信息技术研究和咨询公司Gartner最近宣布了企业。机构2020年要研究的重要战略性科技发展趋势。
Gartner对战略科技发展趋势的定义是:具有巨大颠覆性潜力，走出初始阶段，扩大影响和使用的战略科技发展趋势；这些趋势将在未来五年内快速增长并大幅波动，预计将达到一个临界点。
Gartner副总裁兼院士分析师David Cearley表示:“以人为中心的智能空间是用于组织Gartner 2020年重要战略技术发展趋势并评估其主要影响的核心结构。以人为核心的技术战略强调技术最重要的功能之一:影响客户、员工、业务伙伴、社会或其他关键群体。从某种意义上说，企业机构所有采取的行动都旨在直接或间接影响这些个人和群体，这就是“以人为本”的方法。"
Cearley先生认为:“智能空间建立在以人为本的理念之上。智能空间是在日益开放、互联、协调和智能的生态中，人和科技系统可以相互作用的物理空间。人、流程、服务和事物等许多元素汇聚在智能空间，创造了一种沉浸感、交互性和自动化程度更高的体验。”
2020年战略科技十大发展趋势如下:
1.超自动化(超自动化)
超自动化是用于交付工作的机器学习、软件包和自动化工具的集合。超自动化不仅包括丰富的工具集，还包括自动化本身的所有步骤(发现、分析、设计、自动化、测量、监控和重新评估)。超级自动化的主要焦点是理解自动化步骤的范围、它们之间的关系以及它们的组合和协调。
这一趋势是由以下因素决定的机器人流程自动化(RPA)开始。但是只有机器人流程自动化不是超自动化，它需要结合多种工具来帮助复制人类参与的那部分任务流。
2.多重体验
从现在到2028年，用户体验将在两个方面发生巨大变化，即用户对数字世界的感知和用户与数字世界的交互方式。对话平台正在改变人们与数字世界的交互方式，而虚拟现实、增强现实和混合现实正在改变人们对数字世界的认知。感知和交互方式的同时改变，未来将带来多感官、多模态的体验。
Gartner研究副总裁布莱恩·伯克(Brian Burke)表示:“这种模式将从‘精通技术的人’转变为‘了解人类技术的人’。计算机将代替人类承担人机交互的重任。这种通过多种感官与人类交流的能力将创造更丰富的环境，从而可以传递更详细的信息。”
3.专业知识的民主化。
专业知识民主化致力于通过最少的经验，不接受大量昂贵的培训，为人们提供专业的技术知识(如机器语言、应用开发)或业务领域专长(如销售流程、经济分析)。“公民化”(如公民数据科学家、公民解决方案集成商)、公民程序开发、无代码模式都是专业知识民主化的例子。
Gartner预测，从现在到2023年，这种民主化趋势的四个关键方面将加速，包括数据和分析的民主化(从数据科学家的特殊工具到一般开发人员的流行工具)，开发的民主化(自开发应用程序中使用的人工智能工具)，设计的民主化(低代码、无代码的场景不断增加，更多的应用程序开发功能自动化以支持公民开发人员)和知识的民主化(非IT专业人员通过使用工具和专家系统应用超出自己专业知识和培训的专业技能)。
4.人体增强。
人体功能增强研究如何使用技术来提供认知和身体增强，并使其成为人类体验中不可或缺的一部分。体力增强可以通过在人体上植入或外置可穿戴设备等技术部件，改变人固有的身体机能来实现。认知增强是通过传统计算机系统和新兴智能空间的多体验界面中的信息和应用来实现的。未来十年，随着越来越多的人追求功能增强，人类的体能和认知增强技术将会越来越普遍。这将产生一种全新的“消费化”效应，员工将不断增强自身的功能，并进一步扩展以改善办公环境。
5.透明度和可追溯性。
越来越多的消费者意识到自己个人信息的价值，提出了控制个人信息的要求。企业机构人们还认识到，保护和管理个人数据的风险正在增加，政府正在实施严格的法律法规，以确保企业机构做这个。透明度和可追溯性已经成为支持这种数字伦理和隐私需求的关键要素。
透明度和可追溯性用于满足监管要求，维护在使用人工智能和其他先进技术时需要遵守的道德规范，并恢复企业的权利。机构缺乏信任的态度、行动、辅助技术和实际措施。企业机构在建立透明度和声誉衡量标准时，我们必须关注三个领域:(1)人工智能和机器学习；(2)个人数据的隐私、所有权和控制权；(3)伦理设计。
6.被授权的优势
边缘计算是一种计算拓扑，它处理信息，收集和交付信息源、存储库和用户附近的内容。它试图将网络流量和计算处理保持在本地，以减少延迟，发挥边缘能力，并赋予边缘更大的自主权。
伯克先生说:“目前，边缘计算主要集中在制造业，零售特定行业的嵌入式物联网系统提供的离线或分布式能力。然而，随着边缘被赋予越来越成熟和专业的计算资源，越来越多的数据存储，边缘计算将成为几乎每个行业和应用的主导因素。机器人无人机、自动驾驶汽车和操作系统等复杂的边缘设备将加速这种转变。"
7.分布式云
分布式云是指将集中式的公共云服务分布到不同的物理位置，由原有的公共云提供商继续负责分布式云的运营、治理、更新和迭代。这对于目前大部分公有云服务采用的集中式模式来说是一个巨大的改变，将开启云计算的新时代。
8.自动化事物(自治事物)
自动化对象是使用人工智能自动执行以前由人类执行的任务的物理设备。最典型的自动化对象是机器人、无人机、自动驾驶汽车/船以及各种设备。它们的自动化程度超过了固化程序所能达到的自动化程度，它们可以在人工智能的帮助下做出更自然地与其环境和人类互动的高级行为。随着技术能力和监督的提高机构随着人们的认可和社会接受度的提高，自动化物体将越来越多地用于不受限制的公共场所。
伯克说:“随着自动化物体的普及，我们预计独立的智能物体将被转化为多个设备，无论是否有人操作，这些设备都可以协同工作。协作类型智能对象组合。例如，不同种类的机器人可以在同一个地方装配在流程中同时运行。在快递行业，最高效的解决方案可能是通过自动驾驶汽车将包裹运送到目标区域，然后再送到车上。机器人和无人机进行最后的运送。"
9.实用区块链
区块链通过实现信任，提供跨业务生态透明，实现跨业务生态价值交换，降低成本，减少交易结算时间，提高现金流，可以重塑整个行业。因为可以追溯资产来源，“以次充好”的概率大大降低。资产追踪对其他领域也有很大的价值，包括追踪食品在整个供应链中的足迹以识别污染源，追踪零部件以协助产品召回等等。区块链还可以用于身份管理。区块链的智能合同可以使系统在事件发生时自动触发操作，例如收到货物时付款。
伯克先生表示:“由于扩展性和互操作性差等各种技术问题，区块链在企业中的应用还不成熟。尽管面临这些挑战，但由于区块链的颠覆性和巨大的收入增长潜力，企业机构我们应该开始对这项技术进行评估，即使是对那些认为在不久的将来不会很快普及的企业。机构没有例外。"
10.人工智能安全(AI安全)
人工智能和机器学习将继续用于提高人类在各种应用场景下的决策能力。虽然这为实现超级自动化和使用自动化对象进行业务转型带来了良好的机遇，但也给安全团队和风险负责人带来了新的挑战，因为智能空间中的物联网、云计算、微服务和高度连接的系统增加了大量潜在的攻击点。安全和风险负责人应关注三个关键领域——保护人工智能赋能系统，利用人工智能改善安全防御机制，为攻击者恶意使用人工智能做好准备。