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Atos 是一家總部位于法國，從事咨詢和 IT 服務(wù)的國際性公司。今年，它出了一份 2016 科技趨勢報告。從三個維度列舉了 46 項將改變商業(yè)的技術(shù)，本篇為上部，分別為 3D 打印、5G、先進的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、先進的機器人技術(shù)、自動駕駛汽車、生物計算機、生物識別技術(shù)、區(qū)塊鏈、腦機接口、云服務(wù)集成、認(rèn)知計算、容器、背景代理、深度學(xué)習(xí)、數(shù)字化工作平臺、數(shù)字標(biāo)牌、分布式社交網(wǎng)絡(luò)、邊緣計算等 18 項技術(shù)。

以下是對這張圖的解釋：

1）時間上的影響

2016 年看如今的解決方案如何處理這些需求

2017 年通過試運行思考潛在的解決方案

2018 年了解現(xiàn)在，思考潛在的影響以及如何解決問題

2019 年以上，現(xiàn)在開始跟隨這些技術(shù)，觀察技術(shù)如何演變

2）商業(yè)影響

轉(zhuǎn)型（Transformational）影響指公司需要進行轉(zhuǎn)變了。

高（High）影響指對人類家庭生活和工作有較高影響。

中等（Medium）影響指代將會沖擊公司的流程、服務(wù)，影響用戶和消費者生活。

低（Low）影響指代有小幅度提高而不是巨大的改變。

3）成熟度（Maturity)

新興階段主要是指在學(xué)術(shù)界和少量專業(yè)市場能看到這些技術(shù)。

青年期，指這些技術(shù)更多是被分析師或者思想領(lǐng)導(dǎo)者討論。

早期采用，指這些技術(shù)已經(jīng)開始被客戶關(guān)注、尋求解決方案。

主流期指這些技術(shù)明顯被需要，客戶開始執(zhí)行解決方案。

這一雷達(dá)圖展示了所有研究成果，能讓你快速理解顛覆性的新興科技是如何發(fā)展的，并開始考慮需要采取的行動。極坐標(biāo)系描述了這些技術(shù)影響你業(yè)務(wù)的可能時間，也描述了這些技術(shù)影響的潛在規(guī)模。同時，技術(shù)顏色代表了每一技術(shù)如今所處的發(fā)展階段。

每一個趨勢都會從三個角度進行分析：業(yè)務(wù)影響的潛在規(guī)模；可能對你業(yè)務(wù)產(chǎn)生影響的時間以及成熟度。

一、3D打印

1）定義

3D打印也可被成為疊加制造技術(shù)，是一種制造方法，將用CAD(計算機輔助設(shè)計)程序創(chuàng)建的虛擬3D對象做成實物�？纱蛴〉膶嵨锍叽绶秶軓V，小至納米級別，大至建筑物般大小。

打造物體零件過程中，3D打印機可使用各種添加流程，對材料進行層層疊加，而后整個物體才會被創(chuàng)造出來。

2）應(yīng)用

快速成型——使用CAD工具，可以快速簡易地制造出物體部件或模型。

快速制造——生產(chǎn)少量零件，價格低廉

大規(guī)模定制——用戶通過基于網(wǎng)絡(luò)的接口，直接對要生產(chǎn)的獨特產(chǎn)品進行個性化要求

維護——生產(chǎn)汽車，飛機，機械等零件

鑄造——創(chuàng)建鑄造零件的加工模式

零售——客戶可以足不出戶地購買和下載產(chǎn)品設(shè)計，并打印下來

健康護理—— 創(chuàng)建定制的膝蓋、臀部、耳朵、血管、心臟瓣膜等其他身體部位的置換物

制藥——因人制宜地制造藥物

3）影響

改變產(chǎn)品的供應(yīng)鏈，消除對組件和成品的運輸需求

因為組件可以在任意地方創(chuàng)建，全球可能會產(chǎn)生一個新的制造業(yè)搬遷浪潮

減少材料浪費，縮短交貨時間，同時簡化客戶定制流程

車輛和飛機制造商可以制造輕量部件，以提高燃油效率

減少鑄件的成本，同時提高精度

更換的部件立即可用，提高售后維護體驗

為需要制造小規(guī)模物件的人降低投資門檻

像在知識共享應(yīng)用中分享內(nèi)容，或通過開源行為分享軟件塊一樣，個人能夠以同樣的方式對打印個體進行設(shè)計和分享。

4）演進

3D打印最初用于制造業(yè)產(chǎn)品開發(fā)早期階段的原型設(shè)計。

3D打印機價格的下降，企業(yè)開放硬件的舉措，以及大眾的「Do It Yourself」（DIY，自己動手做）運動的出現(xiàn)，都使得3D打印迅速傳播開來，并受到「makers」（創(chuàng)客）群體的青睞。

CAD對象（object）設(shè)計庫逐漸形成，人們在家中就可以分享和定制他們的產(chǎn)品，并打印下來。

亞馬遜以及其他企業(yè)已經(jīng)開通了在線3D打印商店，配置有商用3D打印機和掃描儀。

隨著3D打印技術(shù)的進步，多種材料組成的復(fù)合對象也可被打印。

通過對高機械性能新材料，如鋼或鈦的研究，更多領(lǐng)域中開辟了3D打印的新用途，比如，SpaceX公司創(chuàng)建了第一批3D打印的火箭零件。

打印生物材料及其他材料方面也取得進展，比如混凝土、玻璃、塑料、金屬、陶瓷及食品等。

大批量打印方面也取得進展。

三維掃描技術(shù)可以收集對象形狀和尺寸方面的數(shù)據(jù)，與3D打印技術(shù)互補，創(chuàng)建初始設(shè)計更容易。

5）問題

3D打印將需要與當(dāng)前的制造系統(tǒng)鏈接起來，以實現(xiàn)產(chǎn)品制造中端到端的可視化。

設(shè)計模型和計算機輔助設(shè)計方面，可能會出現(xiàn)知識產(chǎn)權(quán)爭端。

3D打印可能會使各國的國際貿(mào)易戰(zhàn)略變得難以執(zhí)行。

在3D打印的特定價值鏈中，追溯某原材料的使用情況可能更加復(fù)雜

二、5G

1）定義

5G 代表下一代通信網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)。不再是傳統(tǒng)通信技術(shù)的演進版本，5G將會是一種新的通信方式，以滿足未來的應(yīng)用和場景的需求。因此，傳統(tǒng)的 4G LTE 技術(shù)將繼續(xù)并行演進。

2）應(yīng)用

連接萬億個智能設(shè)備——通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）

提供大規(guī)模寬帶接入——服務(wù)于高清電視、移動設(shè)備、視頻會議，以及其他應(yīng)用的視頻流等。

支持高度實時應(yīng)用——如增強現(xiàn)實

提供超可靠應(yīng)用——如電子醫(yī)療和能源服務(wù)，生產(chǎn)控制和聯(lián)網(wǎng)車輛等

提供生命線通信——比如自然災(zāi)害中的急救電話

支持車輛通信——提升交通安全性，用實時交通路況輔助駕駛員，提高車輛可靠性能等

3）影響

基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）和網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化（NFV）支持的分析功能，提供網(wǎng)絡(luò)高度靈活性和動態(tài)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)

提供更高級別的安全性，改進用戶隱私控制問題

預(yù)計將減少約2毫秒的網(wǎng)絡(luò)延遲，助力互聯(lián)汽車等創(chuàng)新發(fā)明

預(yù)計將提升1000倍的無線容量，而后可為移動視頻流、視頻會議等應(yīng)用提供所需容量

預(yù)計最多節(jié)省90%的能源，主要節(jié)約部分位于無線接入網(wǎng)

預(yù)計將連接物聯(lián)網(wǎng)內(nèi)為70多億人提供服務(wù)的7萬多億臺無線設(shè)備

加速服務(wù)到市場的時間，有可能將平均制造時間的周期從90小時減少到90分鐘

4）演變

當(dāng)前研究主要關(guān)注5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，功能與性能。

預(yù)計2020年出現(xiàn)第一批5G網(wǎng)絡(luò)部署。

同時，傳統(tǒng)4G LTE 技術(shù)將繼續(xù)演化，形成基于全IP的集成系統(tǒng)，為室內(nèi)室外提供優(yōu)質(zhì)和高安全性的高速服務(wù)。

比如， LTE-A (LTE Advanced)技術(shù)與之前的技術(shù)相比，速度，性能，容量，密度都得以提高。

5）問題

世界不同區(qū)域正在爭先引領(lǐng) 5G 標(biāo)準(zhǔn)化運動

5G技術(shù)必須能夠同時適用于不同垂直領(lǐng)域的廣泛的用戶案例，且每種情況下的服務(wù)都需要滿足延遲，彈性，覆蓋和帶寬等方面更嚴(yán)苛的需求。

在標(biāo)準(zhǔn)化過程的早期階段就需要考慮這些用戶案例，因此，非電信行業(yè)（汽車、IT服務(wù)、消費品、醫(yī)療及其他）也需要考慮在內(nèi)。

5G是多種科技的結(jié)合，在首次部署5G之時，對應(yīng)技術(shù)的成熟度將可能發(fā)生變化。

三、先進的數(shù)據(jù)可視化

1）定義

數(shù)據(jù)量不斷增長，我們需要更簡易的方式掌握數(shù)據(jù)的含義。在復(fù)雜數(shù)據(jù)集中，可視化呈現(xiàn)技術(shù)（數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，也可稱為dataviz ）是一種更自然地理解模型和關(guān)系的方式之一。

很多解決方法也支持這些數(shù)據(jù)集之間的交互（比如，操縱數(shù)據(jù)，改變視角等），這樣就可以通過更深層地探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)大量變量之間隱含的聯(lián)系和相關(guān)性等。

整個世界日益相連，我們還需要找到方法去探索這些幾乎瞬時的海量數(shù)據(jù)。數(shù)量增長的數(shù)據(jù)集不再是靜態(tài)數(shù)據(jù)，先進的  dataviz 技術(shù)可對快速演變的數(shù)據(jù)集進行可視化和探索。

有些時候，可視化可以不局限于 2D 屏幕，而是通過增強現(xiàn)實，或現(xiàn)實環(huán)境，甚至是沉浸式洞穴以提供 3D 的呈現(xiàn)形式。

2）應(yīng)用

科學(xué)計算

工程

金融

健康

制藥

大數(shù)據(jù)項目

社交網(wǎng)絡(luò)圖

地理圖

發(fā)展方向

3）影響

提高了決策效率，在企業(yè)中尤其明顯

擴充了數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作成果

4）演變

最初，可視化技術(shù)僅使用于生產(chǎn)解決方案和商業(yè)智能（BI）解決方案中的特定類型的商務(wù)圖表。

大數(shù)據(jù)提高了人們用更直觀和可視化的方式遍歷內(nèi)容的需要。因此，當(dāng)今很多 BI 產(chǎn)品都具有先進的數(shù)據(jù)可視化能力。

開源數(shù)據(jù)可視化工具正在迅速發(fā)展，但通常比較底層，缺乏用戶友好性。

人機接口方面的數(shù)據(jù)可視化或許會有迅猛發(fā)展，比如，航空，健康科學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)部署了先進的三維圖像技術(shù)等沉浸式系統(tǒng)，用于分析股票市場等方面復(fù)雜的經(jīng)濟數(shù)據(jù)。

不久，先進的數(shù)據(jù)可視化工具將成為主流解決方案，更加民主化。

數(shù)據(jù)集不再是靜態(tài)的，將實時（或快速演變）的數(shù)據(jù)進行可視化后探索將變得有所益處，甚至成為必須執(zhí)行的任務(wù)。

隨著可用數(shù)據(jù)量不斷增長，數(shù)據(jù)倉庫的范式將逐漸過時，我們不再要對三年，三個月甚至三天的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘，而需要對幾乎瞬時的海量數(shù)據(jù)進行探索。

5）問題

高交互能力的可視化技術(shù)可能會極其復(fù)雜，需要操作者有相關(guān)知識。

即使工具處于改進過程，可視化技術(shù)仍然相對底層，經(jīng)常需要一定程度的編碼。

可視化技術(shù)若被錯誤使用或理解，則可能出現(xiàn)不正確的結(jié)果或造成誤導(dǎo)。

四、先進的機器人技術(shù)

1）定義

因為人工智能和計算機視覺方面的進展（應(yīng)用在軟件或硬件中的人工視覺計算機系統(tǒng)，能夠?qū)θ鐖D像和視頻等視覺數(shù)據(jù)進行認(rèn)知，處理，和理解），機器人領(lǐng)域得以蓬勃發(fā)展。

當(dāng)今的先進「智能」機器人是自動化的，能夠根據(jù)自己的行動做出適宜的決定。機器人互聯(lián)性也在不斷提升，能夠成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分與周圍環(huán)境及其他智能機器進行交互。其外形不一定是人形，且大多數(shù)擔(dān)任機器甚至車輛的角色，比如無人駕駛汽車。

2）應(yīng)用

工業(yè)加工過程——比如執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，精確指導(dǎo)等。

服務(wù)型和知識型工作者——包括在工作，公共或者有毒場所。

監(jiān)控——特別是在惡劣或危險的環(huán)境中。

防火——包括探測和滅火。

工業(yè)檢查——比如維修網(wǎng)絡(luò)。

清理，分類，傳送——比如郵件。

機器人醫(yī)生——醫(yī)生可以遠(yuǎn)程對病人進行診斷甚至是治療。

護理——如老年人。

自動化車輛——如無人駕駛汽車。

航天器——如星際導(dǎo)航方面。

農(nóng)業(yè)——如給綿羊剪毛。

還有社會，娛樂，運動，甚至教學(xué)領(lǐng)域。

3）影響

在火災(zāi)現(xiàn)場，核電廠等危險環(huán)境中取代人類工人，提升人們的安全性

提高人工智能系統(tǒng)的識別、學(xué)習(xí)和優(yōu)化人們難以察覺的數(shù)學(xué)模型，最大限度地提高效率和降低成本

機器人無需休息且可以無限期地維持一貫的性能水平，因此生產(chǎn)力可以最大化

所需的唯一費用就是最初購買的以及后續(xù)的維護費用，可減少成本

能夠適應(yīng)不斷變化的工作環(huán)境，從而增強工作的靈活性

能夠采用最符合要求的規(guī)格，提高可定制性

4）演進

機器人的歷史很長，且多數(shù)與工廠自動化有關(guān)

人工智能的進展，互聯(lián)性的提高，以及分布式計算模型（云）給這個領(lǐng)域注入了新的活力。

機器人的智能不斷提高，不僅可以在工廠中做重復(fù)性任務(wù)，并且已經(jīng)可以根據(jù)自我的行動作出適宜的決策。

很多大型飛機現(xiàn)在基本是上機器人，可以自主飛行，飛行員只是用來安撫乘客。

日本歷史性地推出了機器人，以補償因老齡化程度加重，國家對日益缺乏的勞動力的依賴

谷歌等新的企業(yè)玩家，攜各自的人工智能研發(fā)技術(shù)，投入了先進機器人的這場浪潮。

軍事無人機等新型應(yīng)用日益重要，越來越多的人們加以關(guān)注。

未來某天我們可能會目睹一場機器人部隊進行的戰(zhàn)役。

未來的機器人可能會有社會智能，人工情感，以及更多的自然化交互功能。

5）問題

媒體對機器人的描述經(jīng)常扭曲事實

「莫拉維克悖論」仍然正確：機器人在復(fù)雜的任務(wù)上表現(xiàn)良好，但在日常工作中或許無計可施（有時相當(dāng)痛苦），如爬樓梯或打開門等。

機器人從輔助到取代人類勞動力的過程中，人類勞動力可能會加以抗議和抵制。

互聯(lián)機器人就像其他互聯(lián)設(shè)備一樣，將引發(fā)人們對于隱私問題的關(guān)注。

個人應(yīng)用場景中，比如健康和金融領(lǐng)域，人們會更喜歡與人類打交道。

設(shè)計有瑕疵的智能機器人可能會與目的性能不符，并可能會帶來人們不希望的嚴(yán)重后果。

產(chǎn)業(yè)專家和科學(xué)家都非常關(guān)注，當(dāng)技術(shù)奇點到來時——機器人比人類更智能的時候，未來會是什么樣子。

五、自動駕駛汽車

1）定義

自動駕駛汽車是車輛運輸和機器人功能交集產(chǎn)生的新興領(lǐng)域，其中包括采用人工智能的環(huán)境傳感器，環(huán)境意識和自主決策。自駕車輛能夠依靠這些技術(shù)自己開車，同時識別、響應(yīng)周圍環(huán)境。

這個領(lǐng)域的主要參與者包括相互之間既競爭又合作的汽車和技術(shù)公司。

2）應(yīng)用

私人交通工具：包括谷歌和特斯拉開發(fā)的自動（和半自動）汽車

工業(yè)監(jiān)控和交通：尤其在惡劣，空曠或者難以接觸的環(huán)境，例如礦井，管道或交通堵塞中

緊急或?qū)I(yè)運輸：包括空中搜索和救援無人機

無人機快遞：例如亞馬遜和谷歌開發(fā)的產(chǎn)品

高容量物流：包括單人司機控制數(shù)量卡車

農(nóng)業(yè)運輸：例如監(jiān)測農(nóng)作物或監(jiān)管牛群

軍事運輸和監(jiān)視：尤其在危險的環(huán)境

2）影響

減少人為錯誤造成的事故數(shù)量

優(yōu)化道路上車輛數(shù)目

加速點對點物流

最小化軍事等危險現(xiàn)場中的風(fēng)險

幫助不能開車的群體，包括兒童，老年人和殘疾人

讓人們負(fù)擔(dān)得起昂貴服務(wù)，比如空中攝影

提供目前運輸?shù)奶娲椒?/P>

為基于合作的新型服務(wù)開辟機會

預(yù)計對汽車，保險，能源，醫(yī)療，國防和城市規(guī)劃有變革性的影響

車輛完全自動化后會產(chǎn)生更大影響，因為相互化將會變得更容易

3）演化

長期目標(biāo)是讓自動駕駛汽車補充甚至取代傳統(tǒng)駕駛汽車

雖然仍處于活躍的研發(fā)期，但是，很多公司已經(jīng)在內(nèi)測自動駕駛汽車

關(guān)注的是如何幫助司機輕松抵達(dá)目的地，同時確保司機感到滿足和安全

在起草相關(guān)法規(guī)和提供研發(fā)資金中，各國政府正發(fā)揮著更積極的作用

預(yù)測廣泛采用將發(fā)生在2020年左右，不過有點樂觀了

4）問題

成本：自動駕駛汽車中使用的傳感器，例如，照明和分析反射光所使用的激光雷達(dá) (LIDAR) 仍然很昂貴

復(fù)雜的環(huán)境：(氣候，環(huán)境和其它變量) 條件變化非常復(fù)雜

測試：測試很順利，但大部分在可控條件下執(zhí)行

安全性：介于人身安全的考慮，對安全性要求非常高

規(guī)定：幾乎滅有規(guī)制自動駕駛車輛的規(guī)定。而制定這樣的法律是一個復(fù)雜的過程

道德：在與人工智能和機器人相關(guān)的各個領(lǐng)域中，道德很重要，因為機器可能做出危害人類生命的狡猾決策

六、生物計算機

1）定義

生物計算機，使用例如DNA和蛋白質(zhì)等生物材料，來執(zhí)行包括儲存，檢索和處理數(shù)據(jù)在內(nèi)的計算機計算任務(wù)。它們利用生命功能，依靠納米生物技術(shù)，去設(shè)計提供計算功能的生物分子系統(tǒng)。

2）應(yīng)用

演繹生命過程：基于我們DNA編碼的生物分子之間的復(fù)雜生物分子互動

提供分析細(xì)菌和病毒的先進生物模板：推動其它生物力學(xué)技術(shù)的發(fā)展，因為它是目前所知道的唯一自我復(fù)制計算技術(shù)

執(zhí)行需要極端平行的計算：通過數(shù)十億分子彼此同時互動來實現(xiàn)

解決無法在多項式時間內(nèi)確定解決的問題

DNA顯示出，作為長期儲存信息機制的可能性

3）影響

可能提供代替硅基礎(chǔ)的系統(tǒng)：有望更快，更小，更節(jié)能地解決一些專業(yè)問題

不浪費和低能源消耗的前提下，有望提供大規(guī)模并行處理，海量儲存和高層次的人工智能

可能在醫(yī)療行業(yè)和生命科學(xué)領(lǐng)域里，提供一個全新的創(chuàng)新領(lǐng)域：比如在細(xì)胞內(nèi)檢測癌細(xì)胞活動并在診斷后釋放抗癌藥物

4）演化

不到十年前，加州技術(shù)研究所使用RNA分子 (像DNA一樣攜帶遺傳信息的分子) 發(fā)明了一種居住在酵母細(xì)胞中的基礎(chǔ)邏輯門

在比利時魯汶，世界著名的納米電子研究中心IMEC正在指導(dǎo)研究生物芯片

幾年前，美國斯坦福大學(xué)使用DNA和RNA開發(fā)出需要建立生物計算機的最終組件，被稱為 「轉(zhuǎn)錄因子 (transcriptor) 」的首個生物晶體管

在2016年2月，在蛋白絲中利用生物代理的并行計算實現(xiàn)

生物計算可能在未來提供有趣的應(yīng)用

5）問題

今天，生物計算機依然是一個值得研究的領(lǐng)域

雖然能夠執(zhí)行大量并行計算，DNA和計算機的生物計算方法處理速度緩慢，響應(yīng)時間可能是數(shù)小時或數(shù)天，而不是毫秒

生物計算結(jié)果比數(shù)字計算機結(jié)果更難分析

公眾關(guān)心生物計算機與基因組學(xué)的關(guān)系，擔(dān)心生物災(zāi)害的可能性

七、生物識別技術(shù)

1）定義

生物識別技術(shù)指具體測探，衡量人類特征的檢測。在某種確定的程度上，該技術(shù)可以被用來識別個體。精準(zhǔn)度可以通過將多種不同生物計量機制結(jié)合成 「多模式生物識別系統(tǒng) (Multimodal Biometric Systems) 」得以提高。

眾所周知的例子包括指紋，視網(wǎng)膜血管，紅膜識別和語音識別，雖然也有很多其它在特定情況下可以用作識別個體的人類特征。這些包括心率和行走速度。DNA提供了終極的生物識別，不過，目前所需的分析時間太長，并不是目前最可行的選擇。

2）應(yīng)用

識別和驗證個體：生物識別技術(shù)的獨一無二性

啟用多因素身份驗證：與類似智能卡片等安全機制結(jié)合

提供目前安全機制的補充或替代：如智能手機上的指紋識別

增強消費設(shè)備的安全性：尤其針對智能手機

在國防或國土安全情景中，提供強大安全性：包括在邊境檢測嫌疑犯，控制人群

3）影響

介于生物識別技術(shù)獨一無二，它可以提供強有效的身份驗證

優(yōu)于訪問控制的密碼和安全系統(tǒng)，因為生物識別技術(shù)不需要記憶

4）演化

一些例如指紋掃描儀等生物識別系統(tǒng)擁有悠久的歷史

傳感器和識別軟件上的進步意味著錯誤的不匹配率 (干擾合法用戶) 和錯誤的匹配率 (即存在安全隱患) 正在減少：盡管尚需平衡成本，響應(yīng)時間，方便性和可靠性

目前在受信賴的設(shè)備上本地使用生物識別系統(tǒng)接受度很廣

在生物識別系統(tǒng)降價以及與軟件身份驗證和授權(quán)標(biāo)準(zhǔn)集成的推動下，生物識別系統(tǒng)也受到客戶端設(shè)備青睞

人工視覺的進步正在提高基于圖片或視頻生物識別技術(shù)，其中包括面部識別

行為或被動生物識別系統(tǒng)利用動態(tài)特征：包括案件，鼠標(biāo)移動，甚至例如步態(tài)等復(fù)雜的肢體動作來實現(xiàn)持續(xù)驗證

未來信任和依從模型，在追求永無止境的緩和接觸控制方面，將會利用以下兩種功能的結(jié)合：生物識別安全系統(tǒng)和新智能手機功能。

5）問題

生物識別需要專門的設(shè)備捕捉生物統(tǒng)計特性

不同的生物特征識別機制準(zhǔn)確率偏差很大，表現(xiàn)也非常不同；一小部分的用戶面臨持續(xù)困難

結(jié)合以上，生物計量適合作為傳統(tǒng)認(rèn)證方法的補充存在

身份驗證的適用性有限，決定一個人是誰并且核實真實性很難，因為需要容忍。

信賴感很差，因為它是非常個人化的，并且用戶不能像更改密碼一樣更改信賴感。

此外，隱私擔(dān)憂導(dǎo)致用戶接受度低和監(jiān)管問題

生物識別技術(shù)會引發(fā)應(yīng)用的道德和社會問題

生物識別系統(tǒng)可以被欺騙。例如，面部識別系統(tǒng)可以通過2D或3D面具愚弄。為了解決這個問題，抗欺騙技術(shù)正在涌現(xiàn)。

八、區(qū)塊鏈

1）定義

區(qū)塊鏈?zhǔn)欠植际綌?shù)據(jù)庫的一種形式，使用密碼技術(shù)以確保檔案按順序儲存并且防止篡改。

公共，私人或社區(qū)的區(qū)塊鏈提供由單個實體維護和集中控制總賬的替代方法。這樣做的時候，它們建立一個允許信任建立的對等網(wǎng)絡(luò) (peer-to-peer network) 新模型，而不需要委托第三方。

2）應(yīng)用

財務(wù)應(yīng)用：包括簿記，加密貨幣和交易安全

非金融應(yīng)用：包括 (在某種程度上的) 知識產(chǎn)權(quán)管理 (anteriority)，數(shù)字標(biāo)識，電子健康信息，投票，供應(yīng)鏈認(rèn)證和智能合同

3）影響

通過移除關(guān)口和中介過程，青睞用戶間直接可信的交易改變價值鏈：包括針對商戶，服務(wù)提供商和客戶

挑戰(zhàn)強制性需要中央總賬的行業(yè)：例如銀行和保險

顛覆需要委托第三方的領(lǐng)域

賦予需要中央總賬但不可能在位的新興行業(yè)可能性

4）演化

區(qū)塊鏈作為比特幣交易的公共總賬聞名，支持其它各種加密貨幣

它的應(yīng)用已經(jīng)擴大到幾乎所有領(lǐng)域的各種應(yīng)用

行業(yè)內(nèi)和一些政府組織正在大量投資建設(shè)用于特定用途的概念驗證

Ethereum是一個允許建立并自動化操作智能觸點的平臺，也是實現(xiàn)應(yīng)用成熟案例

區(qū)塊鏈技術(shù)公司R3是引領(lǐng)40家銀行組成的財團，正在測試使用區(qū)塊鏈解決方案推動債務(wù)工具交易

Hyperledger Project是一個合作項目，推動區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，試圖找出并解決分布式分類賬的重要跨行業(yè)開放標(biāo)準(zhǔn)

區(qū)塊鏈協(xié)議不斷在發(fā)展中拓展功能，解決安全隱患并且提高能力

5）問題

包含比特幣在內(nèi)的區(qū)塊鏈目前仍處于缺乏綜述的試驗階段

區(qū)塊鏈加密技術(shù)目前不是后齊次 (Post-Quantic) 并且可能被量子計算威脅

安全性取決于區(qū)塊鏈節(jié)點的多樣性和獨立性，因此，控制多數(shù)節(jié)點的單一玩家在理論上可以繞過一些安全機制

Proof of Work 使用大量計算力量和能量，雖然有更節(jié)能的，例如 Proof of Stake和Proof of Burn等代替品正在被尋找和探索

為了保證主流應(yīng)用所需要的交易量，系統(tǒng)需要進步

需要不應(yīng)用案例需要不同的區(qū)塊鏈

九、腦機接口

1）定義

腦機接口是一種在電腦和外接設(shè)備之間，以作大腦生成的神經(jīng)活動為基礎(chǔ)的直接交流通道。雖然大多數(shù)的接口方式是通過微創(chuàng)設(shè)備來實現(xiàn)，現(xiàn)在最具前景的方案則是基于無創(chuàng)手段。在這里，腦電圖（EEG）設(shè)備會記錄大腦活動，其精確的時間分辨率、使用的簡易、便攜性和低廉的開發(fā)費用讓它成為最被廣泛研究的無創(chuàng)借口的潛力候選人。

2）應(yīng)用

起初，簡單地探測明確的外界信號以及與事物最基礎(chǔ)的互動

如今，主要用于輔助、擴大或修復(fù)人類認(rèn)知或感覺動作功能—例如：為了操控假肢

同時也用于游戲行業(yè)—粗糙的腦電圖設(shè)備已經(jīng)可以用于游戲控制了

之后，提供更高級的通訊—包括注重于基礎(chǔ)音位和語言模式的演講口語辨認(rèn)功能

在未來，激活與電腦設(shè)備等機器的交流和互動

3）影響

讓人們可以在沒有動作或運動時與電腦和設(shè)備互動

提供一個全新的交流渠道—特別無創(chuàng)科技和更先進的互動（主要是交流方面）

影響著人機接口的幾乎所有方面—個人以及職業(yè)生活方面都包括

4）演化

在 1924 年被首次發(fā)明后，研究人員們便開始全面的追尋以腦電圖為基礎(chǔ)的腦機接口

在上個世紀(jì) 70 年代，當(dāng)微創(chuàng)技術(shù)可以實現(xiàn)對假肢機動做以控制時，研究者們在靈長類動物身上做了實驗

神經(jīng)影像分辨率和腦電圖能力的提升讓人們可以個更精確地控制設(shè)備

最初的消費電子設(shè)備比較粗糙，主要用于游戲和壓力控制。

近期的進步表明腦電圖為基礎(chǔ)的腦機接口可以完成微創(chuàng)腦機接口在類似程度完成的任務(wù)

這最終也許會成為用于和電腦設(shè)備互動的最先進的方法之一。

5）問題

侵入模式需要復(fù)雜的醫(yī)學(xué)手續(xù)，還會有不期望的負(fù)面效果。確保與大腦某些區(qū)域的聯(lián)系永遠(yuǎn)維系下去，這很難，因為連接也會衰減。

非侵入的 EGG 仍然處于研究的早期階段

大腦活動是永久的，獨立出顯著信號，也不容易做到。非侵入技術(shù)需要額外的努力

大腦非常復(fù)雜，基于電子信號分析模式還是很有挑戰(zhàn)性的，而且會與個體不同混雜起來。

更長期來看，或許會有道德風(fēng)險，比如讀心術(shù)，心智控制

十、云服務(wù)集成

1）定義

新的計算連續(xù)體（ continuum）會是一個異構(gòu)環(huán)境，它建立在去中心化和各種不同計算實體和資源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的聯(lián)合基礎(chǔ)上。包括多個云（以及云聯(lián)合）模型，這些模型具有他們不同的、去中心的自主管理以及混合云模型，這些混合云模型橫跨內(nèi)部和外部云服務(wù)、或公私以及社區(qū)提供商的邊界。

云服務(wù)集成（CSI）為集成這些不同的、以云為基礎(chǔ)的元素提供了靈活手段，為橫貫IT領(lǐng)域的商業(yè)過程提供支持。計算工作量被部署于跨多個云環(huán)境中，提供最優(yōu)的配送模式。

2）應(yīng)用

全球商業(yè)——動態(tài)協(xié)作計算跨地理位置載荷（loads）成為可能

集成制造——支持信息透明以及MES/MOM, ERP 和 PLM 系統(tǒng)的合作

工業(yè)——幫助，例如煤氣公司，優(yōu)化提取物，方法是加緊集成煤氣渦輪制造商的PLM云服務(wù)，公司自己的資產(chǎn)管理云服務(wù)以及地下（sub-surface）分析云服務(wù)。

提升信息服務(wù)質(zhì)量——允許組織利用第三方服務(wù)來增強自身服務(wù)

商業(yè)連續(xù)性——減少災(zāi)后復(fù)原成本，同時提升靈活性和機敏性。

3）影響

幫助公司平衡功能性、靈活性和投資保護

降低成本

加速計算資源配送，同時提升資源供給以及優(yōu)化資源利用

幫助中小型云公司處理最大載荷，當(dāng)需要時，獲得額外功能

讓工作量更靠近所需之處，消除不需要的潛在因素

確保符合國際規(guī)則

4）演進

簡單多個云功能，最先通過 API 提供給大家

現(xiàn)在，這些正演化成一個全球化、以服務(wù)為基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)

在向產(chǎn)業(yè)展示各種服務(wù)提供商如何能被帶到一個單獨平臺上，ServiceNow 扮演了關(guān)鍵角色

從更長遠(yuǎn)的角度來看，多數(shù)公司可能會采納多個云的服務(wù)策略，從多個提供商那里獲取服務(wù)

未來，會提供更多不同服務(wù)提供場地，允許用戶安排日程，并將他們的工作量自動化傳遞到最合適的云端

信托信息中介（Trusted Information Brokers）將確保無縫授權(quán)，以及接觸信息和服務(wù)控制。他們會使用信息咨詢者的特征信息，比如年紀(jì)，組織或公民身份等，同時確保私人信息不會被在沒有必要的情況下，散播開來。

5）問題

跨服務(wù)兼容性仍然是個開放問題，   內(nèi)部云服務(wù)的業(yè)務(wù)開通

多個云環(huán)境加速了服務(wù)水平協(xié)議的復(fù)雜性。

多云環(huán)境將需要設(shè)立真實的跨云服務(wù)商網(wǎng)絡(luò)。然而，糟糕的網(wǎng)絡(luò)布線是一塊攔路石。

動態(tài)多云管理模型，使得安全參數(shù)的持續(xù)變化將成為可能，這個變化正在擴大當(dāng)前的安全的擔(dān)憂

十一、認(rèn)知計算

1）定義

認(rèn)知計算時一種集成，集成了數(shù)學(xué)和來自不同領(lǐng)域的方法（比如，人工智能、機器學(xué)習(xí)，自然語言處理等）。打破傳統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)和計算機科學(xué)、認(rèn)知計算的邊界，就能學(xué)習(xí)、理解自然語言，實現(xiàn)人與傳統(tǒng)可編程系統(tǒng)的自然互動。

認(rèn)知計算有三個主要功能類型

具有參與能力的系統(tǒng)改變了人類和系統(tǒng)的交互方式，延伸了人類能力

基于證據(jù)、具有決策功能的系統(tǒng)，會通過新的信息、結(jié)論和行動，持續(xù)進化

具有發(fā)現(xiàn)功能的系統(tǒng)可以揭示出哪怕是最聰明的人也發(fā)現(xiàn)不了的洞見

2）應(yīng)用

認(rèn)知計算的應(yīng)用很多，還會變得更廣泛：

專家助理——完成任務(wù)或長期項目，回答問題，給建議，揭示模式。比如，個人助理

直覺交流——理解個人的真實意圖，態(tài)度、意思、情感和情緒，建議有效的溝通策略。比如電視廣告，政治競選等。

損傷的可訪問性（Accessibility for the impaired ）——專門的設(shè)備，內(nèi)嵌軟件對簡單的直覺手勢做出反應(yīng)。

智能敘述——提供自動化的，不過是自然語言的，對復(fù)雜信息做出深刻總結(jié)。比如，對分析結(jié)論的自然語言解釋。

預(yù)測客戶參與——  鏈接CRM系統(tǒng)，獲取相關(guān)知識，利用這些知識了解用戶數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模式，推斷關(guān)系，預(yù)測用戶需要、行動，因此，預(yù)測最佳參與策略。

3）影響

重新定義人和日益無處不在的數(shù)字化環(huán)境之間的關(guān)系性質(zhì)

可能會讓機器接管繁冗的活動，變革工作，公司，產(chǎn)業(yè)以及市場和經(jīng)濟

或許開啟新的機會和商業(yè)模式

4）演化

上世紀(jì)六十年代以來， 使用人工智能的計算機已經(jīng)成為學(xué)術(shù)和研究實驗的研究領(lǐng)域

但是，當(dāng)時的世界還缺乏數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、算法以及知識基礎(chǔ)，來鉚釘這樣的系統(tǒng)——直到近期

計算能力和存儲規(guī)模已經(jīng)到了一個關(guān)鍵點

大量新結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以提供給計算機，用于分析和比較

人工智能改善了語音、文本以及視覺識別

無處不在的軟件以及移動性，開啟了高度語境軟件的發(fā)展機遇

會受到認(rèn)知計算影響的整個過程范圍和領(lǐng)域仍然具有伸縮性和緊迫性

作為一個專家的助手，有一天，認(rèn)知計算可能會真的自動運行于不同的問題解決場景中。

5）問題

認(rèn)知計算需要獨特技巧

系統(tǒng)會受專業(yè)和數(shù)據(jù)的限制

已經(jīng)引發(fā)人們的擔(dān)憂，比如侵犯隱私，機器取代人類勞動力

企業(yè)還沒有準(zhǔn)備好將計算機系統(tǒng)視為合作伙伴

商家和最終用戶必須接受培訓(xùn)，知道可以從認(rèn)知計算這里獲得什么

十二、容器

1）定義

容器，是一種輕量級虛擬技術(shù)，可以在一個單獨操作系統(tǒng)中，為應(yīng)用提供一個獨立的運行環(huán)境。容器為用戶和在容器里運行的的應(yīng)用，提供一種錯覺和體驗，就像運行在他們自己專用的機器上。

2）應(yīng)用

提供端到端管理，從原型和研發(fā)到生產(chǎn)

跨服務(wù)提供商搬運工作量

封裝解決方案

軟件定義每件事情的解決方案成為可能

提供自適應(yīng)應(yīng)用或基礎(chǔ)設(shè)施即代碼（Infrastructure-as-Code），工作量會對自身起反應(yīng)并進行重組，以容納基礎(chǔ)設(shè)施變化

軟件補償解決方案架構(gòu)成為可能，包括微服務(wù)

3）影響

允許應(yīng)用預(yù)先打包在現(xiàn)成、易于部署的容器中

改善服務(wù)攻擊（更大的靈活性、維持性、可靠性、故障容忍性和安全性），為諸如Zero Downtime和100% SLAs這樣的概念開啟可能

降低成本，提升功能管理能力

在云服務(wù)中，更加容易實現(xiàn)交互操作性。

云本地方法來在云端部署應(yīng)用，扮演了關(guān)

很好地集成了新興的結(jié)構(gòu)和研發(fā)工具

削減測試、質(zhì)保過程的成本

改善疑難排解功能

4）演進

基礎(chǔ)技術(shù)已經(jīng)在基于UNIX的操作系統(tǒng)中存在多年了，比如 Linux 或 Solaris

容器是通過Docker贏得市場通行證的，它為虛擬技術(shù)提供了一個輕量級選擇

對軟件打包和分發(fā)來說，容器正變成一個更加可欲的模型

容器市場正形成某種程度的標(biāo)準(zhǔn)化和互操作性

有許多創(chuàng)新，包括

先進的的工作量安全

信賴的容器計算

內(nèi)嵌設(shè)備的本地支持

針對容器的最佳基礎(chǔ)操作系統(tǒng)

和其他云技術(shù)的集成

5）問題

技術(shù)生態(tài)系統(tǒng)仍然年輕，在演進過程中，體驗著極度易變性

太多工具存在不同程度、可疑的成熟度問題

標(biāo)準(zhǔn)化和互操作互動仍然有限

對一些遺留技術(shù)的支持仍然有限

需要更加強大的安全模型

從虛擬轉(zhuǎn)換、變形到容器，將需要過程、時間、技巧、文化以及組織邊界的變化。

十三、背景代理（Context Broker）

1）定義

背景代理收集和存儲各種數(shù)據(jù)，然后利用根據(jù)數(shù)據(jù)之間的交互推斷背景，之后再基于背景信息觸發(fā)動作。這樣做使它們能通過提取數(shù)據(jù)的相對于數(shù)據(jù)其它部分的意義有效地使數(shù)據(jù)具有能力，從而實現(xiàn)數(shù)據(jù)的全部潛力，否則該數(shù)據(jù)可能就會被隔離利用。

背景代理在背景豐富的服務(wù)中起著至關(guān)重要的作用，這些服務(wù)可以使用關(guān)于一個人或物體的信息主動預(yù)測該用戶的需求并向其提供最合適的內(nèi)容、產(chǎn)品或服務(wù)。

2）應(yīng)用

從多個來源獲取與背景相關(guān)的信息——包括智能手機、傳感器、互聯(lián)汽車和家與辦公室中的互連物體

基于推理的行動——分析背景并基于結(jié)果采取行動，比如電動汽車中的地圖會優(yōu)先選擇有電動充電站的加油站

營銷——基于消費者當(dāng)前的背景提供相關(guān)的優(yōu)惠服務(wù)

管理功能——如隱私和用戶偏好管理

商務(wù)支持——包括交易、計量和支付

3）影響

提高 IT 服務(wù)的靈活性、針對性和精確度

通過基于 IT 的業(yè)務(wù)模型（包括訂閱和廣告等）驅(qū)動創(chuàng)收和提高客戶忠誠度

通過確保更相關(guān)的個性化服務(wù)提升用戶體驗，尤其是當(dāng)與推薦算法等先進分析技術(shù)相結(jié)合時

能將背景豐富的服務(wù)引入移動和物聯(lián)網(wǎng)（IoT），其中的信息推送往往過載，而且終端設(shè)備的處理也可能是有限的

提升智慧城市、智能制造、智能農(nóng)業(yè)食品、智能能源和家庭自動化等領(lǐng)域的經(jīng)濟增長潛力

4）演化

背景代理有望在未來的物聯(lián)網(wǎng)場景中扮演關(guān)鍵的角色，協(xié)助企業(yè)尋找進入移動領(lǐng)域的機會，尤其是為獲取和聯(lián)合內(nèi)容的復(fù)雜性提供答案。

它們所處的中心位置與獲取各種信息的權(quán)限為結(jié)合領(lǐng)先的分析算法創(chuàng)造了顯著的潛力。

FIWARE 等加速器項目中的投資提升了創(chuàng)造許多關(guān)鍵技術(shù)的潛力，這些技術(shù)是支持廣泛的背景代理理解所需要的。

5）問題

根據(jù)用戶不同的心態(tài)，在相似的情形中不同的用戶可能有不同的需求，因此，確定什么對他們最相關(guān)是非常困難的。

人們的接受和使用將依賴于圍繞個人隱私和保護、防范信息泄露的保證。

分布式的但相關(guān)的事件可能難以建立聯(lián)系，比如那些來自同一個人控制的多臺設(shè)備的事件。

因為被分析的數(shù)據(jù)來自多個數(shù)據(jù)源且有多種格式，所以其質(zhì)量和復(fù)雜性可能會發(fā)生變化。

目前的解決方案缺乏實時聚合和過濾。

十四、深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）

1）定義

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，其根植于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法嘗試為數(shù)據(jù)中的高水平抽象建模。

目前大多數(shù)應(yīng)用都使用監(jiān)督學(xué)習(xí)（supervised learning），其中網(wǎng)絡(luò)通過一個大型的未標(biāo)記的數(shù)據(jù)樣本集為每一種分類獲得訓(xùn)練（例如，一張貓的圖像被標(biāo)記了「貓」），然后生成一個可被用于映射新樣本的模型。而另一方面，在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，機器可以在沒有相關(guān)數(shù)據(jù)集的特定訓(xùn)練下識別物體、文本和圖像。

一些深度學(xué)習(xí)模型可以從文本中構(gòu)建多維空間。其中網(wǎng)絡(luò)可以「發(fā)現(xiàn)」詞之間隱藏的語義關(guān)系，并根據(jù)其臨近的詞放置該詞。比如，在一個根據(jù)歷史書創(chuàng)建的詞空間中，它可能會確定一個這樣的等式：國王-男性+女性=女王。其它模型為了實現(xiàn)目標(biāo)，會跟隨從樣本中學(xué)到的模式來生成文本或優(yōu)化動作序列。

2）應(yīng)用

圖像和語音識別——如語音命令系統(tǒng)、自動駕駛汽車、面部識別、視頻監(jiān)控、圖像標(biāo)記和可視化診斷

文字識別——包括自動翻譯、情感分析、關(guān)鍵字提取、摘要文本、自動問答機器和信息檢索

行動規(guī)劃——包括生成營銷策劃

游戲——如國際象棋或圍棋

機器人——比如幫助機器人在沒有人工輔助下學(xué)習(xí)物體

欺詐和安全性——主要是檢測異常行為

3）影響

在大規(guī)模圖像處理和自動語音識別等難題上已經(jīng)實現(xiàn)了顯著的進展

優(yōu)于之前所有的圖像和語音識別技術(shù)，能以前所未有的準(zhǔn)確度迅速識別數(shù)以千計的分類

為自然語言處理和文本挖掘提供了非常有效的方法，因此很有可能取代其它基于規(guī)則的技術(shù)

為理解和規(guī)劃提供了一種突破性的方法

4）演化

2000 年代中期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中的一個突破讓以大規(guī)模并行形式構(gòu)建和訓(xùn)練非常大型和多層的網(wǎng)絡(luò)成為可能。

然后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被與其它機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)結(jié)合到了一起以執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)。

深度學(xué)習(xí)模型根據(jù)新應(yīng)用的初始模型的樣本和設(shè)置時間獲得預(yù)訓(xùn)練以減少初始投資。

之后計算機結(jié)構(gòu)基于單精度圖形處理單元和現(xiàn)場可編程門陣列進行了優(yōu)化。

谷歌的一個深度學(xué)習(xí)程序在圍棋比賽中擊敗了人類冠軍。

5）問題

需要非常特殊和稀缺的資源。

提供答案但不提供結(jié)果的推理過程的黑箱。

不同的問題需要不同的算法，因此它并不總是易于再使用。

過度依賴可能會造成安全的假象，并產(chǎn)生結(jié)果不正確的問題。

結(jié)果可能會導(dǎo)致不良的社會后果：比如鼓勵對特定人群的歧視

十五、數(shù)字化工作平臺（Digital Workplace）

1）定義

數(shù)字化工作平臺是異步消息、實時語音和視頻通信、屏幕共享、內(nèi)容和背景的結(jié)合。這些內(nèi)容和背景的元素通過文檔、圖片、網(wǎng)址、聲音和視頻提供。

最簡單的數(shù)字化工作平臺可以被看作是以下三個領(lǐng)域融合成一個的工作平臺：

圍繞語音和視頻的統(tǒng)一通信（UC）

圍繞文檔和項目的現(xiàn)代團隊協(xié)作

來自現(xiàn)有業(yè)務(wù)和辦公應(yīng)用的事件，如計劃會議、新接訂單或新的銷售線索

它可能還包括企業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)、共享磁盤、會議、筆記、演示文稿、任務(wù)管理和內(nèi)容管理。盡管事實上在這樣的協(xié)作和通信環(huán)境中已有很多不同的能力和功能可用，但每天仍有新的相關(guān)技術(shù)和解決方案出現(xiàn)。

2）應(yīng)用

連接內(nèi)部員工以解決特定問題，管理特定的內(nèi)部項目、文件和工作流程，并融合跨職能領(lǐng)域的知識

為合作伙伴、客戶和按需工作的人建立社區(qū)，并簡化與同行、客戶和合作伙伴的合作

提升客戶支持、市場參與和合作伙伴支持的客戶體驗，并驅(qū)動來自面向客戶的團隊的見解

有效處理時間緊迫的團隊合作任務(wù)——包括下一代急救和報警解決方案中的緊急呼叫

在嚴(yán)重災(zāi)難場景中幫助拯救生命和社區(qū)重建

讓國土安全部更高效

提供智能輔助

增強虛擬現(xiàn)實應(yīng)用

帶來傳感設(shè)備的實際應(yīng)用

3）影響

為協(xié)作和通信提供一個單一的工具，將對話和內(nèi)容集中到一個地方

提高工作效率，帶來基于背景的通信

通過將電子郵件移出工作流程而顯著降低電子郵件的負(fù)擔(dān)

在整個客戶體驗生態(tài)系統(tǒng)上驅(qū)動更深度的客戶洞察（customer insight）、無縫交互和創(chuàng)新

4）演化

傳統(tǒng)工具是純粹專注于內(nèi)部或外部的協(xié)作，而統(tǒng)一通信（UC）工具并沒有解決圍繞文檔的團隊協(xié)作，反之亦然。

已建立的消息和統(tǒng)一通信應(yīng)用得到了發(fā)展，而新的本地數(shù)字化工作平臺產(chǎn)品開始涌現(xiàn)。

統(tǒng)一通信解決方案和團隊協(xié)作解決方案受對電子郵件的失望情緒的驅(qū)動而融合。

一些統(tǒng)一通信供應(yīng)商已在提供數(shù)字化工作平臺解決方案。

數(shù)字化工作平臺可以從其它新興技術(shù)領(lǐng)域中受益，如：百億億次計算——比如共享實時仿真；大數(shù)據(jù)分析——比如，分析已有的數(shù)據(jù)以及在團隊之間共享項目儀表盤；深度學(xué)習(xí)與人工智能——比如，尋找與團隊所定義的特征或問題相關(guān)的數(shù)據(jù)、圖像和文本

數(shù)字化工作平臺的架構(gòu)仍在發(fā)展，從輕量級代理的中心化系統(tǒng)向更智能的工作平臺演進。

云和移動的發(fā)展已經(jīng)帶來了新架構(gòu)的又一次發(fā)展。

5）問題

變更管理對新的合作倡議是至關(guān)重要的，這樣才能確保人們采用以實現(xiàn)投資回報。

因為改變的緣故，知識工作者有抗拒改變的趨勢，但如果該改變能讓他們的工作更簡單、結(jié)果更好，那么他們將樂意擁抱改變。

與大量合作者的任務(wù)的外部協(xié)作與通信可能需要個人化特征和共享信息以進行驗證。

為了解決隱私和道德等問題，尤其是在緊急應(yīng)用中，需要對標(biāo)準(zhǔn)進行定義。

十六、數(shù)字標(biāo)牌（Digital Signage）

1）定義

數(shù)字標(biāo)牌使用電子技術(shù)來顯示信息或提供內(nèi)容。內(nèi)容可以根據(jù)背景進行調(diào)整，比如是否有人在看或人們只是經(jīng)過，標(biāo)牌還能通過觸摸界面或運動檢測系統(tǒng)等與用戶交互。

2）應(yīng)用

廣告——包括提供促銷和鼓勵回訪

娛樂——用在主題公園、博物館、電影院等地方

顯示信息——如新聞、天氣、路線、交通狀況、價格、菜單、節(jié)目甚至緊急信息

提高可見性——包括在虛擬商店中向購物者提供一種物品的所有變體

提高零售體驗——讓用戶虛擬地嘗試新式服裝（與增強現(xiàn)實相結(jié)合）

提供信息——用在自助服務(wù)終端和自動販賣機上

3）影響

為標(biāo)志和海報提供一種更靈活替代選擇

提升標(biāo)牌的有效性

通過其提供的互動提升用戶體驗

讓娛樂體驗更精彩

可以方便、實時地更新，可以遠(yuǎn)程、集中式地管理

讓內(nèi)容可以動態(tài)適應(yīng)背景和觀眾

通過先進的多點觸摸、3D 渲染引擎和響應(yīng)設(shè)計帶來更豐富更沉浸式的體驗

4）演化

早期的數(shù)字標(biāo)牌使用視頻投影或 LED 墻顯示數(shù)字內(nèi)容，但那成本很高，還有顯示質(zhì)量的問題。

數(shù)字標(biāo)牌從簡單的信息顯示邁向交互式和沉浸式的設(shè)備。

數(shù)字標(biāo)牌越來越多地使用大平板、高清晰度屏幕（等離子、液晶）。

自助服務(wù)終端和數(shù)字標(biāo)牌正在融合，并正快速成為全頻道數(shù)字體驗中的必需部分，尤其是在零售方面。

與移動應(yīng)用和增強現(xiàn)實的融合將帶來更具交互性和個性化的用戶體驗，豐富的交互式內(nèi)容將變得越來越重要。

正在將分析能力結(jié)合起來。通過檢測點擊、瀏覽和互動，幫助零售商擴大影響并改善用戶的旅程。

數(shù)字標(biāo)牌正在進入云計算和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）。它很快就可以與信標(biāo)、傳感器和穿戴式進行交互。

人們正在探索使用人工智能和深度學(xué)習(xí)讓數(shù)字標(biāo)牌更好地幫助用戶和更好地與用戶交互。

包括 LCD 顯示器在內(nèi)的透明屏幕正在涌現(xiàn)。當(dāng)屏幕關(guān)閉時，玻璃看起來就像是一個窗戶；開啟時，畫面就會出現(xiàn)。

裸眼 3D 和全息圖像不斷涌現(xiàn)，但目前影響力還很有限。

在某種程度上可以適應(yīng)不同形狀的可彎曲屏幕是一個重點研究主題。這些柔性屏幕主要依賴現(xiàn)有的OLED（有機發(fā)光二極管）或AMOLED（有源矩陣發(fā)光二極管）技術(shù)。

5）問題

這一領(lǐng)域還很年輕。有效的數(shù)字內(nèi)容看起來怎樣，關(guān)鍵成功因素又是什么——這些問題尚未完全清楚。

設(shè)備比傳統(tǒng)的顯示器更昂貴；盡管成本可以和收益平衡。

多通道體驗增加了實施和整合的風(fēng)險與復(fù)雜性。

豐富的內(nèi)容和豐富的沉浸式與響應(yīng)式用戶體驗增加了額外的復(fù)雜度和成本

不斷增多的設(shè)備種類和它們不同的外形尺寸與操作系統(tǒng)也越來越復(fù)雜。

十七、分布式社交網(wǎng)絡(luò)

1）定義

分布式社交網(wǎng)絡(luò)（DSN）是指由社交網(wǎng)絡(luò)倡議開發(fā)的、以一種聯(lián)合和分布式的模式運營的社交網(wǎng)絡(luò)平臺。許多這樣的項目都在「聯(lián)合社交網(wǎng)絡(luò)（Federated Social Web）」的旗幟下進行聯(lián)合。

關(guān)鍵的社交網(wǎng)絡(luò)功能（如個人信息共享、通信、關(guān)系管理和內(nèi)容分享）是通過新興的開放標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議實現(xiàn)的。

盡管 DSN 和中心化的社交網(wǎng)絡(luò)可能具有相似的應(yīng)用場景，但它們更加重視私人和對個人數(shù)據(jù)的控制。許多人在努力確保（個人）數(shù)據(jù)被終端用戶持有，而不是處在系統(tǒng)/服務(wù)器管理員的控制之下。它們點對點的運營模式和對隱私的關(guān)注意味著它們更傾向于關(guān)注特定的應(yīng)用場景。

2）應(yīng)用

重在隱私的興趣社區(qū)

短暫或臨時的社區(qū)

跨組織的社區(qū)

3）影響

消除被鎖定在一個集成方案上的的風(fēng)險

對曝光在社交網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)有更好的控制，加強數(shù)據(jù)安全和隱私

讓創(chuàng)造商業(yè)收入更困難，因為個人數(shù)據(jù)由終端用戶持有

4）演化

Facebook 這樣的集中化社交網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)治地位引發(fā)了對社交網(wǎng)絡(luò)公司的個人數(shù)據(jù)控制和金錢利益的擔(dān)憂。

Diaspora 這樣的創(chuàng)業(yè)公司提出了分布式的模型、標(biāo)準(zhǔn)和協(xié)議以確保數(shù)據(jù)的所有權(quán)歸于用戶，數(shù)字身份、即時消息、遠(yuǎn)程通信和網(wǎng)絡(luò)世界中建立的標(biāo)準(zhǔn)不斷發(fā)展。

但是，這些計劃倡議難以成長到能與已經(jīng)建立的巨頭相競爭的程度。

比如 Diaspora 仍然是一個非營利性的開源項目。

5）問題

DSN 仍深受其背景以及成熟度和標(biāo)準(zhǔn)缺乏的影響。

社交網(wǎng)絡(luò)最重要的元素——知識共享和發(fā)現(xiàn)的意義——已經(jīng)被隱私替代。

用戶遇到的審查工作不利于包容。

有大社區(qū)存在的地方，從已有網(wǎng)站上遷移一般都很慢。

有來自新興通信技術(shù)的額外競爭，如消息平臺。

圍繞消費者隱私的立法很可能讓已有的社交網(wǎng)絡(luò)調(diào)整他們的態(tài)度，從而消除對 DSN 的需求。

尋找健康的 DSN 商業(yè)模式并非易事，因為不能輕易將個人數(shù)據(jù)收集和利用起來賺錢。

十八、邊緣計算（Edge Computing）

1）定義

物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的成長和越來越豐富的云服務(wù)的出現(xiàn)共同帶來了對網(wǎng)絡(luò)邊緣數(shù)據(jù)處理的需求。邊緣計算也指霧計算（fog computing）、網(wǎng)式計算（mesh computing）、露點計算（dew computing）和遠(yuǎn)程云（remote cloud）。它將應(yīng)用、數(shù)據(jù)和服務(wù)從中心化模式的云計算移向了位于網(wǎng)絡(luò)末端的更為分散的模式。

無處不在的（而且有時是自動的）設(shè)備——包括便攜式計算機、智能手機、平板電腦和可能不會持續(xù)連接到網(wǎng)絡(luò)的傳感器——彼此之間和與網(wǎng)絡(luò)之間通信與協(xié)作以在沒有第三方干預(yù)的情況下執(zhí)行存儲和處理任務(wù)。

邊緣計算涵蓋了許多類型的技術(shù)：從無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和移動數(shù)據(jù)采集到分布式點對點自組式網(wǎng)絡(luò)和處理等等。

2）應(yīng)用

車聯(lián)網(wǎng)——使用它們的各種交互和連接（包括車對車、車對基礎(chǔ)設(shè)施和無線與移動網(wǎng)絡(luò)）

工業(yè) 4.0——確保智能工廠計劃是可擴展的

智慧城市——讓城市可以擴展數(shù)據(jù)驅(qū)動的市民服務(wù)

智能家居——將互聯(lián)網(wǎng)帶寬的負(fù)擔(dān)釋放成分享越來越多信息的越來越多的智能設(shè)備

網(wǎng)上購物——讓頻繁變化的購物車更貼近消費者

移動商務(wù)——例如金融、廣告和零售的移動商務(wù)模式可為潛在的計算密集型分析帶來可負(fù)擔(dān)的規(guī)模

移動醫(yī)療——包括健康監(jiān)測服務(wù)和病人的病歷管理系統(tǒng)

資源密集型終端用戶應(yīng)用——包括增強現(xiàn)實、手機游戲、流媒體、家庭多媒體分享

3）影響

讓計算和存儲更靠近數(shù)據(jù)源，確保分析結(jié)果和其它處理對最需要它們的系統(tǒng)快速可用和高度可獲取

解決在大型物聯(lián)網(wǎng)（IoT）場景中檢測到的延遲問題

隨著越來越多聯(lián)網(wǎng)的「物」和互連設(shè)備生成越來越多的數(shù)據(jù)，通過消除不必要的網(wǎng)絡(luò)傳輸節(jié)省帶寬和減少隱私和安全風(fēng)險

減輕集中式云服務(wù)服務(wù)器的負(fù)載

有望為傳統(tǒng)云計算不能滿足的領(lǐng)域帶來廣闊的應(yīng)用場景和應(yīng)用范圍

4）演化

網(wǎng)絡(luò)與典型的云計算原理結(jié)合以創(chuàng)造去中心化和分布式的云平臺。

越來越多的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)造的數(shù)據(jù)被越來越多地在或靠近網(wǎng)絡(luò)邊緣的地方存儲、處理、分析和執(zhí)行。

邊緣計算目前依賴于特定供應(yīng)商的解決方案。

5）問題

為邊緣場景編寫的應(yīng)用常常需要在異構(gòu)環(huán)境下工作。

來自不同「物」的數(shù)據(jù)可能具有各種不同的格式。為了邊緣和傳統(tǒng)云計算環(huán)境中設(shè)備與傳感器互相之間的可操作性，就必需要標(biāo)準(zhǔn)化。

邊緣計算配置中可能出現(xiàn)的數(shù)千、甚至數(shù)百萬個小型設(shè)備和傳感器將需要一種新的設(shè)備管理方法。這可能潛在地需要進行去中心化以及能夠擴展到在今天已有的云架構(gòu)中前所未見的程度。

設(shè)想多用戶的邊緣計算配置將需要特定的隔離機制以避免安全和隱私問題。