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利用人工智能改善決策機制、重塑商業(yè)模式與生態(tài)系統(tǒng)、重建客戶體驗的能力都將是數(shù)字化發(fā)展取得成功的關鍵推動力，這種情況將一直持續(xù)到2025年。

人們了解人工智能的意圖穩(wěn)定增長，顯然，市場興趣正在不斷加強。Gartner的一項調查顯示，59%的公司仍在為建立人工智能戰(zhàn)略收集信息，而其他的公司在引領或應用人工智能技術上已經取得了一定進展。

然而，任何期望投入于這項技術的企業(yè)應該認識到，雖然技術的實際使用會給數(shù)字企業(yè)帶來巨大回報，但應該致力于范圍明確的針對某項具體任務的機器學習解決方案。這可能包括在受控環(huán)境下駕駛車輛的AI。AI技術在迅猛發(fā)展，你需要大筆投入于技能、流程和工具，才能成功地運用這些技術，構建用AI改進的系統(tǒng)。值得投入的領域包括：數(shù)據(jù)準備、整合、算法、訓練方法選擇以及模型創(chuàng)建。包括數(shù)據(jù)科學家、開發(fā)人員和業(yè)務流程負責人在內的多方人員需要攜手合作。

在未來幾年內，各大應用、產品和服務都將在不同程度上運用人工智能技術。人工智能將為許多人們熟知的產品和服務提供幕后支持，同時為人們帶來全新的產品和服務。人工智能將成為一系列軟件和服務市場競爭的新戰(zhàn)場。

因此，企業(yè)組織應該要求軟件和服務提供商透露它們如何利用AI，借助高級分析技術、智能流程或新的用戶體驗來提供業(yè)務價值。增強分析技術是一個尤其具有戰(zhàn)略性的增長領域，使用機器學習，讓數(shù)據(jù)準備、洞察發(fā)現(xiàn)和洞察共享實現(xiàn)自動化，造福于一系列廣泛的業(yè)務用戶、操作人員和平民數(shù)據(jù)科學家。企業(yè)應該探究智能應用以增強人類活動，而不是僅僅替代人員。

智能物件使用AI和機器學習，以一種更智能的方式與人和環(huán)境進行交互。這些智能物件會在一定的時間內自主運行或半自主運行，以完成某項任務，例如自我導航的吸塵器或自動農用車。而隨著技術的發(fā)展，人工智能和機器學習將應用到更多不同的物件中，尤其是適合運用AI的智能物件的消費級設備、工業(yè)系統(tǒng)和醫(yī)療器材。

隨著智能物件的普及，大批獨立工作的智能物件將逐漸發(fā)展成為協(xié)同工作的智能物件組。在這種模式下，不同的設備將自行或在人類協(xié)助下協(xié)同工作。這一領域的尖端技術被運用于軍事領域，即運用無人機隊攻擊或防守軍事目標。

數(shù)字孿生是指以數(shù)字化的方式再現(xiàn)真實的實體或系統(tǒng)。在物聯(lián)網環(huán)境下，數(shù)字孿生與現(xiàn)實世界中其所代表的對應物件相關聯(lián)，提供這些對應物的狀態(tài)、應對變化、改進操作方式并增加價值。到2020年前，預計將有210億個互連傳感器和端點被建立，數(shù)字孿生有望在不久后的將來與無數(shù)的物件相連。

除了物聯(lián)網，數(shù)字孿生另一日益發(fā)展的應用趨勢是將其與非“物件”相關聯(lián)。比如說，面向人類的數(shù)字孿生能夠提供生物特征和醫(yī)療數(shù)據(jù)，醫(yī)生可以用來診斷疾病。

邊緣計算是一種計算拓撲結構。在這種拓撲結構中，信息處理、內容收集與傳送均在信息最近端的邊緣側完成。連通性與延遲問題、帶寬限制以及邊緣側更為強大的功能更有利于分布式模式。企業(yè)應著手將邊緣設計模式用于基礎設施架構之中——對于擁有大量物聯(lián)網元素的企業(yè)尤其如此。在初始階段，進行主機托管并針對邊緣側建立組網能力就是很好的選擇。

云端和邊緣計算常常被認為是互為競爭關系，事實上，這完全是一大誤解。邊緣計算指的是一種計算拓撲結構：它讓內容、計算和處理更接用戶/物件，或者說是網絡的“邊緣”。云是這樣一種計算：彈性可擴展功能作為服務來加以提供，但確實要求集中化。若二者相結合起來，云計算負責創(chuàng)造以服務為中心的模式，而邊緣計算的傳遞模式則能讓云計算互不相連的各方面執(zhí)行任務。Office 365和AWS Greengrass是如今這種統(tǒng)一概念的兩個例子。

對話式平臺將改變人們與技術進行交互的方式。翻譯/轉換意圖的負擔由用戶轉移到計算機。對話式平臺先獲取用戶提出/發(fā)出的問題或命令，然后通過執(zhí)行某種功能、呈現(xiàn)某種內容或要求進一步的輸入來進行響應。這可能是簡單的應用場景，比如查詢天氣，也可能是較為復雜的應用場景，比如商務預訂。在未來幾年，對話式界面將成為用戶交互的一個主要設計目標，將通過專用硬件、操作系統(tǒng)的核心功能、平臺和應用程序來實現(xiàn)。

增強現(xiàn)實（AR）、虛擬現(xiàn)實(VR)和混合現(xiàn)實正在改變人們感受數(shù)字世界并與之交互的方式。這些技術與對話平臺相結合，就能提供無形的沉浸式體驗，這將完全改變用戶體驗。應用、系統(tǒng)軟件以及發(fā)展平臺的供應商將爭相提供這一模式的產品。

未來五年內，混合現(xiàn)實將成為發(fā)展重點。在混合現(xiàn)實模式下，用戶可以選擇是否享受沉浸式體驗，這樣他們在與數(shù)字世界和現(xiàn)實世界的物體互動的同時，又不會失去與現(xiàn)實世界的聯(lián)系。而鑒于移動設備無處不在，預計2018年以智能手機為載體的增強現(xiàn)實和混合現(xiàn)實產品間的競爭將愈演愈烈。

區(qū)塊鏈是一種共享式、分布式、去中心化、標記化的分類帳簿，它做到了獨立于單個的應用或參與者，因而消除了業(yè)務摩擦。它讓不受信任的有關方可以相互達成商業(yè)交易。雖然區(qū)塊鏈具有長遠潛力，但是至少在今后兩三年，區(qū)塊鏈的現(xiàn)狀比區(qū)塊鏈承諾的前景慢一拍。企業(yè)需要清楚地了解潛在的商業(yè)機會，還要了解這項技術的能力和局限性，確保你清楚明白“區(qū)塊鏈”這一說法是如何使用的。

數(shù)字商業(yè)是建立在感知并隨時準備好利用全新數(shù)字關鍵商業(yè)時刻（business moment）的基礎上。商業(yè)事件反映了對突出情況以及情況變化的感知。某些商業(yè)事件或一系列商業(yè)事件構成了關鍵商業(yè)時刻，即需要采取特定商業(yè)行為的情況。對多方參與者，如各大獨立產品或服務，不同業(yè)務領域和合作伙伴產生影響的關鍵商業(yè)時刻是最具影響力的。

隨著人工智能、其他技術和物聯(lián)網的出現(xiàn)，商業(yè)事件得以以更為具體細節(jié)的方式更快地被發(fā)現(xiàn)和分析。企業(yè)應積極奉行“事件思維”（event thinking）方式。到2020年，事件來源的實時態(tài)勢感知將成為80%的數(shù)字業(yè)務解決方案的一個必備特點，而80%新的業(yè)務生態(tài)系統(tǒng)將需要支持事件處理。

數(shù)字商業(yè)對安全環(huán)境的要求十分復雜，隨著威脅不斷發(fā)展和演變，安全界在隨著不斷變化。持續(xù)自適應風險和信任評估（CARTA）可實現(xiàn)實時的、基于風險和信任的決策機制，以適應數(shù)字商業(yè)的安全要求。將安全考慮納入開發(fā)運營工作中以實現(xiàn)持續(xù)的“開發(fā)-安全-運營”模式、探測欺詐技術（如自適應誘捕系統(tǒng)）并抓住入侵網絡的罪犯，這兩項技術是實現(xiàn)持續(xù)自適應風險和信任評估的必備要素。

本文編譯自：Gartner