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Gartner公布2019年五大新興科技趨勢

2019-09-04 21:56:16


圖、Gartner2019年新興技術發展周期報告



國際研究暨顧問機構Gartner于2019年8月29日公布2019年新興技術發展周期報告(Hype Cycle for Emerging Technologies, 2019)公布29項必須關注及觀察的技術,并從中歸納出五大重點新興科技趨勢將創造并提供全新的體驗,這五大重點新興科技趨勢包括感測與行動力、增強人類能力、后傳統運算及通訊、數字生態系、先進人工智能與分析技術,并特別標注企業若能善加利用人工智能(AI)和其他重要概念,便能從新興數字生態系中獲益。
 
同時,非醫療保健相關保險欺詐所需花費的總成本每年約為400億美元。但是,一種稱為情感人工智能(AI)的成熟新興技術,使基于音頻分析呼叫者(Caller)可用來檢測保險欺詐而成為可能。甚至,該技術還可以通過跟蹤更準確地指導呼叫者,更好地診斷癡呆癥、檢測駕駛員的注意力分散,甚至應用于教學依學生情緒狀態適應改善學習體驗。
 
情感AI是2019年加入Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies的21項新技術之一。
 
2019年的新興技術分為五大趨勢:感知和移動性(Sensing and mobility)、增強人類能力(augmented human),后經典計算和通信(postclassical compute and comms),數字生態系統(digital ecosystems)以及先進AI和分析(advanced AI and analytics)。
 
趨勢一:感知和移動性(Sensing and mobility)
 
感知和移動性結合了感測技術與人工智能的機器,除了能更了解四周環境,也有足夠的移動力及操控對象的能力。感測技術將對于物聯網(IoT)與其所搜集大量資料扮演不可或缺的角色,而人工智能的機器能洞察多樣化的數據,并將這些信息應用在各種情境。
 
例如,未來10年利用AR云將可繪制3D世界地圖,創造新的互動模式,進一步促生全新的商業模式,使企業得以借助實體空間獲利。
 
企業應將下列技術納入考慮,包括:3D感測攝影機、AR云、輕型貨物運送無人機、載客無人機(flying autonomous vehicle),以及Level 4和Level 5的自動駕駛技術。
 
趨勢二:增強人類能力(augmented human
 
增強人類能力技術的進展,以提升人類的感知力和體能。例如:打造具有特殊功能的義肢,超越人類自然的體能極限,提供超人般的能力。
 
企業應考慮納入下列技術,包括:生物芯片(biochip)、擬人化(personification)、增強智能(augmented intelligence)、情緒人工智能(emotion AI)、沉浸式辦公室(immersive workspace)和生物科技(人工組織培養)。
 
趨勢三:后經典計算和通信(postclassical compute and comms)
 
據enCE所了解,過去數十年來,傳統的核心運算、通訊及整合技術已獲得重大進展。正如摩爾定律(Moore’s Law)預測,中央處理器(CPU)速度越來越快、內存密度更高且規模量不斷增加。這些技術在未來幾年將采用與目前完全不同的架構,透過漸進式改善帶來重大影響力。
 
舉例來說,低地球軌道(LEO)衛星可提供遍及全球的低延遲互聯網聯機功能。這種由小型衛星組成的星群(constellation),未來可針對目前未能連網的偏遠家庭(全球占比48%)提供連網服務,并帶來經濟成長的新機會。目前衛星數量仍較少,此技術還在發展初期,但未來幾年可能對社會及商業帶來重大影響。
 
因此,企業應評估的技術,包括:5G、次世代內存、低地球軌道衛星系統和奈米級3D打印。
 
趨勢四:數位生態系
 
數字生態系為一群相互依存的參與者(企業、人與對象)相互分享數字平臺,達成互惠目的。因此,企業可納入考慮的關鍵技術,包括:數字營運(DigitalOps)、知識圖譜(knowledge graph)、合成數據(synthetic data)、分布式網絡(decentralized web)和分布式自治組織(decentralized autonomous organization)。
 
趨勢五:先進人工智能與分析技術
 
借助延遲敏感度高(如自動導航)、易受網絡中斷影響(如遠程監控、自然語言處理NLP、臉部辨識),和數據密集(如影片分析)等應用,已逐漸提高邊緣人工智能的采用比例。
 
例如,值得學習的相關技術,包括:自適應機器學習(ML)、邊緣人工智能、邊緣分析、可解釋性人工智能(explainable AI)、人工智能平臺即服務(AI PaaS)、遷移學習(transfer learning)、生成對抗網絡(generative adversarial network)和圖形分析(graph analytics)。


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