元宇宙與AI熱度不減，Gartner 2023 年十大戰略技術趨勢完整解析

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臨近年末，許多人已經開始扛起了下一年度的目標 KPI ，及時了解不斷變化的技術格局以應對隨時可能面臨的機遇和挑戰，對大家來說尤為重要。全球極具權威的IT研究與顧問咨詢公司 Gartner 每年都會發布下一年的十大戰略技術趨勢，今年也不例外，Gartner  2023 年十大戰略技術趨勢近日新鮮出爐。

新的一年，元宇宙及AI關注度依然超高，其面臨的技術挑戰與發展前景備受關注。在全球經濟形勢放緩的背景下，“可持續性”這一關鍵詞貫穿了 2023 年的所有戰略技術趨勢。下面我們邀請到 Gartner 高級研究總監高挺（Arnold Gao）對 2023 年十大技術趨勢展開了詳細解讀。

元宇宙與 AI 依然備受矚目

今年發布的十大技術趨勢，最受關注的依然是 AI 與元宇宙方向。

關于“元宇宙”在應用層面的可能迎來突破的領域，高挺表示“數字人、工業元宇宙”是離我們更近、更有商業價值的案例。一些更遠的方向如NFT，泡沫比較大，且不太適合我國的監管環境。他認為“數字貨幣”是區塊鏈趨勢下的泡沫，NFT 是“元宇宙”趨勢下的泡沫。

而推進“工業元宇宙”落地的過程中的主要挑戰則是“行業化問題”，隔行如隔山。國內也有一些廠商嘗試工業元宇宙的場景，但跨行業的問題仍然很難解決。

此外，從 2021 年 Facebook 改名 Meta 到“元宇宙”的熱至今近一年，關于元宇宙的內涵，仍然在被不斷討論和擴充中。高挺為我們帶來了 Gartner 對元宇宙的解釋，將來的“元宇宙”應該是一個“虛實結合”的路線，包含三個“ T ”，：Transform、Transport、Transact。

• Transport：把人傳送到一個數字世界里，VR 更像是 Transport。Meta 的實踐并不是“元宇宙”所有的內涵，它的技術路線更像是 VR 路線。

• Transform：把數字世界拉到物理世界來，類似于AI的路徑。

• Transact： “元宇宙”不是另一個更加高級的游戲，它很大程度上是另外一種生活方式。你可以在那里生活，可以有自己的工作，甚至可以交換數字世界的貨幣和物理世界的貨幣。

他認為“元宇宙”是一個數字化程度更高的未來世界，并以虛實結合的形象展示出來。假設互聯網數字化程度是“ 10 ”，“元宇宙”的數字化程度可能是它的百倍、千倍。所有行業都可以用“元宇宙”重新定義一遍，這是“元宇宙”帶來的意義。隨著整個世界向更加成熟的數字化發展，一些碎片化、垂直化的場景慢慢落地，我們會看到“元宇宙”的愿景一步步實現。

談及 AI 技術發展可能催生的新興職業，高挺暢想道：未來 AI 高度發達以后，其實未來的許多人的工作會被機器所替代、會被AI所替代。將來的人會分為兩類：第一類，不需要工作的人。整個社會的生產力極大的提高以后不需要所有的人都工作，這些人可以一些便宜消費品的娛樂產品使用者。另外一部分人，他們參與工作是因為想去改變這個世界，獲得更多自我價值實現，這是創造者。

十大技術戰略，能否應對全球經濟衰退？

根據 Gartner 的調研，明年可能全球絕大部分的 CEO 都認為：“明年全球經濟可能會有一定程度的衰退”，該怎樣應對未來的一些不確定性？Gartner 高級研究總監高挺（Arnold Gao）圍繞優化、擴展和開拓三大主題，對十大趨勢展開了生動詳細的解讀。

“可持續性”（Sustainability）則貫穿 2023 年的所有戰略技術趨勢。在Gartner 最近的一項調查中，首席執行官們表示環境和社會變化已成為投資者的三大優先事項之一，僅次于利潤和收入。

“可持續性”是中西方都在關注的問題，對中國而言可能是“碳中和、雙碳”等議題。要保證能源安全的自主可控是個很大的國家戰略問題，也是中國下定決心要去做長期的建設和投資的。

馬斯克曾通過賣碳指標賺了十幾億美金的例子，實際上是走在時代前列獲得的紅利。對很多的傳統企業來說：利用一些可持續的技術、主動把“碳”減下來，可能會變成另外一個收入來源。同時，企業機構也需要新的可持續技術框架來提高IT服務的能源和材料效率，通過可追溯性、分析、可再生能源和人工智能等技術實現企業的可持續發展。一個非常注重節能環保的企業，也會贏得更多投資者的青睞。

開拓

元宇宙（Metaverse）

Gartner 曾將元宇宙定義為一個由通過虛擬技術增強的物理和數字現實融合而成的集體虛擬共享空間。這個空間具有持久性，能夠提供增強沉浸式體驗。很多時候人們認為“元宇宙”離自己有點遠，但也不完全是這樣。高挺舉了兩個例子展現了元宇宙的當前的商業化潛力。

韓國國民****已經嘗試了“數字人”使用，這樣的商業模式有可能會成為未來“元宇宙”愿景里早期能夠落地的案例之一。因為“數字人”最終的目的是為了替代一些現在的基礎崗位工作，甚至是終端崗位的工作。高挺認為“數字人”的商業模式是有可能變現的，它最終可能成為替代一些普通工作的商業模式。

另外，西門子和英偉達也聯手創作了“工業元宇宙平臺”。西門子作為制造業巨頭有很多制造業的經驗，通過類似于系統化的或是IT化的方式去輸出、去賦能其它的行業是非常合乎情理的。這也是其工業元宇宙平臺的底層邏輯。

Gartner 預計，完整的元宇宙將獨立于設備并且不屬于任何一家廠商。它將產生一個由數字貨幣和非同質化通證（NFT）推動的虛擬經濟體系。到 2027 年，全球超過40%的大型企業機構將在基于元宇宙的項目中使用 Web3、增強現實（AR）云和數字孿生的組合來增加收入。

超級應用（Superapps）

超級應用是一個集應用、平臺和生態系統功能于一身的應用程序。它不僅有自己的一套功能，而且還為第三方提供了一個開發和發布他們自己的微應用的平臺。這實際上是一種源自中國的技術趨勢，因為它最大的案例是支付寶和微信。這些超級應用都有巨量的用戶數量、流量、有很強的小程序生態。

超級應用已經被西方很多國家仿效，比如，日本的軟銀和雅虎有一家合資公司PayPay 做了一個類似于支付寶的應用；塔塔集團旗下的 TaTa 電商做了個APP，集在線購物、****務、貸款、預訂機****等功能。

Gartner 預測，到 2027 年，全球 50% 以上的人口將成為多個超級應用的日活躍用戶。

自適應 AI（Adaptive AI）

自適應 AI 系統可以通過不斷反復訓練模型并在運行和開發環境中使用新的數據進行學習，來迅速適應在最初開發過程中無法預見或獲得的現實世界情況變化。AI 模型訓練和推理逐漸會走向在線訓練、在線推理的未來。

“在線推理”其實很好理解。任何 APP 如抖音或是一些電商平臺，在瀏覽的過程中會一直給用戶推薦內容，并且保證這些推薦都符合用戶興趣點、容易讓人沉浸其中。這個一直在推薦、一直在推理的過程，就叫做“在線推理”。“在線訓練”是指AI模型實時更新，更好地響應新輸入的工作的過程。當在線訓練和推理形成正向的循環，就是通常意義的“自適應 AI ”。

自適應AI系統可根據實時反饋動態調整學習進度和目標，適合外部環境快速變化的運營或者因為企業目標不斷變化而需要優化響應速度的運營。

優化

數字免疫系統（Digital Immune System）

“數字免疫系統”的概念最早在上世紀90年代的時候被提出，當時指的是一套完全自動化的防病毒解決方案。但是今天的“數字免疫系統”指的是一套用來構建穩定系統的軟件工程方法、技術和實踐。

在傳統的軟件工程領域主要依靠一套基于測試的軟件質量體系來保證軟件的健壯性。而今天實際上光靠測試已經不夠了，“數字免疫系統”的意思是通過給向數字免疫系統“打疫苗”這種類似的手段，來提高系統的健壯性。包含六個核心模塊的一套組合打法。（六個核心模塊：可觀測性、人工智能增強測試、混沌工程、自動修復、站點可靠性工程、應用供應鏈安全。

數字免疫系統通過結合數據驅動的運營洞察、自動化和極限測試、自動化事件解決、IT運營中的軟件工程以及應用供應鏈中的安全性來提高系統的彈性和穩定性。舉個例子：美國航空第一次測試“混沌工程”時找了很多的廠商進行駐守，以防現場出現問題，需要廠商做一些搶救。它當時用“混沌工程”的方法模擬攻擊了基礎設施和網絡，但沒有對應用系統級別進行攻擊。在第一次的攻擊當中，它就發現了一個重大的漏洞——在一個高可用的數據庫里面原本計劃6秒鐘完成failover，最后花了5分鐘才解決。美國航空通過這個方法，發現了系統中一些未知的薄弱點。

Gartner預測，到2025年，投資建設數字免疫系統的企業機構將能夠減少多達80%的系統宕機時間，所減少的損失將直接轉化為更高的收入。

應用可觀測性（Applied Observability ）

在任何相關方采取行動時，都會產生包含了數字化特征的可觀測數據，如日志、痕跡、API調用、停留時間、下載和文件傳輸等。

企業里每一個決策的發生，都會產生相應的數據結果。而“可觀測性原理”可以通過觀察系統外部輸出的信息來判斷系統內部的狀態，進而優化系統。優化完決策之后，這個決策會被再次執行、它會生成更多的數據，多次循環以后我們就可以做出更加精準的數據驅動的決策。

特斯拉在美國的一些州推出了“實時駕駛行為”保險產品/保險定價措施，傳統車險是每年買一次、這個車險每月買一次。傳統的車險是根據駕駛員的年齡、性別、理賠歷史、違章情況，根據這些要素去定價的。特斯拉的車險是按照汽車輸出的一些數據來作為定價方向。去給每一個駕駛者打“安全分”。駕駛分數越高、安全分越高，需要付的保險費用就越低。根據特斯拉的計算，對普通的駕駛員來說：這種方法可以節省大約20%-40%的保費。這些保費被加開車經常做一些危險動作的駕駛員頭上，他們在駕駛過程中未必已經發生車禍了、或是有賠付歷史，但他對保險公司來說風險很高。

可觀測性應用使企業機構能夠利用他們的數據特征來獲得競爭優勢。如果能夠在戰略中予以規劃并成功執行，可觀測性應用將成為數據驅動型決策的最強大來源。

AI信任、風險和安全管理（Trust, Risk and Security Management）

當前AI的應用變得越來越廣泛，但人們對于AI應用、AI模型背后的“可解釋性”或者說“公平性”仍然存在質疑。比如一些互聯網的電商巨頭通過AI系統追蹤每一名物流倉儲部門員工的工作效率，統計每一名員工的上班“摸魚時間”，自動生成《解雇指令》。AI模型對于大多數人來說都是個“黑盒子”。我們只知道它輸入數據和輸出數據之間有一定的相關性，但是我們不知道這兩者之間必然的因果性。用AI程序決定一個人去留，這個算法真的公平嗎？大家應當更加重視和做好管理AI風險的充分準備。

Gartner在美國、英國和德國開展的一項調查顯示，41%的企業機構曾經歷過AI隱私泄露或安全事件。但該調查也發現積極管理AI風險、隱私和安全的企業機構在AI項目中取得了更好的成果。與未積極管理這些功能的企業機構的AI項目相比，在這些企業機構中有更多的AI項目能夠從概念驗證階段進入到生產階段并實現更大的業務價值。企業機構必須使用新的功能來保證模型的可靠性、可信度、安全性和數據保護。AI信任、風險和安全管理（TRiSM）需要來自不同業務部門的參與者共同實施新的措施。

擴展

行業云平臺（Industry Cloud Platforms）

“行業云平臺”本質上是一種新的“云服務”模式，我們一般會把“云服務”分成三層（IaaS層、PaaS層、SaaS層），行業云平臺通過組合SaaS、平臺即服務（PaaS）和基礎設施即服務（IaaS）提供支持行業應用場景的行業模塊化能力。

傳統云服務有兩種常見路徑，一種是把“云”的IaaS層和PaaS層使用起來，當作企業的基礎設施，在此基礎上再去構建自己的應用。另外一種路徑是直接采購一站式SaaS解決方案，不需要擔心基礎設施的事情。“行業云平臺”在兩者中找到了新的細分市場，它結合現在公有云的IaaS+PaaS層，以其作為技術底座，再將上層SaaS里具體化的定制化方案拆解開來變成一種可重復使用的業務功能模塊。企業可以將行業云平臺的打包功能作為基礎模塊，組合成獨特、差異化的數字業務項目，在提高敏捷性、推動創新和縮短產品上市時間的同時避免單一廠商鎖定。

Gartner預測，到2027年，超過50%的企業將使用行業云平臺來加速他們的業務項目。

平臺工程（Platform Engineering）

“平臺工程”實際上是DevOps的一種補充形式，是一套用來構建和運營支持軟件交付和生命周期管理的自助式內部開發者平臺的機制和架構。

DevOps的成因是企業希望把“運維”和“開發”兩個不同的崗位、不同的職能部門統一起來。這種模式最大的問題在于它給開發人員的負擔太重了，讓開發人員過多去做后面的應用系統實施部署，容易造成對開發資源的過度應用。而“平臺工程”新架構，可以通過一些工具和流程為企業的軟件開發團隊提供“內部開發平臺”。它涵蓋整個應用程序生命周期當中的所有操作需求，由一個專門的平臺工程團隊創建和維護。平臺工程的目標是優化開發者體驗并加快產品團隊為客戶創造價值的速度。

Gartner預測，到2026年，80%的軟件工程組織將建立平臺團隊，其中75%將包含開發者自助服務門戶。

無線價值實現（Wireless Value Realization）

現在有各種各樣的《無線協議》，但沒有一項技術能夠占據主導地位，因此很多企業將使用一系列無線解決方案來滿足辦公室Wi-Fi、移動設備服務、低功耗服務以及無線電連接等所有場景的需求。Gartner預測，到2025年，60%的企業將同時使用五種以上的無線技術。

而以色列Shufersal超市巧妙地將無線網絡的價值應用到了超市供應鏈的最后一環。該超市有很多存放蔬菜水果的塑料筐，這些塑料筐實際上是放在超市供應鏈的最前端（最上游）也就是田間地頭，用來采摘水果蔬菜的。管理者在塑料筐里放了大概有一百萬個IoT監測芯片，這樣的IoT設備不需要電池來供電，只需吸收外部環境中的無線電波輻射能量就足夠給它供電。供電以后，這些IoT設備就可以監測存放蔬菜的筐子實時的位置和溫度，幫助超市解決了供應鏈管理、以及冷鏈管理的問題，從這個角度把供應鏈體系當中的最后一環給補上。

由此來看，網絡的功能將不再僅限于純粹的連接，它們將使用內置的分析功能提供洞察，而其低功耗系統將直接從網絡中獲取能量。這意味著網絡將直接產生商業價值。

如今，互聯網企業紛紛搶強調降本增效，許多企業行動皆趨于保守，以上十大技術趨勢，你認為哪條最能符合當下需求呢？評論區告訴我們。