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日前，德勤管理咨询正式发布报告《2022技术趋势（中文版）》，该报告不仅详解了未来18到24个月或将深远影响企业的重要技术趋势，还展示了全球诸多领先企业的数字化创新实践与心得，同时也融入德勤管理咨询中国团队对国内市场的洞察，旨在帮助广大政企用户精准把握科技趋势，构建技术驱动的未来。 《2022技术趋势（中文版）》报告显示，以下关键技术趋势值得重视： 德勤管理咨询中国团队认为，以上技术趋势在国内不仅应用前景广阔，并有望形成更多“中国特色”创新实践，因此，此次发布的《2022技术趋势（中文版）》中文版不仅涵盖英文版全部内容，还包含了来自德勤管理咨询中国团队的中国洞察： 制造、金融、贸易、医疗等很多行业里的头部企业，突破了原有的内部优化，自我提升的局限性，转向了全局优化、行业赋能的数字化战略，这些企业将协同云厂商、专业咨询服务机构、软件服务商和系统集成商开发一系列基于云的带有行业特定属性的解决方案，形成面向垂直领域的行业云平台、行业一体化供应链平台、工业互联网平台、行业大数据中心等 在国家政策的支持下，区块链应用在中国已经形成“百花齐放”的格局，各种区域性和小型的联盟链、协同链等层出不穷，从业者未来重点应是促进不同区块链生态圈的互融互通，并探索如何通过生态融合去创造更大价值。 除了上述技术趋势，《2022技术趋势（中文版）》报告还指出，量子、指数级智能和环境体验可能会在未来十年或更长的时间内主导整个数字化领域。
强大的数据共享和隐私保护技术开辟了新的数据货币化时代。诸多新技术致力于在保护隐私的同时，简化组织内和组织间的数据共享机制。越来越多的组织开始借助大量以前没有权限获取的外部数据，不断挖掘自身敏感数据的价值，从而实现企业增长。这将带来全新的数据驱动机遇。实际上，在同一个生态系统或价值链内的安全数据共享，将催生新的商业模式和产品。例如，新冠肺炎疫情刚刚爆发时，很多平台共享了临床数据。研究人员、医疗机构和药企通过共享平台汇集临床医疗数据，加快了治疗方法和疫苗的研发。而且，这些数据共享协议还帮助药企、政府机构、医院和药店协同行动，大范围地执行疫苗接种计划，在保护知识产权的同时确保效率和安全。研究机构Forrester Research调查发现，70%以上的全球数据和分析决策者都在不断扩大自身利用外部数据的能力。随着数据共享趋势的推进，报告预测会有更多的组织参与“数据协作”，以应对共同的挑战。同一价值链中的合作伙伴。许多制造商和零售商从第三方数据公司购买消费者数据，但数据的质量往往不够好，不足以发挥作用。假如同一价值链内合作性质的系统（从供应商到制造商，再到市场营销商）能够合并池化消费者数据，形成更细致的需求图，那么将会怎样？外包AI模型训练。AI模型往往被认为是高度敏感的知识产权形式。由于它们可安装在一个U盘上，这就表示安全风险较高，所以许多组织一般选择内部自行建模。得益于加密技术，这种模式可能会发生改变。利用安全的建模数据，首席数据官可以将AI建模和训练安全地外包给第三方。数据供应商简化交付。在数据共享平台上，实时市场或物流数据使用权的购买非常简单，一键即可完成。数据供应商无需提供API或发送文件。行业云解决方案帮助组织将手动任务自动化，将重心转移到具有竞争力的差异化方面。数字化转型的重心已经从满足任何行业组织的IT需求，转变为满足具体行业甚至细分行业的特殊战略和运营需求。超大规模云服务商和SaaS（软件即服务）供应商正与全球系统集成商和客户合作，提供模块化的、行业垂直的商业服务与加速器，这些服务和加速器易于被采用和部署，从而帮助组织打造自身独特的竞争优势。随着这种趋势越来越明显，部署应用程序的过程将从创造（create）变成组装（assembly）——这种转变可能会令整个价值栈重新排序。业务流程将成为需要购买的战略商品，使组织可以将宝贵的发展资源集中在战略和竞争差异化的关键领域。在未来18到24个月内，报告预计，越来越多的市场组织将开始探索使用行业云满足其独特的垂直需求的办法。实际上，根据德勤管理咨询的分析，预计未来五年行业云市场的价值将达到6400亿美元。攀登堆栈：云服务供应商对不断增长的订单业务流程进行自动化和抽象化，以创建行业优化平台。加倍重视差异化发展：通过云采购商品行业流程，首席信息官可以将人才资源和预算的投入重点放在打造竞争优势的系统上。建立变革能力：云能力帮助组织通过少量行动打开视野。更少的定制化代码也就意味着更多灵活性。分布式账本技术正改变业务经营性质，帮助公司重新设想如何管理有形资产及数字资产。新潮的加密数字货币和不可伪造的代币（NFTs）总是占据媒体头条，激发公众想象。不过，这些技术和其他区块链和分布式账本技术（DLTs）也在企业中掀起波澜。事实上，区块链和DLT平台已经走出了技术成熟度曲线的低谷期，正转化为实际生产力。它们从根本上改变了跨组织开展业务的性质，帮助公司重新思考创建和管理身份、数据、品牌、来源、专业认证、版权等有形资产和数字资产的方式。技术的进步和新监管标准的制定，特别是在非公共网络和平台上的技术和标准，促使金融服务机构以外的企业采用区块链和DLT技术。随着企业对区块链和DLT的适应，各行各业的创造性应用案例纷纷涌现。成熟的行业领袖努力扩大投资组合并创造新的价值流，而初创企业则致力于挖掘振奋人心的新商业模式。规模化区块链：成熟的技术、标准和交付模式促进企业的区块链技术应用。金融业以外的应用：企业的区块链应用实践使得多个行业中涌现出区块链的创造性用途。从需求出发：成熟企业和初创企业都必须以真实的需求为出发点，通过区块链实现商业利益。那些着眼于未来的IT组织，已经开始对“IT后台”进行现代化改造，以形成具有前瞻性的自主服务和工程自动化模式。技术日益复杂，用户对稳定性和可用性的期望日益高涨，促使部分企业CIO对所在IT组织进行大刀阔斧的改革。他们怎么做呢？他们借鉴了云服务供应商的经验。他们识别重复的人工流程，并综合运用工程、自动化和自助服务。这样可以缩短时间，加快价值传递，全面提高IT技术的有效性和稳定性。这种自我颠覆式的自动化预示了一个巨大的、但仍未被充分认识到的机遇。以前的技术趋势，如NoOps、零信任和DevSecOps拥有一个共同的主题，即将整个组织代码化。从人工管理向工程和自动化迁移，组织可以更有效地管理复杂系统，并通过提高可用性和弹性来改善客户体验。对于正在寻找自动化机会的首席信息官和其他领导来说，时间是至关重要的。在如今急速发展的创新环境中，花钱雇人维护服务器和数据中心，并没有多大的商业价值。随着首席信息官利用自动化技术对其组织进行大刀阔斧的颠覆性变革，将有成熟的契机把员工的注意力从打补丁、监控和测量转移到更高价值的工程活动上。自动化技术可以广泛地延伸到开发、部署、维护和安全等领域，从而有可能提升更多IT运营的效率并保持一致性。由于检测网络攻击涉及的庞大数据、复杂性和高难度等问题，安全团队可能很快就不堪重负。企业面临的攻击呈指数增长。5G覆盖越来越广，联网设备也越来越多，更多企业转向远程办公，因此第三方攻击也变得更加致命。人工智能这时候就派上用场了。网络人工智能作为一种加速器，不仅能够帮助组织以比攻击者更快的速度进行响应，还能够提前预判网络攻击，并采取相关防御措施。人工智能可以扩展至新的应用范围，例如用来提升数据分析速度、识别异常、检测威胁。这些新兴的人工智能技术可以帮助分析师专注于预防和补救，并形成更积极、更有弹性的安全态势。而且，如果整个企业都应用了人工智能技术，它也可以用来协助保护宝贵的人工智能资源，阻止人工智能驱动的攻击。随着“智能设备”大规模应用以及作业自动化程度的提高，IT覆盖范围日益扩大，超越了笔记本电脑和手机的范畴。CIO们现在必须考虑如何连接、管理、维护各种各样核心业务资产并保障它们的安全，例如智慧工厂设备、自动烹饪机器人、检查用无人机、健康监测仪等。由于停机可能危及企业或生命，不断演变的实体技术堆栈中的设备对系统正常运行时间和弹性的要求是最高的。同时，可能需要一种新的设备治理和监督方法，来帮助IT应对不熟悉的标准、监管机构以及责任和道德问题。最后，CIO可能需要考虑如何招募所需技术人才和重新培养现有员工的问题。扩大的实体技术堆栈有可能极大地改变公司创造和交付价值的方式。由于具备了运用行业洞察力并通过人机交互促进收入增长的能力，各公司的商业模式可能会不断发展演变。例如，一家公司可能会将设备的监控和维护业务作为设备部署的附加服务项进行出售；可能会开发一种共享资产模式，在该模式下，客户将多余产能放回市场继续售卖；可能会利用传感器开发一款用于自动重新订购打印机墨盒等耗材的程序；可能从经销商模式扩展到直接面向消费者的模式；或者将其设备数据货币化。《2022技术趋势报告》在最后一章中提供了一个框架，为目前似乎刚出现在地平线上的技术的可能性进行战略角度思考。重点讨论了以下三种值得注意的可能性： 富有前景的重点领域包括： 计算。量子计算机是解决先进计算问题的专用工具，利用量子现象处理信息和进行高度专业化的计算。考虑到这一点，量子计算机可能不会取代传统计算机，而是会与传统计算机共存，并根据复杂计算工作量的需要提供先进的计算能力，在这些演示中，量子计算机在五分钟内完成了专门的任务，研究人员指出，这些任务需要传统超级计算机花费数千年的时间才能完成。 通信。量子通信是一种基于硬件的解决方案，利用量子力学原理创建理论上能够检测截获和窃听的防篡改通信网络。量子密钥分发（QKD）是达到这一安全通信水平技术之一，是指通信各方通过交换高度安全的加密密钥在光网络间传输数据。尽管量子密钥分发技术尚未完全成熟，但已有多个量子通信网络部署完成或正在开发。 感知。由于亚原子粒子灵敏度高，量子感知装置比传统传感器响应速度快，准确度更高。未来十年，量子传感器很可能在某些应用中取代传统传感器。事实上，量子感知在能源、交通和医疗保健等领域都用很好的用例。量子传感器已经可以应用，但目前只在有限范围内应用。研究人员正在努力使量子传感器更便宜、更轻、更便携、更节能。 随着创新者利用下一代深度学习技术来训练机器，识别和模仿人的魅力、情感等特征，未来十年，情感计算还将继续变化发展。而这些技术也将通过“符号化”和“连接主义”技术将演绎推理和逻辑推理能力嵌入人工智能和人工神经网络。很快，这些技术将能够像人脑一样揭示统计相关性，确定这种统计相关性是有意义的还是只是缺乏内在意义的支持数据的随机特征。换言之，机器将能像人类一样更好地欣赏世界，而不只是缺少上下文的0和1集合。 更顺畅。当今的移动设备只需要一个本身就是数字应用程序的“快速启动”功能即可。虽然底层技术变得更加复杂，但用户体验却变得更加简单。环境技术有望进一步降低学习和使用新工具的困难。 更主动、更直观。想象一下，世界上每个人都有一位聪明无比、有能力又专注个人助理。这些高性能助理是数字化的，受到各类传感器、语音识别、分析和指数级智能能力的支持，能全天候监测环境，并尽可能减少用户会面临的困难。 眼睛看得到。用数字信息增强个人的实际体验将是玻璃之外生活的另一个主要维度。想一想：通过观察太阳来确定距离日落还有多久难道不是自然而然的吗？或者，通过看公交站来知道下一辆公交还有多久到呢？ 具体内容如下
来源 | 德勤Deloitte
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