一条曲线看懂 5G、自动驾驶、AI 都到了什么阶段

最近，全球最权威的信息技术市场研究和咨询公司高德纳(Gartner)发布了2019年新技术的技术成熟度曲线(Hype Cycle)。简而言之，这是一条描述新技术产生后社会期望随时间变化的曲线。它可以显示新技术的市场热度与实际发展之间的偏离程度，从而帮助企业更好地利用成熟技术，寻找潜在的机会。

Gartner早在1995年就设计了这个分析工具。他们将分析师、专家和行业人士的判断结合起来，画出一条起伏的曲线，用来列出今年最引人注目、商业价值最高的新技术，并预测它们成熟所需的时间。高德纳曲线由两条曲线组成，一条是反映公众对技术的虚拟高期望的“炒作水平”(Hype Level)曲线，另一条是工程或商业的成熟度曲线。基本上，抛出概念和“讲故事”的新技术一开始会受到媒体的热烈欢迎，但一旦被市场验证，以前由新技术推动的泡沫就会慢慢被吹走，然后进入“高开低走”阶段，然后逐渐攀升至成熟。

从坐标角度来看，Y轴代表人们对新技术的期望，而X轴对应时间，从左到右分为五个阶段:触发期、预期通胀期、低谷期、恢复期和成熟期。此外，每项技术都标有达到生产成熟所需的年数。

Gartner今年从2000项技术中选择了29项，从而总结出企业决策者应该考虑的五大创新技术趋势。高德纳研究副总裁布莱恩伯克(Brian Burke)在接受首席信息官Dive采访时指出，“人工智能渗透到所有其他趋势中。”

传感和移动(Sensing and Mobility)

随着传感技术和人工智能的发展，自主机器人将能够更好地了解周围环境。感知和移动的趋势的特征是机器移动和控制物体的能力不断增强。例如，3D感应相机负责收集大量数据，而人工智能可以深入了解这些数据并将其应用于各种场景。例如，轻型货运无人机将能够更好地导航和控制货物。

此外，押注这一技术趋势的公司还应该考虑增强现实云、飞行自主车辆以及L4和L5级自主驾驶级别4和5。

人类能力增强(Augmented Human)

(人的能力增强)不是代替人做决定，而是在他们执行任务时提供指导。这种增强就像给人类安装假肢，无论是在生理上还是认知上。”伯克说。这项增强技术包括生物芯片和情感芯片。其中，情感人工智能正被用于保险欺诈检测，不同于以往将索赔分析、计算机程序和人工检测相结合的需要。借助情感人工智能，保险公司可以通过来电显示完成检测。

后经典计算和通信(Postclassical Compute and Comms)

数字生态系统(Digital Ecosystems)

几十年来，经典的核心计算、通信和集成技术通过改进传统架构得到了快速发展，带来了更快的CPU速度、更高的存储密度和更高的吞吐量。那么经典计算和通信将使用新的架构。例如，下一代蜂窝网络标准5G将依赖核心切片和无线边缘，这些新架构可以推动一系列渐进的技术——，使低地球轨道卫星系统能够在离地面1200英里的范围内运行。它们将辐射到48%尚未接入网络的用户，这将对社会意义和经济效益产生巨大影响。

高级人工智能和分析(Advanced AI and Analytics)

AI 依旧渗透所有行业

企业可以考虑的关键技术包括数字操作、知识图表、合成数据、分散网络和分散自治组织。

高级分析使用更复杂的工具来自动或半自动验证数据或内容，通常超出传统商业智能的范围。例如，转移学习侧重于存储现有的问题解决模型，并将它们应用于其他不同但相关的问题。例如，用于识别汽车的模型也可以用来提高识别卡车的能力。这种先进的分析可以提供更深刻的见解、预测和建议。

落在高德纳曲线上的新技术还包括适应性移动语言、边缘人工智能、边缘分析、可解释人工智能、人工智能平台即服务、生成对抗网络和图形分析。

在今年的高德纳曲线中，自动驾驶汽车、L4和L5级自动驾驶、生物技术、生物芯片、知识地图、边缘人工智能、人工智能PaaS和5G与去年一致。其中，5G今年进入了预期的通胀期，距离技术成熟还有2-5年。进入这一区间的还有边缘人工智能、低地球轨道系统、L5级自动驾驶仪、边缘分析、人工智能平台、生物芯片和图表分析。下一代存储设备、3D传感器相机和L4级自动驾驶仪已经跌入低谷，后者在技术成熟前的10多年就被标记出来了。

此外，高德纳今年推出了21项新技术，并“淘汰”了去年陷入通胀期的技术，如物联网和区块链。“高德纳今年将专注于新技术的体现，”外国媒体《计算机世界》评论道，“但这并不意味着“旧”技术不再重要。”例如，基于分支技术，物联网被“分解”成3D传感器摄像机，而区块链技术则由分布式自治组织等技术来体现。

保持不变的是，今年的高德纳曲线仍然强调人工智能对企业的重塑。

Gartner对未来的预测是，到2029年，所有主要行业的领先企业都将能够使用先进的分析技术和自动化来增加劳动力。这些企业还将利用区块链与复杂数字生态系统中的多方合作，利用传感技术和下一代计算实现最大效率，从而在激烈的竞争中脱颖而出。

Gartner研究副总裁布莱恩伯克(Brian Burke)在接受首席信息官Dive采访时指出，“人工智能渗透到所有其他趋势中。”人工智能可以更好地选择大量数据，提供决策支持，替换一些人力，并促进其他技术的发展。毫无疑问，人工智能将对商业的发展产生巨大的影响。

但是在使用人工智能时，企业首先需要克服以下障碍:“让任何人工智能解决方案发挥作用的关键在于计算能力、算法、海量数据和熟练使用人工智能的员工。”信息技术公司LT Infotech的执行副总裁Soumendra Mohanty说。据高德纳称，到2020年，人工智能将创造230万个工作岗位。同时，50%的组织将缺乏相关的人工智能和数据分析人才。