Gartner2016年度新興技術(shù)成熟度曲線解讀:3大趨勢、16個(gè)新技術(shù)
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2016年7月,Gartner公司發(fā)布了年度新興技術(shù)成熟度曲線。Gartner指出,2016年是數(shù)字的一年,數(shù)字業(yè)務(wù)創(chuàng)新是“新常態(tài)”,專注于技術(shù)創(chuàng)新的企業(yè)將繼續(xù)尋找可以幫助他們創(chuàng)造競爭優(yōu)勢和價(jià)值、降低經(jīng)營成本、使業(yè)務(wù)模型轉(zhuǎn)型的新技術(shù)。
圖1 2016新興技術(shù)曲線(來源:Gartner 2016年7月)
一、突出趨勢
今年,有三個(gè)趨勢非常突出:一是感知智能機(jī)器時(shí)代來臨;二是透明的身臨其境的體驗(yàn)更加優(yōu)化;三是平臺革命正在醞釀。這三方面的趨勢將給決策者們帶來顯著的機(jī)會,幫助企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們應(yīng)對數(shù)字業(yè)務(wù)發(fā)展的挑戰(zhàn),為各類組織提供鏈接新商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)平臺的新機(jī)遇。
1、感知智能機(jī)器
由于強(qiáng)大的計(jì)算能力,海量數(shù)據(jù),并在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前所未有的進(jìn)步,擁有智能機(jī)器技術(shù)的企業(yè)能夠充分利用數(shù)據(jù),調(diào)整適應(yīng)新環(huán)境,解決前人從未遇到的問題。因此,智能機(jī)器技術(shù)將是未來10年里最具破壞性的一類技術(shù)。
在這個(gè)趨勢中尋找杠桿的企業(yè)應(yīng)考慮以下技術(shù):智能微塵、機(jī)器學(xué)習(xí)、虛擬個(gè)人助理、認(rèn)知專家顧問、智能數(shù)據(jù)挖掘、智能工作空間、會話用戶界面、智能機(jī)器人、商業(yè)無人機(jī)、自動駕駛汽車、自然語言問答、個(gè)人分析、企業(yè)分類法及自然管理、數(shù)據(jù)經(jīng)紀(jì)人PaaS(dbrPaaS)和語境經(jīng)紀(jì)(context brokering)。
2、透明化身臨其境的體驗(yàn)
技術(shù)已經(jīng)并將繼續(xù)成為以人為中心,它將提高人、企業(yè)和事物之間的透明度。隨著技術(shù)演變更加適應(yīng)工作場所和家庭環(huán)境,并且與企業(yè)和其他人的互動加強(qiáng),這種關(guān)系將變得更加交織。
在這個(gè)趨勢中尋找杠桿的企業(yè)要考慮的關(guān)鍵技術(shù)包括4D打印、腦機(jī)接口、人類機(jī)能增加、立體顯示技術(shù)、情感運(yùn)算、互聯(lián)家庭、碳納米管電池、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、虛擬現(xiàn)實(shí)和手勢控制設(shè)備等。
3、平臺革命
新興技術(shù)正在改變我們定義和使用平臺概念的方式。從技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施到生態(tài)系統(tǒng)平臺的轉(zhuǎn)變,奠定了較新的商業(yè)模式基礎(chǔ),正在形成人類和技術(shù)之間的橋梁。在這些動態(tài)生態(tài)系統(tǒng)中,組織必須主動了解和重新定義他們的戰(zhàn)略,以建立基于平臺的商業(yè)模式,并利用內(nèi)部和外部的運(yùn)籌帷幄的方法以產(chǎn)生價(jià)值。
在這個(gè)趨勢中需要跟蹤的關(guān)鍵平臺實(shí)現(xiàn)技術(shù)有神經(jīng)形態(tài)硬件、量子計(jì)算、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)平臺、軟件定義安全和軟件定義一切(SDx)。
二、重點(diǎn)關(guān)注
一是第一次進(jìn)入曲線的新興技術(shù)。圍繞上述三大趨勢,今年新興技術(shù)成熟度曲線出現(xiàn)了16個(gè)新技術(shù),其分析師圍繞這些新技術(shù)為決策者們提供了他們的一些看法和思考;二是曲線上位置明顯移動的技術(shù),對比2015年,今年曲線上有一些技術(shù)點(diǎn)發(fā)生了顯著的波動,報(bào)告對這些技術(shù)點(diǎn)的變化作了深入的分析和說明;三是曲線上消失的技術(shù)。和往年類似,一些在去年曲線上出現(xiàn)的技術(shù)今年沒有再出現(xiàn),例如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算及相關(guān)技術(shù),Gartner指出這些技術(shù)不是不重要,而是不再是“新興”;四是技術(shù)成為主流的時(shí)間預(yù)見,這主要應(yīng)用優(yōu)先度矩陣方法。
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