Gartner發(fā)布2017年十大戰(zhàn)略技術趨勢榜單。該榜單跟2016年和2015年的并不一樣，當中有更多的趨勢過去幾年還沒有被領先的CIO進行實施。從對企業(yè)CIO的調(diào)查來看，不少都已經(jīng)將那些趨勢納入公司的發(fā)展路線圖。不過，CIO們都希望更好地理解那些趨勢，以便判斷應當再將哪些趨勢性技術納入發(fā)展計劃。
1）人工智能與先進機器學習
人工智能（AI）和先進機器學習（ML）由像深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡這樣的技術和流程組成。對于先進統(tǒng)計分析技術的借鑒最初是形成自動化手動任務的算法，現(xiàn)在則已經(jīng)發(fā)展成為了可像人類那樣學習以及能夠利用歷史數(shù)據(jù)來預測未來的大框架和大架構。這些系統(tǒng)將會變得更有適應性，且擁有自動運作的潛力。
近期這一話題方面非常優(yōu)秀的一本著作就是《連線》雜志創(chuàng)始編輯凱文·凱利（Kevin Kelly）的《必然》（The Inevitable）。凱利現(xiàn)年六十多歲，但仍保有年輕人的那種好奇心和適應性。他見證過各種浪潮的潮起潮落，眼光獨到，因而能夠幫助篩選掉那些并不值得被大肆宣傳的東西。他的書以非常有趣的形式探討了人工智能和機器學習的未來，以及它對人們將意味著什么。
2）智能應用
智能應用可承擔人工助手的部分職能。虛擬個人助理（VPN）將會讓像會議安排、電子郵件管理及其它通訊這樣的任務變得容易得多。VPN和虛擬客戶助理（有望提升客戶服務和銷售）應當會改變工作崗位以及公司雇傭工作人員的方式。
索馬塞加爾（S. Somasegar）在微軟供職過27年，曾擔任開發(fā)者部門企業(yè)副總裁。去年，他加盟Madrona Venture Group出任合伙人。今年5月，他在科技博客TechCrunch發(fā)表題為《智能應用生態(tài)系統(tǒng)》的文章，描述了時下的各種新應用程序?qū)绾巫兂芍悄軕?。他對這一革命進行了綜述，并著重談到一心想要在未來幾年在該領域取得顯著競爭優(yōu)勢的一些公司。
3）智能物
智能物將會利用人工智能和機器學習技術來與人類和周圍環(huán)境進行交互。典型的例子就是無人駕駛汽車、無人機以及將會越來越多地出現(xiàn)在智能廚房和智能家居當中的各類設備。Gartner預計，這些產(chǎn)品將會越來越多地被編入將會提升人們生活的組織結構。
斯塔西·希金波漢姆（Stacey Higginbotham）可謂物聯(lián)網(wǎng)領域的權威，她曾擔任《時代》（Time）、GigaOmni Media等雜志刊物的編輯和撰稿人。她目前在主持一個有關物聯(lián)網(wǎng)的播客。該播客會從多個角度討論物聯(lián)網(wǎng)，其中包括對頂級物聯(lián)網(wǎng)領導者的采訪，以及對于最新物聯(lián)網(wǎng)相關資訊和趨勢的獨特見解和深入分析。
4）虛擬現(xiàn)實與增強現(xiàn)實
馬克·普羅瑟（Marc Prosser）是居住于日本東京的一位自由記者兼研究人員，他致力于撰寫各類科技方面的文章。他寫過大量虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實方面的文章，文章可從SingularityHub查閱。當中最優(yōu)秀的文章之一便是，《增強現(xiàn)實，而非虛擬現(xiàn)實，將會成為大贏家》。據(jù)Digi-Capital估計，到2020年增強現(xiàn)實公司將會實現(xiàn)1200億美元的營收。該文談到了波音及其它公司正在如何試驗該類技術，以及它能夠能企業(yè)帶來哪些好處。
5）數(shù)字化雙胞胎（Digital Twin）
數(shù)字化雙胞胎的運行結合元數(shù)據(jù)、情景、事件數(shù)據(jù)和分析。它是實體物品的一種軟件模式：利用傳感器數(shù)據(jù)來理解其狀態(tài)，調(diào)整，改進運營以及增加價值。Gartner預計，未來5年將會有數(shù)億的物品成為數(shù)字化雙胞胎。它們將被企業(yè)用來規(guī)劃設備服務，運營工廠，預測設備將在什么時候失效，改進運營效率，輔助新產(chǎn)品的開發(fā)，等等。
邁克爾·格里弗斯（Michael Grieves）是佛羅里達理工學院先進制造與創(chuàng)新設計中心的執(zhí)行董事。他的論文《基于虛擬工廠復制的卓越制造》是數(shù)字化雙胞胎，它探索的是數(shù)字雙胞胎能夠如何充當實體世界方面的數(shù)據(jù)與存在于數(shù)字世界有關實物資產(chǎn)的信息之間的重要連接。
6）區(qū)塊鏈與分布式賬本
《經(jīng)濟學人》稱，區(qū)塊鏈是分布式數(shù)據(jù)庫，維護著持續(xù)增加的記錄組件。金融服務行業(yè)是該類技術的早期使用者，不過當前也有越來越多的行業(yè)加入這一行列。Gartner稱，音樂分銷、身份驗證、權利登記和供應鏈是區(qū)塊鏈日益重要的應用領域。
唐·塔普斯科特（Don Tapscott）是一位顧問兼作家，撰寫過不少關于數(shù)字趨勢和數(shù)字趨勢對商業(yè)和社會影響的著作，其中包括商業(yè)暢銷書《宏觀維基經(jīng)濟學》（Macrowikinomics）。其與兒子共同撰寫的最新作品《區(qū)塊鏈革命：比特幣背后技術正如何改變貨幣、商業(yè)和世界》，清楚解釋了區(qū)塊鏈概念，探討了企業(yè)可能如何采用該技術方面的實踐建議和理由。
7）對話式系統(tǒng)
對話式系統(tǒng)將會從聊天機器人轉向更為廣大的數(shù)字網(wǎng)狀。這將會改進人們的數(shù)字體驗。
約翰·斯瑪特（John Smart）是一位全球未來學家，還是顧問。作為戰(zhàn)略遠見與創(chuàng)業(yè)學習及開發(fā)公司Foresight U的CEO，他撰寫了一系列有關智能助理新時代的文章。在該深度系列中，斯瑪特探討了未來5到20年的未來智能助理以及用于打造它們的知識基礎。他還就智能助理為什么將會成為數(shù)十億人生活中很重要的一部分進行了闡述。
8）網(wǎng)狀應用與服務架構
網(wǎng)狀應用與服務架構（MASA）包括將會整合在一起的Web端、移動端、桌面和物聯(lián)網(wǎng)應用。這意味著API（應用程序接口）需要多層級運作。這將會促進服務的可擴展性和敏捷性，便于技術被重新使用。MASA將會幫助在各個渠道上帶來適配網(wǎng)狀結構中不同終端的連貫體驗，不管用戶是在使用智能手機，還是在汽車當中。
作為作家與創(chuàng)業(yè)者，麗莎·甘斯基（Lisa Gansky）專注于建設公司，支持有機會帶來適時的顛覆性影響的社會項目。在《網(wǎng)狀：為什么說企業(yè)的未來是共享》一書中，她指出過去幾年出現(xiàn)了一種截然不同的模式；在這種模式中，消費者擁有更多的選擇，更多的工具，更多的信息，以及更多的對等權利。
另外，巴拉·耶爾（Bala Iyer）是巴布森學院技術、運營與信息管理部門的教授兼主管。莫漢·蘇布拉馬尼亞姆（Mohan Subramaniam）是波士頓大學卡羅爾管理學院的副教授。兩人在《哈佛商業(yè)評論》上發(fā)表文章《API的戰(zhàn)略價值》稱，要轉向事件驅(qū)動的模式，機構組織必須要將注意力從內(nèi)部信息交流轉向外部信息交流，API是使能這一轉變的核心。
9）數(shù)字技術平臺
數(shù)字技術平臺將會為數(shù)字業(yè)務提供基礎。使能數(shù)字功能和商業(yè)模式的五個重點分別是：信息系統(tǒng)、客戶體驗、分析與智能、物聯(lián)網(wǎng)和業(yè)務系統(tǒng)。機構組織將會越來越多地混合使用這五種數(shù)字技術平臺。
作為奇點大學的執(zhí)行董事兼全球大使，薩利姆·伊斯梅爾（Salim Ismail）在過去7年間一直致力于該大學的建設。奇點大學的目標在于“教育、激勵和賦能新一代領導者應用指數(shù)技術來解決人類的大挑戰(zhàn)?！?/p>
在著作《指數(shù)組織：為什么新組織比你的要好10倍，快10倍，成本少10倍》中，伊斯梅爾指出，隨著企業(yè)日益數(shù)字化，變革步伐持續(xù)加速，傳統(tǒng)組織將將越來越難以與其它組織競爭。他注重談到了彌補線性組織和它們所處在的指數(shù)環(huán)境之間鴻溝的組織模式。
10）自適應安全結構
上述的數(shù)字網(wǎng)狀以及數(shù)字技術平臺會給不法分子帶來更大的攻擊范圍。安全問題將會持續(xù)擴散。Gartner指出，“傳統(tǒng)安全技術應當被用作保障物聯(lián)網(wǎng)安全性的基礎。監(jiān)控用戶和實體行為是物聯(lián)網(wǎng)場景中尤其需要的一個重要元素。然而，物聯(lián)網(wǎng)對于很多IT安全專業(yè)人士而言是一個新領域，它帶來了新的漏洞區(qū)域，往往需要新的修復工具和流程。
在業(yè)內(nèi)人士看來，對于網(wǎng)絡安全，沒有人的理解要比美國國家標準與技術研究所（NIST）研究員羅恩·羅斯（Ron Ross）更加深刻。他領導的聯(lián)邦信息安全管理法案（FISMA）實施方案包括制定安全標準以及針對聯(lián)邦政府、承包商和美國重要信息基礎設施的指引。
在接受媒體采訪時，他具體講解了網(wǎng)絡威脅將如何隨著人們對技術需求的增長而增加。他稱，技術領導者在管理網(wǎng)絡安全性時需要謹記五點：威脅、資產(chǎn)、復雜性、整合和可信度。
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