Gartner公布2019年五大新兴科技趋势
发布时间：2019-9-4 22:00
发布者：eaoogle_WSN
 图、Gartner2019年新兴技术发展周期报告 国际研究暨顾问机构Gartner于2019年8月29日公布2019年新兴技术发展周期报告（Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019）公布29项必须关注及观察的技术，并从中归纳出五大重点新兴科技趋势将创造并提供全新的体验，这五大重点新兴科技趋势包括感测与行动力、增强人类能力、后传统运算及通讯、数字生态系、先进人工智能与分析技术，并特别标注企业若能善加利用人工智能（AI）和其他重要概念，便能从新兴数字生态系中获益。 同时，非医疗保健相关保险欺诈所需花费的总成本每年约为400亿美元。但是，一种称为情感人工智能（AI）的成熟新兴技术，使基于音频分析呼叫者(Caller)可用来检测保险欺诈而成为可能。甚至，该技术还可以通过跟踪更准确地指导呼叫者，更好地诊断痴呆症、检测驾驶员的注意力分散，甚至应用于教学依学生情绪状态适应改善学习体验。 情感AI是2019年加入Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies的21项新技术之一。 2019年的新兴技术分为五大趋势：感知和移动性(Sensing and mobility)、增强人类能力(augmented human)，后经典计算和通信(postclassical compute and comms)，数字生态系统(digital ecosystems)以及先进AI和分析(advanced AI and analytics)。 趋势一：感知和移动性(Sensing and mobility) 感知和移动性结合了感测技术与人工智能的机器，除了能更了解四周环境，也有足够的移动力及操控对象的能力。感测技术将对于物联网（IoT）与其所搜集大量资料扮演不可或缺的角色，而人工智能的机器能洞察多样化的数据，并将这些信息应用在各种情境。 例如，未来10年利用AR云将可绘制3D世界地图，创造新的互动模式，进一步促生全新的商业模式，使企业得以借助实体空间获利。 企业应将下列技术纳入考虑，包括：3D感测摄影机、AR云、轻型货物运送无人机、载客无人机（flying autonomous vehicle），以及Level 4和Level 5的自动驾驶技术。 趋势二：增强人类能力（augmented human） 增强人类能力技术的进展，以提升人类的感知力和体能。例如：打造具有特殊功能的义肢，超越人类自然的体能极限，提供超人般的能力。 企业应考虑纳入下列技术，包括：生物芯片（biochip）、拟人化（personification）、增强智能（augmented intelligence）、情绪人工智能（emotion AI）、沉浸式办公室（immersive workspace）和生物科技（人工组织培养）。 趋势三：后经典计算和通信(postclassical compute and comms) 据羿戓技术文件编制所了解，过去数十年来，传统的核心运算、通讯及整合技术已获得重大进展。正如摩尔定律（Moore’s Law）预测，中央处理器（CPU）速度越来越快、内存密度更高且规模量不断增加。这些技术在未来几年将采用与目前完全不同的架构，透过渐进式改善带来重大影响力。 举例来说，低地球轨道（LEO）卫星可提供遍及全球的低延迟互联网联机功能。这种由小型卫星组成的星群（constellation），未来可针对目前未能连网的偏远家庭（全球占比48％）提供连网服务，并带来经济成长的新机会。目前卫星数量仍较少，此技术还在发展初期，但未来几年可能对社会及商业带来重大影响。 因此，企业应评估的技术，包括：5G、次世代内存、低地球轨道卫星系统和奈米级3D打印。 趋势四：数位生态系 数字生态系为一群相互依存的参与者（企业、人与对象）相互分享数字平台，达成互惠目的。因此，企业可纳入考虑的关键技术，包括：数字营运（DigitalOps）、知识图谱（knowledge graph）、合成数据（synthetic data）、分布式网络（decentralized web）和分布式自治组织（decentralized autonomous organization）。 趋势五：先进人工智能与分析技术 借助延迟敏感度高（如自动导航）、易受网络中断影响（如远程监控、自然语言处理NLP、脸部辨识），和数据密集（如影片分析）等应用，已逐渐提高边缘人工智能的采用比例。 例如，值得学习的相关技术，包括：自适应机器学习（ML）、边缘人工智能、边缘分析、可解释性人工智能（explainable AI）、人工智能平台即服务（AI PaaS）、迁移学习（transfer learning）、生成对抗网络（generative adversarial network）和图形分析（graph analytics）。 
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