业务量到了一定规模后，则被交付给专门的电商部门和电子商务人才来经营。春秋航空IT总监郑连刚认为，CIO做电子商务，要看企业的市场发展阶段、个人能力和兴趣而定。
随着电子商务的日益普及，电子商务的神秘光环将逐渐褪去，还以商业的本色。有CIO认为，电子商务对于CIO来说，永远是一个转型机会，这个机会对于一些高标准、高数据化的行业的CIO更加有利，比如内容、软件、游戏、音乐等。并且电子商务的发展趋势会促使CIO补上自己在人际关系中最缺乏的一环，就是与最终用户的关系，这正是CIO进行转型的关键一环，了解用户的需求和体验。

关键技术五：绿色模式
统计数据显示，美国在2005年统计出来全美发电量有12%用在数据中心。再看英国统计，英国家庭里面50%的用电量用在跟IT相关的产品，这50%里面甚至有一半以上电脑开着不运行。
全世界企业IT数据中心消耗的电量到底占全公司电量百分之多少？综合统计来看是20%左右，这还仅仅只是CIO们直接掌控的设备。如果更广泛的看待CIO的责任，绿色IT和绿色模式已经日益成为CIO肩负的责任之一。
CIO能够实现的绿色模式已经越来越多元，信手拈来就有无纸化、远程视频会议、绿色数据中心、虚拟化等等。2007年Gartner研究出三个绿色IT的标准：第一是实现可持续发展目标以及企业社会责任；第二是减少能耗以及不断的优化技术；第三个是采取和促进绿色政策，尤其是政府有越来越多绿色的政策出台。
在很多优秀的企业中，绿色IT已经应用的很广泛了，绿色已经深入到企业的实际运营中。加拿大最大的信贷银行Vancity就是实现绿色IT的一个典范企业。他们早已不用纸来发传真了，大家用电脑网络来相互发送信息，并且减少了20%的纸质资料打印。除此之外Vancity还实现服务器的虚拟化，实现减少94%的电消耗。因为服务器的虚拟化让Vancity的耗电量减少57万千瓦时，每年能够节省超过3600万美元。而且Vancity的数据中心使用绿色技术使得数据中心能源消耗节省了10%。Vancity还推出了一些绿色的创意，譬如电子垃圾每个月都会处理。每年有很多退役的技术设备，他们还会对退役的一些设备进行回收，再修复。在Vancity有很多小小的垃圾回收箱，这些箱子放在员工易接触的地方，这样鼓励员工更好的回收。
香港铁路有限公司也在过去3年中把全集团的打印机的数量从1100台减少到770台，每年能够节省25万千瓦时的电量。而且，香港铁路有限公司还采取了措施开始减少晚间的电脑使用。更为重要一点就是员工对于环保的意识得到了大幅度的提高。
环境不断恶化的今天，保护我们的地球可持续发展已经成为每个人的使命。作为CIO肩负的责任就更多了。绿色不仅仅应该贯穿在绿色数据中心、绿色大楼等硬件设施里，更重要的是对系统的管理和系统的运行中实现绿色的理念，能够实现绿色的硬件、软件一体化全生命周期管理，智能分析提高设备的利用效率。

来自：ileader