最近10多年，研究機構Gartner每年都會發布新興技術炒作周期曲線。他們會按照炒作的熱度和技術的成熟度，將各種新興技術安排在這條曲線的不同片段（可分為科技誕生的促動期、過高期望的峰值、泡沫化的底谷期、穩步爬升的光明期、實質生產的高原期）。技術炒作周期就像英雄之旅一樣，是一個很吸引人的敘事結構，有時候往往也是預測未來技術的一個先導指標。近日，他們發布了今年的新興技術炒作周期曲線，我們一起來看看又有哪些值得注意的趨勢。

本文轉自：神譯局

譯者：boxi

原文發表于Gartner網站；

原標題為：5 Trends Drive the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies, 2020

2020年Gartner新興技術炒作周期曲線

2019年Gartner新興技術炒作周期曲線，可對比看看還有哪些技術在榜上

2020年Gartner新興技術炒作周期重點介紹了30種技術的概況。在未來五到十年之內，這些技術有可能會極大地變革社會和商業。

在中國的大多數城市，市民和訪客都必須下載健康碼（表明個人健康情況的app）才能夠進入眾多的公共和私人場所和服務。綠色表示該人可以自由旅行，黃色表示需要隔離，紅色表示已確認感染。

在印度，Aarogya Setu app會告訴哪些旅客可以“安全”地坐火車和飛機。阿聯酋最近推出了ALHOSN UAE，這東西還可以通過顏色來說明某人究竟是正常、被感染還是需要隔離，但還提供有一個“尚未進行測試”的選項。ALHOSN UAE被用來授權是否準予航空旅行。

所有這些所謂的健康護照app都是對流行病做出響應的技術案例，也是2020年Gartner新興技術炒作周期曲線的新上榜技術之一。中國和印度有大量人口使用這種健康護照，從而將這種技術推到5％到20％的市場滲透率，對于才剛剛在“技術炒作周期”上榜的技術來說，這種滲透率是前所未有的。

Gartner負責研究的副總裁Brian Burke表示：“本次炒作周期重點介紹了有望在未來五到十年內對企業、社會以及大眾產生重大影響的技術。其中包括使能組合型企業的技術，渴望重新獲得社會對技術的信任的技術，以及改變大腦狀態的技術。”

新興技術炒作周期曲線是一條獨特的炒作周期曲線，里面包括了1700多種獨特技術，并將其濃縮成一系列必須知道的技術和趨勢。今年的技術清單聚焦了五個獨特的趨勢：

· 復合架構（Composite architectures）

· 算法信任（Algorithmic trust）

· 超越硅基（Beyond silicon）

· 形成性人工智能（Formative artificial intelligence）

· 數字化自我（Digital me）

趨勢1：復合架構

面對著快速的變化以及去中心化，組織需要朝著更加敏捷、響應型的架構轉變。復合型架構由建立在靈活的數據網絡結構（data fabric）基礎上的封裝業務能力組成。這能夠讓企業對快速變化的業務需求做出響應。

比方說，由復合型架構支持的“復合型企業”可提供增強的業務彈性。這種模塊化設計使組織在必要時（比方說在病毒全球大流行或經濟衰退期間）可以進行“重組”。這種復合型企業有四個核心原則：模塊化，高效，持續改進以及適應性創新。盡管很多組織或多或少地以零散的方式運用過這些原則，但復合型企業會在組織的各個部分（從商業模型到員工的工作方式）都應用這四個要素。

這種模塊化的商業模式令組織能夠從僵化的、傳統型的規劃轉變為主動、敏捷。復合型企業思維能帶來更多的創新，降低成本并且改善合作伙伴關系。

屬于這種趨勢的技術還包括封裝業務能力，數據網絡結構，私有5G以及嵌入式AI。

趨勢2：算法信任

（Algorithmic trust）

越來越多的消費者數據被曝光，虛假新聞和視頻，帶偏見的AI，這些導致組織從信任中心機構（政府注冊服務機構，票據交換所）轉向信任算法。算法信任模型可確保數據的私密性和安全性，資產來源的可靠性以及人和物的身份的可信性。

比方說，“經驗證來源（authenticated provenance）”是一種對區塊鏈上的資產進行驗證并確保它們不是偽造或贗品的方法。雖說區塊鏈可用來對商品進行身份驗證，但它只能跟蹤別人所提供的信息。

為了能夠對資產進行適當的跟蹤，必須從源頭跟起。比方說，如果把偽造品當作真品添加到區塊鏈里面的話，區塊鏈會繼續根據錯誤的原始數據輸入來驗證其真實性。由于分類帳的不可變性，導致永遠不能對其進行修改或刪除。

Gartner認為，隨著對區塊鏈的興趣在不斷增加，會創造出更多的數字認證與驗證選項。

算法信任趨勢的其他技術還包括隱私差異化，負責任的AI以及可解釋的AI。

趨勢三：超越硅基

摩爾定律預測，高度集成的電路里面晶體管數量每兩年就會翻一番，但是這方面的技術正在迅速逼近硅的物理極限。這帶動了新型高級材料的發展，其增強的能力可支持更小型，更快速的技術。

比方說，“DNA計算與存儲”就利用了DNA和生物化學來取代硅或量子架構來執行計算或存儲數據。數據被編碼成合成DNA鏈然后存儲起來，而酶則通過化學反應提供處理能力。

雖說這項技術已經有兩個成功的原型，但目前還是非常初級且成本高昂，主流采用仍存在著重大技術障礙。但是，一旦DNA計算和存儲取得成功，這種選項將會變革數據存儲、處理并行性以及計算效率。

這種趨勢中的其他技術包括可生物降解的傳感器和碳基晶體管。

趨勢4：形成性AI

形成性AI是一種能夠用動態修改對情況作出響應的AI。形成性AI有多種類型，比如可隨時間動態適應的AI，可以生成新穎模型來解決特定問題的技術等。

比方說，生成式AI是一種可以創建新穎內容（圖像，視頻等），或者修改已有內容的AI。新生成的創造物跟原始的很像，但不完全相同。這項技術可生成深度偽造的內容，可能會制造出嚴重的假信息并帶來名譽風險，預計在未來五年內，偽造內容的規模會不斷增加。但是，這項技術也可以用到不那么邪惡（甚至向善）的地方，比方說藥物發現以及生成合成數據（AI甚至可以生成藝術品）。

這種趨勢的其他技術還包括復合AI，差異化隱私，小數據以及自我監督學習。

趨勢五：數字化自我

從健康護照到數字孿生，隨著技術與人的慢慢融合，創造數字版的自我的機會也越來越多。這些數字模型將代表著現實世界和虛擬世界里的人類。

比方說，雙向腦機接口（BMI）就是一種可改變大腦的可穿戴設備，這種設備可實現人腦與計算機或機器接口之間的雙向通信。BMI既可以是可穿戴設備，也可以是植入物，可用來監視EEG（大腦里面的電活動）和個人的精神狀態。常規的監控型BMI和雙向BMI之間的區別在于，后者可以用電刺激來改變人的精神狀態。

在商業世界里，其潛在的應用包括身份驗證，訪問和支付，沉浸式分析以及外骨骼等。但是，其他一些應用可能會帶來社會倫理問題，比如利用刺激讓疲倦的員工打醒精神，或者向大腦施加電刺激來讓暴怒的老師平息下來等。雖然BMI有很多可能的用例，但也為潛在的攻擊者提供了又一種漏洞利用的途徑。

圖片來源：pexels

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的2020 新兴技术炒作周期曲线：这 5 个趋势值得注意的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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