全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发布了各企业机构需在2019年理解和注目的首要战略科技发展趋势。Gartner将战略科技发展趋势定义为具备极大颠覆性潜力、瓦解初期阶段且影响范围和用途于是以不断扩大的战略科技发展趋势；这些趋势在未来五年内很快快速增长、高度波动、预计超过临界点。Gartner副总裁兼院士级分析师DavidCearley回应：“智能数字格网（IntelligentDigitalMesh）在过去两年间仍然是个热门话题，并将之后在2019年沦为最重要驱动力。

作为ContinuousNEXT战略的一部分，有关这三个主题的各个趋势是推展持续创意过程的主动力。例如，自动化物件与强化智能形态的人工智能（AI）正在与物联网、边缘计算出来以及数字孪生配上用于，以带给高度统合的智能空间。

这种联合培育新的机会与推展新的变革的多种趋势人组效应是Gartner的2019年十大战略科技发展趋势（top10strategictechnologytrendsfor2019）的特点。”2019年十大战略科技发展趋势明确如下：自主化物件（AutonomousThings）机器人、无人机与自动驾驶车辆等自主化物件使用人工智能自动继续执行此前由人类已完成的各种功能。

其自动化水平打破了笨拙的编程模型所获取的自动化，且需要利用人工智能带给与环境及人类对话得更加大自然的高级不道德。Cearley先生回应：“随着自主化物件日益普及，我们将不会看见单一智能物件向众多协作型智能物件的改变，多个设备将在独立国家于人类或依赖人类输出的情况下协同运营。例如，当无人机实地考察一大片田地并找到可以收成时，它将调度‘自律收割机’展开操作者。而在物流配送市场，最有效地的解决方案有可能是运用自动驾驶车辆将包覆载运至目标区域。

随后，车辆上配备的机器人与无人机可以保证包覆的最后投递。”增强型分析（AugmentedAnalytics）增强型分析侧重于强化智能的特定领域，利用机器学习（machinelearning）改变分析内容的研发、用于与分享方式。增强型分析能力将较慢发展至主流应用于，沦为数据打算、数据管理、现代分析、业务流程管理、流程挖出与数据科学平台的主要特性。

源于增强型分析的自动洞察（automatedinsights）也将映射企业应用，例如人力资源、财务、销售、营销、客户服务、订购与资产管理部门应用于等，以优化各个情景下所有员工的决策与行动，而非只是分析师与数据科学家的决策与行动。增强型分析能自动继续执行数据打算、洞察分解与洞察可视化过程，在多种情况下需要专业数据科学家参予其中。Cearley先生指出：“这将产生民间数据科学（citizendatascience），这是一种能让统计资料与分析并非其本职工作领域的用户从数据中萃取预测性与命令性洞察的新兴能力及实践中子集。

到2020年，民间数据科学家数量的增长速度将高达专业数据科学家5倍以上。各企业机构可以利用民间数据科学家空缺因数据科学家紧缺及低成本而造成的数据科学与机器学习人才缺口。

”人工智能驱动的研发（AI－DrivenDevelopment）市场于是以较慢从专业数据科学家必需与应用于开发者合作以创立大部分人工智能增强型解决方案，改变为专业开发者可通过预计人工智能模块的服务（predefinedmodelsdeliveredasaservice）而独自一人操作者的模式。这为开发者们获取了人工智能算法与模型的生态系统，以及需要将人工智能功能与模型统合为解决方案的开发工具。

随着人工智能被用作研发流程以自动继续执行各种数据科学、应用于研发与测试功能，专业应用于研发将步入新的机遇。到2022年，最少40％的新应用于研发项目的团队中将经常出现人工智能联合开发者（AIco－developers）。Cearley先生回应：“最后，十分先进设备的人工智能增强型研发环境将自动继续执行应用于的功能性与非功能性环节，从而首创‘非专业应用于开发者（citizenapplicationdeveloper）’的新时代，预计，非专业人士需要利用人工智能驱动工具自动分解新的解决方案。

反对非专业人员不必编程就能建构应用于的工具并不新鲜，但我们预计人工智能增强型系统将更进一步提高这些工具的灵活性。”数字孪生（DigitalTwin）数字孪生是指以数字化方式重现现实的实体或系统。

据Gartner预测，到2020年，网络传感器与端点将多达多达200亿，数字孪生将服务于数十亿个物件。各企业机构一开始只是非常简单地实行数字孪生，但将随着时间的流逝对其加以进化，提升其搜集与可视化准确数据的能力，应用于准确的分析与规则，并有效地号召企业的业务目标。Cearley先生回应：“各企业机构将在内部实行数字孪生（DTO），这不会沦为数字孪生进化打破物联网的一个方面。

DTO是一个动态软件模型，其依赖运营数据或其他数据，理解企业机构如何运营业务模型、关联当前状态、部署资源并号召变化，以构建预期的客户价值。DTO有助提升业务流程效率，创立更为灵活性、动态且需要对大大变化的情况自动作出反应的号召式流程。”自主性的边缘（EmpoweredEdge）边缘（Edge）是指人们所用于或者映射我们周围世界的端点设备。

边缘计算出来（Edgecomputing）是一种计算出来流形，在这种流形结构中，信息处理、内容搜集与交付给更为附近这些端点。该结构竭力搜集流量并在本地处置，以期增加网络挤迫与延后。

在短期内，边缘由物联网以及附近终端而不是在中心化云服务器上的处置市场需求而驱动。但是，云计算与边缘计算出来并非创立新的架构，而是渐渐沦为有序模型，其中云服务作为一种运营于中心化服务器、本地分布式服务器以及边缘设备上的集中式服务（centralizedservice）而受到管理。

未来五年，专业的人工智能芯片以及更加强劲的处置能力、存储及其他高级功能将被加到至更加普遍的边缘设备。该嵌入式物联网世界的极高异质性（extremeheterogeneity）以及各类资产（例如工业系统）的长寿命周期将带给大量管理挑战。

长年来看，随着5G日臻成熟，大大拓展的边缘计算环境将为集中式服务带给更为务实的通信反对。5G减少了延后、减少了比特率、并明显减少了每平方公里内的节点（边缘端点）数量，这对边缘而言十分最重要。

沉浸式体验（ImmersiveExperience）会话式平台正在转变着人们与数字世界交互的方式，而虚拟现实（VR）、增强现实（AR）与混合现实（MR）正在转变着人们感官数字世界的方式。这一感官与交互模式的综合改变带给了未来沉浸式用户体验。

Cearley先生回应：“久而久之，我们将从考虑到单个设备与片段化用户模块（fragmenteduserinterface）技术改向多渠道与多模式体验（multichannelandmultimodalexperience）。多模式体验将横跨周围数以百计的边缘设备（还包括传统计算出来设备、可穿着设备、汽车、环境传感器与消费设备），将人类与数字世界连接起来。该多渠道体验将综合应用于所有的人类感觉以及多模式设备中的高级计算机感应器（如：热度、湿度与广度）。

这种填充体验环境将营造一种情景体验，在这种情况下将由我们周围的空间而非某台设备来定义‘计算机’。实质上，环境就等同于计算机。

”区块链（Blockchain）区块链是一种分布式分类账（distributedledger），其未来将会通过创建信任、获取透明度以及增加横跨业务生态系统的摩擦而降低成本、增加交易承销次数与提高现金流而重塑各个行业。当前，人们信赖银行、票据交换所、政府及其他许多机构，并将它们视作在数据库内安全性存放在“唯一事实（singleversionofthetruth）”的中央机构（centralauthorities）。这样的集中于信任模式减少了交易延后与摩擦成本（例如佣金、手续费和货币的时间价值）。

区块链获取了另外一种信任模式，让人们需要再行倚赖中央机构仲裁交易。Cearley先生回应：“当前的区块链技术与概念尚能不成熟期，人们对其缺少理解，同时未经过大规模的、关键型业务运营的检验。

对于反对更加简单情景的简单元素更是如此。尽管不存在挑战，但由于区块链具备极大的政治宣传式潜力，即便首席信息官与IT领导者并不意图在未来几年内使用该技术，他们也应当开始对区块链做出评估。”当前的许多区块链计划未实施区块链的所有属性，例如，高度产于的数据库。这些不受区块链灵感的解决方案被定位为通过业务流程自动化或记录数字化而构建运营效率的途径。

其未来将会强化未知实体（knownentities）间的信息分享，同时提高追踪与追溯到物理及数字资产的可能性。但是，这些方法未逃跑确实的区块链政治宣传价值，并有可能减少厂商瞄准（vendorlock－in）。自由选择此类方案的各企业机构不应理解其中的局限，并打算随着时间的流逝转而使用完全的区块链解决方案。

而通过更加高效地利用现有的非区块链技术并对其加以微调，也可以构建完全相同结果。智能空间（SmartSpaces）智能空间是一个物理或数字环境，在这种环境下，人类与不受技术支持的系统在更为对外开放、网络、协作且智能的生态系统内对话。还包括人、流程、服务与物在内的多个要素汇集到智能空间，为目标人群及行业情景打造出更为沉浸式、交互式且自动化的体验。Cearley先生回应：“一段时间以来，该趋势早已环绕智慧城市、数字化工作空间、智能家庭以及网络工厂等要素而展开拆分。

无论是作为员工、客户、消费者、社区成员还是公民，技术都在日益沦为我们日常生活不可分割的一部分。我们指出，市场正在转入加快交付给智能空间的时期。

”数字道德与隐私（DigitalEthicsandPrivacy）个人、企业机构与政府日益注目数字道德与隐私问题。人们更加关心企业机构将如何在公共及私人领域用于其个人信息，对于并未主动处置此类问题的企业机构，人们的这种反应只不会强化。

Cearley先生回应：“关于隐私的任何辩论都必需基于数字道德与客户、委托人及员工的信任这一更加普遍主题。虽然隐私与安全性是建构信任的基础组成部分，但信任实质上某种程度与这些组成部分有关。信任是在无证据或调查的情况下拒绝接受所陈述的事实。最后，企业机构对于隐私的立场创建必需由其更加普遍的道德与信任立场推展。

从隐私到道德的改变使得对话从‘我们合规吗’改向‘我们做到得准确吗’。”量子计算出来（QuantumComputing）量子计算出来是一类在亚原子粒子（例如电子与离子）量子态上操作者的非经典计算出来，其将信息阐释为以量子位（qubits）回应的元素。量子计算机的并行执行（parallelexecution）与指数级可扩展性意味著其善于处置那些对于传统方法而言过分简单、或是传统算法将花费过长时间才能寻找答案的问题。汽车、金融、保险、制药、军事等行业以及研究机构从量子计算出来的发展中获益最多。

例如，在制药行业，量子计算出来可用作在原子级别上创建分子间相互作用模型，加快新型抗癌药物的面市，量子计算出来也可减缓并更为准确地预测蛋白质间相互作用，从而找到新的制药方法。Cearley先生回应：“首席信息官与IT领导者不应开始规划量子计算出来，加剧对其理解，并考虑到如何将其用作现实的业务问题。他们必须在该技术尚能正处于新兴状态时展开自学，确认其需要有潜力解决问题的现实问题，并考虑到其对于安全性的潜在影响。

但请求不要坚信‘量子计算出来在未来几年内就不会引导变革’这样的滑稽众说纷纭。在2022年之前，大部分企业机构不应理解并仔细观察量子计算出来，也许从2023或2025年开始再行展开应用于。

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