科技趋势年末盘点:德勤2020技术趋势报告解读

作者: 徐思彦、杨梦雨 2020-10-23 21:11:40
科技趋势年末盘点:德勤2020技术趋势报告解读

引言

2020年全球风云变幻的一年。经济局势受疫情影响,充满了未知。有的行业在观望中等待机遇,有的在谋求转型,在不确定中“逆袭”。科技无疑是其中重要的支撑力量。随着2020即将走到尾声,我们将重新回顾这些技术洞察,并探索他们将如何成为未来企业革新的颠覆性力量。

首先要解读的是德勤发布的《2020科技趋势报告》。去年德勤技术趋势报告关注了九大宏观技术力量——数字化体验、分析技术、云技术、数字现实、认知、区块链、IT业务、风险和核心系统现代化的出现与最终崛起,如今它们已经成为并将继续成为企业创新和转型的支柱。其中,数字化体验、分析技术和云技术在当下属于“基础驱动力”;数字现实、认知技术和区块链将成为“颠覆性驱动力”。

科技趋势年末盘点:德勤2020技术趋势报告解读

数字化体验更加关注以人为本的互动,根据个人行为、偏好和情感,再集成包括语音压力分析、微表情探测工具等一系列人工智能技术所打造出的人感体验平台成为未来的发展趋势。分析技术包括能够提供深刻洞察的基本技术和工具,不仅通过集成大量数据的能力赋能数字孪生技术,也通过造成信任赤字致使我们更加关注技术道德与信任。云技术为其他宏观力量的创新提供基础和平台,驱动企业管理和业务职能的重塑,促进架构觉醒趋势的发展。数字现实打破空间限制,深化与人的情感联系,助力人感体验平台和数字孪生的发展。认知技术实现业务流程的无人化,认知技术的使用情况与客户信任程度紧密相关,推动技术道德与信任趋势的发展。区块链通过推动跨领域合作促进架构觉醒的发展。技术业务帮助企业实施促进跨业务协作的开发体系,不仅能够通过财务技术新方法提高企业业务敏捷性,赋能财务与IT的未来,还能够培养架构师对整体业务需求的响应能力,赋能架构觉醒。企业面临的风险既包括合规和安全,还包括新兴技术对产品、服务和商业目标的潜在影响,致使信任成为重要的企业战略,提高我们对技术道德与信任的重视。核心系统现代化驱动企业变革和创新,重塑面向未来的架构,推动架构觉醒趋势的发展。

今年,德勤在《2020技术趋势报告》中提出了五个可能在短期内引发颠覆性变革的关键新兴趋势:技术道德与信任、财务与 IT 的未来、数字孪生:连结现实与数字世界、人感体验平台以及架构觉醒。

从更长远的视角,德勤还提出了三种“基石技术”环境体验、指数型智能和量子技术。这些宏观技术力量被认为将对本世纪30年代以后的企业商业模式和技术战略产生深远的影响。

五大变革性新兴趋势

趋势一:技术道德与信任

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技术变革常态化的同时,赢得全方位的信任变得更具挑战——但也充满机遇。

企业内部每一个受技术影响的方面都可能成为取得或失去信任的关键。信任是一个关键的企业目标,而不仅是合规或公共关系问题。当企业需要引入并使用颠覆性技术时,应能够准确洞察其中的道德风险。将企业价值观和技术道德贯穿整个企业,能够向世人展示企业“一切行为从善”的全方位承诺,这有助于与各个利益相关者建立长期的互信关系。

消费者对商家的信任正在逐渐下降,人们对公共机构的态度也越来越谨慎,员工则要求企业明确阐述其核心价值观。无论是客户、监管机构,还是媒体,都期望品牌商在其开展业务的各个领域都是开放、诚信和始终如一,从产品生产、促销活动、到员工文化和合作伙伴关系维护等。

被技术颠覆的企业,它的每一个方面都意味着可以赢得或失去任何一个客户、员工、合作伙伴、投资者和监管机构信任的机会。如果领导者能够充分贯彻企业价值观和技术道德观,努力履行“做好事”的承诺,企业就能够与利益相关者建立长期牢固的信任关系。在这种情况下,信任就变成了一个全方位的承诺,并且确保信任是企业的技术、流程、人员都在共同努力维护的基础。

技术道德这一术语指的是不局限于或侧重于任何一项技术的综合价值观,这个价值观是指导企业对技术使用的整体方法及通过部署这些技术驱动业务战略和运营企业应考虑主动评估如何以符合公司宗旨和核心价值观的方式使用技术。

企业应该采取以下措施来构建信任:解读企业价值观,并以实际行动践行;建立强大的数据基础,并让利益相关者了解这些数据将被如何运用;强化网络防护措施,完善网络安全风险策略;尊重利益相关者的隐私;保持透明;尊重不同的文化准则;帮助员工识别技术中心可能存在的道德困境;帮助员工意识到技术如何影响他们未来的工作。

案例1:PSJH(医药企业)运用数据分析、AI和机器学习能够帮助研究人员和临床医生预测慢性疾病的风险,进行早期干预,监测患者症状,减少不必要的看护。当患者了解这些益处之后,他们通常愿意与医疗机构分享他们的个人健康信息。但如果数据安全措施薄弱导致私密的健康数据泄露或未经授权就被使用,患者的信任就可能减弱甚至消失。

案例2:加拿大帝国商业银行的实践表明,在利用技术了解并预测个人客户需求的过程中,领导者需要理解并与员工分享人工智能将如何补充和支持他们的工作,而不是取代他们,获得员工信任;同时,银行还需要保护客户数据,维持客户的信任。

案例3:雅培公司的技术道德重点要素包括:将数据保护理念根植于品牌文化、全面的数据保护政策、员工培训项目、基于信任的合作伙伴的外部生态系统。

案例4:谷歌十年前将内部应用与资源转移到云上,自此之后需要考虑的安全边界不断扩展变化,防御更加复杂。谷歌引入了“零信任”的概念,这种创新的安全模型将所有网络请求都视作来自互联网的请求,消除来自网络的隐含信任,无论用户在何处使用网络,都是根据用户身份以及设备状态决定其是否能够使用应用。

案例5:数字银行在不让客户知道的情况下与合作伙伴共享有关客户的数据将严重破坏信任,但另一方面,如果收集同意的流程太麻烦,又或要求客户自己管理自己的密钥,都会使得客户体验变差。通过区块链内置的加密算法,联盟成员可以有效地把用户身份进行匿名化或假名化,并利用零知识证明进行信息验证,最终允许联盟成员共享用户信息,产生协同效应,而不会违反隐私保护或降低客户体验。

趋势二:财务与IT的未来

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IT和财务领导者共同努力寻找灵活的途径——快速敏捷的投资创新。

企业内部IT领域与财务领域的领导者应该共同努力,设计灵活的流程与方法,以敏捷速度进行经营管理与创新。技术创新的进程跟随市场需求而瞬息万变,这要求财务能够具备充足的适应性,以敏捷速度支持创新活动,从而快速建立起竞争优势。

IT的运营和开发流程正变得越来越灵活,更加侧重产品,而财务部门仍旧按照过去数十年的方式来制定预算、融资和财报。结果显而易见:IT 需求与财务流程之间的矛盾。若这个问题得不到解决,那么它可能会破坏首席信息官的创新计划,乃至整个企业的战略目标。

这种矛盾体现在三方面:一是从资本支出转向运营支出。从在现场转型至基于云的系统,涉及大量的支出从资本支出转移到运营支出。事实上,团队一直都有一些资本支出和运营支出。从会计的角度而言,短期运营支出的增长会影响季度财报。二是对难以捉摸的投资回报率的衡量。技术创新举措通常是难以达到内部收益率预期的尝试,可能产生正回报也可能不会。在财务短期收益上,创新投资通常不具备传统IT项目的信心水平,因此这类投资往往也很难通过标准管理流程获得有力支持。在某些情况下,这会导致财务部门难以建立精确的流程,来跟踪长期投资回报率。例如,对于无限期重复使用的平台这类的固定预算投资,跟踪其投资回报率更是难上加难。三是如何计算交付价值。根据德勤《2018年全球首席信息官(CIO)调查报告》,65% 的受访者表示他们在评估IT投资时,通常采用具体案例具体分析的方法,而不是遵循常规财报流程。显然,在评估IT带来的价值这件事上,首席信息官与首席财务官不在同一立场。

企业借助现代化的技术平衡必要的管控和风险管理,提供解决方法包括基于风险的投资组合理念、基于能力的投资、重视数字化基础、以产品为中心的IT运营模式、供应商补贴项目、联合投资和行业联盟、与大学合作进行生态系统投资以及分拆回租业务。

案例1:全英房屋抵押贷款协会打造敏捷企业。让财务负责人改进传统会计和投资融资流程,以更好地与IT的敏捷方法结合。引入“加权最短作业优先”的优先级排序方法,帮助团队根据预期经济收益来调整变更项目优先次序。

案例2:巴克莱银行敏捷性变革。让传统的预算计划能够使用迭代交付的要求,而通常这个预算计划都是在项目交付前18个月就已经完成的,为此建立滚动计划周期,技术与业务部门按季度对接,讨论确定优先级,审查项目成本并跟进结果,以免影响开发和测试进程。

案例3:罗尔斯-罗伊斯向现代化的、以产品为中心的交付模式转型,开发一套灵活且机构化的方法,构成持续改进的循环,及时调整方向。

趋势三:数字孪生:连接现实与数字世界

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利用下一代数字孪生技术助力企业设计、优化和转型。

随着具有更复杂的仿真和建模能力、更好的互操作性和IoT传感器以及电力系统可视化的数字化仿真平台和工具的广泛使用,企业逐渐能够创建更精细、更具动态感的数字化仿真模型来优化流程、产品或服务。这项技术能够帮助实现更高效更精确的数据驱动决策,在提高生产效率、优化供应链、设计新的产品服务与业务模型、缓解交通拥堵等领域发挥作用。从长远来看,要释放数字孪生技术的全部潜力,需要整合整个生态系统中的所有系统与数据。

数字孪生发展势头迅猛,得益于快速发展的仿真和建模能力、更好的互操作性和物联网传感器,以及更多可用的工具和计算的基础架构等。

当下,企业正以多种方式使用数字孪生技术。在汽车和飞机制造领域,数字孪生技术逐渐成为优化整个制造价值链和创新产品的重要工具;在能源领域,油田服务运营商通过获取和分析大量井内数据,建立数字模型,实时指导钻井作业在医疗保健领域,心血管研究人员正在为临床诊断、教育、培训,创造高仿真的人类心脏的数字孪生体;作为智慧城市管理的典型案例,新加坡使用详细的虚拟城市模型,用于城市规划、维护和灾害预警项目。

数字孪生可以模拟物理对象或流程的各个方面。它们可以展现新产品的工程图和尺寸,也可以展现从设计到消费者整个供应链中所有子部件和相应环节,也可采用“即维护”模式——生产车间设备的实物展现。仿真模型可以捕获设备如何操作,工程师如何维护,甚至该设备生产的产品如何与客户关联。数字孪生可以有多种形式,但它们无一例外都在捕获和利用现实世界的数据。

IDC预测,到2022年,40%的物联网平台供应商将集成仿真平台、系统和功能来创建数字孪生,70%的制造商将使用该技术进行流程仿真和场景评估。与此同时,通过访问大量数据,使得创建比以往更为详细、更为动态化的仿真成为可能。对于数字孪生的长期用户而言,这就好比从模糊的黑白快照过渡到彩色高清数码照片一样,从数字源中获取的信息越多,最后呈现的照片就越生动逼真。长期来看,若想要实现数字孪生技术的全部潜力,可能需要集成整个生态圈内的系统和数据。创建一个完整的客户生命周期或供应链(囊括了一线供应商和其自身的供应商)的数字化仿真,可以提供富有洞察力的宏观运营观点,但仍然需要将外部实体整合到内部数字化生态系统内。直至今日,大多数企业仍对点对点连接之外的外部集成感到不满意。克服这种犹豫可能是一个长期挑战, 但最终,所有的付出都将是值得的。

未来,期望企业会利用区块链打破信息孤岛,继而验证信息并将其输入数字孪生体中。这可以释放先前无法访问的大量数据,从而使仿真更加细节化、动态化、更具潜在价值。

案例1:澳大利亚航空管理局开发空中交通网络数字孪生体,基于所预测的客户需求(而非固定的地理位置)为管制员分配空域。

案例2:普利司通公司所处的轮胎行业,尽管商业模式简单,但为每公里设定合适的价格绝非易事。轮胎的生命周期受各种因素影响,包括负重、速度、路面情况、驾驶行为。数字孪生可以模拟不同的驾驶条件,洞悉这些相互关联的条件如何影响轮胎性能。

案例3:武田制药从事的生化反应建模极其复杂且无规律可循。开发团队为每一步都建立了数字孪生体,实现各步骤之间流程的自动化控制,过程的端到端复杂虚拟展示。

趋势四:人感体验平台

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通过Al、神经科学、人本设计重塑人机联接,通过情感计算改变互动规则。

人感体验平台就是将AI技术、以人为本的设计和目前的神经学研究相结合,从而能够识别人的情绪状态及背景内容,然后做出适当的响应。在AI一系列功能的基础上,越来越多的AI解决方案聚焦于“情感计算”或“情感AI”——使计算机更好地了解人类感情并与人类互动。创新者目前大规模地将情商(EQ)添加到技术的智商(IQ)中,科学认知并大规模使用情感数据是企业未来发展的一大机遇。

人感体验平台趋势颠覆了传统的设计方法,它首先确定我们想要实现的人性化和情感体验,而后决定使用何种情感和 AI 技术组合能够达成这一效果。企业将面临的一大挑战是,如何针对不同的客户群体、员工群体和其它利益相关者,确定能引起他们共鸣和引发他们情绪的具体响应或行为,并进一步开发情感技术,使其能够识别和复制某一段体验中的特质。

在不久的未来,我们将会看到人们对人性化的技术需求日益增长。我们期望技术能够用更加人性化,更人道化的方式跟我们互动。设计能够满足这一期望的技术需要对人的行为有更深刻的洞察,并不断创新,以提高我们预测和响应人们需求的能力。不久的将来,人感体验很有可能会带来长久的、可持续的竞争优势。

研究预测,全球情感计算市场的规模将从2019年的220亿美元增长到2024年的900亿美元,这意味着年复合增长率将达32.3%。

除了数据之外,人感体验平台还利用情感计算,如自然语言处理、面部表情识别、眼动追踪、情感分析算法等技术,识别和理解人们的情感,并作出回应。

案例1:瑞银集团推出APP,通过算法确定个性化的财富管理内容,并将这些信息反馈给财富管理顾问,以此深化客户与顾问之间的关系。

案例2:脑机接口可以实时分析人指数居,来改善个人健康、表现、生产力和安全状况,比如提醒疲劳员工稍作休息;在培训过程中发现员工注意力分散时,改变培训难度或形式,或给员工分配压力较小的工作等。

趋势五:架构觉醒

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演进架构师角色,从而转变系统架构并支持业务发展的速度。

为了在被技术创新打乱的市场中保持竞争力,成熟企业需要不断改进企业架构。企业应该重新审视、充分重视架构师这一IT岗位的角色,将架构师从传统的象牙塔转移到新的阵地,去参与到系统运营当中,比如加入设计复杂技术的软件开发团队。同时加大对架构师的人才培养。

如今,技术架构领域的科学在战略上比以往任何时候都更加重要。事实上,为了在技术创新颠覆的市场中保持竞争力,已成立的企业需要不断演他们的架构——这一过程可以从改变技术架构师在企业内扮演的角色开始。这种转变的目的非常明确:把经验最丰富的架构师安排到最需要他们的地方——即加入到设计复杂技术的软件开发团队中。一旦这些架构师被重新部署和赋能,他们便可帮助简化技术栈,提升技术敏捷性,从而为新兴企业获得市场优势。另外,他们还可以直接负责实现业务成果,解决架构难题。

架构师角色的作用包括提升敏捷性以及快速加入市场、对解决方案的结果更加负责、提高开发人员的生产力、平衡业务和技术优先级、优化运营成本以及传播架构信息。未来,架构师的使命将不仅是利用传统的架构组件,还要利用颠覆性力量(如区块链、AI、及机器学习)大胆创新。

案例1:洲际酒店集团对架构进行改造,使得架构师转战到各个技术项目直接为其服务,管理业务需求和架构方法,以及为全公司提供指南和参考模型,推动战略变革。

案例2:汤森路透正在寻找设计和构建敏捷且适应性抢的企业架构的新方法,包括文化转型,重新确定架构师角色,架构师作为技术方向的制定者,同时负责将应用与实际运营相结合,深入了解经营使命,提倡以平台为中心的架构演进和科技组织重构。

案例3:澳大利亚国家银行对架构部门进行重组,同时创建三种类型的管理角色:服务架构师、专业技术架构师和面向业务的项目架构师。互补的三种角色分别执行不同的服务职能又相互协作,提高了银行的敏捷性。

三大宏观技术力量蓄势待发

基于德勤过去11年间对技术趋势的观察和研究,宏观层面的技术力量一直在不断发展,今年报告提出的环境体验、指数型智能、量子技术三种新的宏观技术力量(“未来新星”)正蓄势待发,我们将在本世纪20年代末开始感受到它们的影响。

环境体验:

随着环境体验技术的兴起,在未来,技术将只是环境的一部分。计算设备的功率不断增大,体积不断缩小。这些越来越小的设备将我们的输入从非自然的(指向、点击和滑动)演变为自然的(说话、手势和思考),它们与我们的交互从被动的(回答问题)变成主动的(提出意料之外的建议)。随着设备变得无缝和无处不在,它们和我们越来越密不可分。想象未来的世界,一些微小的,已连接的,内容感知的设备被嵌入办公室、家中或者其他地方,成为背景活动的一部分。

指数型智能:

指数智能建立在当今认知技术能力上。如今,机器智能能够发现数据中蕴藏的规律,但是无法判断这些规律是否有内在的意义。同时,它目前还缺乏识别和响应人类互动和情感的细微差别的能力。而且,机器智能的认知能力还非常有限,比如机器能够打败国际象棋大师,却不能理解房间发生了火灾需要逃跑。未来,随着对语义和符号识别的理解,机器逐渐能从假想的相关中梳理出真实的因果关系。借助来自人感体验平台的技术组合,我们的虚拟助手将越来越能够识别并适应我们的情绪。随着研究人员开发出更广义的智能,指数智能将超越统计和计算的层面。最终,这将导致更有能力的人工智能诞生。

量子技术:

量子技术利用亚原子微粒的反直觉特性处理信息,进行新型计算,实现“不可非法侵入式”交流,技术微型化等等。量子计算中,这些量子比特(或量子位)的特殊属性有可能发生指数型变化。通过操纵单个粒子,量子计算机将能够解决某些高度复杂的问题,这些问题对于目前的超级计算机来说,太大,太杂乱,包括从数据科学到材料科学。随着研究者们不断突破技术限制,量子计算机将逐渐取代传统的计算机。数据科学家将能够处理前所未有宏大的数据量,并从中获取相关性信息。材料科学家利用量子比特模拟原子,这是无法在传统计算机上实现的。同时,在通讯、物流、安全、密码学、能量等不同领域,我们都能预见无限可能。

技术 科技 人工智能
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