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AI驱动数字孪生 Gartner解读2019年十大战略科技发展趋势

魔力象限,几乎已经成为判断科技厂商市场地位的风向标,而这一报告的所有者——Gartner,每年同样也会公布未来一年的战略科技发展趋势。在2019年十大战略科技发展趋势之上,一个重要的基础就是“ContinuousNEXT战略”。为什么这一战略很重要?是因为今天人们所看到的数字化转型、技术改革,并不是一个项目或一个目标就能解决的。

Gartner公司高管合伙人龚培元

ContinuousNEXT战略涉及五个基本的动态元素:隐私(Privacy)、增强智能(Augmented Intelligence)、文化(Culture)、产品管理(Product Management)、数字孪生(Digital Twin)。Gartner公司高管合伙人龚培元解读说,如今企业内部的操作已经不是由“人”在驱动,而是智能,它们按照人们预定的规则推进着事件进程,这就是一种对整个生产力和效率的优化升级。

“这些技术所带来的颠覆、突破、改变,会让数字环境和物理环境融合,而企业也应当接受、融合、改变。例如,尊重‘隐私权’、更多地赋能AI的使用。还有从上到下整个企业文化的改变,如何从数字化产品的角度去推动改革,而不再是用项目的角度去改革。最后就是‘数字孪生’,推动ContinuousNEXT策略的实现。”龚培元说。

在2019年十大战略科技发展趋势中,第一个趋势是自主化物件(Autonomous Things),机器人、无人机与自动驾驶车辆等自主化物件采用AI执行此前由人类完成的各种功能,其自动化水平超越了僵硬的编程模型所提供的自动化,且能够利用人工智能带来与环境及人类互动得更自然的高级行为。换言之,“自主化物件”的关键在于自主化的协调协同能力。

到2021年预计会有10%的新汽车都会有自动化驾驶的能力,在Gartner看来,自动化车辆进一步衍生后会出现自动化的机器人、自动化的飞行器、自动化的电器、再到自动化的代理机器。自动驾驶汽车的等级分为Level 1-Level 5,当前的汽车更多是在Level 3,Level 4可能要到2021年才会出现。

第二个趋势是增强型分析(Augmented Analytics),到2020年民间数据科学家(citizen data scientist)会达到五倍速增长,借助AI挖掘数据的关联性价值将变得更加重要,由此也可以自动找出算法,从AI的智能数据的准备(AI Data Preparation)到生成智能的洞悉力。如果说以前“生成”是靠数据科学家在借着不同的模式找出最对的算法,那么今天AI就可以匹配出最佳算法,甚至能够在机器学习语言编程上为开发者自动生成代码。

增强型分析侧重于增强智能的特定领域,利用机器学习转变分析内容的开发、使用与共享方式。增强型分析能力将快速发展至主流应用,成为数据准备、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖掘与数据科学平台的主要特性。

源自增强型分析的自动洞察也将嵌入企业应用,例如人力资源、财务、销售、营销、客户服务、采购与资产管理部门应用等,以优化各个情景下所有员工的决策与行动,而非只是分析师与数据科学家的决策与行动。增强型分析能自动执行数据准备、洞察生成与洞察可视化过程,在多种情况下无需专业数据科学家参与其中。

在龚培元看来,AI Human Assistance将扮演更加重要的角色。他举例说:“例如一家做农业产品的公司需要对数据进行分析。以往需要把大概成千上万不同的场景、各种相关数据(天气、土壤、水分、种子、气候)综合分析。但现在,这家公司使用了人工智能,数据分析的时间可能就从一个月减少到几秒钟。生产力得到大幅提升,甚至避开了人为的错误。这就是‘增强型分析’带来的很大的改进。”

第三个趋势是人工智能驱动的开发(AI-Driven Development),市场正快速从专业数据科学家必须与应用开发者合作以创建大部分人工智能增强型解决方案,转变为专业开发者可通过预定人工智能模块的服务(predefined models delivered as a service)而独自操作的模式。这为开发者们提供了人工智能算法与模型的生态系统,以及能够将人工智能功能与模型整合为解决方案的开发工具。

随着人工智能被用于开发流程以自动执行各种数据科学、应用开发与测试功能,专业应用开发将迎来新的机遇。Gartner预测,到2022年,至少40%的新应用开发项目的团队中将出现人工智能共同开发者(AI co-developers)。到2022年或2023年,从AI程序员可以进一步衍生出AI虚拟的架构师(Virtual Architect),甚至是虚拟的业务分析员(Virtual Biz Analyst)。

“关于AI实际应用到程序开发的流程,2019年开始,像微软这些很著名的开发工具厂商或平台厂商会开始提供AI来直接来做测试(Virtual QA Tester)。注意不是生成测试的案例,而是直接作为测试源。”龚培元说。

归结起来,AI驱动的代码开发体现在两个层面:一是AI的服务更紧密地与解决方案整合,二是借着AI的技术在代码和程序员整个生产力方面的增强和突破。

第四个趋势是数字孪生(Digital Twin),是指以数字化方式再现真实的实体或系统。Gartner预测,到2020年,互联传感器与端点将多达超过200亿,数字孪生将服务于数十亿个物件。各企业机构一开始只是简单地实施数字孪生,但将随着时间的推移对其加以演化,提高其收集与可视化正确数据的能力,应用正确的分析与规则,并有效响应企业的业务目标。

对此,龚培元强调了两点:一是属于机械化的数字孪生,把人、流程、公司、自主化的电器和代理都规划出来。二是物理的角度的数字孪生,也就是在数字化里面直接进行操作,例如电的使用、供应,车辆的配置等。从办公室内部到外围,借着数字化的技术整合起来。

第五个趋势是自主性的边缘(Empowered Edge),边缘计算是一种计算拓扑,在这种拓扑结构中,信息处理、内容收集与交付更加靠近这些端点。该结构尽力收集流量并在本地处理,以期减少网络拥挤与延迟。在短期内,边缘由物联网以及靠近终端而不是在中心化云服务器上的处理需求而驱动。

然而,云计算与边缘计算并非创建新架构,而是逐渐成为互补模型,其中云服务作为一种运行于中心化服务器、本地分布式服务器以及边缘设备上的集中式服务而受到管理。未来五年,专业的人工智能芯片以及更强大的处理能力、存储及其他高级功能将被添加至更广泛的边缘设备。该嵌入式物联网世界的极高异质性(extreme heterogeneity)以及各类资产(例如工业系统)的长寿命周期将带来大量管理挑战。

长期来看,5G的愈发成熟,将使得不断扩展的边缘计算环境为集中式服务带来更加稳健的通信支持。5G降低了延迟、增加了带宽、并显著增加了每平方公里内的节点(边缘端点)数量,这对边缘而言非常重要。

龚培元指出,在投资边缘计算时,并不是所有资产都去投资,而要看资产的生命周期(Asset Life),即边缘计算这个“端”的生命周期。“生命周期短的代表替代频率会高,如果一个大型机器要几十年才会淘汰,那企业就要考虑到边缘计算能力如何自主化增强、或者投资的软件的能力需要怎样的提升。”

第六个趋势是沉浸式体验(Immersive experience),会话式平台正在改变着人们与数字世界交互的方式,而虚拟现实(VR)、增强现实(AR)与混合现实(MR)也正在改变着人们感知数字世界的方式。这一感知与交互模式的综合转变带来了未来沉浸式用户体验。Gartner预测,到2022年,70%的企业会开始有一定程度的“沉浸式”的技术实施。

所谓沉浸式体验,已经不再是人到虚拟世界、数字世界里面去操作数字世界,而是数字世界借着“端”可以采集各种不同的资料,再借着人工智能的分析和演算,把人所需要知道的洞察在各种不同的“端”推送给人。无论是多媒介还是多模型,各种各样的终端透过信息的交互为人们带来了数字化的体验。

龚培元解读说:“从企业的数字化孪生,即把企业的执行力数字化、虚拟化,到今天edge cloud驱动智能的边缘计算,让整个数字孪生更强大,再带进到沉浸式体验,最后把这些分析的结果再实时地带给人。这就是数字化方面的趋势。”

第七个科技趋势是区块链(Blockchain),区块链是一种分布式分类账(distributed ledger),其有望通过建立信任、提供透明度以及减少跨业务生态系统的摩擦而降低成本、减少交易结算次数与改善现金流而重塑各个行业。

当前,人们信赖银行、票据交换所、政府及其他许多机构,并将它们视为在数据库内安全存放“唯一事实(single version of the truth)”的中央机构(central authorities)。这样的集中信任模式增加了交易延迟与摩擦成本(例如佣金、手续费和货币的时间价值)。区块链提供了另外一种信任模式,让人们无需再依赖中央机构仲裁交易。

事实上,许多区块链计划并未落实区块链的所有属性,例如,高度分布的数据库。这些受区块链启发的解决方案被定位为通过业务流程自动化或记录数字化而实现运营效率的途径。其有望增强已知实体(known entities)间的信息共享,同时提升跟踪与追溯物理及数字资产的可能性。

但是,这些方法并未抓住真正的区块链颠覆价值,并可能增加厂商锁定(vendor lock-in)。选择此类方案的各企业机构应了解其中的局限,并准备随着时间的推移转而采用彻底的区块链解决方案。而通过更高效地利用现有的非区块链技术并对其加以微调,也可以实现相同结果。

Gartner预测,到2030年,区块链将创造3.1万亿的业务机会。Gartner认为,区块链也在演进,未来带来的商机使得该项技术不能被简单忽略。区块链所衍生出来的技术,例如集中式的管理(Centralized Management)、控制性的获取或更改(Controlled Access/Update),也在逐渐演进,并在2019年或2020年投入市场。

第八个趋势是智能空间(Smart Space),这是一个物理或数字环境,在这种环境下,人类与受技术支持的系统在更加开放、互联、协作且智能的生态系统内互动。包括人、流程、服务与物在内的多个要素汇聚到智能空间,为目标人群及行业情景打造更加沉浸式、交互式且自动化的体验。

龚培元介绍,Gartner最早将这个趋势称为“智能办公室”。而如今,智能空间指的是借着数字孪生、自主性的边缘、沉浸式体验这些技术,把物理环境与数字环境更加智能地连接起来。他举例说,例如未来有大的新闻事件发生时,用户的眼镜会给你发送信息。”这种3D立体式的体验会把数字化资讯融合,最终触达到使用者。

第九个趋势是数字道德与隐私(Digital Ethics and Privacy),这也是个人、企业机构与政府日益关注的问题。人们越来越关心企业机构将如何在公共及私人领域使用其个人信息,对于未主动处理此类问题的企业机构,人们的这种反应只会增强。随着隐私权与IT的联系更加紧密,Gartner预测,到2021年每家公司会花费比今天多一倍的合规成本,来运作公司的业务操作。

“隐私权跟技术的数字道德,已经变成公司文化里重要的一环,欧洲的数据保护条例GDPR敲响了警钟。”龚培元表示,“个人隐私权的兴起、尊重、保护,会造成既有的业务模式(个人、客户为中心的业务模式)的改变,甚至是有基础性或者说根本性的冲击。”

第十个趋势是量子计算(Quantum Computing),量子计算是一类在亚原子粒子(例如电子与离子)量子态上操作的非经典计算,其将信息表述为以量子位(qubits)表示的元素。量子计算机的并行执行(parallel execution)与指数级可扩展性意味着其擅于处理那些对于传统方法而言过于复杂、或是传统算法将花费过长时间才能找到答案的问题。

汽车、金融、保险、制药、军事等行业以及研究机构从量子计算的发展中受益最多。例如,在制药行业,量子计算可用于在原子级别上建立分子间相互作用模型,加速新型抗癌药物的面市,量子计算也可加快并更加精确地预测蛋白质间相互作用,从而发现新的制药方法。

龚培元谈到,量子计算已经有六个实际应用的案例。首先是“优化”,尤其针对非常计算层面、高层次计算、重度计算的解决方案,会有优化的解决方案。特别是一些投资公司或保险公司在做风险计算评估或者预测的时候,如果使用量子计算机的话,能力会大幅增进。

“可预测的未来内,量子计算的加密一定会出现在市场上,将有黑客用量子计算去破解今天的加密,也会有量子计算加密去防止量子计算来破解用户的加密。之后,会有一些财务的风险预估或者保险公司的风险预估,开始用量子计算来做更精准的风险预估。我们预测,在2028年左右,基于AI的量子计算也会更多地进入市场。”龚培元说。

由以上的趋势不难看出,Gartner对2019年的科技预测主要以三条线为主轴:第一是是智能,从自主化物件、增强型分析到人工智能驱动的开发,“智能”衍生出的多种解决方案可以帮助企业提高生产力或提供更多动力;第二是数字化的能力,核心智能技术将带来数字化技术,即数字孪生、自主性的边缘和沉浸式体验;第三是网格技术,网格技术上重要的一点是“Interplay”,也就是将智能和数字化技术融合,在公司内部、公司和公司之间交互地使用和连接,达到“人、事、物”进一步整合。这是今年十大战略科技很重要的趋势,也是和以往最大的不同。

“总结来说,‘十大技术趋势’是增强的‘智能’、更融合的‘数字化’技术、更广泛的‘网格’,来增强整个公司业务的洞察、生产力,从而提升了灵活性,再配合对数字道德和隐私尊重,以及最后考虑到量子计算对公司未来的影响。”龚培元最后表示,“对于这十大技术趋势,我们其实会发现更多的综合型使用。至于哪些技术会在未来迎来大爆发,我们拭目以待吧!”

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