2022 年Gartner新兴技术成熟度曲线

发布时间：22年11月26日

编译李军平

2022年及未来需要思考的三个新兴技术成熟度曲线专注于三个主题：不断扩展的沉浸式虚拟现实体验、加速发展的人工智能（AI）自动化以及优化的技术人员交付。

美国咨询公司高德纳（Gartner）2022年新兴技术成熟度曲线包含了25个“必须了解的”新兴技术，它将为企业架构和技术创新领导者提供帮助，也能促进竞争差异化和提高效率。

据预计，这些技术将在未来2～10年内对商业和社会产生极大的影响，尤其是将帮助首席信息官和IT领导人实现数字化业务转型。其中只有少数技术可能在短短2年内获得广泛采用，其他更多技术将需要10年或更长的时间。新兴技术本质上具有颠覆性，其竞争优势既不为人所知也未经检验。要抓住其带来的机会，关键是要了解技术的潜在应用和使技术成为主流的方式——这一过程可能短至2年，也可能长至10年或更长时间。

Gartner副总裁兼分析师梅丽莎 · 戴维斯（Melissa Davis）说：“所有这些技术都处于早期阶段，其中有些技术仍处于萌芽阶段，它们的发展存在很大的不确定性。处于雏形阶段技术的部署和使用存在更大的风险，但对早期使采用者来说也意味着更好的发展潜力，将获得不受限于Gartner重要战略技术趋势的差异化竞争力。”

2022 年Gartner成熟度曲线主要聚焦新兴技术，将对2 000多项技术的洞察和见解提炼成一份简明扼要的技术合集。大多数技术都有多个应用，但企业架构和技术创新领导者应优先考虑那些对其组织具有最大潜在利益的技术。他们还需要启动概念验证以证明某一项技术在目标应用中的可行性。

主题1 不断扩展的沉浸式虚拟现实体验

这些技术带来的好处包括：它们让个人能够更好地掌控自己的身份和数据，并将个人的体验范围扩展至可与数字货币相结合的虚拟场景和生态系统。这些技术还提供了接触客户的新方法，以加强或开辟新的收入来源。

客户数字孪生是客户的动态虚拟形象，可以学习、模仿和预测用户行为。客户数字孪生可以用于改进和提高客户体验，并支持新的数字化工作、产品、服务和机会。客户数字孪生需要5到10年的时间才能为主流所采用，但这一过程意味着企业转型。

沉浸式虚拟现实体验的其他关键技术包括：

· 去中心化身份（DCI）允许某一个实体（通常是人类用户）运用区块链技术或其他分布式账本技术，结合数字钱包控制自己的数字身份。

· 数字人是具备交互性的，人工智能驱动的形象，拥有人类的某些特征、个性、知识和思维。

· 内部人才市场将内部员工——在某些情况下也包括一组临时工人——与存在时间限制的项目和各种工作机会进行匹配，这一过程无须招聘人员的参与。

· 元宇宙是集合式的虚拟三维共享空间，融合了虚拟增强的物理现实和数字现实。元宇宙具备持久性，提供增强的沉浸式虚拟现实体验。

· 非同质化代币（NFT）是一种独特的、基于区块链技术的可编程数字物件，用于公开证明数字资产（包括数字艺术或音乐）和代币化物理资产（例如房屋、车辆或文件）的所有权。

· 超级应用（Superapp）是一种综合性移动平台应用程序，通过模块化的小程序，用户可以激活小程序以享受个性化的应用体验。

· Web3是一种新的技术堆栈，用于开发去中心化网络应用，使用户能够控制自己的身份和数据。

主题2 加速发展的人工智能自动化

在产品、服务和解决方案的演进过程中，不断扩大人工智能的应用非常关键。这就意味着需要加快创建一类特殊的人工智能模型，即在人工智能模型的开发和训练过程中引入人工智能本身，并将其应用到产品、服务和解决方案交付中。由此将实现更准确的预测和决策，以及更快地获取预期收益。而人类也更侧重于作为消费者、评估者和监督者的角色。

自主系统就是加速人工智能自动化的体现。自主系统是自我管理的物理或软件系统，执行一定领域内的任务，并表现出三个基本特征：自主性、学习和代理。当传统的人工智能技术无法满足业务适应性、灵活性和敏捷性需求时，可以借助于自主系统。自主系统需要5到10年的时间才能为主流所采用，但这一过程意味着企业转型。

加速人工智能自动化的其他关键技术包括：

· 因果人工智能通过识别和利用因果关系，超越基于关联性的预测模型，并朝着能够实现更有效规定和自主行动的人工智能系统发展。

· 基础模型是基于转化器架构的模型，如大型语言模型，体现了一种深度神经网络架构，能够围绕词语，计算出文本的数字表示并强调词语的序列。

· 衍生式设计人工智能或人工智能增强设计，是指通过使用人工智能、机器学习和自然语言处理技术以自动生成和开发数字产品的用户流、屏幕设计、内容和表示层代码。

· 机器学习代码生成工具包括基于云技术的机器学习模型，可应用到专业的开发者集成开发环境中，这些扩展可根据自然语言描述或部分代码片段提供建议代码。

主题3 优化的技术人员交付

这些技术侧重于搭建数字业务所需的关键要素：产品、服务或解决方案搭建者社区（例如融合团队）及他们所使用的平台。这些技术可提供反馈和意见，在此基础上优化和加速产品、服务与解决方案的交付，并增强业务运作的可持续性。

云数据生态系统就是优化的技术人员交付的体现。云数据生态系统提供了可结合的数据管理环境，能够很好地支持从探索性数据科学到生产性数据仓库的整个工作范围。云数据生态系统提供了精简的交付和全面的功能，可以直接部署、优化和维护。技术人员交付需要2到5年的时间才能得到广泛采用，将给用户带来极大的好处。

优化技术人员交付的其他关键技术包括：

· 增强云财务管理通过应用人工智能和机器学习实践，将敏捷性、持续集成与部署以及最终用户反馈等传统的开发运维概念自动化，应用于财务治理、预算编制和成本优化工作。

· 云可持续性是指运用云服务实现经济、环境和社会系统的可持续性。