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2022年新興技術(shù)成熟度曲線

發(fā)布時間:2022-08-18  閱讀數(shù):10737

2022年新興技術(shù)成熟度曲線



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全文共計3562字,預(yù)計閱讀時間7分鐘

來源 | Gartner(轉(zhuǎn)載請注明來源)


近日,Gartner發(fā)布2022年新興技術(shù)成熟度曲線,并列出了25項值得關(guān)注的新興技術(shù)。

2022年新興技術(shù)趨勢確定了 25 種需要了解的新興技術(shù),主要包含三個主題:沉浸式體驗的演進、加速人工智能自動化和優(yōu)化技術(shù)人才交付。

2022年 Gartner 新興技術(shù)成熟度包含了 25 項“必須了解”的創(chuàng)新,以推動競爭差異化和效率。

只有少數(shù)有望在兩年內(nèi)被主流采用,很多需要10年或更長時間才能被采用。

部署處于萌芽期的技術(shù)也意味著風(fēng)險更大,但對早期采用者也有一定的潛在收益。

其中,元宇宙、超級應(yīng)用和Web3是推動沉浸式體驗發(fā)展的核心技術(shù);云可持續(xù)性和數(shù)據(jù)可觀測性正在幫助技術(shù)人員滿足新興業(yè)務(wù)需求;自主系統(tǒng)和因果AI正在支持AI模型創(chuàng)建與部署提速。

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Gartner研究副總裁Melissa Davis表示:“新興技術(shù)為企業(yè)提供了轉(zhuǎn)型的潛力,但首席信息官和技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)導(dǎo)者所面臨的挑戰(zhàn)是,盡管資源瓶頸變得愈發(fā)嚴重,仍需要在擴展數(shù)字化功能的同時提高可持續(xù)性。企業(yè)機構(gòu)必須正確看待有關(guān)新興技術(shù)的市場炒作,利用創(chuàng)新技術(shù)來推動差異化競爭并提高效率,從而加速變革進程。”

在Gartner的一系列技術(shù)成熟度曲線報告中,新興技術(shù)成熟度曲線報告屬于最為獨特的一種。因為此類報告從Gartner每年覆蓋的逾兩千種技術(shù)和應(yīng)用框架中發(fā)掘獨到見解,并言簡意賅地對值得企業(yè)機構(gòu)重視的新興技術(shù)和趨勢進行介紹。這些技術(shù)和趨勢有望在未來二至十年內(nèi)為企業(yè)機構(gòu)帶來高度的競爭優(yōu)勢(參見圖一)。

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Gartner杰出研究副總裁Gary Olliffe表示:“在今年的技術(shù)成熟度曲線上,所有技術(shù)都處于相對早期階段,但部分技術(shù)處于萌芽期并且在發(fā)展上存在巨大的不確定性。雖然部署此類技術(shù)面臨的風(fēng)險更大,但早期使用者如能根據(jù)自身對于未經(jīng)驗證技術(shù)的接納能力來評估和利用這些技術(shù),則可能會帶來更大的收益。”

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新興技術(shù)趨勢的三個主題
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主題1:沉浸式體驗不斷發(fā)展和擴展

沉浸式體驗是數(shù)字體驗的未來發(fā)展方向。部分新興技術(shù)通過客戶和人們的動態(tài)虛擬表示、環(huán)境和生態(tài)系統(tǒng)以及新的用戶互動模式來支持這種體驗。

個人可以使用這些技術(shù)管理自己的身份和數(shù)據(jù),并且體驗已集成數(shù)字貨幣的虛擬生態(tài)系統(tǒng)。這些技術(shù)也將幫助企業(yè)機構(gòu)以新方式接觸客戶,加強或開辟新的收入來源。

這類技術(shù)包括:元宇宙(metaverse)、非同質(zhì)化代幣(non-fungible tokens,NFT)、超級應(yīng)用(super apps)和Web3、去中心化身份(decentralized identity)、數(shù)字人類(digital humans)、客戶數(shù)字孿生(digital twin of the customer)以及內(nèi)部人才市場(internal talent marketplace)。

?客戶數(shù)字孿生 (DToC) 是客戶的動態(tài)虛擬表示,可以模擬、學(xué)習(xí)和預(yù)測行為。它可用于修改和增強客戶體驗 (CX) 并支持新的數(shù)字化工作、產(chǎn)品、服務(wù)和機會。DToC 需要 5 到 10 年才能被主流采用,將對組織帶來很大影響。

沉浸式體驗中的其他關(guān)鍵技術(shù)包括:


去中心化身份(DCI) 允許實體(通常是用戶)利用區(qū)塊鏈或其他分布式賬本技術(shù) (DLT) 以及數(shù)字錢包來控制自己的數(shù)字身份。


數(shù)字人類是一種 AI 驅(qū)動的,交互式的表示,具有人類的一些特征、個性、知識和思維方式。


內(nèi)部人才市場將內(nèi)部員工以及在某些情況下的臨時員工人才庫,與有時間限制的項目和各種工作機會相匹配,而無需招聘人員參與。


元宇宙是一個集體虛擬 3D 共享空間,由虛擬增強的物理和數(shù)字現(xiàn)實的融合創(chuàng)建。元宇宙具備持久性,提供增強的沉浸式體驗。


非同質(zhì)化代幣(NFT) 是一種基于區(qū)塊鏈的獨特可編程數(shù)字項目,可公開證明數(shù)字資產(chǎn)(如數(shù)字藝術(shù)或音樂)或代幣化的物理資產(chǎn)(如房屋、汽車或文件)的所有權(quán)。


Superapp是一個復(fù)合移動應(yīng)用程序,作為平臺構(gòu)建,可提供模塊化微應(yīng)用程序,用戶可以激活這些微應(yīng)用程序以獲得個性化的應(yīng)用程序體驗。


Web3是用于開發(fā)去中心化Web 應(yīng)用程序的新技術(shù)堆棧,使用戶能夠控制自己的身份和數(shù)據(jù)。


主題2:AI自動化提速
AI正在日益普及并成為產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案的一個重要組成部分。這一趨勢正在加快專用AI模型的創(chuàng)建速度,然后用來支持自動化模型的開發(fā)、訓(xùn)練和部署。AI自動化重新聚焦人類在AI開發(fā)中的作用,可提高預(yù)測與決策的準(zhǔn)確性并縮短實現(xiàn)預(yù)期效益的時間周期。

這類技術(shù)包括:自主系統(tǒng)(autonomic system)、因果AI(causal AI)、基礎(chǔ)模型(foundation model)、生成式設(shè)計AI(generative design AI)和機器學(xué)習(xí)代碼生成(machine learning code generation)。

自主系統(tǒng)(Autonomic systems)是人工智能自動化加速的例子。自主系統(tǒng)是自我管理的物理或軟件系統(tǒng),執(zhí)行具有三個基本特征的域界任務(wù):自主、學(xué)習(xí)和代理。當(dāng)傳統(tǒng)的人工智能技術(shù)無法實現(xiàn)業(yè)務(wù)適應(yīng)性、靈活性和敏捷性時,自主系統(tǒng)可以協(xié)助處理。自主系統(tǒng)需要 5 到 10 年才能被主流采用。

加速 AI 自動化的其他關(guān)鍵技術(shù)包括:


因果人工智能 (AI)識別并利用因果關(guān)系,突破了基于相關(guān)性的預(yù)測模型,讓AI系統(tǒng)朝著更有效更自主地推薦行動的方向前進。

基礎(chǔ)模型是基于Transformer 架構(gòu)的模型,例如大型語言模型,它體現(xiàn)了一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),可以上下文環(huán)境中計算文本的數(shù)字表示,強調(diào)單詞的序列。

生成式設(shè)計 AI或 AI 增強設(shè)計,是使用 AI、機器學(xué)習(xí) (ML) 和自然語言處理 (NLP) 技術(shù)自動生成和開發(fā)數(shù)字產(chǎn)品的用戶流程、屏幕設(shè)計、內(nèi)容和表示層代碼。

機器學(xué)習(xí)代碼生成工具包括可插入專業(yè)開發(fā)人員集成開發(fā)環(huán)境 (IDE) 的云托管 ML 模型,IDE 是基于自然語言描述或部分代碼片段提供建議代碼的擴展。

主題3:技術(shù)人員交付得到優(yōu)化

成功的數(shù)字業(yè)務(wù)都是通過構(gòu)建獲得,而不是通過購買獲得。部分新興技術(shù)專注于融合團隊等產(chǎn)品、服務(wù)和解決方案構(gòu)建者社區(qū)及其使用的平臺。這些技術(shù)可提供反饋和洞察,支持產(chǎn)品、服務(wù)及解決方案交付優(yōu)化和加速,提高業(yè)務(wù)運營的可持續(xù)性。

這類技術(shù)包括:增強型敏捷金融(augmented FinOps)、云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)(cloud data ecosystem)、云可持續(xù)性(cloud sustainability)、計算存儲(computational storage)、網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格架構(gòu)(cybersecurity mesh architecture)、數(shù)據(jù)可觀測性(data observability)、動態(tài)風(fēng)險治理(dynamic risk governance)、行業(yè)云平臺(industry cloud platform)、最小可行架構(gòu)(minimum viable architecture)、可觀測性驅(qū)動開發(fā)(observability driven development)、開放式遙測(OpenTelemetry)和平臺工程(platform engineering)。

云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)體現(xiàn)了優(yōu)化的技術(shù)人員交付。它們提供了一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)管理環(huán)境,能夠支持從探索性數(shù)據(jù)科學(xué)到生產(chǎn)數(shù)據(jù)倉庫的所有數(shù)據(jù)工作負載。云數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)提供簡化的交付和全面的功能,易于部署、優(yōu)化和維護。它們將需要兩到五年的時間才能被主流采用。

優(yōu)化技術(shù)人員交付的其他關(guān)鍵技術(shù)包括:


增強型敏捷金融(augmented FinOps)通過應(yīng)用 AI 和機器學(xué)習(xí) (ML) 實踐,將敏捷性、持續(xù)集成和部署以及最終用戶對財務(wù)治理、預(yù)算計劃和成本優(yōu)化工作的反饋等傳統(tǒng) DevOps 概念自動化。

云可持續(xù)性是利用云服務(wù)在經(jīng)濟、環(huán)境和社會系統(tǒng)中實現(xiàn)可持續(xù)性效益。

計算存儲(CS) 將主機處理從中央處理單元 (CPU) 的主存儲器卸載到存儲設(shè)備。

網(wǎng)絡(luò)安全網(wǎng)格架構(gòu)(CSMA) 是一種新興的方法,用于構(gòu)建可組合的分布式安全控制,以提高整體安全效率。

數(shù)據(jù)可觀測性是通過持續(xù)監(jiān)控、跟蹤、警報、分析和故障排除事件來了解組織數(shù)據(jù)環(huán)境、數(shù)據(jù)管道和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施健康狀況的能力。

動態(tài)風(fēng)險治理(DRG) 是一種新方法,用于定義風(fēng)險管理的角色和責(zé)任這一關(guān)鍵任務(wù)。DRG 針對每種風(fēng)險適當(dāng)?shù)囟ㄖ骑L(fēng)險治理,使組織能夠更好地管理風(fēng)險并降低保障成本。

行業(yè)云平臺利用底層 SaaS、PaaS和IaaS服務(wù),為確定的垂直行業(yè)提供與行業(yè)相關(guān)的打包業(yè)務(wù)和技術(shù)能力,并將其整合為一個產(chǎn)品。

最小可行架構(gòu)(MVA) 是產(chǎn)品團隊用來確保及時、合規(guī)地開發(fā)和迭代產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)化框架。

可觀測性驅(qū)動開發(fā)(ODD) 是一種軟件工程實踐,它通過將系統(tǒng)設(shè)計為可觀察(觀測)的,為系統(tǒng)狀態(tài)和行為提供細粒度的可見性和上下文。

開放式遙測(OpenTelemetry)是規(guī)范、工具、應(yīng)用程序編程接口 (API) 和軟件開發(fā)工具包 (SDK) 的集合,用于描述和支持軟件的開源儀器和可觀察性框架的實施。

平臺工程是為軟件交付和生命周期管理構(gòu)建和運營自服務(wù)內(nèi)部開發(fā)人員平臺 (IDP) 的學(xué)科。

附:Gartner 2021-2023年大型企業(yè)新興技術(shù)路線圖

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來源:Gartner



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