Gartner十大戰略技術趨勢年中回顧

清楚地記得Gartner研究院副總裁Cearley在年初時對於2018年十大戰略技術趨勢高屋建瓴的解讀，那時還顯得有些玄幻的種種「夢想」。

圖1 Gartner公司2018年排名前十的戰略技術趨勢

圖片來源：Gartner』s Top 10 Strategic Technology Trends for 2018，南山工業書院整理

只不過，只是半年不到，卻早已今非昔比。

構建於系統思維之上的「網格（Mesh）」，在「數字（Digital）」與「智能（Intelligent）」技術的加持與催化之下，衍生出足以重塑甚至顛覆傳統領域遊戲規則的技術應用或應用集群，尤其是跨領域的創新應用，不斷刷新著我們對於科技的認知與期許。

本田公司通過智能網聯解決方案試圖讓汽車集群能夠像魚群一樣彼此協作進而減少交通事故和緩解交通壓力的創新應用原本已然令人腦洞大開，但如今它在這個領域所面臨的最強的競爭對手，居然並不是寶馬、賓士、豐田，而是類似高德地圖、Uber這樣的互聯網公司，這樣的故事情節，又有誰能事先想到呢？

以今日之目光審視先知們過去的預測，總是能獲得耐人尋味的發現。

漸進理性的人工智慧（AI）

正如上一輪被熱炒的「工業4.0即無人化」終於被糾偏一樣，我們非常欣喜地看到，人們對於人工智慧的認識，也在逐漸回歸理性，曾經一度飽含魔幻色彩並被一些神棍研究院所極力鼓吹以便用於從投資方騙錢的「人工智慧無所不能論」，再次淪為科幻喜劇。

取而代之的是，越來越多的企業選擇了務實，開始了基於細分領域技術、針對諸如理解語言或在限定條件環境中駕駛汽車等實際應用的深入探索，並取得了長足的進展，無論是免去複雜編程作業，能夠根據接收到的工作指令自主判斷和規劃最優工作路徑的智能機器人，還是基於大數據分析的自學習持續提升工作效率的專用智能裝備，都是在細分縱深行業領域中的應用。比起令人恐慌的簡單「人工替代」，如今的人工智慧，在更多情況下扮演的是輔助人類作業的角色，例如基於海量信息解析的輔助決策等。

與此同時，伴隨著智能應用的普及與數據量的積增，規模效應逐漸顯現，相互協作的智能事物群，發揮出明顯強於單一智能事物的效能。當然，人工智慧應用得以加速發展，並非單純依靠人工智慧技術自身的快速迭代，而是與其他領域技術以及跨領域之間的技術融合發展相輔相成。如果沒有輕量化材料、動力電池、多軸微機電系統（MEMS），以及各類通訊、感測技術的快速發展，無論是汽車集群還是無人機集群，都很難為人工智慧應用有效地提供土壤。

智能化元素正逐漸融入我們工作生活的方方面面，這一幕當下正在上演，有朝一日當我們身邊遍布智能事物，而我們卻並沒有覺得有任何特別，甚至認為「智能」是周遭事物的基本屬性時，人工智慧時代才是真的來臨。

虛實結合的數字化世界

雖然不如人工智慧那般備受追捧與青睞，數字化卻已然成為當今世界發展的共識。在眾多領域當中，對數字化提及最多，影響最廣泛的，莫過於製造業，這並非因為製造業在數字化方面有多麼先進，恰恰相反，一貫象徵實體經濟的製造業，在數字化技術的應用方面其實是極其欠缺的，然而也正因如此，數字化對於製造業當下與未來的發展，才顯得更加重要。

製造業普遍將數字化認為是實現智能製造和未來工業4.0願景的必由之路。David Cearley所提及的數字孿生（Digital Twin，亦即數字化雙胞胎）、邊緣計算、集成會話平台、基於ARVRMR技術的浸入式體驗，在當今製造業數字化轉型過程中，都扮演著非常重要的作用。

數字孿生的精髓在於通過物理實體與數字虛體之間信息的雙向流動與閉環反饋，從而實現個體、集群、乃至整個系統的持續優化與改進。數字孿生的應用，遠不限於物聯網，而是可以應用在製造業企業生產運營的各個環節。例如，西門子公司既已經將數字孿生應用於涵蓋產品研發設計、生產製造以及增值服務的整個產品生命周期價值鏈。在其中，邊緣計算正在改變人們對於數據採集、積累與利用的途徑和方法，這個由IT與通訊公司創造的概念，如今正在由在製造業有深厚積澱的數字化解決方案供應商們付諸於實踐。

而更令人充滿期許的是，數字孿生（Digital Twin，亦即數字化雙胞胎）向製造業以外其他領域的延伸應用也層出不窮，醫療領域為人類個體建立的數字孿生健康檔案、智慧城市領域為園區或城市打造的數字孿生體鏡像，都在從理論變為現實。與集成會話平台、基於ARVRMR技術的浸入式體驗的組合應用，增加了數字化與人類之間交互，而有人類參與其中的數字化模型與應用，也得到了有效「馴化」，為實現人工智慧，提供了更多的養分。

當然，基於ARVRMR技術的浸入式體驗由於其特殊的屬性，在生活、娛樂等領域的發展都早已超過製造業。基於智能手機或平板電腦的ARVRMR應用已經並不算什麼新鮮事，筆者認為在不遠的將來，個性定製化智能可穿戴設備將取代手機或平板電腦成為主流，ARVRMR應用徹底普及與流行的時代將隨之來臨，而製造業也將隨之產生巨大的變革。

自適應系統與以技術核心管控體系

筆者始終認為，David Cearley提出的「網格（Mesh）」這個技術分類雖然巧妙，卻不易令非專業人士理解。區塊鏈、事件驅動、持續的自適應性風險和信任，聽起來含義都不是那麼直觀。

事實上，「網格（Mesh）」類技術趨勢的一個背後邏輯是：把問題交給技術與系統，讓它們來規避潛在的可能由非理性所造成的不確定性風險。

區塊鏈是一個共享的、分散式的、去中心化的且不可篡改的分類總賬，通過獨立於單個應用程序或個體參與者來消除業務摩擦。它通過技術手段，解決了在信息不對稱的情況下，交易各方彼此之間的信任問題。在過去的半年當中，除了金融行業，區塊鏈還受到了全球範圍內，來自政府事務、醫療、能源、乃至工業物聯網等各個領域的追捧，拋開非理性的炒作不談，針對區塊鏈應用的探索與實踐從未止步，例如IBM、SAP的企業在供應鏈管理方面的試點應用，都具有很好的借鑒意義。

所謂的事件驅動，即是「商業洞察」的升級版，區別在於更多地依賴於技術手段，來實現對於不同場景的快速應對與反應，當然其核心仍然在於背後配套的戰略管理、運營邏輯和與之相匹配的技術支撐體系。在筆者所了解的為數不多的應用之中，最先進的當屬營銷與廣告業，業內人士稱之為「智能營銷」，即將功能屬性高度的模塊化，根據情境與背景的不同，實現不同屬性的排列組合與差異化的表達方式。在這個方面，製造業的應用顯然要遲緩的多。

同樣的，持續的自適應性風險和信任，亦是希望更多地通過技術手段，規避潛在的安全風險。在相同的邏輯下，諸如近期所發生醫療用品、藥品的質量安全與監管問題，通過基於配方管理、信息追溯與互鎖、電子簽名等技術手段構建的管理體系，無疑比道德約束更加有效。

尾聲

回顧對於先進技術發展的預測，我們總能發現，它們實際進步的速度十有八九會超乎我們的想像，跟隨科技前沿並定期回顧、自我反饋，適時將先進技術與企業自身、乃至個人的發展結合，是持續保持競爭力的關鍵。

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