Gartner 2017年10月曾发布2018年十大战略技术趋势，看看2018年会有多少走到身边以及可以在商业中实际落地。

Gartner将整个趋势总结为：智能数字网格（The Intelligent Digital Mesh）。这个概念由三大主题构成：

• Intelligent: How AI is seeping into virtually every technology and with a defined, well-scoped focus can allow more dynamic, flexible and potentially autonomous systems.
• Digital: Blending the virtual and real worlds to create an immersive digitally enhanced and connected environment.
• Mesh: The connections between an expanding set of people, business, devices, content and services to deliver digital outcomes.

也就是：

• 智能化：AI正在渗入各种系统。
• 数字化：正在将现实世界与虚拟世界结合以构建一种强烈的身临其境感。
• 网格化：将不断产生数字化的人、商业、设备、内容和服务联系起来。

他们和在一起构成智能数字网格。这三个主题的各自又由几个部分构成，共同形成的十大趋势自成一个整体。

智能化（Intelligent）

智能化包括：AI基础设施（AI Foundations），智能应用与分析（Intelligent Apps and Analytics），智能设备（Intelligent Things） 三部分。

趋势一：AI基础设施（AI Foundation）

AI，现在可以分为通用类AI以及特定AI，例如：机器人就是通用类AI而车载智能导航就可以特定AI，在商业中，应该选择特定AI而不是通用类AI。

对于AI基础设施，正如AI的名称本身，人工智能（包括机器学习），已经正成为技术的基础设施，也就是说，人们不必自己去构建AI，而有专业的AI厂商会提供这项基础服务，其他的技术内容可以基于AI来进行构建。正是由于AI基础设施的普及，直接带来的就是智能应用与分析和智能设备。

趋势二：智能应用与分析（Intelligent Apps and Analytics）

当谈到智能应用分析，人们要考虑的是在哪些应用的哪些环节加入智能部分。例如：

可以在应用的UI加入智能化部分，已经作为智能化的自动反应，这其中产生的数据可以直接用于智能化商业分析，也就是代替传统上数据科学家人工做的部分。
AI不仅仅限于传统意义，在实践中AI及其外延不要单单理解为代替人类，而是可以在很多方面协助人类。最后，将这些智能结合在一起工作，表现为智能设备的协同。

在未来几年内，每个应用程序，应用程序和服务都将在一定程度上融入人工智能。人工智能将在许多熟悉的应用程序类别的背景下不显眼地运行，同时产生全新的应用程序。人工智能已成为广泛的软件和服务市场中的下一个主要战场，包括ERP的各个方面。
智能应用程序还在人员和系统之间创建了一个新的智能中介层，并有可能改变工作性质和工作场所结构，如虚拟客户助理和企业顾问和助理中所见。
“探索智能应用是增加人类活动的一种方式，而不仅仅是作为替代人的方式，”Cearley说。增强型分析 是一个特别具有战略意义的增长领域，它利用机器学习为广泛的业务用户，运营人员和公民数据科学家自动化数据准备，洞察发现和洞察共享。

Gartner在2015年就曾指出商务智能发展大势已经从 IT导向的报表式 平台不可逆转地转向为 业务导向的自助分析式 平台。PowerBI无疑是微软适应并引导世界BI界的有力行为，并在2018年夯实自己该领域的领导者地位。

趋势三：智能设备（Intelligent Things）

在上述基础下形成各类智能设备（又称：物体智能）的普遍应用，它们基于AI和机器学习以及应用，与周围环境以及人类有更智能的交互。如：智能摄像头，智能物流机器人等已经可以不需要人类的监督就可以根据环境自动或半自动的工作。
物体智能使用人工智能和机器学习以更智能的方式与人和环境进行交互。
物体智能分为两种：

• 基于人工智能设计的东西，它们的存在是以AI为前提的。例如：机器手臂等。
• 对现有的东西，加入AI以增强其智能化自动化的行为。例如：智能相机（即智能相机）。这些东西在非监督的环境中以半自主或半自主的方式运行，持续一段时间完成一项特定的任务。又如自主耕作车辆，随着技术的发展，人工智能和机器学习将越来越多地出现在智能医疗设备，农场自动采集机器人等各种对象中。

下面举例子：

在 智能化 方面，AI中值得注意的是两点：通用型AI仍然很远，各种新闻可以看看，至少距离我太遥远。特定于某种领域的AI却触手可得，例如：PowerBI中的：

• 自然语言问答
• 解释增长与降低的原因

请观看如下视频。
如果说这些停留在个人分析师角度，那对于企业可以考虑微软Azure的AI服务，例如：

利用微软Azure提供的人脸API已经可以做到：

（上图来源于微软科技微信公众号，该系统已经运用于北京王府景）
在混乱无序的重复客流中自动化给出到底有多少非重复人数。流程如下：
安装普通摄像头（建议分辨率大一些，贵点的），将拍摄后的照片进行识别，而应用更可以扩展为识别是否是VIP会员，是否开心等以便智能地帮助运营设计更牛的模式，可谓降维打击其他竞争对手。
如果想实验一下，可以在这里试试：

那么不是冰冰的人会识别出不是吗？

对于范冰冰模仿秀冠军呢？

对于素颜范冰冰和化妆后范冰冰呢？（找一个素颜且像素低的来和化妆的做对比）

本人化妆前后的相似度还是高于模仿冠军的同类照片。反正以我的肉眼是做不到这种识别度的，可见这AI技术已经达到一定的成熟度。这里的例子的IDEA可以直接用于您的商业而实现业务彻底升级。

以上就是智能数字网格体系的智能化。

数字化（Digital）

数字化包括：数字双胞胎（Digital Twins），云边（Cloud to the Edge），会话平台（Conversational Platforms） ，身临其境感（Immersive Experience）四部分。

趋势四：数字双胞胎（Digital Twins）

其实，信息化系统就是一种现实世界的数字化映射，如一笔交易形成一个订单。数字双胞胎无疑是让这种映射做到了更全面更自动化的级别。所以，物联网是其基础。

在物联网之外，将数字双胞胎与不仅仅是“事物”的实体联系起来的可能性越来越大。“随着时间的推移，我们世界的几乎每个方面的数字表示都将与其现实世界的对应物动态连接，对应者注入基于人工智能的功能，以实现先进的模拟，操作和分析。

趋势五：云边（Cloud to the Edge）

边缘计算可以认为是云计算的一个有效补充，当它们一起工作时，云将用于创建面向服务的模型，而边缘计算则提供断开云服务时应该如何持续的运行。

趋势六：会话平台（Conversational Platforms）

曾经有个著名的实验来说明是否已经实现了会话式的AI，同一个问题在两个房间回应答案，当人类无法区分哪个房间是机器时就说明这个AI到位了。有iPhone X的伙伴可以做这样的测试：我：Hi Siri，上海天气如何？Siri：不太好，有小雨，白天12摄氏度，晚上7度。我：那北京呢？Siri：也不太好，有大雨，白天7摄氏度，晚上3度。这里的关键是Siri能识别 那北京呢？ 这就要求它继续接上上面的会话来进行，而不是独立听某句话。

趋势七：身临其境感（Immersive Experience）

身临其境感说的是增强现实（AR）、虚拟现实（VR）和混合现实正在改变人们感知数字世界并与之互动的方式。结合对话平台，用户体验的根本转变将变为无形的沉浸式体验。应用程序供应商，系统软件供应商和开发平台供应商都将竞相推出这种模式。
在接下来的五年中，重点将放在混合现实上，这种现实正在形成身临其境的用户体验，用户在数字和现实世界的物体之间进行交互，同时保持物理世界的存在。混合现实存在于一个频谱中，包括用于AR或VR的头戴式显示器（HMD），以及基于智能手机和平板电脑的AR。考虑到无处不在的移动设备，苹果发布的ARkit和iPhone X，谷歌的Tango和ARCore以及像Wikitude这样的跨平台AR软件开发工具包的可用性，我们预计基于智能手机的AR和MR的争夺将在2018。

如果不理解什么是AR和VR，可以在大商场体验下那种机器。

如果体验一个过山车的，你会发现如果你有不适应反应（例如：突然往下冲导致不适应地想吐），你会知道这种不适应不是由于加速度造成的，而完全来自于视觉。这是一项非常重要的感受。

以上就是智能数字网格体系的数字化。

网格化（Mesh）

网格（Mesh）全然是关注于连接的，尤其是动态连接。包括：人、设备、流程等。从技术趋势上具体包括：区块链（Blockchain），事件驱动（Event-Driven）以及持续适应风险与可信（Continuous Adaptive Risk and Trust）。

趋势八：区块链（Blockchain）

区块链是一个共享的，分布式的，分散化和标记化的分类帐，这种技术通过独立于个人应用程序或参与者的方式来消除业务摩擦。它允许不受信任的各方交换商业交易。该技术有望改变行业，尽管谈话通常围绕着财务机会，但区块链在政府，医疗保健，内容分发，供应链等方面有很多潜在的应用。然而，许多区块链技术尚未成熟，未经证实，并且基本上没有受到管制。

最常见的就是以比特币为代表的应用，但过多的大肆炒作远远偏离了区块链本身。

趋势九：事件驱动（Event-Driven）

事件驱动是数字业务依靠感知和准备利用新的数字商务时刻的能力。业务事件反映了对显着状态或状态更改的发现，例如完成采购订单。 一些业务事件或事件组合构成业务时刻 - 检测到的情况需要一些特定的业务操作。最重要的商业时刻是那些对多方产生影响的时刻，比如单独的应用程序，业务线或合作伙伴。

随着人工智能，物联网和其他技术的出现，可以更快速地检测业务事件并进行更详细的分析。企业应该将“事件思考”作为数字商业战略的一部分。到2020年，80％的数字业务解决方案将成为事件源，实时态势感知的必要特征，80％的新业务生态系统将需要支持事件处理。

事件驱动，说白了就是通过数字化的事件来把握各种时刻并自动转向一个工作流程，如用户买单的时刻等。微软在这方面的反应之一也许是Microsoft Flow，它可以针对很多事件源做出自动化的处理，产生工作流。

可以看出这里可以定义对175种 事件源 的反应，其中还包括：

很多伙伴曾问过如果PowerBI的某个指标超标如何自动发送邮件或者有什么方式通知特定的人。从上图可以看出这个问题就是对于事件驱动的工作流反应。
这里举一个更复杂的例子，如果触发报警且警戒值超过80%则理解通过手机通知，否则就发邮件，事件驱动的流如下：

可以看出这里可以动态的使用与事件有关的信息。这也反映了未来企业中很多的流程处理都可以自动化，尤其是全部使用一个生态型解决方案（如：微软的整个解决方案）的。

趋势十：持续适应风险与可信（Continuous Adaptive Risk and Trust）

所有的基础都面临着要解决安全问题。那么数字化带来的结果就是必然会产生一个更加复杂的且不断变化的安全环境。基于风险和基于信任的决策制定，并对适应安全的数字业务做出适应性响应。Gartner基于每个人都对安全负责的理念早在2012年提出DevSecOps概念以来。

对于安全感兴趣的伙伴自行搜索 DevSecOps 来进一步了解。DevSecOps是基于DevOps的扩展，这是一种文化认同以及基于此的系统和工具，可以自行搜索了解。

需要了解这个趋势中的最后一项是：

骗局技术，可以一定程度上检测到安全问题。

个人想到一个问题是很有例如，现在很流行爬取数据，以及用一个代码来模拟人进入一个环境来窃取信息，可以采用很多方式来应对这个问题。如：蜜罐。

这可以诱导爬虫走入进来，而正常的人是无法通过点击按钮和鼠标来到的地方，以此标识出是一个坏人，而给这个坏人返回一些错误或有误导性的信息。例如：您想爬取天猫的店铺交易信息，如果进入蜜罐，它可以不拒绝你，因为它知道你的意图，可以给你返回错误的数据，但你还自行其乐的以为自己得到了海量的数据。（套路有点深哦）

以上就是智能数字网格体系的网格化。

总结

据Gartner所言，人们的未来将是智能数字网格：

• 智能化将作为后台工作。
• 数字化打造数字化商业。
• 网格化完成最有效连接。

全文正文部分参考：

• Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2018
• Top 10 Strategic Technology Trends for 2018 （需要注册，此版本为研究型完全版，需要离线完整版的可私信）

在2018年3月5日，Gartner 2018 全球数据&分析峰会开始。具体详情可以参考：Gartner 2018 全球数据&分析峰会，场面宏大：

推荐关注了解。

延伸思考

虽然趋势并非现实，但却反映了某种方向，PowerBI作为一种工具可以使人们逐渐开始连接你自己以及你自己的业务与这种未来在一起，即使现在还有那些不够成熟。不成熟也代表了一种机会。
试想：
如果一个企业（例如：零售、餐饮、医疗等）可以开始并落实上述十大趋势中已经成熟的一些部分，我已经进行了详细举例，将这些技术联系在一起构建的体系并使用PowerBI等工具来洞察其中的商机和问题将是一件多么有意思且有价值的事情。
如果您正身在这样的企业，那真是幸运，如果并不是，那也迟早将会实现，让大家一起期待。

延伸阅读：

• 【视频】Gartner 2018 十大战略技术趋势：https://pan.baidu.com/s/1fiU7bumUgWeseCgODJP-ag
• 【视频】Gartner 2018 十大战略技术趋势（一分钟版）：https://pan.baidu.com/s/12ngF4q4qJmbFyN8LukpZhA